Resumo Objetivo No contexto de crescente interesse no uso de dados para criar modelos matemáticos que possam predizer comportamentos futuros e auxiliar nas tomadas de decisões de negócios, o presente artigo teórico-empírico tem por objetivo compreender de que forma realidades são enactadas por meio de dados, a partir da identificação e descrição das práticas e saberes de dois coletivos profissionais que trabalham com dados. Referencial teórico Teoria Ator-Rede e Teoria da Prática. Metodologia A pesquisa foi desenvolvida sob orientação metodológica da Teoria Ator-Rede, de novembro de 2017 a setembro de 2018, contemplando entrevistas e observações do cotidiano de trabalho. Resultados Resultados sugerem que as realidades retratadas nos modelos preditivos são constituídas a partir de arranjos de elementos humanos e não humanos, situacionais e emergentes, contemplando dados, potencialidades e constrangimentos tecnológicos e escolhas políticas que permeiam essas configurações. Implicações práticas e sociais da pesquisa A pesquisa demonstra que conhecimentos e modelos preditivos gerados a partir de dados não podem ser compreendidos sem levar em consideração seus contextos de origem, o que permite problematizar sua suposta neutralidade e objetividade. Considerando essas composições, esses modelos podem levar à otimização de processos, mas também a efeitos inesperados, como erros na projeção de cenários. Contribuições A pesquisa contribui ao tornar visíveis as configurações de elementos humanos e não humanos, situacionais e emergentes, por meio das quais são enactadas organizações e realidades, a partir de práticas de dados.

Abstract Purpose In the context of growing interest in the use of data to create mathematical models that can predict future behavior and assist in business decision making, this theoretical-empirical article aims to understand how realities are enacted by data, identifying and describing the practices and knowing of two professional groups working with data. Theoretical framework Actor-Network Theory and Practice Theory. Design/methodology/approach This study was carried out within the methodological framework of Actor-Network Theory, from November 2017 to September 2018, including interviews and observations of daily work. Findings The findings suggest that realities portrayed in predictive models are constituted of arrangements of human and non-human elements, situational and emerging, contemplating data, technological potential and constraints, and political choices that permeate these configurations. Practical & social implications of research The research demonstrates that knowledge and predictive models generated by data cannot be understood without taking into account their contexts of origin, which makes it possible to question their supposed neutrality and objectivity. Given these compositions, models may lead to process optimization, but also to unexpected effects, such as errors in scenario forecasting. Originality/value The research contributes by making visible the configurations of human and non-human elements, situational and emerging, through which organizations and realities are enacted, based on data practices.