Q01
Mensagem
Todos os modelosOperations & Data
Pesquisa de Expectativas de SLA de Produtos de Dados Internos
Captura as expectativas dos stakeholders quanto à disponibilidade, atualização e qualidade dos produtos de dados para embasar as definições internas de SLO/SLA. Elaborada para consumidores de dados nas equipes de engenharia, análise e negócios.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
17 perguntas · ~8 min
Q02
Lista suspensa
Com que frequência você utiliza produtos de dados internos (dashboards, conjuntos de dados, pipelines) em seu trabalho?
- Diariamente
- 2 a 3 vezes por semana
- Semanalmente
- Menos de uma vez por semana
- Raramente ou nunca
Q03
Múltipla escolha
Qual disponibilidade mensal mínima (uptime) você espera dos produtos de dados dos quais depende?
- 99,0% (~7,3 horas de indisponibilidade/mês)
- 99,5% (~3,6 horas de indisponibilidade/mês)
- 99,9% (~43 minutos de indisponibilidade/mês)
- 99,95% (~22 minutos de indisponibilidade/mês)
- Não tenho certeza
Q04
Lista suspensa
Qual é a taxa mínima aceitável de precisão geral dos dados para seu uso em produção?
- 99,9% ou superior
- 99,5%
- 99,0%
- 97%
- 95%
- 90%
- Abaixo de 90%
- Não tenho certeza
Q05
Múltipla escolha
Com que rapidez devemos notificá-lo quando um incidente de dados for detectado?
- Imediatamente
- Em até 15 minutos
- Em até 1 hora
- Em até 4 horas
- No mesmo dia útil
- No próximo dia útil
Q06
Entrevista com IA
Com base em suas respostas, há mais alguma coisa que devemos considerar sobre suas expectativas de confiabilidade, atualização ou qualidade dos dados? Por favor, compartilhe qualquer contexto adicional, pontos de dor ou prioridades.
Q07
Múltipla escolha
Qual é a sua função principal?
- Analista de dados
- Engenheiro de dados
- Cientista de dados
- Gerente de produto
- Engenheiro de software
- Stakeholder de negócios
- Outro (especifique)
Q08
Mensagem
Obrigado por sua contribuição. Suas respostas nos ajudarão a definir metas de nível de serviço claras e realistas para nossos produtos de dados internos. Esperamos compartilhar os SLOs propostos com os stakeholders nas próximas semanas.
Q09
Escala de opinião
Quão essenciais são os produtos de dados internos para concluir seu trabalho no prazo?
Escala: 1 – 5
Mín:Nada essenciaisMáx:Absolutamente essenciais
Q10
Múltipla escolha
Quais janelas de manutenção planejada são aceitáveis para você? Selecione todas as que se aplicam.
- Nenhuma janela regular aceitável
- Noites de dias úteis, das 18h às 22h (horário local)
- Madrugada, das 22h às 6h (horário local)
- Fins de semana
- Flexível com aviso prévio
Q11
Lista suspensa
Qual é a taxa máxima aceitável de registros duplicados nos conjuntos de dados entregues a você?
- 0% (nenhuma duplicata tolerada)
- Menos de 0,1%
- Menos de 0,5%
- Menos de 1%
- Menos de 2%
- Menos de 5%
- Não tenho certeza
Q12
Múltipla escolha
Quais são seus canais preferidos para notificações de incidentes e manutenção? Selecione todas as que se aplicam.
- Slack/Teams
- Página de status
- PagerDuty/Plantão
- Banner no produto
- Outro (especifique)
Q13
Lista suspensa
De qual equipe ou departamento você faz parte?
- Análise
- Plataforma de dados
- Financeiro
- Operações
- Marketing
- Vendas
- Produto
- Engenharia
- Outro
Q14
Múltipla escolha
Qual atualização dos dados (atraso máximo aceitável) você exige para seus principais fluxos de trabalho?
- Tempo real (menos de 1 minuto)
- Menos de 15 minutos
- Menos de 1 hora
- Menos de 6 horas
- Menos de 24 horas
- Semanalmente ou com menos frequência
- Não tenho certeza
Q15
Ordenação
Por favor, classifique as seguintes dimensões de qualidade de dados por ordem de importância para o seu trabalho (arraste para reordenar, 1 = mais importante).
- Precisão
- Completude
- Pontualidade
- Consistência
- Validade
- Linhagem/transparência
Arraste para ordenar
Q16
Lista suspensa
Quantos anos de experiência você tem trabalhando com dados em sua função atual ou funções semelhantes?
- Menos de 1 ano
- 1 a 2 anos
- 3 a 5 anos
- 6 a 10 anos
- Mais de 10 anos
Q17
Lista suspensa
Qual é o seu fuso horário principal de trabalho?
- UTC−8 a −5 (Américas)
- UTC−4 a 0 (Atlântico/Europa Ocidental)
- UTC+1 a +3 (Europa/África)
- UTC+4 a +7 (Oriente Médio/Ásia)
- UTC+8 a +10 (Leste da Ásia/Austrália)
- UTC+11 a +12 (Pacífico)
- Prefiro não informar
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Como se compara
Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.
Por que este modelo
- Includes a dedicated AI follow-up interview question that probes deeper into each stakeholder's SLA expectations after they answer the structured questions, something static form builders can't replicate.
- Purpose-built for data product SLOs/SLAs: covers concrete metrics like uptime percentage, maintenance windows, freshness lag, accuracy rate, and duplicate record rate rather than generic satisfaction questions.
- Captures incident-response expectations directly (notification speed and preferred channels) plus a ranked prioritization of quality dimensions, giving teams data they can turn straight into SLO targets.
- Segments results by role, department, tenure, and time zone so engineering, analytics, and business stakeholders' differing expectations can be compared side by side in the auto-generated report.
SurveySparrow
Product Feedback Survey TemplateThis is a general-purpose product feedback template, not one designed for internal data product SLA/SLO definition — it lacks any uptime, freshness, or data-quality-specific questions. It's a reasonable starting point for basic satisfaction feedback but would need heavy customization to serve as a data governance/SLA survey.
O que faz bem
- Quick to deploy conversational survey format
- Established template library and easy customization for general feedback use cases
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up interview — responses are static and can't be probed further
- No built-in questions or logic for SLA metrics like uptime, freshness lag, or duplicate rates
- No automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology
QuestionPro
Product Evaluation Survey Template and Sample QuestionnaireA generic product evaluation template aimed at rating product features and satisfaction broadly, not internal data products specifically. It offers a starting questionnaire structure but contains no data-SLA vocabulary (availability, freshness, incident notification) and would require substantial rebuilding for this use case.
O que faz bem
- Broad question bank suited to general product evaluation
- Established enterprise survey platform with standard logic/branching features
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interview to explore stakeholder-specific SLA concerns
- No native questions covering data freshness, uptime targets, or duplicate/accuracy thresholds
- No automated quality scoring or transparent prompt disclosure for any AI-assisted follow-up
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Expectativas de SLA de Produtos de Dados Internos”?
O modelo inclui 17 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por participar desta pesquisa sobre nossos produtos de dados internos. Estamos coletando suas expectativas em r…” · “Com que frequência você utiliza produtos de dados internos (dashboards, conjuntos de dados, pipelines) em seu trabalho?” · “Qual disponibilidade mensal mínima (uptime) você espera dos produtos de dados dos quais depende?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 17 perguntas em cerca de 8 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
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