As tabelas representam bem as entidades do negócio de streaming? Os relacionamentos fazem sentido conceitual? Existem entidades ausentes que deveriam existir?
O modelo está normalizado de forma adequada? Há dados duplicados que podem gerar inconsistências? Há desnormalização intencional que não foi justificada?
A tabela fato do Star Schema captura o evento correto? A granularidade escolhida permite responder as perguntas de negócio mais importantes para um investidor?
Quais colunas do modelo contêm dados pessoais ou sensíveis (PII)? Elas estão estruturadas de forma que facilite ou dificulte a conformidade com a LGPD?
| Componente | O que eleva a nota | Erro comum a evitar | |
|---|---|---|---|
| 🗂️ | Modelo de Dados | Identificar tensões e inconsistências no modelo — e explicar o que elas revelam sobre como a empresa pensa seus dados. Não basta descrever: é preciso avaliar. | Entregar o ERD como um diagrama neutro sem juízo crítico. Um modelo sem avaliação não serve para due diligence |
| 🏗️ | Arquitetura | Decisões específicas para SoundByte: "usamos MongoDB para perfis de escuta PORQUE os dados de comportamento são semi-estruturados e variam por usuário" — conectadas às entidades do modelo | Justificativas genéricas ("NoSQL é mais rápido") desconectadas do modelo de dados apresentado anteriormente |
| 🛡️ | Governança | Conectar o mapa de riscos LGPD com os campos reais identificados no ERD. Cada risco deve nomear a tabela e coluna específica, com mitigação proposta | Fazer uma política genérica que poderia ser de qualquer empresa. A política precisa mencionar GPS, pagamentos e dados de streaming de áudio — dados reais do schema da SoundByte |
| 🎤 | Narrativa | Demonstrar que modelo, arquitetura e governança contam a mesma história: as três seções se reforçam e cada decisão em uma aparece referenciada nas outras | Apresentação técnica com três seções independentes que não se conversam. O Vega Capital quer ver um time que pensa de forma integrada |
IA pode ajudar em várias etapas do projeto — e o uso inteligente dela é esperado. O que não é esperado é delegar o julgamento. Um investidor de R$ 50 milhões consegue perceber quando o time não sabe explicar por que o modelo foi desenhado daquela forma.
Revisar a consistência do ERD, verificar se a política LGPD cobre todos os campos sensíveis, gerar hipóteses sobre decisões de arquitetura, melhorar a clareza da narrativa
A avaliação crítica do modelo, as decisões de arquitetura, a escolha de quais riscos são mais relevantes e a narrativa estratégica. Essas são as competências que estão sendo avaliadas