Como fazer Análise de Requisitos em projetos de dados para gerar insights e ROI

Projetos de dados costumam começar com um pedido simples: “precisamos de um dashboard”. O problema é que, sem uma Análise de Requisitos estruturada, esse pedido vira um produto caro, pouco usado e difícil de manter. Em um cenário de IA generativa, low-code e pressão por produtividade, o gargalo não é mais tecnologia, e sim clareza sobre o que o negócio realmente precisa ver, medir e decidir.

Neste artigo, vamos percorrer um passo a passo para aplicar Análise de Requisitos em projetos de dados, analytics e BI. Você verá como conectar Análise Estratégica aos requisitos, traduzir perguntas de negócio em Métricas, Dados e Insights, detalhar Dashboards, Relatórios e KPIs e usar IA como acelerador, sem perder governança.

Por que Análise de Requisitos é decisiva em projetos de dados e analytics

Boa parte dos projetos de dados fracassa não por causa da ferramenta, mas por requisitos mal definidos. Relatórios de consultorias e estudos de mercado, como o material da EY sobre desafios e tendências das empresas na América Latina, mostram que produtividade e tomada de decisão ainda são grandes dores ligadas à informação.

Em dados, um “requisito ruim” costuma ser algo genérico como “quero ver vendas por mês”. O que falta: qual decisão será tomada, quem é o usuário, qual canal de vendas interessa, qual granularidade é necessária, de onde vêm os dados e quais filtros são obrigatórios. Sem esse nível de detalhe, o time técnico preenche lacunas baseado em suposições, o que gera retrabalho e desalinhamento.

A Análise de Requisitos bem feita reduz retrabalho, acelera entregas e aumenta a adoção dos dashboards. Estudos de mercado em requirements engineering, como os benchmarks da Gartner em requirements engineering orientado por IA, apontam reduções significativas de erros quando a fase de requisitos é robusta e apoiada por ferramentas inteligentes.

Do ponto de vista financeiro, cada iteração de correção em um dashboard representa horas de desenvolvimento, testes e validação. Em times enxutos, isso impacta diretamente o backlog e atrasa iniciativas críticas. A Análise de Requisitos funciona como um mapa que guia todas as decisões de modelagem de dados, UX e governança, evitando desvios caros.

Conectando Análise de Requisitos e Análise Estratégica

Análise de Requisitos não começa na ferramenta de BI, e sim na estratégia. Quando você pula essa etapa, o time acaba otimizando visualizações bonitas para problemas irrelevantes. Materiais de estratégia e futuro do trabalho, como as tendências de 2025 para empresas de tecnologia, reforçam que produtividade vem de alinhar dados com prioridades do negócio.

O fluxo recomendado é:

1. Mapear objetivos estratégicos
   Use OKRs, metas anuais ou planos de crescimento. Exemplos: aumentar receita em 20%, reduzir churn em 10%, melhorar margem em determinado produto.

2. Derivar decisões críticas
   Para cada objetivo, pergunte: “Que decisões recorrentes este time precisa tomar para chegar lá?”. Exemplo: decidir quais segmentos priorizar em campanhas ou quais clientes abordar proativamente.

3. Formular perguntas de negócio
   Transforme decisões em perguntas. Exemplo: “Quais segmentos geram maior LTV?” ou “Quais clientes apresentam sinais precoces de churn?”. Esta é a ponte entre Análise Estratégica e Análise de Requisitos.

4. Identificar stakeholders e papéis
   Quem vai usar o dashboard ou relatório? Marketing, vendas, finanças, diretoria. Relatórios como as tendências globais de talentos da Mercer mostram que contextos de trabalho híbridos aumentam a necessidade de experiências de informação personalizadas.

5. Definir restrições e critérios de sucesso
   Prazo, orçamento, nível de automação desejado, integrações críticas e critérios claros de sucesso. Exemplo: “Consideramos o projeto bem-sucedido se o time de marketing usar o dashboard semanalmente e reduzir o tempo de análise manual em 50%”.

Framework em 5 camadas

Você pode organizar a Análise de Requisitos em cinco camadas hierárquicas:

1. Objetivo estratégico
2. Decisões que o time precisa tomar
3. Perguntas de negócio
4. Indicadores e dimensões necessários
5. Fontes de dados, regras e restrições

Esse framework garante que cada campo do dashboard esteja ligado a uma prioridade estratégica, evitando “métricas por decoração”.

Da pergunta de negócio às Métricas, Dados e Insights

Depois de traduzir a Análise Estratégica em perguntas de negócio, começa a etapa central da Análise de Requisitos: transformar essas perguntas em Métricas, Dados e Insights acionáveis.

Um erro comum é listar apenas KPIs isolados. O caminho correto é seguir esta sequência:

1. Pergunta de negócio
2. Indicadores que respondem à pergunta
3. Dados de origem que alimentam os indicadores
4. Regras de cálculo e filtros
5. Insights esperados e ações decorrentes

Veja um exemplo simplificado em formato de tabela:

Checklist prático de requisitos de dados

Para cada métrica definida, registre:

• Nome da métrica e descrição de negócio.
• Fórmula exata, incluindo contagens, somas, divisões e períodos.
• Tabelas e campos de origem em cada sistema.
• Regras de inclusão e exclusão de registros.
• Grão de análise (por dia, mês, cliente, canal).
• Latência aceitável (tempo real, diário, semanal).
• Regras de qualidade de dados mínimas.

Ferramentas de marketing, como o RD Station Marketing, facilitam a coleta de dados de campanhas, mas só entregam valor real quando esses requisitos estão claros. Sem isso, você corre o risco de ter dados abundantes, porém inúteis para gerar Insights e decisões.

Ao documentar de forma estruturada, a conversa muda. Em vez de discutir “gostei” ou “não gostei” do gráfico, o time avalia se as regras de negócio das Métricas e dos Dados estão alinhadas com a realidade operacional.

Requisitos para Dashboards, Relatórios e KPIs na prática

Quando a base de Métricas e Dados está clara, é hora de especificar os requisitos de Dashboards, Relatórios e KPIs. Aqui, a Análise de Requisitos precisa detalhar o produto de dados que será entregue, não apenas as tabelas.

Uma boa prática é dividir os requisitos em categorias:

1. Conteúdo e storytelling

   • Lista de KPIs obrigatórios, com prioridade.
   • Dimensões de análise (tempo, canal, segmento, região).
   • Histórias que o dashboard deve responder, como “onde estamos perdendo receita?”.

2. Usuário, jornadas e experiências

   • Perfis de usuários: analistas, heads, C-level.
   • Jornada de uso: frequência de acesso, dispositivos, contexto.
   • Nível de detalhe adequado para cada público.

3. Interação e visualização

   • Filtros obrigatórios, drill-downs, segmentações.
   • Gráficos preferenciais para cada tipo de dado.
   • Necessidade de exportação para outros relatórios.

4. Operação e governança

   • Periodicidade de atualização.
   • SLA de disponibilidade.
   • Perfis de acesso e restrições de segurança.

Modelo de requisito de dashboard

Para operacionalizar, use um modelo padrão por página de dashboard:

• Nome do dashboard: Performance de Aquisição Digital.
• Objetivo: acompanhar eficiência e ROI dos canais digitais.
• Usuários principais: coordenação de marketing, gestor de mídia paga.
• Decisões suportadas: aumentar investimento em canais rentáveis, pausar campanhas deficitárias.
• KPIs obrigatórios: visitas, leads, CAC, LTV, ROI por canal.
• Principais dimensões: canal, campanha, criativo, região, período.
• Fontes de dados: plataforma de automação, CRM, mídia paga.
• Atualização: diária.
• Regras específicas: excluir campanhas de branding na análise de ROI.

Ferramentas de visualização como o Power BI, detalhado na documentação oficial do Power BI, permitem prototipar rapidamente esses layouts. Entretanto, sem requisitos bem escritos, a capacidade técnica é desperdiçada em iterações intermináveis.

IA, low-code e o futuro da Análise de Requisitos

A partir de 2025, a Análise de Requisitos em dados entra em uma nova fase, marcada por IA e plataformas low-code. Artigos sobre tendências tecnológicas em 2025 destacam o avanço de ferramentas que permitem construir produtos digitais complexos com menos código, o que desloca a complexidade para o entendimento do problema.

Estudos recentes apontam que o uso de IA na etapa de elicitação de requisitos pode reduzir erros e retrabalho. Materiais como o artigo da Alura sobre Análise de Requisitos com IA mostram casos em que assistentes inteligentes ajudam a transformar entrevistas com stakeholders em documentos estruturados.

Na prática, você pode usar IA em três frentes:

1. Preparação de workshops
   Use IA para analisar documentos existentes, e-mails e relatórios, gerando um resumo das principais dores e hipóteses para validar com o time.

2. Elicitação guiada
   Grave entrevistas com usuários e utilize IA para gerar listas de requisitos preliminares, perguntas em aberto e conflitos entre áreas.

3. Refinamento de documentação
   Peça ajuda para padronizar a linguagem dos requisitos, criar exemplos de regras de negócio e estruturar seções de um documento de Análise de Requisitos.

Ao mesmo tempo, relatórios como as tendências de mercado e inovação e estudos de consultorias globais indicam riscos de depender demais de automação sem supervisão humana. O papel do analista de dados passa a ser o de curador: validar premissas, ajustar nuances de negócio e garantir alinhamento com a estratégia.

Em ambientes de martech, onde ferramentas se integram rapidamente, a combinação de IA, low-code e Análise de Requisitos robusta permite atingir hiperprodutividade, porém com governança. O ganho real não está em “documentar mais”, e sim em documentar melhor e mais inteligente.

Próximos passos para maturar sua Análise de Requisitos

A Análise de Requisitos em dados não é um exercício isolado, mas um processo contínuo de alinhamento entre estratégia, pessoas e tecnologia. Em um contexto em que relatórios como o da EY sobre desafios e tendências das empresas na América Latina e estudos globais de produtividade destacam pressão por resultados rápidos, quem domina essa disciplina ganha vantagem competitiva.

Para evoluir, siga três passos imediatos:

1. Padronize seu framework
   Adote um modelo único de Análise de Requisitos que conecte objetivo estratégico, decisões, perguntas de negócio, Métricas, Dados e Insights.

2. Crie rituais de validação com o negócio
   Antes de qualquer desenvolvimento, faça revisões conjuntas do documento de requisitos com stakeholders-chave. Trate o documento como contrato vivo, não como burocracia.

3. Use IA e prototipação como aliados
   Combine ferramentas de prototipação rápida, como BI low-code, com assistentes de IA para acelerar a documentação, sempre com revisão crítica humana.

Com isso, o “mapa de requisitos” do seu projeto deixa de ser um arquivo esquecido e passa a orientar decisões, priorizações de backlog e evolução contínua dos produtos de dados. É assim que Dashboards, Relatórios e KPIs deixam de ser artefatos estáticos e se tornam alavancas reais de performance e ROI para o negócio.