Guia de migração da AWS: pessoas e liderança (docs.aws.amazon.com) de dados é o processo de transferir informações entre sistemas, mas o que define o sucesso não é a plataforma escolhida: é reunir antes as pessoas que entendem o dado, suas exceções e seus donos. É essa a tese de Prashanthi Kolluru, fundadora da KloudPortal e membro do Forbes Technology Council, em artigo sobre modernização de dados.
Por que migrações de dados estouram prazo e orçamento?
A resposta curta: porque as organizações começam pela tecnologia. Segundo a pesquisa da McKinsey sobre migrações para cloud, as empresas gastaram em média 14% a mais do que o planejado por ano, e 38% enfrentaram atrasos superiores a um trimestre.
O dado mais contundente: apenas 15% das organizações conseguiram migrar mais de 60% do seu gasto de hospedagem de TI para a nuvem dentro do cronograma previsto. Kolluru ressalva que os números são de migração para cloud, não exclusivamente de dados, mas ilustram um padrão recorrente: os custos crescem quando se subestima a coordenação e a tomada de decisão em torno da tecnologia.
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Info: 14% de estouro médio no orçamento anual, 38% de projetos com atraso superior a um trimestre e só 15% dentro do cronograma: são os números da pesquisa da McKinsey sobre migrações para cloud.
O que a plataforma não resolve
Dados corporativos carregam regras de negócio, decisões históricas e exceções que nunca foram documentadas. Um registro de cliente pode ter significados diferentes em dois sistemas. Um time financeiro pode depender de um campo que a engenharia considera irrelevante. Um relatório pode depender de uma reconciliação manual que ninguém incluiu no plano.
A plataforma move os dados, mas não explica por que essas exceções existem. Quem trabalha com a informação no dia a dia sabe coisas que não estão em esquemas, diagramas de arquitetura ou documentação técnica. Deixar essas pessoas de fora do planejamento inicial transforma a migração em uma sequência de descobertas durante os testes e a virada (cut over).
Quem deve estar na mesa antes da decisão técnica
Kolluru defende reunir engenheiros, donos de negócio, analistas e times de compliance antes de escolher a abordagem de migração. Cada grupo enxerga uma parte diferente do problema, e a autora prefere o modelo de propriedade conjunta ao modelo de repasse (handoff) entre equipes.
O segundo ponto é a liderança. Migrações grandes tendem a virar responsabilidade de todos e, na prática, de ninguém. A recomendação é um líder dedicado, com autoridade para manter prioridades, resolver conflitos e alinhar negócio e tecnologia em torno da mesma definição de sucesso.
Dica: o líder da migração não precisa decidir cada detalhe técnico. O papel dele é manter prioridades, destravar conflitos entre áreas e garantir que negócio e tecnologia trabalhem com a mesma definição de "pronto".
A documentação de migração da AWS faz recomendação semelhante: estabelecer um líder single-threaded, com responsabilidade clara e patrocínio executivo visível, envolvendo os times de aplicação nas decisões de validação e cut over. Sem essa estrutura, equipes passam semanas debatendo prioridades enquanto o cronograma continua andando.
Gestão de mudança não é só treinamento
Treinamento é necessário, mas insuficiente. Uma migração pode ser tecnicamente bem-sucedida e ainda assim gerar problemas operacionais se os funcionários não entenderem o que muda, por que importa e o que devem fazer de diferente.
Quem usa os dados precisa saber de onde eles virão, como as definições podem mudar e o que fazer quando algo parecer errado. Os times que sustentarão o novo ambiente precisam das habilidades e dos acessos para operá-lo. E a liderança precisa de um canal para ouvir preocupações antes que virem problemas na virada.
As cinco perguntas que vêm antes da plataforma
Na avaliação do Mercado de TI, a lista de Kolluru funciona como um checklist barato de governança que deveria anteceder qualquer cotação de ferramenta. A plataforma deve servir a uma estratégia que já definiu objetivos de negócio, donos dos dados, dependências, requisitos de qualidade e modelo operacional.
- Quem é o dono de cada domínio de dados crítico?
- Quais processos de negócio dependem desses dados?
- Que conhecimento existe apenas dentro dos times atuais?
- Quem validará os dados antes e depois da migração?
- Quem operará o ambiente depois que o time de migração sair?
As respostas influenciam arquitetura, sequenciamento, ferramentas e até a própria abordagem de migração. É o mesmo raciocínio que aparece em outros gargalos de projetos de dados e IA em produção: o problema raramente é o modelo ou a ferramenta.
Como medir se a migração deu certo
O critério de Kolluru não é a chegada dos dados à plataforma de destino, e sim o que acontece depois. As perguntas que valem: as pessoas confiam nos dados? Os times encontram o que precisam? Os relatórios críticos produzem os resultados esperados? Os processos rodam sem improvisos manuais? A organização tem habilidade e donos para operar o novo ambiente?
São perguntas de negócio, não de plataforma. Empresas que investem pesado em infraestrutura de dados e data centers mas ignoram essa camada organizacional tendem a repetir o padrão da pesquisa da McKinsey: estouro de orçamento e cronogramas furados. A ordem que funciona, na prática, é montar primeiro as pessoas que entendem o negócio e os dados, e só então finalizar o plano de tecnologia.
Fonte: Forbes Technology Council
