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A metodologia ágil é adequada para equipes de análise de dados?

Existem diferentes metodologias de gerenciamento de projetos que as equipes costumam empregar para realizar uma tarefa específica ou desenvolver um aplicativo solicitado. Uma dessas técnicas é a Metodologia Ágil, que gerencia um projeto dividindo-o em várias partes ou fases.

Essa metodologia exige que as equipes trabalhem constantemente em conjunto e com várias partes interessadas para garantir a melhoria contínua a cada passo. Seu ciclo repetitivo de planejamento, execução e avaliação funciona com diferentes setores, incluindo análise de dados. Nesse aplicativo, os engenheiros de dados preparam os dados que geralmente são carregados regularmente em um painel acessível a todas as partes interessadas relevantes. É então aberto a revisões e comentários prontamente integrados na próxima etapa do projeto.

Se você está se perguntando sobre as vantagens da metodologia ágil para fins de análise de dados, aqui estão algumas considerações para analisar e ver se a metodologia ágil funciona para sua equipe específica de análise de dados.

Considere o tamanho da sua equipe

Normalmente, equipes menores de análise de dados têm um escopo de trabalho mais preciso e limitado. Essa configuração torna essas equipes mais adequadas para adaptar estratégias ágeis. Normalmente, pequenos grupos organizam sessões de planejamento e priorização com várias partes interessadas. Scrum é uma estrutura de desenvolvimento de software que suporta a priorização com as partes interessadas.

Essa abordagem ágil também fornece as ferramentas necessárias para dar às equipes de análise de dados um bom manejo do projeto e desenvolver estratégias para atingir seus objetivos – e o mesmo se aplica às partes interessadas que desejam monitorar seus recursos.

No entanto, a natureza fundamental muda ao trabalhar com Big Data Analytics. Adotar a metodologia ágil em equipes maiores apresenta diferentes desafios. Um estudo de 2016 lista as principais preocupações sobre o Agile no BDA da seguinte forma:

  • A composição certa da equipe, ou seja, os gerentes, especialistas e analistas de dados e desenvolvedores.
  • Diferenças de escala no escopo do projeto em relação aos fluxos de dados disponíveis.
  • Limites de segurança do projeto com base na disseminação de dados.

Adicionalmente, A responsabilidade no ágil permanece com os proprietários do produto para garantir que o valor esperado pelas partes interessadas seja atendido e entregue. Por design, as equipes ágeis são rápidas e compactas, tornando-as ideais para projetos menores de desenvolvimento de software ou aplicativos móveis. No entanto, equipes maiores enfrentam gargalos na tradução das características críticas das equipes ágeis. Definir a estrutura organizacional adequada geralmente é o primeiro passo para preparar todos em uma natureza de trabalho de análise de dados cíclica e iterativa.

Defina as tarefas, cronogramas e dependências

Um problema com equipes ágeis inexperientes que carecem de orientação e gerenciamento especializado é que elas caem em um ciclo interminável de iterações, que continuam a consumir recursos sem fazer progressos significativos. Projetos descarrilados podem ser causados por muitos fatores, desde a motivação de membros individuais da equipe, a configuração organizacional de todo o projeto até a ambiguidade de problemas de análise de dados iniciais.

Outro desafio é quando várias equipes se sobrepõem a entregas e dependências esperadas delas. Definir claramente as tarefas para cada equipe da organização, além de seus cronogramas, pode ajudar a mitigar que esse problema ocorra no futuro. Apesar de sua natureza, um projeto Agile sempre pode usar uma mentalidade de definir papéis e cronogramas com o objetivo em mente – uma característica frequentemente associada à metodologia em cascata .

Além disso, um cronograma bem definido protege suas equipes de se desviarem no caminho. Esse arranjo é um dos desafios para projetos ágeis. O Agile se concentra no desenvolvimento iterativo destinado a responder rapidamente às mudanças encontradas ao longo do caminho. No entanto, isso também corre o risco de as equipes ficarem presas na repetitividade demorada. Normalmente, o produto final não é identificado, diferentemente dos projetos sob a metodologia cascata. As histórias de usuários ágeis geralmente vêm de processos anteriores e são continuamente adaptadas às mudanças de parâmetros, necessidades e informações adicionais disponibilizadas recentemente.

Para novos projetos, analistas especialistas ou líderes de análise de dados devem ajudar a delinear as tarefas necessárias e os resultados de cada equipe ágil, se possível. A comunicação com várias partes interessadas é extremamente importante. Por exemplo, o Net Promoter Score (NPS) é um indicador comumente usado para avaliar a experiência do cliente e prever oportunidades de crescimento. Os proprietários de produtos e líderes de equipe podem incluir os seguintes aspectos:

  • Avaliações de produtos (preços, classificações, avaliações)
  • Atendimento ao cliente (prazo de entrega, pontos de contato com clientes, pontuações de atendimento ao cliente)
  • Entrega

Delinear os cronogramas inclui agendas de reuniões e relatórios com o cliente, permitindo que equipes ágeis trabalhem em suas iterações sem interrupções. Como o método geralmente requer comunicação com as partes interessadas, alguns grupos encontram-se com menos tempo para trabalhar. Essa prática também detalha quando as equipes podem realizar seus sprints, otimizando o trabalho que podem concluir.


Você pode adotar o Agile para suas equipes de análise de dados?

Ao examinar os desafios frequentemente encontrados pelas equipes ágeis na análise de dados, é possível evitar as armadilhas que acompanham a velocidade e a adaptabilidade de seguir essa metodologia. Mais importante, os proprietários de produtos e os líderes de equipe devem saber que não existe um tamanho único para gerenciar e supervisionar projetos de análise de dados. No entanto, os conceitos centrais da metodologia permanecem relevantes e, uma vez dimensionados adequadamente para atender às suas necessidades organizacionais, podem garantir uma implementação eficiente de qualquer projeto.

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