Imagine um time de dados iniciando um novo projeto cheio de empolgação com ferramentas. Logo no primeiro dia, já está tudo definido: “Vamos usar Spark streaming em Kubernetes, integrar com Lakehouse X e orquestrar tudo no Airflow!”. A sala vibra com termos da moda e arquiteturas complicadas desenhadas à mão livre.
Mas então alguém pergunta: “Qual problema de negócio estamos resolvendo, mesmo?”. Silêncio constrangedor. Essa cena, embora caricata, reflete uma realidade frequente em projetos de engenharia de dados: uma obsessão por ferramentas e execução imediata, enquanto a clareza de visão e a arquitetura ficam em segundo plano.
Como engenheiro de dados e líder técnico que forma profissionais na área, já presenciei de perto os efeitos desse equívoco. Muitos projetos falham não por falta de tecnologia, mas por falta de propósito e planejamento. Este artigo explora porque, na engenharia de dados moderna, ter visão clara deve vir antes de escrever a primeira linha de código e como essa simples mudança de mindset pode ser a diferença entre fracasso e sucesso.
A Obsessão por Ferramentas ofusca a Visão
Não é segredo que o mundo de dados e TI é fascinado por novas ferramentas. A cada mês surge um framework revolucionário, um serviço gerenciado mágico ou uma plataforma “silver bullet” prometendo resolver todos os problemas. Muitos profissionais, especialmente em início de carreira, sentem que precisam dominar todas as tecnologias e começam projetos escolhendo a ferramenta pela ferramenta, antes mesmo de entender o que precisa ser construído. É como escolher primeiro o tamanho do martelo sem saber se vai construir um banco de praça ou um arranha-céu. Essa obsessão pode cegar para o elemento mais importante: a visão do projeto.
Um exemplo real ilustrativo: uma grande empresa resolveu investir pesado em inteligência de dados e contratou mais de 30 PhDs de uma vez, jogando-os em um projeto sem alinhamento claro com o negócio. Após seis semanas “produtivas”, veio a descoberta chocante: eles definiram errado a variável-alvo do projeto ou seja, passaram todo esse tempo resolvendo o problema errado. Muita inteligência e execução desperdiçadas por falta de visão e comunicação prévia. Infelizmente, histórias assim não são exceção; são quase uma regra do setor.
O cenário atual nos mostra profissionais altamente capacitados tecnicamente, porém muitas vezes sem clareza do propósito. Todos querem montar pipelines complexos com dados em tempo real, mas poucos sabem dizer por quê. O resultado são sistemas superdimensionados, difíceis de manter e que não entregam valor real. Basicamente estamos colocando a carroça na frente dos bois, focando no como antes de definir o o quê e o por quê. E os números comprovam isso de forma contundente.
A Realidade Dura: Projetos de Dados que Falham
Fonte: https://www.datascience-pm.com/project-failures/#:~:text=%2A%2085,VentureBeat%2C%202019
Para quem acha que estamos exagerando, os dados falam por si. Estudos e pesquisas recentes revelam um índice alarmante de fracasso em projetos de dados, data science e IA:
- 85% dos projetos de Big Data fracassam em entregar resultados
- 87% dos projetos de ciência de dados nunca chegam a ir para produção
- Até 80% dos projetos de Inteligência Artificial falham em atingir seus objetivos
- Apenas 20% dos insights analíticos geram qualquer resultado de negócio efetivo
Essas estatísticas são um verdadeiro tapa na cara da comunidade de dados. Em vez de transformar organizações, muitos projetos viram desperdício de tempo e dinheiro. Vale notar que, segundo Ed Yourdon, metade de todos os projetos de software podem ser considerados “death marches”, esforços condenados ao fracasso, onde as equipes tocam o projeto por inércia e pressão mesmo sabendo que não vai dar certo. Os motivos apontados? Expectativas irreais, falta de clareza nos requisitos, pouca documentação e treinamento, soando familiar? São sintomas de iniciativas iniciadas sem uma visão sólida.
Não se trata apenas de estatísticas frias, as consequências se manifestam no dia a dia das empresas. Prazos estourados, orçamentos que evaporam, retrabalho massivo para consertar decisões apressadas. Equipes inteiras acabam presas em “sprints” eternas, tentando entregar algo útil enquanto a direção já perdeu a confiança no projeto.
Alguns projetos viram verdadeiras marchas da morte, com profissionais trabalhando noites e fins de semana na esperança de “fazer mágica” com alguma ferramenta milagrosa que salve o projeto. Mas a dura verdade é que ferramenta nenhuma compensa a falta de visão arquitetural e de entendimento do problema. Sem um norte claro, até a tecnologia mais avançada se torna um tiro no escuro.
Por Que Visão Precede o Código?
“Se eu tivesse uma hora para resolver um problema, passaria 55 minutos pensando sobre ele e 5 minutos codificando.” – Parafraseando uma lição atribuída a Albert Einstein.
A mensagem é clara: antes de codificar, precisamos pensar. “Pensar”, nesse contexto, significa entender profundamente o problema, idealizar a solução em alto nível, delinear a arquitetura e só então partir para a implementação. Ter visão é saber onde se quer chegar antes de escolher o caminho.
Considere a metáfora da construção de uma casa. Ninguém em sã consciência começa a colocar tijolos sem antes ter um projeto arquitetônico detalhado. Você pode ter todo o material de construção e as ferramentas de última geração, mas sem um blueprint vai acabar com paredes tortas e portas que não encaixam. No desenvolvimento de sistemas de dados, o paralelo é direto: se começarmos a montar pipelines e escrever código sem um “blueprint” arquitetural, o resultado tende a ser frágil, desalinhado com as necessidades e caro de consertar.
Uma boa arquitetura funciona como um mapa: ela guia as decisões de implementação e evita desvios desastrosos. Por exemplo, se desde o início está clara a visão de que “precisamos de dados quase em tempo real para monitorar fraudes”, talvez nem devêssemos começar montando um data warehouse batch tradicional. Quantas vezes vemos o contrário acontecendo: meses construindo um pipeline caro, para depois descobrir que a solução não atende à velocidade necessária, ou que responde a perguntas que ninguém fez. Visão precede o código porque define o problema certo a ser resolvido e a melhor forma de atacá-lo. Com a visão clara, cada linha de código escrita tem propósito e direção, minimizando retrabalho e frustração.
Permita-me trazer um exemplo da minha experiência. Em um dos projetos que liderei, a pressão por mostrar serviço rápido era enorme. Fomos tentados a começar a codificar microserviços e fluxos de dados já na primeira semana. Mas insisti em darmos um passo atrás: reuni o time e passamos alguns dias modelando a arquitetura, desenhando fluxos numa lousa, identificando pontos críticos e alinhando com as áreas de negócio o que realmente importava.
Muitos acharam que era “perda de tempo” inicialmente. Porém, poucas semanas depois, ficou claro o benefício: enquanto outros projetos semelhantes patinavam ajustando pipelines quebrados, o nosso fluiu quase sem percalços. Aqueles poucos dias gastos em planejamento nos salvaram de meses de retrabalho. Foi a prova viva de que investir em visão e arquitetura no início é devolver tempo (e sanidade) no final.
Lições de Accelerate, Death March e Mega Projetos
Essa ideia de priorizar visão e arquitetura não é apenas intuição ou “achismo” meu ela é respaldada por pesquisas e pelos ensinamentos de grandes obras da engenharia de software e gerenciamento de projetos. Vejamos algumas lições importantes da literatura e estudos clássicos:
- Arquitetura x Entregas Frequentes: No influente livro Accelerate, resultado de anos de pesquisa de Nicole Forsgren, Jez Humble e Gene Kim, os autores mostram que equipes com arquiteturas bem projetadas e sistemas modularizados entregam software com muito mais frequência e confiabilidade. Em outras palavras, qualidade arquitetural libera a agilidade. Um sistema acoplado às pressas, por outro lado, vira um emaranhado onde cada mudança quebra algo, impossibilitando entregas rápidas. Accelerate traz evidências científicas de que ter uma visão arquitetural sólida (como sistemas desacoplados e fáceis de evoluir) não é “burocracia”, mas sim um acelerador para o negócio. Isso desmistifica a falsa dicotomia entre “entregar rápido vs. projetar direito” – projetar direito permite entregar rápido de forma sustentável.
- O alerta do Death March: Ed Yourdon cunhou o termo “Death March” para projetos em que os participantes já sabem que o fracasso é praticamente inevitável. Uma das causas? A síndrome do fazer de conta: seguir adiante em um projeto mal definido, esperando que algum milagre tecnológico salve o dia. Yourdon observou que, em muitos desses projetos fadados, a gestão tenta compensar a falta de planejamento com medidas desesperadas, desde impor jornadas de trabalho insanas até apostar em novas metodologias e ferramentas da moda como “balas de prata”. Isso raramente dá certo. A lição aqui é contundente: não adianta adicionar mais código ou mais ferramentas a um projeto sem direção. Se você se percebe em uma iniciativa onde ninguém consegue explicar claramente qual valor será entregue (ou por quê ele importa), possivelmente já está em marcha fúnebre. A saída honrosa é voltar às definições iniciais, esclarecer a visão ou até abortar o projeto, em vez de torrar energia e motivação da equipe em algo inviável.
- “Think Slow, Act Fast” – Como Grandes Projetos Vencem: O pesquisador Bent Flyvbjerg, especialista em megaprojetos, estudou empreitadas monumentais ao redor do mundo, de obras de infraestrutura a programas de TI e compilou suas descobertas no recente livro How Big Things Get Done. Uma estatística assombrosa abre a obra: apenas 5 em cada 1000 grandes projetos são concluídos no prazo, dentro do orçamento e entregando todos os benefícios esperados. Ou seja, 99,5% falham em algum aspecto importante. O padrão dos fracassos? Flyvbjerg descreve como “Pense Rápido, Age Devagar”: pessoas que se apressam em executar com planejamento inadequado acabam enfrentando atrasos enormes e estouros de custo, afundando no pântano de problemas imprevistos. Por outro lado, os casos de sucesso seguiam o mantra oposto, “Pense Devagar, Age Rápido” – dedicando tempo considerável à planificação detalhada, definição clara de objetivos e mitigação de riscos, para então executar de forma rápida e eficaz. Um exemplo citado foi a construção do Empire State Building nos anos 1930: graças a um planejamento minucioso, a obra (que foi a maior do mundo em sua época) terminou antes do prazo e 17% abaixo do orçamento. Em contraste, projetos modernos como uma certa ferrovia de alta velocidade na Califórnia iniciaram correndo para mostrar serviço e, anos depois, estavam com custos triplicados e entregas indefinidas. A lição para nós, engenheiros de dados, é direta: mesmo em escala menor, pensar “devagar” – isto é, estrategicamente e com visão – permite agir rápido depois. É preferível gastar 10% do tempo do projeto elaborando uma arquitetura robusta do que passar 90% do tempo apagando incêndios de um sistema mal concebido.
- Foco no Problema, não na Solução: Nick Tune, especialista em arquitetura evolutiva, observou que organizações obcecadas somente com “entregar tarefas o mais rápido possível” ou fascinação por tecnologias tendem a obter resultados piores, enquanto aquelas que cultivam entre os engenheiros uma obsessão saudável pelo design do código e da arquitetura colhem frutos muito melhores. Tune ressalta que é um equilíbrio delicado: excesso de design sem entrega também é problemático, mas valorizar o design e buscar entrega contínua são coisas que andam de mãos dadas. Isso reforça que ter visão arquitetural não significa paralisia por análise – significa projetar enquanto entrega, mantendo a bússola apontada para o valor de negócio.
Em resumo, projetos bem-sucedidos não nascem do improviso ou da pura sorte tecnológica, mas de uma visão clara que guia cada decisão técnica. Visão, aqui, engloba compreender o problema, planejar a arquitetura, alinhar expectativas e só então executar com excelência técnica.
De Codificador a Arquiteto: Cultivando a Visão Estratégica
Conhecer a teoria e os erros comuns é metade do caminho; a outra metade é mudar práticas e mindset no dia a dia. Como então podemos, como profissionais de dados em formação, cultivar essa visão arquitetural e estratégica antes de sair codando? Seguem algumas recomendações e boas práticas concretas:
- Comece pelo “Por quê” (e pelo “O quê”) – Antes de qualquer discussão técnica, defina claramente o problema de negócio a ser resolvido. Qual valor esperamos gerar? Que decisão ou operação esse projeto vai habilitar? Escreva uma frase simples respondendo: “Estamos fazendo X para alcançar Y.” Se não há resposta clara, pare tudo. Evite iniciar trabalho enquanto o propósito e os requisitos não estiverem cristalinos. Faça as perguntas difíceis no começo, é melhor enfrentar a ambiguidade no Day 1 do que descobrir depois de meses que ninguém sabe ao certo o objetivo.
- Converse com o usuário final e stakeholders – Parece óbvio, mas muitos projetos de dados falham por isolamento: engenheiros implementando o que acham que é útil sem envolver quem vai usar ou se beneficiar do resultado. Marque reuniões com quem solicitou o projeto, com quem usará o dashboard ou modelo, com quem será impactado. Entenda o contexto, as dores atuais, os critérios de sucesso. Essas conversas ajudam a formar a visão de onde se quer chegar e também criam alinhamento (todos sabendo qual o alvo).
- Desenhe a Solução Antes do Código – Pegue um quadro branco, papel ou ferramenta de diagramação e esboce a arquitetura proposta. Quais são as fontes de dados? Como eles fluem pelo sistema? Haverá etapas de processamento em batch ou streaming? Quais componentes serão desenvolvidos e como interagem? Esse “desenho” não precisa ser perfeito ou seguir notação formal, mas deve contar a história de como o dado vira valor. Envolva o time todo nessa atividade – muitas vezes, debates sobre o diagrama revelam suposições diferentes e arestas conceituais antes de virarem bugs. Ferramentas como ExcaliDraw/Miro podem ser úteis para registrar as principais decisões arquiteturais e seus porquês, servindo de guia para todos durante o desenvolvimento.
- Priorize simplicidade e pequenos incrementos – Uma vez com a arquitetura em mãos, pense em como validar a visão com o mínimo produto viável. Qual é a versão mais simples do sistema que entrega valor perceptível? Em vez de tentar construir a solução final perfeita de primeira, entregue em fatias. Por exemplo, antes de implementar um pipeline automatizado completo, talvez monte um protótipo manual ou um script simples para provar que os dados X realmente geram o insight Y desejado. Essa abordagem incremental permite ajustar a visão conforme aprendemos, evitando investir pesado em uma ideia mal calibrada. Lembre-se: arquitetura boa não é sinônimo de excesso de componentes, é sinônimo de componentes na medida certa, com responsabilidades bem definidas. Simplificar é uma arte; esteja sempre perguntando “precisamos mesmo disso agora?” para cada parte do sistema.
- Esteja atento aos trade-offs – Arquitetar é escolher, e toda escolha envolve concessões. Documente e comunique os trade-offs das decisões: por exemplo, optar por processamento em tempo real pode aumentar custo e complexidade, porém traz dados frescos; usar uma ferramenta open-source X pode acelerar o começo mas talvez demande mais manutenção manual. Quando a equipe e stakeholders entendem os porquês das decisões, fica mais fácil evitar tentações de mudar de rumo sem motivo ou adotar a “ferramenta da moda” sem critério. Um profissional com visão não é aquele que sabe todas as respostas, mas o que deixa claras as premissas e implicações de cada decisão.
- Cultive pensamento crítico e aprendizado contínuo – Desenvolver visão estratégica é um exercício contínuo. Estude casos de sucesso e de fracasso. Leia livros que estimulam pensamento crítico em engenharia. Discuta arquitetura com colegas, participe de comunidades, faça post-mortems dos projetos em que trabalha (o que deu certo, o que deu errado, por quê). Formar visão é, em parte, formar repertório – quanto mais exposto a diferentes experiências, mais seu cérebro condiciona a pensar além do imediatismo do código.
- Mantenha o propósito visível durante a execução – Depois que o projeto está em andamento e o código voando, não deixe a visão arquitetural virar um quadro empoeirado na parede. Revisite-a a cada iteração: estamos construindo o que planejamos? Novas decisões técnicas surgidas durante o caminho estão alinhadas ao objetivo inicial? Se mudanças de escopo ocorrerem (e vão ocorrer), reserve tempo para ajustar o desenho arquitetônico conscientemente. É preferível recalibrar a visão com antecedência do que remendar desesperadamente no fim. Ferramentas ágeis, como manter um Product Backlog priorizado pelo valor, ajudam a lembrar a ordem das coisas, primeiro o valor, depois o código que o entrega.
Seguindo essas práticas, o profissional de dados deixa de ser apenas um “codificador de tarefas” para se tornar um arquiteto de soluções, mesmo que não tenha “arquiteto” no cargo. É uma mudança de atitude: em vez de perguntar “como faço isso com tal ferramenta?”, passe a perguntar “qual é a melhor maneira de atingir o resultado esperado?”. A diferença pode parecer sutil, mas é transformadora.
Conclusão: Liderando com Visão
A engenharia de dados moderna exige mais do que conhecimento técnico – exige pensamento estratégico. “Visão precede o código” não é apenas um slogan bonito; é um princípio orientador que separa projetos bem-sucedidos dos que viram estatística de fracasso. Antes de abrir o notebook para codar, abra a mente e alinhe a visão: qual problema estamos resolvendo? Por que ele importa? Como saberemos que tivemos sucesso? Tenha certeza de que essas respostas guiam cada decisão de ferramenta, cada linha de código e cada recurso alocado.
Meu desafio para você, profissional de dados com 1, 3 ou 5 anos de estrada, é o seguinte: na próxima vez que iniciar um projeto, resista ao impulso de sair fazendo sem pensar. Reúna seu time (mesmo que seja um time de uma pessoa só), pegue o quadro branco e desenhe a ideia. Explique em voz alta para si mesmo o objetivo e o plano. Questione suas suposições. Se algo não fizer sentido no papel, não vai magicamente fazer sentido no código. Busque feedback cedo, apresente sua compreensão do problema para o stakeholder, valide se a visão está correta antes de investir pesado. Essa proatividade inicial demanda coragem e disciplina, mas é a marca de um profissional maduro.
Vivemos uma era em que há fome de resultados em data science e IA, e ao mesmo tempo, uma série de projetos frustrados acumulando cinicamente nos relatórios. Podemos mudar esse panorama adotando uma postura provocativa: questionando a obsessão cega por tecnologias e recolocando a arquitetura e a visão de negócio no centro.
Faça disso o seu diferencial. Da próxima vez que alguém vier lhe oferecer uma ferramenta “revolucionária” para resolver todos os problemas, sorria e responda: “Interessante… mas antes, vamos deixar claro qual problema queremos resolver e como vamos vencê-lo. Depois falamos de ferramenta.” Essa simples inversão de prioridades – visão antes, ferramenta depois – pode salvar seu projeto, sua empresa e a sua sanidade.
Em última análise, engenharia de dados de verdade não se resume a mover dados de um lugar para o outro com código elegante; trata-se de mover o negócio adiante com soluções bem pensadas. E para mover qualquer coisa adiante, é preciso enxergar para onde se está indo. Portanto, seja você o agente da mudança: cultive a visão, lidere com propósito e inspire seu time a fazer o mesmo. O código virá e quando vier, fará muito mais sentido. Esse é o convite e o desafio. A decisão agora está em suas mãos: você vai apenas escrever código ou vai construir algo grandioso com visão?
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