A maioria das empresas que decide investir em dados comete o mesmo erro na hora de montar o time: contrata por tecnologia, não por problema. Entra um engenheiro de dados porque a empresa precisa de pipeline. Entra um analista porque o gestor quer dashboard. Entra um cientista de dados porque a diretoria quer IA. E o resultado, três meses depois, é um conjunto de profissionais qualificados que não se falam, cada um resolvendo o problema da própria entrega, sem ninguém olhando para o problema do negócio.
Esse não é um problema de talento. É um problema de composição e de modelo operacional. Um time de dados que entrega valor não nasce da soma de boas contratações individuais. Nasce de um desenho intencional onde cada papel tem um propósito claro, as interdependências são conhecidas e existe alguém responsável por traduzir o que o negócio precisa em algo que a engenharia consegue construir. Sem essa estrutura, o time de dados vira prestador de serviço interno, e o negócio para de acreditar que dados geram resultado.
Por que o modelo de squad orientado a produto muda a equação
A diferença entre um time de dados reativo e um squad orientado a produto está na unidade de trabalho. Um time reativo trabalha em demanda: recebe solicitação, entrega extração, fecha chamado, abre o próximo. Um squad orientado a produto trabalha em produto de dados: um ativo reutilizável, com dono, com semântica definida, com qualidade monitorada, e com roadmap de evolução baseado em valor de negócio.
A distinção parece sutil, mas muda tudo na prática. Quando a unidade de trabalho é a demanda, o backlog cresce infinitamente e o time nunca sai do operacional. Quando a unidade de trabalho é o produto, cada entrega acumula capacidade, o produto de margem por canal que o Comercial usa hoje também vai servir ao Financeiro amanhã e ao modelo preditivo de precificação depois. O mesmo esforço de construção se multiplica ao longo do tempo porque a fundação foi bem feita.
É a diferença entre uma padaria que faz pão sob encomenda, uma forma de cada vez, para cada pedido, e uma padaria industrial que desenvolve receitas, padroniza processos e escala produção com consistência. A primeira nunca para de trabalhar. A segunda cresce.
A composição que a Target aplica na prática
Na Target, um squad de produto de dados para cliente é montado a partir de um diagnóstico, não de um catálogo de serviços. O ponto de partida é sempre a mesma pergunta: qual é o problema de decisão que essa organização não consegue resolver hoje por falta de dado confiável? A resposta define a composição do squad, os papéis necessários, as competências técnicas, a proximidade com o negócio e o ritmo de entrega.
Na maioria dos casos, um squad funcional opera com cinco papéis essenciais que se complementam:
Composição típica de um squad de produto de dados
Product Owner: o elo entre negócio e técnico. É quem prioriza o backlog, garante que as entregas respondem a perguntas reais do gestor e trabalha para aproximar cada vez mais a pauta técnica do valor de negócio, uma construção que exige tempo e maturidade de ambos os lados.
Engenheiro de Dados: constrói e mantém os pipelines que movem, transformam e certificam o dado desde a origem até a camada de consumo, com qualidade e rastreabilidade.
Analista de Dados / Analytics Engineer: modela o dado para consumo analítico, constrói a camada semântica, documenta definições e garante que o produto seja compreensível e confiável para quem vai usá-lo.
Especialista de BI / Visualização: transforma o dado modelado em superfície de consumo, dashboards, relatórios, embedded analytics, com foco em decisão, não em estética.
Data Steward do domínio: papel operado pelo cliente, não pela Target, mas ativado e capacitado pelo squad. É quem garante que o dado de origem tem qualidade e que o produto continua relevante conforme o negócio evolui.
Essa composição não é rígida, ela se adapta ao estágio de maturidade do cliente, à complexidade do problema e ao grau de capacidade interna existente. Em alguns clientes, o squad entra completo e opera por tempo determinado, transferindo capacidade ao time interno ao longo do engajamento. Em outros, complementa uma competência específica que o time interno não tem, um engenheiro de dados sênior para estruturar a plataforma, ou um analytics engineer para modelar o dado que o BI já existe mas ainda não consegue consumir com consistência.
O que determina se um squad vai entregar ou apenas ocupar sprint
Composição é necessária, mas não suficiente. O que determina se um squad entrega ou apenas passa por sprints sem valor acumulado é a clareza de contrato, e isso começa antes de escrever a primeira linha de código. É também onde a maioria dos times, inclusive os mais qualificados, ainda encontra o maior desafio.
O ponto de partida ideal é um momento de alinhamento que defina três coisas com precisão: qual problema de negócio está sendo resolvido, qual é o produto de dados que vai materializá-lo, e qual é o critério de sucesso que o cliente vai usar para avaliar se o squad entregou. Sem esse contrato, o squad opera no vácuo, tecnicamente produtivo, mas estrategicamente desconectado. É uma aspiração que guia a forma como a Target quer operar e que está sendo incorporada progressivamente à prática dos engajamentos.
O segundo fator é a cadência de feedback com o negócio. Squad que só se comunica com o cliente no momento da entrega não está construindo produto, está construindo surpresa. A lógica de produto de dados exige ciclos curtos de validação: mostrar o modelo semântico antes de publicar, apresentar o rascunho do painel antes de finalizar, revisar a priorização do backlog com o gestor com regularidade. Essa proximidade é o que garante que o produto chegue útil, não apenas correto, e é um músculo que se desenvolve com prática e confiança mútua.
O terceiro fator, e o mais subestimado, é a governança que o squad deixa para trás. Um squad que entra, entrega e vai embora sem documentação, sem catálogo e sem transferência de conhecimento para o time interno cria dependência, não capacidade. A diferença entre um engajamento que fortalece o cliente e um que o deixa vulnerável está na qualidade do handoff. Documentação de linhagem, definição de métricas, runbooks de pipeline, tudo isso deveria ser parte do produto, não apêndice de projeto. É para onde o modelo precisa caminhar.
Dado que o cliente entende, que o time interno consegue manter e que responde a uma decisão real do negócio: esse é o padrão que um squad orientado a produto deveria perseguir. É um padrão mais exigente do que entregar um dashboard que funciona. Mas é o único que gera valor que permanece quando o squad sai, e é o norte que orienta como a Target quer evoluir essa prática com cada cliente.
Como a Target estrutura esse modelo para o seu negócio
O Data Squad da Target foi desenhado para resolver exatamente o problema descrito neste artigo: capacidade técnica qualificada, orientada a produto de dados, com proximidade ao negócio e com governança embutida no processo. Atuamos em complemento ao time interno do cliente ou como squad dedicado, a partir de um diagnóstico que define composição, escopo e critério de sucesso antes de qualquer entrega.
O Data Office garante que os produtos de dados construídos pelo squad operem dentro de um padrão institucional durável.
E o Lab de AI & Inovação conecta esses produtos às iniciativas de IA que dependem de base sólida para gerar retorno real. O objetivo não é ocupar o backlog do cliente, é construir a capacidade analítica que o negócio precisa para operar com autonomia.
