O cemitério dos Dashboards esquecidos

Quem nunca viu um dashboard lindo, cheio de gráficos e informações que ninguém usa? O mundo corporativo está cheio e cansado de dashboards bonitos. Em 2026, a paciência para a ‘vaidade analítica’ esgotou e os custos atacam, novamente, o time de dados. Não basta mais entregar um modelo com 99% de acurácia ou uma base se ele não move o ponteiro do lucro ou reduz custos operacionais de forma clara. 

Algumas empresas veem o movimento de levar as análises e os indicadores para os sistemas operacionais, tentando diminuir custos de projetos, bases em nuvem e equipes de dados. Questionando fortemente o movimento de uma base única de dados, integrações, mapas de cargas, datalakes, datawarehouses, BI e analytics.

Data-as-a-Product

Nesse contexto se destaca um conceito, não tão novo, mas que vem ganhando relevância do DADO COMO PRODUTO (Data-as-a-Product). 

Nessa nova tendência o Data-as-a-Product, onde o herói não é quem escreve a query mais complexa, mas sim o Data Product Manager (DPM): o profissional que finalmente aprendeu a traduzir o ‘dialeto do SQL’ para a ‘língua da entrega de valor’. Se o seu projeto de dados ainda é visto como um centro de custo e não como um motor de receita, você está jogando um jogo finalizado. 

Se hoje as informações geradas pelos dados são vistas como estratégicas, por que tudo que vem com ele é considerado somente custo? Um dos pontos, talvez, seja virar a chave de entregar ‘projetos’ e começar a construir Produtos de Dados. 

O esquecimento dos relatórios

A diferença parece simples, mas é brutal: um projeto tem data para acabar e pode morrer no esquecimento de uma pasta compartilhada ou no mar de “workspaces” de relatórios; um produto é vivo, evolui com o usuário e resolve uma dor contínua. 

Pense como um navegador de rota como o Waze. O Waze é um produto de dados: ele interage, recalcula caminhos em tempo real e entrega o que você realmente quer: chegar rápido ao destino pelo melhor caminho e não apenas um mapa. 

Em 2026, tratar o dado como produto significa que as informações extraídas dele  precisam de UX (User Experience) para ser intuitivo, documentação clara, garantir confiança de atualização, disponibilidade, acuracidade e valor. 

Quais áreas olham isso?

A área de governança de dados e as áreas de negócio devem mapear os produtos de forma dinâmica para a entrega. Para um CDAO, o sucesso não deve ser medido pela quantidade de relatórios gerados, mas pelo valor de negócio capturado. 

Se a organização da sua área gira em torno de tabelas e painéis sem utilização, está operando sob um modelo de custo que não escala.

O futuro pertence às organizações que transformam dados brutos em Produtos de Dados: ativos reutilizáveis, orientados ao usuário e com valor mensurável. 

Um novo perfil de profissional de dados

No centro desse movimento aparece um profissional que se tornou o verdadeiro ‘unicórnio’: o Data Product Manager (DPM) ou Data Product Owner (DPO). Ele não, necessariamente, escreve o código elegante ou o modelo de IA complexo, porém domina a arte da tradução. O DPM é o CARA que impede que o time de engenharia gaste meses construindo uma Ferrari para um usuário que, na verdade, só precisava de um par de tênis para atravessar a rua. Enquanto o Cientista de Dados foca na acurácia e o Engenheiro na latência, o DPM pensa em duas métricas: Adoção e Impacto Financeiro. Ele é o guardião do ‘porquê’ e do ‘para quê’. 

Por que estamos construindo assim?

Para quê estamos construindo isso?

E essas perguntas devem ser feitas à exaustão para que o produto final seja autônomo, confiável, escalável e principalmente usável. 

As empresas que se organizam em Data Mesh e Self Service BI têm que OBRIGATORIAMENTE pensar nos Data Product Manager como papel estratégico para criar os produtos de dados que a empresa vai utilizar sobre um determinado assunto ou uma determinada área. 

Caso contrário só voltaremos à época dos silos de dados sem integração, com custo alto e um nome diferente. 

Mas como virar essa chave na segunda-feira de manhã? Hoje os ciclos de implementação estão cada vez menores. Como se fossem as épocas do ano: primavera, outono, inverno e verão. Cada um tem que entregar seus produtos. 

O que faz a diferença?

Aqui estão os três pilares que podem fazer diferença no início da construção dos produtos de dados:

1. Mapeie a dor antes do Dataset: O produto de dados começa no processo de negócio, não no banco de dados.
2. Calcule o ‘Custo da Inércia’: É essa fase que mostra o valor da construção do produto de dados.
3. Aposte no início objetivo: Menos é mais; utilidade bate complexidade todas as vezes.

Conclusão

Os dados estão aí disponíveis. Precisam ser governados, tratados e gerenciados pois são um ativo da empresa. O que tem se tornado escasso e valioso é a capacidade de transformar esses ativos em lucro, eficiência e vantagem competitiva real.

Nós como ATRA, trabalhamos em diversos projetos onde as áreas de dados querem dar esse passo estratégico e, na prática, de relevância. Temos ajudado clientes a mapear esses pontos e direcionar as áreas de dados a serem mais do que motores de transformar dados em dashboards que serão usados apenas uma vez. 

Sabemos como usar a tecnologia para criar produtos de dados com valor e reutilização pela companhia inteira. E isso tem feito a diferença nos resultados alcançados. 

Ao longo dos anos, o que aprendemos é, ou o dado serve ao negócio, ou ele é apenas um custo ocupando espaço na nuvem. A pergunta não é mais quantos dados você tem, mas quanto valor você extraiu deles hoje. 

Fale com um de nossos especialistas.

Artigo por Heribert Bastos – Customer Success da ATRA