Os Riscos dos Saltos Tecnológicos no Mundo da Modernização de Dados

Nos últimos anos, temos observado um padrão comum em diversas empresas ao adotar novas tecnologias, e ele vem se repetindo com frequência: o foco excessivo em resultados visíveis e tangíveis, como dashboards ou soluções de Inteligência Artificial (IA), sem dar a devida atenção à base necessária para que esses recursos funcionem adequadamente. Esse "salto" tecnológico sem preparação adequada gera uma série de problemas, desde retrabalho até perda de confiança nos dados.

O Dash para Dashboards sem ETL e Qualidade

Há cerca de uma década, muitas empresas foram direto ao que parecia ser a solução para seus problemas de análise de dados: a criação de dashboards. Ferramentas como Tableau, Power BI e Qlik surgiram como promessas para democratizar o acesso aos dados e transformar a tomada de decisões.

Entretanto, o que ficou de lado nesse processo foi a preparação dos dados para alimentar esses dashboards. Processos como ETL (Extração, Transformação e Carga), a criação de pipelines de dados confiáveis e a validação da qualidade dos dados não foram devidamente priorizados. Isso resultou em dashboards bonitos, mas que muitas vezes exibiam informações inconsistentes, incompletas ou incorretas. A consequência foi um ciclo de retrabalho, onde a falta de dados confiáveis exigiu revisões contínuas, aumentando o tempo e os custos de implementação.

O Déjà Vu com a Inteligência Artificial

Agora, estamos vendo um fenômeno semelhante acontecer com a IA. Empresas de todos os setores estão se apressando para adotar soluções de IA, com expectativas altíssimas sobre o que essa tecnologia pode oferecer. No entanto, assim como no caso dos dashboards, muitas estão ignorando a base necessária para que a IA funcione de forma eficaz: a engenharia de dados.

A construção de modelos de IA eficazes depende diretamente da qualidade e da acessibilidade dos dados. Sem dados limpos, organizados e disponíveis em um formato estruturado, os modelos de IA não são capazes de entregar insights confiáveis. E, mais uma vez, as empresas correm o risco de enfrentar um grande retrabalho: ajustar ou, em casos extremos, reconstruir completamente suas infraestruturas de dados.

O Impacto do Retrabalho

O impacto desse retrabalho não se limita a horas extras de trabalho técnico. Ele afeta a confiança da equipe e da liderança nos projetos de dados, reduz a eficácia das soluções implementadas e pode prejudicar a competitividade da empresa no mercado. As promessas iniciais da tecnologia — sejam elas dashboards interativos ou modelos de IA poderosos — acabam sendo comprometidas por uma má implementação das bases que deveriam sustentá-las.

O Caminho Correto: Construindo Fundamentos Sólidos

A grande lição que podemos aprender com esses saltos tecnológicos é que não há atalhos quando se trata de dados. Dashboards e soluções de IA são apenas a ponta do iceberg, visíveis e atraentes, mas é a base — a engenharia de dados, a qualidade dos dados e os processos de ETL — que garante sua eficácia.

Antes de pensar no resultado final, é necessário garantir que seus dados estejam prontos. Isso significa construir pipelines de dados robustos, investir em qualidade de dados, governança e alinhar as expectativas da equipe com o que a tecnologia pode realmente entregar.

Conclusão

A modernização de dados e a adoção de novas tecnologias são movimentos importantes e inevitáveis, mas não podem ser feitos de maneira apressada. Empresas que dão saltos tecnológicos sem construir bases sólidas para seus dados correm o risco de enfrentar retrabalhos caros e, pior, perderem a confiança nas soluções que implementam. Portanto, antes de dar o próximo grande passo com IA ou qualquer outra inovação, é crucial garantir que os fundamentos estejam bem estabelecidos. Afinal, um bom alicerce sempre será a chave para o sucesso a longo prazo.