Agile x Data Driven: Combinação Explosiva?
Spoiler: Vais se estressar e também perceber que ser Data Driven é muito difícil.
Ser data driven tá causando o maior buzz e 99% das empresas não chegam nem perto de ser.
Fonte: Confia.
E tu sabes por quê?
Coletar dados, fazer dashboards e tomar umas decisões duvidosas não quer dizer ser Data Driven.
Aliás, eu nem gosto desse termo
(tema para uma próxima newsletter)
Na minha concepção ser data driven é ter uma cultura ágil onde existe experimentação para descobrir novas alavancas de negócio.
É ter uma cultura de permitir que os analistas tenham a liberdade para otimizar os processos existentes.
É ter uma cultura onde as pessoas entendam que é possível voltar atrás com as decisões e que não é preciso muito burocracia para o fazer.
No entanto, o que eu vi na minha carreira até hoje é justamente um paradoxo.
As empresas pretendem ser data driven mas por outro lado engessam demasiadamente os processos.
Incluem 42 cerimônias onde o foco está em outros aspectos (que não interessam!!).
Simplesmente impossível fazer qualquer coisa de valor.
Na newsletter de hoje vou explorar mais sobre esse assunto e talvez abrir os seus olhos para alguns problemas que já tens mas nunca paraste pra pensar da onde eles vem.
Vamos lá!
Um Desabafo sobre Agile
Em todos os times que trabalhei até hoje, as empresas utilizavam princípios da metodologia ágil para gerir o processo de entrega de valor.
Sem ir muito em detalhes, Agile não é sobre entregar features rápido.
Agile é sobre entregar valor rápido e de forma contínua.
Como se fosse uma maratona. O famoso mindset de produto.
E é por essa nobre razão que muitas empresas adotaram os princípios ágeis.
No entanto, assim como na religião, os problemas são as pessoas e não a crença em si.
Os princípios do manifesto ágil foram distorcidos.
Afinal de contas, como colocar o conceito de Sprint e Maratona no mesmo barco?
Alguém já viu um atleta correr maratonas fazendo sprints? 🤣
Ao invés dos PM/PO/SM estarem preocupados com o resultado final, eles estão mais preocupados com o seu burndown chart e como vão reportar para a direção.
Se preocupam mais em fazer as 532 cerimônias ágeis..
» EU « sinceramente nunca trabalhei com um PM realmente BOM.
Todos que trabalhei até hoje não sabiam da área de negócio e trabalhavam como se fosse um(a) secretário(a) de luxo.
Os famosos flanelinhas de ticket.
Posso ter tido azar na carreira, é a vida (apesar de ouvir muitos relatos iguais).
Agora imagina:
Você tá tentando correr uma maratona fazendo sprints.
Seu time não se importa com o resultado e sim em entregar coisas rápido.
Burocracia interminável com reuniões de alinhamento, retrospectiva, estimativas, daily, reunião de alinhamento para a reunião de alinhamento.
Resultado? Frustração.
Mas como isso afeta o time de dados mais especificamente?
Alguns exemplos que eu já vivenciei..
Como esse caos afeta o time de dados?
Na nossa área de dados os testes de hipótese são super importantes.
Afinal esse é um processo importante para a descoberta de insights AKA alavanca de negócios.
Como o nome já diz o teste de hipótese é feito para comprar uma linha de pensamento, não sabemos o que pode acontecer.
Mas o que acontece em muitas empresas ±ágeis±?
Você precisa comprovar o por que tu queres fazer o teste e mostrar em A→B os motivos e possíveis resultados desse teste.
Afinal, vai atrapalhar o sprint e o roadmap!
Então, lá vai o analista pegar dados históricos de comportamento do cliente e outras coisas mais para verificar o que pode acontecer.
Lá vai o analista montar um PPT para explicar a iniciativa e tentar convencer o time a fazer um mero teste.
Se você já tentou comprovar uma ideia sem executar já deve saber o quão essa tarefa é complicada.
Dá mais trabalho comprovar uma idéia na teoria do que fazendo e vendo o resultado.
Com toda essa dificuldade, muitos analistas acabam simplesmente desistindo de ser proativos (eu fui um deles) e só focam no que tem que fazer mesmo.
Não precisa ser gênio para ver que isso é o contrário de ser ágil, mas é o modus operandi de muitas empresas (inclusive multinacionais).
O segredo é manter as expectativas lá embaixo
Ontem no PAAD, um amigo falou algo que realmente faz total sentido.
Eu não sou nem otimista e nem pessimista, sou realista.
O objetivo dessa newsletter de hoje é te mostrar um problema COMUM que vais encontrar na tua carreira.
Se você pensa que ao ingressar na área de dados tu vais sair fazendo testes de hipóteses e criando modelos de ML a rodo, sinto lhe dizer mas a probabilidade é grande de isso não acontecer da maneira que te venderam.
A vida real é diferente do que é vendido nos cursos.
“Mas Heitor, o que eu devo fazer então?”
Penso que o primeiro passo é entender que os problemas existem e que você não é a causa deles. É assim em todo lugar.
O segundo passo é continuar estudando, se aprimorando e se conectando com as pessoas.
Apesar de ser difícil, é possível encontrar um local que valorize a sua contribuição e que seja saudável de se trabalhar.
Lembre, não é um sprint mas sim uma maratona!
Heitor “Decision Driven” Sasaki.