**Sua empresa está pensando em implementar um Data Lake? Antes de gastar centenas de milhares de reais, leia isso.**

Vou ser brutalmente honesto: a maioria dos projetos de Data Lake no Brasil fracassa. Não por incompetência técnica, mas por começarem errados desde o dia zero.

E o pior: enquanto você lê este artigo, existem dezenas de empresas queimando budget em Data Lakes que nunca vão gerar um único insight acionável. São projetos eternamente em "fase de construção", equipes técnicas felizes mexendo com tecnologia de ponta, e diretores se perguntando quando diabos vão ver o ROI prometido.

![Data Lake.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Infograficos_de_Digital_1_2f659905d7.png)

Depois de ver esse filme repetir inúmeras vezes e conversar com Thiago, Head de Dados da DUX, destilei as 5 verdades mais importantes sobre Data Lake que separam projetos que geram valor daqueles que viram apenas linha de custo no balanço.

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# 1. O Erro Fatal: Construir um Data Lake Sem Saber "Para Quê"

Aqui vai a verdade número um que ninguém quer ouvir: o maior erro ao implementar um **Data Lake não é técnico. É começar o projeto sem um problema de negócio claro para resolver.**

Soa óbvio? Então explica por que 70% dos projetos de Data Lake que vejo começam assim:

"Precisamos de um Data Lake porque nossos concorrentes têm."

"Vamos modernizar nossa infraestrutura de dados."

"É uma tendência, precisamos nos atualizar."

Essas são receitas para desastre. Para elefantes brancos tecnológicos que consomem recursos e nunca entregam valor.

## Mas afinal, o que é um Data Lake e por que ele existe?

Em termos práticos: um Data Lake é um repositório centralizado que conecta dados de todas as fontes da sua empresa — e-commerce (VTEX, Shopify), ERP, CRM, plataforma de ads, ferramentas de atendimento, mídia paga, tudo.

A grande vantagem? **Permitir cruzamentos que antes eram impossíveis.**

Imagine conectar dados de comportamento de navegação no site com histórico de compras, reclamações no SAC e campanhas de mídia paga. Esse tipo de análise cross-funcional é o que diferencia insights superficiais de descobertas que movem o ponteiro do negócio.

A arquitetura típica de um Data Lake segue o modelo Medallion:

**Camada Bronze:** dados brutos, exatamente como chegam das fontes
**Camada Prata:** dados limpos, tratados e estruturados
**Camada Ouro:** dados agregados e prontos para análise e decisão

Mas atenção: um Data Lake bem implementado deve acelerar decisões de negócio, não ser um projeto técnico pelo projeto técnico.

Sem uma dor específica para resolver, seu Data Lake vai virar aquela academia cara que você paga mas nunca usa.

_"Precisa estar conectado com esse porquê, com algum problema ali, alguma dor do negócio, pra gente começar a construir ele e conseguir tirar insights que já resolvam aquela dor."
Thiago, Head de Dados da DUX

# 2. Data Lake Não Falha Por Causa da Tecnologia, Falha Por Causa de Cultura!

Esta é a verdade mais contraintuitiva sobre Data Lake: **você pode ter a arquitetura mais moderna do mercado, mas se sua cultura organizacional não estiver preparada para agir com base em dados, você só construiu um cemitério caro de informações.**

O abismo entre sucesso e fracasso em projetos de Data Lake não está na escolha entre AWS, Azure ou Google Cloud. Não está em usar Databricks ou Snowflake.

**O abismo está na cultura.**

Já vi Data Lakes impecáveis, com pipelines de dados funcionando perfeitamente, gerando insights cristalinos que poderiam aumentar a receita em milhões e esses insights sendo completamente ignorados porque "não é assim que sempre fizemos".

O problema real? 

**Falta de engajamento das lideranças para transformar insights em ações.**

Seu Data Lake pode mostrar que 40% do CAC está sendo desperdiçado em canais que não convertem. Mas se o CMO não tem autonomia (ou vontade) de realocar o budget, o insight morre ali.

Seu Data Lake pode identificar que o tempo médio de first call resolution do SAC aumentou 35% e está impactando recompra. Mas se a liderança de CX não prioriza resolver isso, dane-se o insight.

**A tecnologia mostra o caminho. A cultura decide se a empresa vai caminhar.**

"A questão mesmo é a cultura. É você conseguir engajar as áreas a desdobrarem os insights... por mais que a gente tenha levado o insight, aquilo saia do papel e se conecte com uma agenda daquela área."
Thiago, Head de Dados da DUX

# 3. Por Que Seu Data Lake Vive Gerando Insights Que "Todo Mundo Já Sabia"

Essa é uma frustração clássica em projetos de Data Lake, e acontece dos dois lados:

**Do lado da equipe de dados:** você estrutura todo o pipeline, conecta múltiplas fontes, gera uma análise robusta... e na apresentação recebe um educado "interessante, mas isso a gente já sabia".

**Do lado do negócio:** você espera meses pelo Data Lake ficar pronto, finalmente recebe uma análise e descobre que é informação básica que qualquer gerente de loja conhece.

É o fenômeno que chamo de **"Pastelaria de Dados aplicada ao Data Lake"**: o time de dados funciona como um balcão que recebe pedidos genéricos ("me dá uma análise de vendas"), processa no Data Lake e entrega sem nunca entender o contexto real do problema.

**Por que isso acontece?**

Porque o time responsável pelo Data Lake opera sem contexto de negócio. São analistas que nunca usaram o produto. Engenheiros de dados que não conhecem a jornada do cliente. Especialistas em Spark que não fazem ideia de como as vendas acontecem.

**A raiz do problema?** Ausência de engenharia de requisitos básica antes de estruturar o Data Lake.

O profissional de dados precisa buscar ativamente o contexto. O profissional de negócio precisa aprender a fazer perguntas melhores do que "quero um dashboard do Data Lake".

Um Data Lake sem contexto de negócio é como ter uma Ferrari mas não saber para onde dirigir.

# 4. Onde Posicionar o Data Lake na Estrutura: O Erro Organizacional Que Condena Projetos

Prepare-se porque isso vai incomodar muita gente: posicionar a equipe responsável pelo Data Lake subordinada à área de TI é, na maioria dos casos, uma péssima decisão estratégica! (Eita, será que vou ser crucificado ao falar isso???)

Por quê? Simples.

Quando o Data Lake reporta para tecnologia, a prioridade naturalmente vira a ferramenta, a infraestrutura, o stack tecnológico e não a solução de problemas de negócio.

Você acaba com discussões intermináveis sobre qual ferramenta de orquestração usar no Data Lake (Airflow vs. Dagster), sobre otimização de custos de storage, sobre governança técnica... enquanto o negócio continua tomando decisões no achômetro.

**Como empresas de alta performance estruturam isso?**

Empresas como DUX, iFood e Itaú posicionam a equipe de dados (e o Data Lake) próximo ou dentro das áreas de negócio, não dentro de TI.

O iFood foi ainda mais longe e criou o papel do "Badu" (Business Analyst Data User) profissionais de negócio capacitados para fazer suas próprias queries direto no Data Lake.

Ouça o podcast sobre o case do iFood aqui:

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Esse modelo funciona porque garante que o objetivo do Data Lake seja sempre resolver problemas reais do negócio, e não construir a infraestrutura de dados mais elegante do mercado que ninguém usa.

A tecnologia deve ser meio, não fim. Seu Data Lake existe para acelerar decisões e gerar resultados, não para ganhar prêmio de arquitetura de dados.

# 5. Como Justificar o Investimento em Data Lake: Gere Valor em Dias, Não em Anos?

Aqui vai um fato inconveniente: um projeto completo de Data Lake **pode levar 12 a 18 meses para ficar pronto.**

Isso é tempo demais para justificar investimento de centenas de milhares (ou milhões) de reais sem mostrar resultado tangível.

A estratégia inteligente? 

**Usar abordagens ágeis para demonstrar o valor do Data Lake antes de pedir o cheque completo.**

Uma tática que tem funcionado: antes de construir o Data Lake completo, conectar LLMs (IA Generativa) diretamente nas APIs das ferramentas que você já usa (VTEX, Google Analytics, Meta Ads, RD Station).

Isso permite que o time de negócio faça perguntas complexas em linguagem natural e obtenha respostas imediatas, um "aperitivo" do que o Data Lake completo vai entregar.

**Exemplo real de quick win:**

Uma empresa de educação fez a pergunta: "Qual o tempo médio que uma pessoa leva para assistir a primeira aula após assinar?"

Resposta extraída das APIs: **1 hora e 19 minutos.**

Esse único insight gerou uma ação imediata para otimizar o onboarding. Um quick win que provou o valor de ter dados centralizados antes mesmo do Data Lake completo estar pronto.

Essa abordagem cumpre dois objetivos estratégicos:

- **Resolve dores imediatas** do negócio e gera ROI rápido
- **Transforma pessoas em promotores da cultura de dados**, facilitando a aprovação do investimento completo no Data Lake

É o famoso "show, don't tell" aplicado a projetos de dados.

# Conclusão: Seu Data Lake Vai Valer Cada Centavo (Se Você Começar Certo)

No fim das contas, o sucesso de um Data Lake é menos sobre escolher entre Databricks ou Snowflake, menos sobre Delta Lake ou Iceberg — e mais sobre mentalidade, estratégia e cultura organizacional.

Um Data Lake é um facilitador poderoso. Mas sem propósito claro de negócio, vira apenas mais uma linha de custo que o CFO vai questionar na próxima revisão de budget.

**Como começar certo?**

Pare de se perguntar qual a melhor tecnologia para seu Data Lake. Comece perguntando qual problema de negócio ele vai resolver.

Minha recomendação tática antes de escrever uma linha de código ou contratar uma ferramenta: sente com as lideranças de cada área e faça uma única pergunta:

**"Quais são as perguntas de negócio que vocês têm hoje e não conseguem responder porque os dados estão em sistemas separados?"**

A resposta é seu business case. É seu roadmap de implementação do Data Lake. É a diferença entre construir algo que gera valor e construir um elefante branco tecnológico.

O resto? É execução.

**Sobre o Analytics Talks:** Este artigo foi baseado em uma conversa com Thiago, Head de Dados da DUX, no podcast Analytics Talks. Ouça o episódio completo aqui para entender como empresas de alta performance estruturam seus Data Lakes.

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Data Lake: 5 Verdades Que Ninguém Conta Sobre Implementação

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