Otto Dettmer/Ikon Images Imagine that, as an operations manager at a global retailer, you have invested heavily in data science. Your data science team has built sophisticated models that produce demand predictions for the company’s products with impressive accuracy.
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In context
- Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
- Source: MIT Sloan Management Review
- Published: 19/10/2026
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Por que importa
O que dá valor aos dados não é tê-los, é alguém mudar uma decisão por causa deles. Parece óbvio e é o teste que mais projetos reprovam: constrói-se o relatório, publica-se, ninguém muda nada e seis meses depois o projeto consta como bem-sucedido porque foi entregue no prazo.
Eu olho a linhagem antes do gráfico: de onde sai cada número, quem pode mudá-lo e o que acontece se o sistema de origem cair. Se ninguém consegue percorrer essa cadeia em dois minutos, o painel está exibindo uma confiança que não conquistou.
O que costuma dar errado
Onde costuma quebrar é na captura. Investe-se muito no processamento e nada no ponto em que a pessoa preenche o formulário, com pressa, sem validações e sem saber para que serve. Nenhum modelo conserta um dado que nasceu errado; só o propaga com mais autoridade.
O que observar
- Quando o número chega em relação a quando a decisão é tomada, que é o que define sua utilidade.
- Quem responde pela qualidade do indicador quando alguém o questiona num comitê.
- Qual decisão concreta muda com isto e quem a toma: sem isso, é mais um painel.
Como leio esta publicação
Eu usaria para revisar o ciclo completo, desde onde o dado é capturado até onde alguém age. Quase sempre o problema não está na analítica, e sim no começo: alguém preenchendo um campo à mão, sem validação, com pressa e sem saber para que serve depois.
A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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