The problemO problema

Three teams pull their own extracts. Three numbers appear in three decks. The meeting becomes an argument about whose number is right, which nobody can settle in the room, so it ends with someone promising to look into it and the actual decision deferred a week.

Três times puxam suas próprias extrações. Três números aparecem em três apresentações. A reunião vira uma discussão sobre qual número está certo, que ninguém consegue resolver ali, então termina com alguém prometendo investigar e a decisão de verdade adiada em uma semana.

This reads like a reporting problem. It's a lineage problem: there's no single place where a definition lives and no way to trace a number back to the rows it came from.

Parece um problema de relatório. É um problema de linhagem: não existe um lugar único onde a definição mora, nem como rastrear um número até as linhas de onde ele veio.

The approach

A abordagem

Own the transformation layer that everything downstream reads — dashboards, the AI tooling, the forecast. One modelled path from source system to metric, with the definition expressed once in the model rather than re-implemented in each consumer.

Ser dono da camada de transformação que tudo o que vem depois lê — dashboards, as ferramentas de IA, o forecast. Um caminho modelado do sistema de origem até a métrica, com a definição escrita uma vez no modelo, e não reimplementada em cada consumidor.

The payoff isn't primarily accuracy. It's that disagreements become resolvable: when two numbers differ you can walk the lineage and find the fork, instead of litigating which analyst is more trustworthy.

O ganho principal não é precisão. É que as divergências passam a ter solução: quando dois números diferem, dá para percorrer a linhagem e achar onde eles se separam, em vez de discutir qual analista é mais confiável.

The through-line

O fio condutor

This is the oldest thread in my career and the tools have changed more than the discipline. At TruckPad I owned BI end to end — business rules, dashboards, metrics in SQL, board-level analysis. At Livance it was BigQuery, PowerBI, and Metabase against an integrated Sales/Marketing/CS motion. At TRM it's the warehouse under a GTM org and an AI layer.

É o fio mais antigo da minha carreira, e as ferramentas mudaram mais do que a disciplina. Na TruckPad, cuidei do BI de ponta a ponta — regras de negócio, dashboards, métricas em SQL, análises para o board. Na Livance, foram BigQuery, PowerBI e Metabase para uma operação integrada de Vendas/Marketing/CS. Na TRM, é o warehouse por baixo de uma organização de GTM e de uma camada de IA.

Different stacks, same job: make the numbers mean one thing, and make it possible to prove it.

Stacks diferentes, o mesmo trabalho: fazer os números significarem uma coisa só, e tornar possível provar isso.