Ser ou não ser , eis a questão.
É melhor ser do time de negócios ou dados?
Quando comecei na área, eu pensei que APENAS o time de dados trabalhava com as análises.
Pensava que:
• Só dados usava SQL e Python e fazia os Dashs
• Só dados conversava com os stakeholders
• Só dados tem acesso as tech stacks top
Ou seja, eu queria muito trabalhar no time de DADOS unicamente.
Mas hoje em dia eu tenho opinião totalmente contrária.
Por onde passei, o time de dados era "centralizado" e a função era de suporte.
A Pastelaria de Dados funcionando a todo vapor.
A vida real é diferente.
Sem tempo irmão pra análises.
E é por isso que hoje eu preferiria 10x mais trabalhar em um time de negócios com contato com dados.
Eu acho que o impacto seria muito maior para a empresa e para a minha carreira.
No entanto, o mundo não é preto no branco e existem as nuances. O contexto.
Na newsletter de hoje eu vou contar um pouco da minha experiência, escrever sobre os pros e cons de times centralizados e descentralizados e o movimento que EU observo nas empresas sobre a organização de times.
Vamos lá.
Times Centralizados
A maioria dos times que passei a função de dados era centralizada.
O que quer dizer centralizado?
As demandas de todos os outros departamentos são enviados para o time de dados através de algum tipo de sistema de Tickets, tipo JIRA, ServiceNow, etc.
Cabe então ao time de dados fazer a gestão do backlog e fazer a priorização das atividades.
Em teoria, esse modelo centralizado oferece muitas vantagens:
Alinhamento: Quando o time é centralizado a tendência é que todo mundo saiba o que o outro está fazendo. Além disso, há uma consistência nas ferramentas e técnicas utilizadas pelo time. Você não vai ver um analista usando Excel, o outro google sheets, bigquery e SQL.
Compartilhamento de conhecimento: Como tudo é feito por um time centralizado, os processos e resultados alcançados são documentados e facilmente acessíveis para consulta (através dos tickets Kanban, página no SharePoint, etc)
Mentoria Técnica: No modelo centralizado, os analistas podem aprender com analistas mais experientes e com engenheiros de dados. Em tese, vai ter alguém pra ajudar com a parte técnica do trabalho (o que ajuda bastante no início).
Mas, a gente superestima a habilidade das empresas de não fazerem besteira.
Ter um time que funciona em harmonia nesse modelo não é tarefa fácil e muitos problemas aparecem, se você já é analista de dados tenho CERTEZA que vai se identificar com os pontos abaixo:
Desafios das equipes de dados centralizadas:
Tempo de resposta lento:
Como os tickets são submetidos para o time de dados de maneira centralizada, é necessário que haja processos para isso, o que muitas vezes aumenta a burocracia envolvida (é por isso que o carinha te manda mensagem direto no Teams).
Quando o time fica sobrecarregado de tickets fica difícil gerenciar o backlog e as prioridades. A Pastelaria de Dados começa a se formar e quem fala mais alto tem o seu ticket atendido deixando outros pedidos a espera.
Em alguns casos, é esperado que o time de dados trabalhe junto com o time de tech na criaçao da infra-estrutura da empresa (ETL, Automações, etc). É aí que não sobra mais tempo mesmo.
2. Conhecimento de Negócios Baixo e Sentimento de Nós contra Eles:
Como o time de dados está isolado (e sem tempo) fica difícil fazer o “Discovery” das necessidades do time de negócios.
Sem ter o entendimento de negócios, o time não consegue ser proativo e encontrar as alavancas que o business precisa. O time de negócios começa a pensar “O que eles fazem??”
Quem já trabalhou com tickets/suporte já deve ter vivenciado isso, existe uma comunicação passivo-agressiva quando a pessoa está esperando o ticket dela ser resolvido. Não é fácil de lidar
3. O Data Driven não consegue decolar:
As unidades de negócios se sentem menos proprietárias dos projetos de dados e procura achar soluções pra os próprios problemas (as vezes causando mais problemas).
Enfim, quando trabalhei em um modelo centralizado eu me sentia mais um profissional de Tech e não de negócios.
Isso pode ser bom para algumas pessoas, mas eu particularmente prefiro ter mais contato com o negócio, pois quero me posicionar exatamente na interseção entre tecnologia e business (o Santo Graal).
Times Descentralizados & Híbridos
Neste modelo os analistas de dados (DA) não participam do time de dados que fica centralizado (mas só com os engenheiros de dados ainda lá).
Em algumas empresas ainda existe a figura do Engenheiro do Analytics que também ajuda a fazer essa ponte entre dados e negócio.
Um único “problema”..
As vezes, a atuação do analista de dados não fica muito clara dentro das empresas e nas descrições de vagas.
O nome desse cargo nem sempre vai ser “Analista de Dados” e é por isso que eu recomendo que você não procure apenas por esse título.
No PAAD, por exemplo, temos pessoas que trabalham com Crédito, FP&A, Produto, RH (People Analytics), Pricing, Marketing, mas fazem as mesmas atividades e utilizam as mesmas ferramentas que um Analista de Dados usaria.
Eles são Analistas de Dados, mas com outro título.
Observo um movimento das empresas em migrar para um modelo descentralizado & híbrido (Fonte: Confia) e isso ocorre devido:
Com tempo, irmão: Equipes de dados descentralizadas respondem rapidamente às necessidades específicas das unidades de negócios, já que estão mais próximas da ação e entendem melhor os desafios enfrentados. É mais fácil de encontrar os famosos “insights valiosos”.
Soluções sob medida: Equipes de dados descentralizadas criam soluções sob medida para cada unidade de negócio, o que é ótimo para agilidade. Porém, a falta de padronização dificulta o compartilhamento de dados e aumenta riscos de violação de regras.
Contexto é tudo: Provavelmente, um dos maiores benefícios é a capacidade de os profissionais de dados terem um contexto muito melhor sobre o que estão trabalhando. Quando você está realmente integrado à equipe, reúne-se com os líderes e trabalha diariamente com os problemas deles, pode ser mais fácil descobrir como priorizar projetos e entregá-los.
Mas, novamente, a gente superestima a habilidade das empresas de fazerem as coisas como elas devem ser feitas.
Existem problemas também com esse modelo.
Desafios das equipes de dados descentralizadas:
1. Inconsistência:
Práticas, ferramentas e tecnologias de gerenciamento de dados diferentes em cada unidade de negócio. Dificulta a integração de dados, reduzindo a qualidade e confiabilidade. A chance do “na minha planilha os dados são diferentes dos seus” é alta. Cada time vai ter suas tabelas, arquivos, arquivos excel. Vira uma loucura.
2. Duplicação de esforços:
Unidades de negócio desenvolvem soluções semelhantes de forma independente. Esse parece ser um “problema” fácil de resolver, afinal basta se comunicar né? Aí que tá….criar esse alinhamento é DIFÍCIL PRA CARAMBA!
Compartilhamento de conhecimento:
Equipes isoladas dificultam o compartilhamento de conhecimento e práticas recomendadas. A documentação é um problema muito grande também.
Apesar desse modelo parecer um pouco caótico quando as coisas não vão bem, é a minha preferência.
Como já disse antes, prefiro trabalhar diretamente com a área de negócios pois para mim o entendimento do business é o que faz diferença na carreira.
Eu sei que no papel trabalhamos para gerar lucro para a empresa. Mas eu penso diferente, eu trabalho para aprender o que preciso para dar o meu próximo salto na carreira.
Dentro ou fora da empresa que estou.
E como isso pode me ajudar?
Isso pode te ajudar a decidir a que caminho seguir.
Se você tem medo de ir para área de negócios pois pensa que não vai usar as ferramentas que tanto sofreste para aprender, fique tranquilo.
Existem grandes chances de você as usar, mas apenas com outro título.
Além disso, você pode usar esse conhecimento para fazer melhores perguntas durante as entrevistas.
Pare de fazer as mesmas perguntas que os papagaios de RH te dizem para fazer.
Isso não te ajuda.
Uma boa dica é ver o gráfico abaixo e perguntar pro gestor qual é o modelo utilizado e os problemas enfrentados.
Depois disso é com você, venda seu peixe.
(não vou entregar o ouro do PAAD ;))
Por essa semana é isso, nos vemos na próxima!
Heitor "Negócios Sempre” Sasaki.
As vagas do PAAD estão fechadas.
Recentemente, uma galera conseguiu suas oportunidades e estou muito feliz por isso.
Tem gente que tá migrando agora e fazendo entrevista direto pra SR (um outlier).
Com trabalho as coisas acontecem.
Estou montando a agenda de Abril e ela vai ser insana.
Se quiser entrar na próxima turma, fique ligado.