{"id":38635,"date":"2026-10-28T11:21:45","date_gmt":"2026-10-28T14:21:45","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=38635"},"modified":"2026-10-28T11:33:45","modified_gmt":"2026-10-28T14:33:45","slug":"alem-do-dashboard-o-que-aprendi-sobre-dados-sem-ter-background-analitico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/pt-br\/alem-do-dashboard-o-que-aprendi-sobre-dados-sem-ter-background-analitico\/","title":{"rendered":"Al\u00e9m do dashboard: o que aprendi sobre dados sem ter background anal\u00edtico"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Giovana Nobrega Costa<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Antes de trabalhar com dados, eu trabalhava com coisas que dava para tocar. Sou formada em engenharia de manufatura e, antes de migrar para analytics, trabalhei na Embraer por cerca de quatro anos como Engenheira de Desenvolvimento de Processos no time de Estrat\u00e9gia de Manufatura. Eu n\u00e3o tinha nenhuma experi\u00eancia anal\u00edtica pr\u00e1tica que valesse mencionar: nada de anos escrevendo queries, nenhuma experi\u00eancia construindo modelos e datasets, e nenhum h\u00e1bito de pensar um neg\u00f3cio a partir das suas m\u00e9tricas.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, quando entrei em uma fintech conhecida por tomar decis\u00f5es com base em dados, j\u00e1 direto como Senior Business Analyst, eu tinha quase certeza de onde teria dificuldade. Esperava que o lado t\u00e9cnico fosse a grande barreira. As pessoas ao meu redor pareciam fluentes em SQL e Scala, e eu imaginava que a dist\u00e2ncia entre n\u00f3s era medida em linhas de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

Eu estava errada. N\u00e3o porque a parte t\u00e9cnica fosse trivial, mas porque ela acabou n\u00e3o sendo a parte dif\u00edcil.<\/p>\n\n\n\n

Recentemente, compartilhei essa hist\u00f3ria em um workshop sobre como desmistificar o uso de dados em gest\u00e3o de produto<\/a>. Este post \u00e9 a vers\u00e3o escrita da parte mais pessoal dele: o que realmente mudou para mim quando passei a trabalhar com dados, e o que eu gostaria de ter sabido antes.<\/p>\n\n\n\n

A lacuna que eu esperava<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Quando voc\u00ea vem de uma \u00e1rea fora de dados, \u00e9 f\u00e1cil enxergar analytics como um clube t\u00e9cnico. O ingresso parece ser dominar as ferramentas: escrever queries que cruzam as tabelas certas, atualizar datasets conforme os bancos de dados mudam, construir dashboards de monitoramento ou montar decks que destacam os principais n\u00fameros e gr\u00e1ficos. Vistas de fora, essas tarefas podem parecer o trabalho inteiro, porque s\u00e3o a parte mais vis\u00edvel dele.<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, essa parte veio mais r\u00e1pido do que eu esperava. Al\u00e9m dos excelentes materiais de treinamento internos, o apoio da minha buddy (uma colega do Nubank designada para me ajudar nas primeiras semanas) foi inestim\u00e1vel. Ela criou exerc\u00edcios com dados reais para responder perguntas como “Quantos clientes usaram o Produto X nos \u00faltimos 30 dias?”; eu resolvia esses exerc\u00edcios tanto em SQL quanto em Scala, as duas linguagens que eu precisava aprender para o meu dia a dia. Essa abordagem m\u00e3o na massa me ajudou a ganhar flu\u00eancia nas duas em poucas semanas. N\u00e3o foi sem esfor\u00e7o, mas era algo aprend\u00edvel, e seguia um caminho que eu reconhecia: voc\u00ea trava, pesquisa ou pergunta para algu\u00e9m, e na pr\u00f3xima vez fica um pouco mais r\u00e1pido. E, naquela \u00e9poca, a gente nem tinha ferramentas de IA para ajudar a debugar o c\u00f3digo ainda mais r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

Essa \u00e9 a primeira coisa que eu diria para qualquer pessoa que esteja olhando para uma posi\u00e7\u00e3o em dados a partir de produto, cr\u00e9dito, opera\u00e7\u00f5es ou qualquer outra \u00e1rea, com o mesmo medo que eu tinha. As ferramentas s\u00e3o reais e importam. Mas elas s\u00e3o uma habilidade que se constr\u00f3i, e raramente s\u00e3o o que separa uma boa an\u00e1lise de uma an\u00e1lise fraca.<\/p>\n\n\n\n

A lacuna que eu realmente tinha<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O que levou mais tempo foi algo que nenhum exerc\u00edcio de SQL ou Scala testa: o “so what”, o famoso “e da\u00ed?”.<\/p>\n\n\n\n

Eu conseguia puxar os dados. Conseguia montar a tabela, calcular a m\u00e9trica e coloc\u00e1-la em um gr\u00e1fico. Conseguia at\u00e9 criar um deck bonito e organizado. Mas chegava o momento em que algu\u00e9m olhava para o que eu tinha produzido, e as perguntas de verdade come\u00e7avam. O que isso significa? O que devemos fazer a respeito? Por que isso importa para o neg\u00f3cio?<\/p>\n\n\n\n

Essas perguntas fundamentais surgiram quando criei um dos meus primeiros dashboards, no in\u00edcio do rollout do d\u00e9bito autom\u00e1tico. Os dados estavam dispon\u00edveis e os gr\u00e1ficos estavam prontos, mas eu ainda precisava de tempo para entender como os clientes usavam o produto e construir contexto de neg\u00f3cio suficiente para identificar e responder \u00e0s perguntas mais relevantes. Enfrentei o mesmo desafio ao montar uma apresenta\u00e7\u00e3o resumindo a performance do produto.<\/p>\n\n\n\n

Minha gestora me orientou e me deu feedbacks construtivos que me ajudaram a identificar pontos de melhoria. Um feedback de que me lembro como se fosse ontem foi: “Gaste menos tempo formatando dashboards e apresenta\u00e7\u00f5es, e mais tempo entendendo o ‘so what’ \u2013 v\u00e1 al\u00e9m de simplesmente descrever o que os gr\u00e1ficos mostram”. Em outras palavras, eu precisava focar primeiro no que os n\u00fameros estavam me dizendo e em como transform\u00e1-los em insights \u00fateis, antes de fazer os ajustes finais. Usei esse feedback como norte para continuar desenvolvendo e afiando minhas habilidades anal\u00edticas de forma mais ampla.<\/p>\n\n\n\n

Essa foi a verdadeira virada para mim. Dados, sozinhos, n\u00e3o movem um neg\u00f3cio. Um n\u00famero descreve algo que aconteceu. Ele s\u00f3 se torna \u00fatil quando algu\u00e9m o interpreta e transforma essa interpreta\u00e7\u00e3o em uma decis\u00e3o. Se eu paro no n\u00famero, fiz a parte do trabalho que \u00e9 mais f\u00e1cil de ver e pulei a parte que realmente importa.<\/p>\n\n\n\n

Um dashboard bonito n\u00e3o \u00e9 uma resposta<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Como apontado no feedback que minha gestora me deu, existe uma vers\u00e3o espec\u00edfica dessa armadilha em que \u00e9 f\u00e1cil cair: o dashboard.<\/p>\n\n\n\n

Dashboards s\u00e3o \u00fateis. Eles tornam a informa\u00e7\u00e3o acess\u00edvel, poupam as pessoas de fazer a mesma pergunta toda semana, e construir um bem desenhado \u00e9 gratificante. Mas um dashboard \u00e9 uma forma de mostrar dados, n\u00e3o uma conclus\u00e3o sobre eles. Ele pode ser limpo, interativo e cheio de filtros, e ainda assim deixar quem o olha com a mesma pergunta de antes: e a\u00ed, o que eu devo fazer?<\/p>\n\n\n\n

Como um dashboard parece pronto, \u00e9 f\u00e1cil confundi-lo com uma resposta. O esfor\u00e7o \u00e9 vis\u00edvel, a qualidade visual \u00e9 alta e d\u00e1 a sensa\u00e7\u00e3o de entrega. Mas se a pessoa que precisava tomar uma decis\u00e3o ainda tem que descobrir o que os n\u00fameros significam, o trabalho s\u00f3 saiu da minha mesa e foi para a dela.<\/p>\n\n\n\n

Vista por essa lente, a primeira pergunta em qualquer an\u00e1lise n\u00e3o \u00e9 qual gr\u00e1fico construir. \u00c9 qual decis\u00e3o a an\u00e1lise precisa apoiar, e o que algu\u00e9m precisaria saber para tom\u00e1-la.<\/p>\n\n\n\n

Dados, an\u00e1lise, recomenda\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Hoje, penso em analytics como uma corrente com tr\u00eas elos:<\/p>\n\n\n\n

dados \u2192 an\u00e1lise \u2192 recomenda\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

Os dados s\u00e3o a mat\u00e9ria-prima: o que aconteceu, quanto, quando e com quem. A an\u00e1lise \u00e9 a interpreta\u00e7\u00e3o: por que aconteceu, o que est\u00e1 diferente do que esper\u00e1vamos, o que parece estar impulsionando a mudan\u00e7a. A recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 o posicionamento: diante do que estamos vendo, \u00e9 isto que eu acho que devemos fazer, pelos motivos X, Y e Z, e \u00e9 isto que esperar\u00edamos que mudasse se fizermos.<\/p>\n\n\n\n

A maior parte do esfor\u00e7o que as pessoas associam ao trabalho com dados est\u00e1 no primeiro elo. A maior parte do valor est\u00e1 nos outros dois. \u00c9 tentador, principalmente quando voc\u00ea \u00e9 nova na \u00e1rea e ainda est\u00e1 provando que d\u00e1 conta das ferramentas, tratar a recomenda\u00e7\u00e3o como opcional, quase como se fosse trabalho de outra pessoa. N\u00e3o \u00e9. Uma an\u00e1lise sem recomenda\u00e7\u00e3o entrega a parte mais dif\u00edcil do racioc\u00ednio para quem a l\u00ea, e essa pessoa geralmente tem menos contexto do que quem fez a an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n

Essa distin\u00e7\u00e3o importa porque muda o que significa “pronto”. Uma query que roda n\u00e3o est\u00e1 pronta. Uma m\u00e9trica correta n\u00e3o est\u00e1 pronta. O trabalho est\u00e1 pronto quando algu\u00e9m consegue tomar uma decis\u00e3o melhor por causa dele.<\/p>\n\n\n\n

Por que isso importa em gest\u00e3o de produto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Conversas sobre dados em gest\u00e3o de produto costumam come\u00e7ar pelas ferramentas: quais m\u00e9tricas acompanhar, quais dashboards construir, quais experimentos rodar. Essas perguntas s\u00e3o importantes. Mas as decis\u00f5es de um time de produto dependem menos de quantos dados ele tem e mais de algu\u00e9m transformar esses dados em uma recomenda\u00e7\u00e3o clara, que o time possa discutir, questionar e colocar em pr\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Essa \u00e9 a parte que, para mim, precisa ser desmistificada. Usar bem os dados em produto n\u00e3o tem a ver com ser a pessoa mais t\u00e9cnica da sala. Tem a ver com chegar r\u00e1pido ao “so what” e comunic\u00e1-lo com clareza, com a an\u00e1lise por tr\u00e1s para sustentar a conversa.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise que constru\u00edmos vai depender muito da fase do produto. Para um produto novo prestes a come\u00e7ar um rollout gradual com uma pequena amostra de clientes, a prioridade pode ser monitorar performance e estabilidade: o produto est\u00e1 est\u00e1vel? Est\u00e3o acontecendo erros inesperados, e eles est\u00e3o afetando os clientes?<\/p>\n\n\n\n

Responder a essas perguntas exige dados, mas a an\u00e1lise tamb\u00e9m deve levar a uma recomenda\u00e7\u00e3o clara. Por exemplo, se o produto est\u00e1 est\u00e1vel e performando como esperado, poder\u00edamos recomendar ampliar o rollout depois de revisar as principais m\u00e9tricas de estabilidade e confirmar que elas atendem \u00e0s expectativas.<\/p>\n\n\n\n

Por tr\u00e1s de todo lan\u00e7amento de produto, uma s\u00e9rie de perguntas “so what?” baseadas em dados orienta decis\u00f5es importantes. \u00c9 comum coletar dados por meio de experimenta\u00e7\u00e3o direta com clientes, para entender o comportamento real deles em vez de depender de suposi\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

O papel de business analyst abrange todo o processo, desde o desenho do teste at\u00e9 a interpreta\u00e7\u00e3o dos resultados e a recomenda\u00e7\u00e3o de um caminho a seguir. Para mais detalhes sobre experimenta\u00e7\u00e3o e exemplos de cases de produto, confira este v\u00eddeo.

Assista aqui<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

O que eu diria para quem est\u00e1 come\u00e7ando de onde eu comecei<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Olhando para tr\u00e1s, o medo que eu tinha antes de entrar estava apontado para o lugar errado. Gastei energia me preocupando com a parte que acabou sendo aprend\u00edvel e cheguei menos preparada para a parte que realmente define o trabalho. A lacuna t\u00e9cnica se fecha com pr\u00e1tica. A lacuna do “so what” s\u00f3 se fecha quando voc\u00ea passa a tratar a recomenda\u00e7\u00e3o como parte do trabalho.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, se voc\u00ea est\u00e1 vindo de fora da \u00e1rea de dados, aprenda as ferramentas, mas n\u00e3o pare por a\u00ed. Antes de construir qualquer coisa, escreva a pergunta. Quando tiver o n\u00famero, pergunte o que ele significa. Quando souber o que ele significa, diga o que voc\u00ea faria.<\/p>\n\n\n\n

Um dashboard bonito n\u00e3o \u00e9 uma resposta. A resposta \u00e9 o que voc\u00ea recomenda fazer com o que ele mostra.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Como a transi\u00e7\u00e3o da engenharia de manufatura para uma posi\u00e7\u00e3o de Senior Business Analyst me ensinou que SQL e Scala se aprendem r\u00e1pido, e que o trabalho de verdade come\u00e7a com o “so what?”<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":38646,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_hide_featured_image":false,"_jetpack_featured_image_duplicate_dismissed":0,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2786,2503],"tags":[],"class_list":["post-38635","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-analyst-pt-br","category-data-analytics"],"acf":[],"yoast_head":"\nAl\u00e9m do dashboard: o que aprendi sobre dados sem ter background anal\u00edtico - 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