Introducao:Com o crescimento do volume de dados, ha uma clarapercepcao de que as empresas ja estao atrasadas com relacao a um olhar mais cuidadosoem direcao aos seus problemas potenciais de dados. A isso se acrescenta apotencializacao dos riscos e das consequencias tecnologicas e gerenciais quechegarao com o desembarque de outras tendencias apontadas, como Big Data e IoT,que para muitos tipos de business mudaraoa escala dos dados e as dimensoes dos problemas por eles gerados. Uma das formas mais simples de se buscar entender qual asituacao atual de uma empresa com relacao aos seus dados e atraves de dinamicasentre grupos, com discussoes sobre dados. Isso convoca os envolvidos principaisa participarem de forma mais aberta e nao define solucoes monocraticas,especialmente sobre um ativo sensivel e capilarizado, como sao os dados de umaempresa. Como estao os nossos dados mestres na empresa?, numa visao maisvertical, ou Como minimizar os riscos de compliance dos nossos dados, junto aos nossos reguladores? Ou Como vamospensar na definicao de um Escritorio de dados (DMO), a partir de um grande projeto de BI! , seriam exemplos de temas que podem abrir discussoes nesses caminhos .Envolve-se, dessa forma, os diversos stakeholders em sessoes de discussoes eaprendizados colaborativos. Sao acoes sempre muito ricas e que trazeminsights importantes, clareando problemas e dores vigentes, manifestadaspelas areas convidadas. Essas dinamicas produzem formas interativas deidentificacoes da dores (OnCoto, no mineires) e proposicoes desolucoes(Proncovo, idem), e que sao apenas taticas simplificadas e ludicas dememorizacao. Ganha-se aqui, pela abertura das discussoes e pelo envolvimento deareas, criando caminhos para apoios e patrocinios de mudancas que podem nao ser taotriviais de serem implementadas, sem a digital de muitos do alto escalao daempresa. Outra forma, nao excludente desta, e a aplicacao deabordagens mais formais de Assessment de dados. Nesse caso, aplica-se osmodelos diretos ou derivados, por exemplo do DMM-Data Management Maturity Model, ou do DAMA-DMBOK,como elemento de avaliacao mais formal e estruturada. Ambas aproximacoes,oferecem, via seus conceitos e resultados, uma visao sobre o estado da empresacom relacao as suas praticas de dados e de Gestao de dados e podem seraplicadas em conjunto. Uma, via metodos maisformais, formatados e estruturados(DMM, DMBOK), enquanto a outra maisinterativa, ludica e colaborativa, como o MGD-Canvas com UAAI-Learning.Nos artigos dessa serie, focaremos, de inicio, na abordagem mais cooperativa e interativa doMGD-Canvas, metodo que estamos aplicando ha mais de 4 anos em empresasconsultadas e em laboratorios de cursos de pos-graduacao e treinamentoin-house.Comece por : Escolher o tema/problema:De inicio voce devera escolher com cuidado o tema dasdinamicas. Pense sempre primeiro no Why(Por que). Problemas de dados, podem teramplitudes variadas, gravitando sobre pontos especificos. O mais recomendavelaqui e ter uma visao gerencial de quais problemas de dados sao os maiscriticos, percebidos e sentidos, mesmo com uma lupa que nao esteja tao calibrada.(Por que os projetosde BI nao trazem os resultados esperados?) ou dores mais genericas(Por que temosproblemas de ambiguidade no significado dos dados e como melhora-los?). Parailustrar o artigo com experiencias reais, cataloguei abaixo, uma lista deproblemas de dados, observada nessas diversas dinamicas, das quaisparticipei, como consultor: Basta olhar cuidadosamenteque voce vera que as empresas apresentam um conjunto padrao de problemas