A ilusão de ser data-driven: dados que só confirmam o que já se pensava

O texto de David Pereira parte de uma observação simples: a maioria dos times usa dados para confirmar opinião, não para começar a conversa. Ele chama isso de uso conveniente de dados. Quando o dado valida a ideia, o debate acaba e ninguém pivota.

O autor mostra o problema com dois casos. Uma meta de crescer 20% o cadastro, quando o onboarding já tinha taxa de sucesso ruim. E uma meta de crescer 15% a base de clientes, quando a retenção era um desastre e os clientes sumiam depois do segundo pedido. Ele relata ainda a conversa com um fundador de uma ferramenta de análise com IA, que começa pela meta do cliente e assume que a liderança já escolheu a certa. Para Pereira, o insight fica limitado ao objetivo definido, e isso é viés de confirmação. O fluxo que ele propõe: dados acessíveis, insights primeiro, depois metas, impacto e medição. Para apresentar, a ordem é insight, impacto potencial, nível de confiança e investimento sugerido, com a meta por último. Ele aponta três obstáculos: dados que dependem de outro time, líderes que voltam a construir com ajuda de IA e conselhos que não toleram ambiguidade.

O tema conversa com a cobertura anterior do CEVIU, mas não é evolução de um mesmo produto ou evento. Em 28 de abril de 2026, o CEVIU noticiou "Pare de Fazer Perguntas aos Seus Dados", sobre insights que vêm do que as pessoas não perguntam. Em 17 de junho de 2026, em "A IA não salva empresas que trocam evidências por pensamento mágico", o foco foi o uso de dados ajustado aos interesses do negócio. O texto atual reforça essa linha e propõe um método concreto de apresentação, partindo do insight.

Para quem gerencia produto, a leitura é prática: antes de aceitar uma meta, vale perguntar se os dados a sustentam. Se a retenção está ruim, crescer aquisição pode ser gastar dinheiro à toa. A estrutura de insight, impacto, confiança e investimento também ajuda a negociar com diretoria e investidores sem depender de opinião.