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Lançar projetos de ciência de dados é uma coisa. Conduzi-los com sucesso até a conclusão é outra bem diferente. Por quê? Porque uma série de problemas — alguns de natureza técnica, outros relacionados a desafios de colaboração — podem comprometer até mesmo as iniciativas mais bem planejadas.
O sucesso em ciência de dados depende, em parte, da capacidade de antecipar esses desafios e se planejar para superá-los. Por isso, aqui estão sete causas comuns de falhas em projetos de ciência de dados e dicas de como evitar que esses obstáculos atrapalhem o seu próximo projeto.
1. Dados de baixa qualidade
Problemas de qualidade dos dados — como dados incompletos, inconsistentes ou redundantes — estão entre os desafios mais conhecidos em projetos de ciência de dados. Ainda assim, vale reforçar a importância crítica de garantir a qualidade dos dados como primeiro passo em qualquer projeto que dependa de processamento, análise e transformação de dados.
É importante notar também que, mesmo que os dados sejam de baixa qualidade no início, isso não significa que o projeto esteja condenado ao fracasso. Há diversas técnicas eficazes para melhorar a qualidade dos dados, como limpeza e padronização. Projetos falham, geralmente, não porque os dados eram irrecuperáveis, mas porque a qualidade não foi avaliada e ajustada adequadamente.
2. Não saber onde os dados estão
Outro desafio comum é não saber exatamente onde os dados estão localizados. Grandes organizações podem ter centenas de ativos de dados distribuídos em infraestruturas de TI complexas e fragmentadas. A menos que tenham um catálogo de dados detalhado e atualizado constantemente — o que muitas vezes não acontece — simplesmente encontrar os dados necessários para o projeto pode ser um grande obstáculo.
Mais uma vez, há ferramentas e técnicas que ajudam. A principal solução são softwares de descoberta de dados, que conseguem identificar automaticamente recursos de dados, inclusive aqueles não documentados
3. Dados de difícil acesso
Às vezes, você sabe onde os dados estão, mas tem dificuldade para acessá-los. Isso pode acontecer porque os dados estão em sistemas legados mal documentados ou que não são mais suportados. Ou ainda porque estão em formatos difíceis de ler ou processar.
Esses são problemas solucionáveis, mas apenas se forem previstos desde o início do projeto e se houver recursos alocados para resolvê-los. Pode ser necessário, por exemplo, encontrar especialistas em sistemas legados que saibam como extrair os dados necessários.
4. Falta de objetivos claros para o projeto
Até aqui, falamos de desafios técnicos. Mas também há obstáculos organizacionais e comportamentais, como a falta de metas claras.
É comum que empresas queiram fazer algo com seus dados, mas não saibam exatamente o quê. Por exemplo, elas podem estabelecer metas vagas, como "usar insights baseados em dados para aumentar a receita”, sem definir quais problemas específicos de receita querem resolver com a ajuda dos dados.
Evitar essa armadilha é simples: Você precisa articular entregas e resultados precisos no início do projeto. Sempre há espaço para ajustar um pouco os detalhes quando o projeto estiver em andamento, mas você deve saber desde o início quais devem ser os resultados gerais do projeto.
5. Falta de colaboração entre o departamento de TI e a empresa
Há duas partes interessadas principais em qualquer projeto de ciência de dados: o departamento de TI, responsável pelo gerenciamento dos ativos de dados, e os usuários corporativos, que determinam o que o projeto de ciência de dados deve alcançar.
Infelizmente, a má colaboração entre esses grupos pode causar o fracasso dos projetos. Por exemplo, os departamentos de TI podem decidir impor restrições de acesso aos dados sem consultar os usuários corporativos, o que leva a situações em que a empresa não pode realmente usar os dados da maneira pretendida. Ou então, a falta de informações das partes interessadas da empresa sobre o que elas querem fazer pode fazer com que a equipe de TI tenha dificuldades para determinar como fornecer os recursos de dados necessários para dar suporte a um projeto.
6. Roteiros de projeto inflexíveis
Em um projeto de ciência de dados de qualquer escala ou complexidade, é provável que surjam problemas, não importa o quanto você planeje com antecedência. Sua equipe pode se deparar com questões como problemas imprevistos de qualidade de dados, por exemplo, ou descobrir que estão faltando tipos importantes de dados.
Para resolver esses desafios, é necessário desviar-se dos planos originais. Isso não quer dizer que a equipe precise repensar completamente suas metas e métodos, mas que precisa ser flexível o suficiente para acomodar as mudanças. Caso contrário, os planos cuidadosamente elaborados se tornarão o pior inimigo de um projeto de ciência de dados bem-sucedido.
7. Compreensão equivocada sobre os objetivos da ciência de dados
Outro fator crítico que pode sabotar um projeto é não entender corretamente os objetivos da ciência de dados, nem quais metodologias e recursos ela exige.
Por exemplo, uma empresa pode querer adotar tecnologia de IA. A ciência de dados pode ser o caminho para isso, especialmente se a empresa quiser treinar ou customizar seus próprios modelos — o que exige investimento em infraestrutura e ferramentas de gerenciamento de dados.
Mas, se a meta for apenas adotar uma aplicação de IA de terceiros, a ciência de dados não é necessária. É um erro tratar qualquer coisa relacionada a dados como se fosse ciência de dados.
Em outras palavras: seu projeto só vai dar certo se for, de fato, um projeto de ciência de dados. Caso contrário, você pode acabar investindo em ferramentas e processos que não vão gerar retorno, simplesmente porque não são a resposta para o seu objetivo.
Como garantir o sucesso em seus projetos de ciência de dados
Não existe um “truque infalível” para garantir que um projeto de ciência de dados será bem-sucedido. Mas passos como garantir a qualidade dos dados, definir metas claras e adotar uma estrutura de projeto flexível aumentam muito as chances de sucesso.
Este artigo foi publicado originalmente na TechNative com o título 'Seven Common Reasons Why Data Science Projects Fail'.
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