A planilha é a prova definitiva. 

Em algum lugar da sua organização existe uma planilha. Alguém a criou porque um diretor fez uma pergunta que a plataforma de testes não conseguia responder diretamente: quais projetos estão realmente usando o laboratório de dispositivos ou quantos testes uma equipe realizou no último trimestre. Essa pessoa exportou o que pôde, colou em uma planilha, escreveu algumas fórmulas e enviou. Funcionou. Então agora eles fazem isso todo mês. 

Ninguém reporta isso. Nunca aparece em um QBR, um ticket de suporte ou uma solicitação de recurso. Aparece como um bloqueio recorrente na tarde de sexta-feira de uma pessoa, e é o indicador mais confiável de que seu programa de testes tem um problema de visibilidade. 

O que todos estão realmente tentando descobrir 

Por trás dessa planilha, há algumas perguntas comuns. Os líderes de teste e os administradores da plataforma querem saber como o programa está performando e se os recursos disponíveis estão sendo bem utilizados. Os testadores, por sua vez, desejam uma visão clara dos resultados de execução dos projetos e períodos sob sua responsabilidade. 

Responder a qualquer uma delas significa coletar informações de diferentes partes da plataforma — resultados de testes, projetos, dispositivos, uso — e nenhuma delas, sozinha, conta toda a história. Alguém precisa exportá-las, organizá-las e descobrir como se relacionam. É por isso que a planilha existe. 

E o formato do problema não é exclusivo dos testes. No estudo de CDO da IBM para 2025.177% dos líderes de dados e análises afirmaram que os silos de dados prejudicam a capacidade de suas organizações de realizar análises em tempo real e tomar decisões baseadas em dados.  

Problemas resolvidos param de ser relatados. 

A solução alternativa são as evidências. Quando uma equipe já criou sua própria solução para uma lacuna, essa lacuna desaparece. Eles não vão mencioná-la em uma conversa sobre planejamento estratégico, porque, do ponto de vista deles, ela já está resolvida. O relatório é enviado, o diretor recebe o número, o custo é absorvido pela descrição de cargo de alguém. O problema foi transformado de uma lacuna de produto em uma linha de mão de obra, e linhas de mão de obra são invisíveis até que alguém vá procurá-las. 

É por isso que perguntar “você tem relatórios?” produz uma resposta inútil. Todo mundo tem relatórios. O que varia é o custo de produção, a atualização dos dados no momento da entrega e se eles realmente informam para onde seus esforços de teste estão sendo direcionados. 

O trabalho agora é a montagem, não a análise. 

O custo desse trabalho é mensurável. No relatório "State of Analytics Engineering 2025" da dbt Labs.2, 57% dos profissionais de dados afirmaram passar a maior parte do dia de trabalho mantendo ou organizando conjuntos de dados, em vez de analisá-los, percentual praticamente inalterado em relação ao ano anterior, apesar do aumento no uso de ferramentas de IA. A baixa qualidade dos dados continuou sendo o desafio mais citado, mencionado por mais de 56% dos entrevistados. 

Esses são profissionais de análise, cujo trabalho é inteiramente voltado para dados. O padrão em uma organização de controle de qualidade é semelhante e geralmente pior, porque a pessoa que compila o relatório é um líder de controle de qualidade ou um administrador de plataforma que está fazendo isso além de suas funções principais. Você não tem um problema de dados. Você tem um problema de compilação. As sessões, os projetos, o uso de dispositivos e os resultados dos testes já existem. Alguém só precisa dedicar sua tarde de sexta-feira para transformá-los em uma resposta. 

Os mesmos sinais, dois caminhos para uma resposta. Apenas um deles é repetível. 

Três decisões, não três painéis de controle. 

A visibilidade conectada existe para apoiar as decisões que todas as organizações de testes tomam, decisões que envolvem custos financeiros e que, em sua maioria, são tomadas por instinto ou com base em números calculados manualmente. 

• Estamos investindo na infraestrutura correta? Quais dispositivos e versões de sistemas operacionais estão em alta demanda, quais estão ociosos e se a capacidade corresponde ao uso real. A maioria dos líderes consegue descrever seu inventário de dispositivos com precisão. Já a utilização desses dispositivos, nem tanto. 

• A plataforma está sendo realmente adotada? Quais equipes e projetos estão usando a ferramenta, onde a adoção está crescendo e onde ela estagnou após a implementação, sem que ninguém percebesse. 

• Nossos esforços de teste estão indo na direção certa? Qual a quantidade de testes que estão sendo realizados, qual a tendência e quais projetos são responsáveis ​​por eles? 

Pergunte a alguém como justificou seu último pedido de mais dispositivos. Se a resposta honesta for "sabíamos que precisávamos deles", essa é uma decisão de investimento tomada sem dados, e que se repete anualmente. 

O problema de cobertura é pior do que o problema de velocidade. 

Um relatório lento custa um dia. A falha mais silenciosa é que ninguém consegue dizer se os testes estão direcionados aos aspectos corretos. 

Aqui está o teste.  

Escolha uma equipe e pergunte quais dispositivos eles usaram no último sprint e por quê. Normalmente, você receberá uma das três respostas: “É isso que está na configuração.","Foi essa a tarefa que me foi atribuída.ouÉ isso que sempre fizemos.As três opções significam a mesma coisa: a lista foi herdada, não escolhida. Provavelmente estava correta quando alguém a criou, mas pode não ter sido revisada desde então, porque revisá-la significa reunir dados que exigem trabalho real para serem compreendidos. 

Uma camada de dados compartilhada não torna ninguém mais inteligente. Significa apenas que alguém finalmente pode perguntar quais dispositivos realmente importam, quanto do pacote de soluções é voltado para eles e quanto está sendo gasto para cobrir aqueles que não importam. 

Faça uma pergunta melhor. 

Na próxima vez que você estiver avaliando se o seu programa de testes é mensurável, não pergunte se você tem relatórios. Em vez disso, pergunte o seguinte: 

“Quanto tempo demora para obtermos uma resposta em que confiamos, e quem precisa estar envolvido para produzi-la?” 

Essa pergunta traz à tona a planilha, a exportação, a pessoa que mantém o pipeline e o atraso de dois dias entre a pergunta e a resposta. Ela reformula a conversa, desviando o foco das funcionalidades e direcionando-o para o custo operacional, que é onde reside o valor real. 

E quando você encontrar a planilha, encontre a pessoa que a mantém. Ela vem subsidiando silenciosamente esse déficit há um ano, sabe exatamente quanto custa e será a voz mais confiável na sala quando você decidir corrigir o problema. 

 Onde isso se conecta com o que construímos. Análise Avançada em Digital.ai Os testes são a nossa resposta específica para o problema de montagem: visualizações de uso, dispositivo e execução de testes dentro da plataforma em que as equipes já trabalham, eliminando a etapa em que alguém recria a mesma visualização todos os meses. 

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Fontes e referências 

1Instituto IBM para Valor Capacidadesrial, Estudo de CDOs de 2025: O Efeito Multiplicador da IA ​​— 77% dos entrevistados concordam ou concordam fortemente que os silos de dados prejudicam a capacidade de suas organizações de realizar análises em tempo real e tomar decisões baseadas em dados. O Estudo CDO de 2025: O Efeito Multiplicador da IA 

2dbt Labs, Relatório sobre o Estado da Engenharia de Análise de Dados em 2025 — 57% dos profissionais de dados passam a maior parte do tempo mantendo ou organizando conjuntos de dados; a baixa qualidade dos dados é citada por mais de 56% como o principal desafio. Relatório sobre o Estado da Engenharia Analítica em 2025