Self-Service Analytics

Adriana Melges Q Weingart

Democratização de Dados para Decisões Ágeis

Adriana Melges Q Weingart

Kyndryl

• Especialista e Arquiteta de SAP e Cloud
• Distinguished Technical Specialist (The Open Group)
• Data Science & AI Advocate (MBA USP/ESALQ)
• Certificações Google, Microsoft, IBM e Oracle.
• Patent Co-Inventor
• Speaker
• Mentor
• IEEE & IBM Redbooks Author
• Women in Data São Paulo Lead
• TDC – Comitê Técnico 2025 e Coordenação

link.tr/adrianaweingart

Agenda

O mundo orientado por dados

Dados são o novo petróleo.

… mas só têm valor quando refinados e distribuídos.

Era da Explosão de dados

Problema:

o acesso aos dados ainda é centralizado, técnico e muitas vezes lento.

introdução

Dependência Excessiva

dos times de TI e Dados…

• Para criar relatórios, extrair dados, responder perguntas simples.
• Gerando gargalos, atrasos e frustação.
• Times sobrecarregados com demandas, perdendo foco das iniciativas estratégicas.
• Decisões importantes são adiadas por falta de dados acessíveis ou atualizados, ou, tomadas sem embasamento.

Lentidão nas decisões

(ou falta de embasamento)

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SSA como Catalizador da Transformação

• O poder dos dados nas mãos dos usuários de negócio.
• Ferramentas intuitivas, dashboards interativos e consultas em linguagem natural: qualquer pessoa pode explorar dados com autonomia
• SSA democratiza o acesso, acelera decisões e liberta os times (de Dados e TI) para focar em inovação.

Mudança de paradigma:

De uma cultura centrada em TI para uma cultura orientada por dados.

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Objetivo:

Mostrar como o SSA pode transformar a cultura de dados nas organizações.

introdução

SSA é sobre �empoderar pessoas �com dados

Abordagem que permite que usuários, mesmo sem conhecimento técnico avançado, possam acessar, explorar e analisar dados de forma independente, com ferramentas intuitivas e visuais.

conceitos

Entendendo SSA…

SSA vs Data Analytics Tradicional vs GenAI

Data Analytics:

• Dependência dos times de dados e TI
• Processos demorados
• Pouca flexibilidade

GenAI

• Democratizou a criação de conteúdo

SSA:

• Autonomia e Agilidade
• Decisões em tempo real
• Democratiza o acesso e análise de dados

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Evolução Histórica e Tecnológica

Anos 2010: Ferramentas como Tableau e Qlik (foco em visualização)

Anos 2015 a 2020: avanço dos recursos de drag-and-drop, integração com data lakes e warehouses.

Anos 2020 em diante: incorporação de IA, NLP, geração automatizada de insights e assistentes analíticos.

conceitos

Gartner Data & Analytics Summit 2023

Self-Service Analytics não é apenas uma tecnologia, é uma mudança cultural que exige reestruturação organizacional e capacitação contínua.

Exemplo de Arquitetura

Ferramentas populares:

• Power BI – Integração com Microsoft, NLP, dashboards interativos
• Tableau – visualizações avançadas, fácil uso por áreas de negócio
• Qlik Sense – forte em descoberta associativa de dados
• Looker – modelagem semântica robusta, integração com BigQuery

Integração com IA

A evolução do SSA está diretamente ligada à incorporação de IA (NLP, geração de insights automatizados, assistentes analíticos)

SSA não elimina a engenharia de dados.

Ele a potencializa!

arquitetura e roles

SSA é a ponta visível de um iceberg técnico.

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Por trás da autonomia do usuário, há uma arquitetura bem planejada, pipelines confiáveis e inteligência embarcada.

Embora as responsabilidades sejam distribuídas, o sucesso do SSA depende da colaboração entre áreas técnicas e de negócio.

A TI constrói a base, mas o negócio precisa estar capacitado para usar os dados

com autonomia e responsabilidade.

arquitetura e roles

arquitetura e roles

Benefícios Organizacionais

Agilidade

na Tomada de Decisão

• Usuários de Negócio acessam dados em tempo real, sem depender dos times de dados e TI.
• Decisões mais rápidas, baseadas em evidência, e com maior confiança.

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Redução da Sobrecarga

dos times técnicos

• TI e times de dados deixam de ser gargalo operacional e passam a focar em iniciativas estratégicas.
• Redução de tickets e solicitações repetitivas de relatórios.
• Menor tempo gasto com suporte a usuários e maior foco em inovação

Cultura de Dados e

Alfabetização Analítica

• Cultura onde todos têm acesso aos dados e sabem usá-los.
• Incentiva curiosidade, autonomia e colaboração entre áreas.
• A alfabetização em dados se torna um diferencial competitivo.

SSA não substitui

os times de dados e de TI.

Ele a liberta

Decisões que antes

levavam dias, agora são tomadas em minutos.

O SSA transforma dados em um ativo acessível e estratégico, promovendo agilidade, autonomia e uma cultura verdadeiramente orientada a dados.

benefícios e desafios

Desafios e Cuidados

Riscos de Má Interpretação dos Dados

• Usuários sem formação analítica podem tirar conclusões erradas.
• Falta de contexto ou conhecimento estatístico pode levar a decisões equivocadas.

Governança e Segurança

• A democratização do acesso não pode comprometer a segurança.
• É essencial definir níveis de acesso, auditoria de uso, e proteção de dados sensíveis.
• A conformidade com regulamentos como LGPD/GDPR deve ser garantida

Balanceamento entre Autonomia e Controle

• O SSA precisa encontrar o equilíbrio entre:
• Liberdade para explorar os dados,
• Padronização e consistência nas métricas.
• Sem esse equilíbrio, há risco de “múltiplas versões da verdade”

Autonomia sem preparo pode gerar decisões mal informadas.

SSA é poderoso, mas exige responsabilidade. A chave está em combinar autonomia com governança, capacitação com controle, e liberdade com ética.

benefícios e desafios

Estudo de Caso: Grupo Brisa – Tableau + Cloudera

Com o self-service analytics, registramos ganhos de eficiência e aumentamos a confiabilidade dos dados analisados.

Grupo Brisa

Self-Service analytics com Tableau

estudo de caso

O Self-Service Analytics não é apenas uma tecnologia - é uma mudança cultural que transforma dados em decisões e pessoas em protagonistas da estratégia.”

Recapitulando os Pilares do SSA

• Empoderamento dos usuários de negócio com acesso direto aos dados.
• Agilidade na tomada de decisão, com menor dependência da TI.
• Cultura de dados fortalecida por meio da alfabetização analítica.
• Base técnica sólida: pipelines, governança, qualidade e IA.
• Responsabilidade compartilhada: autonomia com controle.

​

conclusão

SSA é sobre dar voz aos dados e dar poder às pessoas.�Que essa conversa seja o início de uma jornada mais analítica, colaborativa e ágil nas nossas organizações.”

conclusão

link.tr/adrianaweingart

Obrigada!