Pastelaria de dados é uma expressão usada de forma bem humorada (mas com certo desespero) para se referir à prática de trabalhar com os dados de forma informal, rápida (e rápida e suja, aplicando o framework Extreme Go Horse) e, pior, sempre urgente e improvisada. Esse cenário gera desperdicio de tempo e dinheiro, fracasso de iniciativas e frustração em toda a equipe, levando à inevitável perda de talento, descrédito no valor dos dados para impusionar a organização e retrocesso generalizado.
A pastelaria de dados é o caminho inverso do ideal de Self Service Business Intelligence, em vez de empoderar a equipe e alavancar a tomada de decisão, o resultado e confusão, frustração e muito ruido, abrindo caminho para conflitos.
Na pastelaria de dados, os dados são “manuseados” de forma rápida, visando atender muitas demandas concorrentes e, também, conflitantes, e sem um processo formal de análise ou qualidade. Os pedidos são feitos aos gritos no balção da pastelaria de dados, sem processos e fluxos claros, sempre urgente e escalado e, na maioria das vezes resultam em entregas de produtos de dados que são usados uma vez e descartados imediatamente por problemas de qualidade, ou falta de alinhamento com a necessidade do negócio ou porque simplesmente, ninguém consegue entender ou lembrar exatamente por que pediu.
A Pastelaria de Dados é resultado de falta de maturidade na Governança de Dados e da cultura organizacional que considera que os dados podem ser explorados sem dar tempo para o desenvolvimento de maturidade, confiando apenas nas ferramentas adquiridas no mercado ou desenvolvidas internamente mas sem reflexão sobre a necessidade e lógica do negócio e, muito menos uma Estratégia de Dados madura.
E como impedir a formação de uma pastelaria de dados? Basicamente fazendo o contrário de tudo o que foi visto aqui: desenvolvendo uma estratégia de dados alinhada com os objetivos de longo prazo da organização, implantando uma governança de dados o mais cedo possível para apoiar o acesso e uso ordenado e racional dos dados e, finalmente, educando o time para refletir sobre sua necessidade e planejar cuidadosamente o que produto de dados que vai ser solicitado… dar visibilidade sobre o que está sendo feito para quem pediu e dar tempo para o seu desenvolvimento!
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