A cultura data-driven não se resume à adoção de painéis, relatórios ou indicadores isolados. De acordo com o diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, trata-se de criar uma dinâmica de trabalho em que dados confiáveis orientam escolhas, reduzem incertezas e tornam a execução mais consistente. Isto posto, em equipes de tecnologia, essa mudança fortalece a capacidade de priorizar, entregar e aprender continuamente. Interessado em saber como? Nos próximos parágrafos, detalharemos os pilares dessa construção, desde a definição de métricas até o uso das informações nas decisões diárias.
Como a cultura data-driven muda a priorização das demandas?
Priorizar não significa apenas escolher a tarefa mais urgente ou atender à solicitação mais insistente. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira frisa que, em uma cultura data-driven, a equipe analisa impacto esperado, esforço necessário, risco envolvido e aderência aos objetivos estratégicos. Logo, quando esses critérios são visíveis, as decisões deixam de depender exclusivamente de percepções individuais ou disputas de influência.
Dados de uso do produto, volume de chamados, comportamento dos clientes, desempenho técnico e custos operacionais ajudam a distinguir problemas pontuais de oportunidades relevantes. Assim, uma funcionalidade desejada por poucos usuários pode perder espaço para uma melhoria que reduz falhas recorrentes ou aumenta a conversão em uma etapa crítica da jornada.
Esse processo também favorece a transparência, conforme ressalta o CTO Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira. Quando a equipe explica por que determinada demanda foi priorizada, cria-se uma relação mais madura com áreas internas e stakeholders. Em vez de promessas genéricas, o time apresenta critérios objetivos, hipóteses verificáveis e indicadores que permitirão avaliar se a decisão trouxe o resultado esperado.
Quais indicadores ajudam a acompanhar as entregas?
Acompanhamento de entregas não deve se limitar ao cumprimento de prazos. Uma equipe de tecnologia pode finalizar tarefas no cronograma e, ainda assim, gerar pouco valor para o negócio ou criar novas fragilidades na operação. Isto posto, acompanhar a execução exige combinar métricas de velocidade, qualidade, estabilidade e impacto.
Como informa Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, a escolha dos indicadores deve considerar o contexto de cada produto, sistema ou serviço. Portanto, não existe um conjunto universal capaz de explicar todos os cenários. Tendo isso em vista, os seguintes dados costumam oferecer uma visão consistente sobre a saúde da operação e a evolução das entregas:
- Lead time: mostra quanto tempo uma demanda leva desde a entrada até a disponibilização para uso.
- Taxa de retrabalho: revela se entregas precisam de correções frequentes, indicando falhas de entendimento, testes ou alinhamento.
- Disponibilidade dos sistemas: permite acompanhar a estabilidade de aplicações e serviços que sustentam operações importantes.
- Adoção de funcionalidades: indica se uma entrega foi realmente incorporada pelos usuários ou permaneceu sem efeito prático.
- Volume de incidentes: ajuda a identificar padrões de falha e a avaliar a qualidade técnica após mudanças relevantes.
Esses indicadores precisam ser interpretados em conjunto, e não como metas isoladas. Uma redução artificial no lead time pode ocorrer quando a equipe divide demandas complexas sem resolver o problema real. Por isso, a leitura dos dados deve sempre considerar o impacto da entrega, a experiência do usuário e a sustentabilidade da operação.
Como incentivar decisões baseadas em evidências?
A transformação cultural depende menos da quantidade de ferramentas e mais da qualidade das conversas. Líderes precisam estimular perguntas como: qual problema estamos resolvendo, quais dados sustentam essa escolha e como mediremos o resultado? Esse tipo de abordagem cria espaço para experimentação responsável e reduz decisões tomadas apenas por hábito.
Também é importante garantir que os dados sejam acessíveis, compreensíveis e confiáveis. Painéis excessivamente técnicos ou métricas sem contexto afastam profissionais que poderiam contribuir com análises valiosas. Segundo o diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, uma cultura orientada por dados amadurece quando diferentes áreas conseguem interpretar indicadores e relacioná-los às suas responsabilidades.
Aliás, a liderança deve usar os dados para orientar melhorias, e não para vigiar pessoas. Quando os indicadores são utilizados como instrumento de punição, a equipe tende a esconder problemas ou manipular resultados. Em contrapartida, quando eles apoiam o aprendizado e a colaboração, a confiança aumenta e as decisões ganham qualidade.
Os dados precisam orientar a rotina, não apenas os relatórios
Em última análise, construir uma cultura data-driven em equipes de tecnologia exige constância. Assim sendo, a empresa precisa definir métricas úteis, criar rituais de acompanhamento e revisar decisões com base nos resultados obtidos. Portanto, mais do que acumular informações, o objetivo é transformar dados em entendimento prático sobre prioridades, entregas, incidentes e oportunidades de evolução. Dessa maneira, a tecnologia deixa de atuar de forma reativa e passa a gerar valor de maneira mais previsível, estratégica e sustentável.
Autor: Diego Rodríguez Velázquez
