Com a crescente demanda por decisões orientadas por dados, trabalhar corretamente com informações tornou-se uma habilidade estratégica. Mas mesmo com ferramentas poderosas à disposição, é comum encontrar armadilhas que comprometem análises e resultados.
Se você está começando sua jornada na área de dados ou quer amadurecer sua atuação profissional, conhecer os erros mais frequentes — e aprender a evitá-los — é essencial.
1. Trabalhar sem um objetivo claro
Pode parecer básico, mas ainda hoje muitos projetos de dados começam sem uma pergunta bem definida. A consequência? Análises que não dizem nada, insights desconectados da realidade do negócio e desperdício de tempo.
Antes de abrir o notebook, pergunte-se: “Qual problema estou tentando resolver com esses dados?”
Essa clareza vai guiar todo o processo e evitar retrabalho.
2. Confiar demais em dados “crus”
Dados vêm de diversas fontes: ERPs, CRMs, redes sociais, sensores, planilhas… e muitas vezes chegam incompletos, duplicados ou fora do padrão.
Ignorar esse ponto é um dos maiores riscos em qualquer análise. Trabalhar com dados sujos pode levar a decisões erradas e interpretações enganosas.
👉 Solução: dedique tempo à etapa de limpeza (data cleansing). Ferramentas como Python (com Pandas), SQL ou Power BI permitem tratar esses problemas com eficiência.
3. Ignorar os dados faltantes
Você já tentou rodar uma análise e percebeu que algumas colunas estavam quase vazias? Isso é mais comum do que parece.
Valores nulos ou ausentes precisam ser identificados e tratados de forma adequada. Dependendo do caso, você pode excluir registros, preencher com médias ou até usar modelos de imputação.
O mais importante é: não ignore, e nem preencha automaticamente sem entender o impacto.
4. Usar gráficos errados
Visualizar dados é uma das etapas mais importantes de qualquer análise. É ali que as ideias ganham forma, ou se perdem.
Já viu um gráfico de pizza com 12 categorias? Ou um gráfico de linha representando variáveis que não têm sequência lógica? Pois é. Um gráfico mal feito pode distorcer a realidade ou confundir quem precisa tomar decisões.
Escolha a visualização mais adequada para cada tipo de informação. E lembre-se: clareza vence sofisticação.
5. Deixar o contexto de lado
Mesmo com todos os dados certos e gráficos bonitos, se você não entender o contexto do negócio, sua análise estará incompleta.
Os números sozinhos não contam a história. Pergunte. Entenda o que está por trás. Converse com quem gera ou consome os dados. A interpretação correta nasce da combinação entre técnica e contexto.
Um exemplo real: o desafio de uma grande seguradora
Uma das maiores seguradoras do Brasil decidiu investir pesado em projetos de Big Data. A ideia era usar dados para prever riscos, personalizar ofertas e melhorar a experiência do cliente.
No início, os resultados ficaram abaixo do esperado. Os principais erros?
- Falta de integração entre sistemas
- Dados mal documentados
- Expectativas desalinhadas entre áreas
- Apressar a análise sem validar a qualidade dos dados
Após reestruturar a arquitetura, aplicar boas práticas de governança e envolver áreas estratégicas no processo, os projetos começaram a gerar impacto real: diminuição de fraudes, campanhas mais eficazes e decisões mais rápidas.
O aprendizado foi claro: não basta ter dados, é preciso tratá-los com responsabilidade e inteligência.
Leia o case completo: Practices and barriers for big data projects: A case study on a large insurance company
Como evitar esses erros na sua carreira?
Você não precisa aprender tudo sozinho, e nem cometer os mesmos erros que tantos profissionais já cometeram. Buscar uma formação sólida e prática, com professores experientes e casos reais, é o caminho mais seguro para evoluir com consistência.
Aqui, formamos profissionais completos em dados, com cursos projetos aplicados que simulam a realidade do mercado.
Trabalhar com dados exige muito mais do que saber programar ou montar dashboards. É preciso ter visão crítica, atenção aos detalhes e capacidade de enxergar além dos números.
Evitar erros comuns é parte da jornada, e estar bem preparado faz toda a diferença.
Se você está pronto para dar esse próximo passo com segurança, conte com a FIA Labdata para te guiar.
*Escrito por Atini, Inteligência Artificial da FIA Labdata
