Se você lidera um time de engenharia, provavelmente já ouviu falar nas Dora Metrics. Mas vou ser direto: a maioria das empresas usa essas métricas da forma errada. Criam dashboards bonitos, cheios de números, mas sem impacto real no dia a dia.
As Dora Metrics — Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Change Failure Rate e Mean Time to Recovery — não foram feitas pra enfeitar relatório de fim de sprint. Elas servem pra uma coisa bem mais importante: entender onde o time trava, onde perde tempo, e o que precisa mudar pra entregar com mais consistência.
A lógica por trás delas é simples: se você quer que seu time escale sem perder qualidade, precisa de dados que mostrem onde estão os gargalos. Não dá pra confiar só no feeling.
Esse conteúdo é um guia prático pra você usar as Dora Metrics do jeito certo. Nada de definições genéricas ou promessas vazias. A ideia aqui é te mostrar:
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Por que essas métricas fazem diferença na rotina de um time técnico
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Como usar cada uma delas de forma estratégica
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Onde a maioria erra ao aplicá-las
Vamos nessa?
Por que as Dora Metrics importam (de verdade) pra quem lidera engenharia
Gerenciar um time técnico não é só sobre priorizar tarefas e entregar roadmap. É também sobre responder perguntas difíceis:
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Por que nossos deploys estão demorando?
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Por que bugs continuam escapando pra produção?
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O que está travando o time: código, processo ou cultura?
As Dora Metrics ajudam justamente nisso. Elas funcionam como um raio-X do fluxo de desenvolvimento. Mostram, com dados, o que está funcionando e onde você está perdendo tempo ou qualidade.
E o melhor: elas são neutras. Não têm viés, não dependem da percepção de alguém. Elas escancaram os gargalos que o time muitas vezes já sente, mas não sabe explicar com clareza.
O que você ganha com isso?
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Clareza pra priorizar melhorias no processo
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Dados pra justificar mudanças técnicas pro time ou pra liderança
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Base pra discutir produtividade sem cair em achismos
Além disso, usar as Dora Metrics cria um efeito colateral valioso: o time passa a ter mais autonomia. Quando todos entendem onde estão os pontos de atenção, fica mais fácil propor soluções, experimentar e melhorar de forma contínua — sem depender de microgerenciamento.
A real é que você não consegue escalar engenharia só com talento. Escala vem de sistema. E as Dora Metrics são um dos jeitos mais simples de começar a medir e evoluir esse sistema.
O que muda na prática para o time quando você começa a usar as Dora Metrics
Vamos ser honestos: métrica por métrica, ninguém se importa. O que importa é o que ela resolve.
Quando bem aplicadas, as Dora Metrics ajudam o time a parar de apagar incêndio e começar a trabalhar com mais previsibilidade. Elas dão clareza. Tiram dúvidas do tipo “isso aqui é um problema nosso ou é só impressão?”
Com elas, o time consegue:
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Ver onde está perdendo tempo no fluxo (e por quê)
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Saber se as mudanças que fez no processo estão de fato melhorando algo
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Ter uma base real pra discutir melhorias, sem depender de feeling
Por exemplo: se o Lead Time for Changes está alto, o time sabe onde investigar — será que as PRs estão ficando dias esperando review? Será que os testes automatizados estão lentos? Dá pra atacar o problema na raiz.
Outra coisa: métricas como Change Failure Rate e MTTR ajudam o time a entender o impacto real de uma falha. Ao invés de tratar todo bug como igual, dá pra priorizar o que realmente afeta a estabilidade do produto — e mostrar isso com dados.
E tem um efeito colateral importante: quando os números mostram progresso, o time sente. Você cria um ciclo positivo, onde pequenas vitórias viram motivação pra continuar melhorando.
Essas métricas viram uma ferramenta de aprendizado. Não pra medir performance individual (ninguém quer isso), mas pra ajudar o time a evoluir junto. O resultado é mais confiança, entregas mais constantes e menos retrabalho.
As 4 métricas da DORA
Essas são as métricas que todo time deveria acompanhar de perto. Mas não basta saber o que elas significam. O impacto vem quando você começa a usá-las pra tomar decisão.
1. Deployment Frequency
Essa é simples: quantas vezes por dia, por semana ou por mês o time coloca código em produção?
Parece só uma contagem, mas diz muito sobre a cadência do time. Se você faz deploys frequentes, significa que está entregando valor em ciclos curtos, com menos acúmulo de mudanças. Isso reduz risco e acelera feedback.
Agora, se seu time faz deploy só uma vez por semana (ou pior, uma vez por sprint), vale olhar com atenção. Onde está travando? Revisão? Testes? Aprovação? A frequência baixa costuma esconder gargalos que estão deixando o fluxo mais lento do que precisa ser.
Dica prática:
Use essa métrica pra identificar quanto tempo leva entre merge e produção. Se o código está pronto, mas o deploy leva dias, tem algo errado aí.
2. Lead Time for Changes
Esse é o tempo que leva entre o primeiro commit de uma mudança e o momento em que ela vai pra produção.
É uma métrica poderosa porque revela o quão eficiente é seu fluxo de desenvolvimento como um todo. Ela mede desde o início do trabalho até a entrega real.
Equipes de alta performance conseguem manter esse tempo em menos de um dia. A média de mercado gira em torno de uma semana. Se seu lead time é maior que isso, talvez as PRs estejam paradas, ou os testes estejam lentos demais. Pode até ser um excesso de burocracia no processo.
Use essa métrica para responder:
Quanto tempo demora pra uma ideia virar código funcionando em produção?
Se a resposta for “depende”, já é um sinal de alerta.
3. Change Failure Rate
Essa métrica mede a porcentagem de mudanças que causam algum problema em produção. Pode ser um bug, um incidente, um rollback.
O ponto aqui não é eliminar falhas por completo — isso é utopia — mas entender o quanto de esforço está sendo desperdiçado corrigindo problemas que poderiam ter sido evitados.
Se a cada cinco deploys, dois quebram algo, isso está drenando tempo e energia do time. Além de afetar a confiança da empresa no time técnico.
O que ela revela:
Como está a qualidade das mudanças que seu time entrega?
Se essa taxa está alta, pode ser que o processo de teste esteja frágil, ou que o time esteja correndo demais e deixando passar coisa importante.
4. Mean Time to Recovery
Falhas vão acontecer. A questão é: quanto tempo o time leva pra resolver quando algo quebra?
Essa métrica mostra a capacidade do time de reagir a incidentes. E isso tem impacto direto na percepção de confiabilidade do produto.
Equipes de elite conseguem restaurar um serviço em menos de uma hora. Equipes medianas levam um dia. Se você não consegue nem medir isso, já tem um problema maior nas mãos.
Por que essa métrica importa:
Ela ajuda a identificar se o time está preparado pra lidar com falhas. Monitoramento, alertas, rollback rápido, tudo isso influencia o MTTR.
Métrica boa é aquela que muda seu jeito de trabalhar
No fim do dia, as Dora Metrics não são sobre medir produtividade. São sobre criar previsibilidade. Dar visibilidade. Entregar com confiança.
Elas ajudam a responder perguntas que todo líder de engenharia precisa enfrentar:
O que está travando o time? Onde estamos perdendo qualidade? O que precisa mudar pra evoluir?
Quando usadas do jeito certo, essas métricas deixam de ser só números e viram parte do processo de decisão — tanto no dia a dia quanto na estratégia de longo prazo.
Elas te ajudam a parar de operar no escuro e a construir times que aprendem, se adaptam e entregam com consistência. E, mais importante: te dão argumento concreto pra defender mudanças, justificar prioridades e mostrar valor do trabalho técnico
FAQ: Como usar as Dora Metrics na prática (sem complicar)
1. De quanto em quanto tempo devo acompanhar as Dora Metrics?
Não precisa ser todo dia. O ideal é acompanhar semanalmente ou a cada sprint. O importante é manter uma frequência que permita identificar padrões, não só oscilações pontuais. Se você revisar mensalmente, já dá pra ter boas conversas de melhoria contínua com o time.
2. É possível usar essas métricas mesmo sem CI/CD automatizado?
Sim, mas com limitações. Sem CI/CD, o Lead Time e a Deployment Frequency ficam mais difíceis de medir com precisão. Ainda assim, dá pra usar planilhas ou extrações manuais como ponto de partida. O mais importante é ter consistência na medição e usar os dados pra evoluir o processo.
3. Como evitar que essas métricas virem arma de cobrança ou microgerenciamento?
Transparência. Deixe claro que o foco é no processo, não nas pessoas. Essas métricas não servem pra avaliar dev individual. Elas ajudam o time a melhorar o sistema como um todo. Quando isso está bem estabelecido, o uso tende a ser saudável — e até empoderador.
4. É possível aplicar as Dora Metrics em times pequenos ou em fase inicial?
Totalmente. Times pequenos até se beneficiam mais, porque conseguem agir rápido com base nos dados. E quando o time crescer, o histórico já vai estar lá. A única diferença é que, em times muito pequenos, algumas variações podem parecer grandes — então o segredo é olhar mais para tendências do que para números absolutos.
5. Como combinar essas métricas com outras, como tempo de review ou PRs abertas?
Excelente ideia. As Dora Metrics são ótimas pra olhar o quadro geral, mas métricas mais granulares (como tempo médio de review, número de PRs abertas ou tamanho das mudanças) ajudam a explicar o que está por trás de um Lead Time alto, por exemplo. Use as Dora como guia e as demais como ferramenta de investigação.
