Um levantamento de requisitos bem conduzido não é apenas “anotar pedidos”. É interpretar objetivos, mapear processos, descobrir onde o dado existe (ou falta) e, sobretudo, identificar o que gera valor imediato para o negócio.
Projetos de dados que começam por ouvir o negócio produzem entregas que geram decisões e valor para o negócio, não só relatórios bonitos.
Conteúdo
O que é realmente um levantamento de requisitos?
Quando você fala a mesma língua do negócio, até pequenas entregas podem virar decisões estratégicas.
Levantamento de requisitos é a etapa onde você traduz desejos em necessidades reais de informação.
Não é apenas anotar pedidos; é entender o propósito por trás do pedido.
- Quais decisões serão tomadas com aquele dado?
- Qual impacto esperado?
Isso exige conversas com stakeholders, observação do processo e validação de hipóteses.
Um bom levantamento define escopo, critérios de aceitação e prioridades, e evita retrabalhos mais adiante.
Por que isso é estratégico em projetos de dados?
Quando requisitos são mal definidos, o projeto vira uma fábrica de relatórios inúteis. Dados errados, métricas ambíguas e interpretações conflitantes minam confiança.
Por outro lado, um levantamento bem conduzido alinha expectativas e gera valor imediato.
Empresas que já são data-driven não precisam de mais dashboards; precisam de respostas claras para perguntas de negócio.
Requisitos bem feitos transformam dados em vantagem competitiva.
Passo a passo prático para um levantamento eficaz
- Prepare-se: estude o contexto do cliente, processos e histórico.
- Entrevistas estruturadas: conduza entrevistas com roteiro (tenha um roteiro de perguntas e faça perguntas abertas).
- Mapeie processos: desenhe o fluxo atual (entrada, processamento, saída) e identifique pontos de coleta de dados.
Em paralelo, valide disponibilidade dos dados (sistemas, arquivos, integração) e registre lacunas.
Use formatos simples: planilha de inventário de dados, diagrama do processo e lista de regras de negócio.
Perguntas essenciais para conduzir entrevistas com stakeholders
Antes da próxima entrega, faça boas perguntas.
Exemplos que funcionam:
- Quais são os 3 maiores desafios do seu time?
- Como funciona hoje o dia a dia da sua área?
Essas perguntas revelam prioridades, gargalos e expectativas reais.
Acrescente: Se só pudéssemos resolver uma dor agora, qual seria? e Onde você sente maior retrabalho ou demora? assim você identifica quick wins.
Como mapear processos e localizar os dados
Mapear processos é desenhar o fluxo real, não o ideal.
Identifique onde cada dado é criado, quem é responsável e como ele é transformado. Esse exercício mostra pontos de entrada e possíveis pontos de falha.
Crie um inventário simples: fonte, formato, frequência, proprietário e qualidade. Esse inventário é seu mapa para descobrir onde o dado existe (ou falta) e para priorizar integrações e limpezas.
Lidando com dados ausentes ou de baixa qualidade
Nem todo projeto começa com dados prontos. Muitas vezes o dado não existe ou está incompleto. A resposta não é culpar o sistema, é planejar alternativas.
Opções: coletar manualmente um conjunto piloto, criar um MVP que opere com dados limitados. Priorize hipóteses testáveis e métricas que permitam validar valor antes de investir pesado.
Traduzir requisitos em entregas de valor imediato
Para gerar impacto rápido, entregue um MVP analítico: relatório simples que responde uma pergunta crítica com dados confiáveis.
Um MVP bem feito cria confiança e libera orçamento para entregas maiores.
Exemplo prático: se a dor é demora em recuperar ativos logísticos, entregue uma tabela com os principais indicadores (tempo médio, pontos com maior atraso, responsáveis).
Em poucos ciclos isso vira ação e reduz custo.
Comunicação efetiva e definição de aceitação
Alinhe linguagem: crie um glossário curto com termos críticos (ex.: o que é “pallet ativo”, “tempo médio de recuperação”).
Isso evita interpretações diferentes entre times. Documente critérios de aceitação claros para cada entrega.
Um requisito só está pronto quando o stakeholder o entende e pode usá-lo para tomar decisão.
Ferramentas e técnicas que ajudam no levantamento
Workshops rápidos (jornadas do usuário), entrevistas one-on-one, mapeamento de processo (BPMN ou simples diagramas), e inventário de dados são essenciais.
Técnicas como user stories, RACI e matriz de impacto vs esforço ajudam a priorizar.
Não ignore ferramentas de apoio: planilhas colaborativas, protótipos de dashboard, e até gravações de tela das tarefas dos usuários trazem evidência prática.
Erros comuns e como evitá-los
Erro 1: começar pela visualização antes de entender o objetivo. Evite. Se o objetivo não está claro, o dashboard será bonito e irrelevante.
Erro 2: não validar com o dono do processo. Validação frequente corta retrabalho.
Pequenas cerimônias de validação e documentação mínima (1 página por requisito) previnem surpresas lá na frente.
Pontos-chave (resumo rápido)
- Foque em perguntas que geram decisões.
- Priorize quick wins que entreguem valor imediato.
- Mapeie processos e faça inventário de dados.
- Converta requisitos em critérios de aceitação claros.
- Use MVPs analíticos para validar hipóteses com pouco esforço.
Conclusão Levantamento de Requisitos em Projetos de Dados
Fazer um levantamento de requisitos bem-feito é muito mais do que preencher uma lista de pedidos. É sobre entender a dor real, identificar onde o dado existe e saber onde ele pode gerar valor imediato para o negócio.
Essa é a grande diferença entre um projeto que apenas entrega relatórios e outro que realmente ajuda a tomar decisões estratégicas.
A verdade é que muitos times caem na armadilha de “atender pedidos” sem questionar. O resultado? Dashboards bonitos, mas que não resolvem nada.
O caminho certo é outro: conversar, perguntar e observar.
Entender como a área funciona, quais são os maiores desafios e onde estão os pontos de retrabalho.
Só assim o time de dados consegue entregar algo que faça sentido de verdade.
