O que é Dados como Produto?

Fala pessoal blz? Em muitas empresas, os dados são vistos apenas como um recurso a ser armazenado e acessado quando necessário. Mas, e se pensássemos nos dados como produtos completos, com propósito, usabilidade e valor para quem os utiliza? Essa é a essência do conceito de dados como produto: tratá-los como ativos com um ciclo de vida, qualidade e experiência de uso bem definidas, tal como qualquer produto no mercado. Mas como essa abordagem pode melhorar a forma como as empresas acessam e utilizam dados no dia a dia? Neste post, vamos entender o que significa tratar dados como produtos e os benefícios dessa mudança de perspectiva para a governança e a estratégia de dados.

Dados como Produto

O princípio de Dados como Produto no Data Mesh é central para transformar a abordagem de dados, incentivando as equipes a tratar os dados de maneira semelhante a como tratariam um produto, com foco na qualidade, usabilidade e valor para o consumidor. Vamos nos aprofundar nos principais aspectos desse princípio.

O Que Significa “Dados como Produto”?

Ao tratar os dados como um produto, cada equipe de domínio de dados é incentivada a encarar os dados como uma oferta de valor para outros usuários dentro da organização. Isso significa que os dados devem ser:

• Fáceis de acessar por outras equipes.
• Confiáveis e de alta qualidade para suportar decisões críticas.
• Bem documentados e com contexto adequado para garantir usabilidade.

Características de Dados como Produto

1. Disponibilidade e Acessibilidade:
   • Os dados devem ser fáceis de localizar e acessar para os consumidores de dados, sejam eles outras equipes de domínio, data analysts ou cientistas de dados.
   • Isso inclui a definição de interfaces de acesso claras, muitas vezes com APIs ou serviços de consulta que facilitam o uso dos dados.
2. Qualidade e Confiabilidade:
   • Assim como qualquer produto de qualidade, os dados devem estar precisos, completos e atualizados.
   • O domínio responsável pelos dados deve realizar verificações de qualidade e implementar métricas de confiança, como uma taxa de acerto, uma média de atualizações ou um SLA de disponibilidade.
3. Documentação e Contexto:
   • Dados bem documentados facilitam o entendimento e o uso correto. Isso inclui explicar o que cada campo significa, de onde os dados vêm, quais transformações foram aplicadas e como interpretá-los.
   • É importante incluir metadados descritivos, como a origem dos dados, o propósito e as limitações, para que consumidores possam avaliar a utilidade e relevância dos dados para seu caso de uso.
4. Segurança e Conformidade:
   • O domínio deve garantir que os dados estejam em conformidade com as regulamentações (como GDPR ou LGPD) e com as políticas internas de segurança e privacidade da organização.
   • Isso inclui anonimização, controle de acesso e políticas de uso restrito quando necessário.
5. Usabilidade e Facilidade de Consumo:
   • Os dados devem ser preparados para consumo direto, de forma que outras equipes possam integrá-los rapidamente em seus fluxos de trabalho e análises.
   • Em vez de fornecer dados “brutos” que precisam de processamento adicional, cada domínio deve disponibilizar os dados de forma que estejam prontos para serem utilizados, economizando tempo e recursos para as equipes que consomem esses dados.

Benefícios de Tratar os Dados como Produto

• Confiança e Reputação: As equipes consumidoras de dados sabem que podem contar com dados de qualidade, o que aumenta a confiança e incentiva o uso mais consistente desses dados.
• Autonomia e Eficiência: As equipes de domínio se tornam autônomas na produção e manutenção dos dados, enquanto os consumidores de dados sabem que podem acessar informações precisas sem dependências adicionais de uma equipe central.
• Valor Tangível: Ao tratar os dados como um produto, a organização vê um retorno mais direto no valor gerado pelos dados, pois esses passam a ser uma fonte confiável e integrada de insights.

Exemplo Prático

Imagine uma equipe de domínio de Vendas responsável por gerenciar dados de pedidos de clientes. Para oferecer dados como produto, essa equipe faria o seguinte:

• Disponibilizaria uma API onde as equipes de Marketing e Finanças podem acessar dados de pedidos.
• Manteria metadados como a descrição de cada campo (ex.: order_id, customer_id, order_date) e garantiria a documentação do uso de cada dado.
• Garantiria que os dados estejam sempre atualizados e atendam aos padrões de privacidade (ex.: anonimização de dados sensíveis).
• Monitoraria a qualidade dos dados para garantir confiabilidade.

Desafios do Princípio de Dados como Produto

• Necessidade de Conhecimento Técnico: Nem todas as equipes têm habilidades para desenvolver e manter “dados como produto”, então podem precisar de suporte técnico.
• Manutenção Contínua: Como um produto de software, os dados exigem manutenção contínua para assegurar sua qualidade e relevância.
• Responsabilidade e Cultura: Mudança de cultura é necessária para que as equipes vejam os dados como um produto que exige planejamento, manutenção e melhoria contínua.

Resumo

Ao adotar o princípio de Dados como Produto, o Data Mesh promove uma abordagem orientada ao consumidor, elevando os padrões de qualidade, acessibilidade e confiabilidade dos dados em toda a organização. Isso ajuda a transformar os dados em ativos valiosos e usáveis, que geram insights prontos para consumo, aumentando o valor para todas as áreas da empresa.

Quer continuar essa jornada sobre Data Mesh? Fique atento ao nosso próximo post sobre O que é Plataforma de Dados de Autosserviço? e descubra novos insights!