Data Solution Portfolio

Os três passos que demos para cultivar um portfólio de soluções de dados

Para terem êxito, as equipes de dados não precisam só de analistas sólidos, mas também de uma base sólida na gestão de produtos e projetos.

Um em cada seis modelos de machine learning nunca chega à produção. Com frequência, isso não se deve a dados imperfeitos ou falta de conhecimento, mas ao gerenciamento básico de projetos. Muitas equipes de dados dependem de métodos em cascata desarticulados e reativos. É uma deficiência primária que existe em muitas organizações onde há foco apurado na execução, mas pouco foco no planejamento e gerenciamento subjacentes.

Para terem êxito, as equipes de dados não precisam só de analistas sólidos, mas também de uma base sólida na gestão de produtos e projetos. Essa base garante que os recursos estejam alinhados aos objetivos empresariais, que os projetos sejam adequadamente priorizados e que as partes interessadas recebam os dados necessários para terem êxito. Em última análise, as equipes de dados precisam de um framework que englobe gestão de produtos, gestão de projetos e execução técnica. Então, foi o que fizemos, e aqui está como foi feito.

Passo 1: Assentar a fundação 

Na Rackspace Technology, adotamos uma abordagem inovadora para o nosso escritório de dados global. Nossa abordagem centraliza os conceitos tradicionais e os incorpora às necessidades exclusivas de nossos usuários. Adotando esse método, alcançamos um aumento de 7x nos projetos tratados, passando de 14 para 91 projetos por trimestre, e também conseguimos êxito mensurável em velocidade, pontualidade de entrega e cronogramas de entrega dos modelos de dados.

Nossa implementação tem três características específicas:

  • Gestão interna de produtos: o escritório de gestão de produtos veta projetos, coleta requisitos e define a prioridade. Nosso modelo de duas camadas gira em torno de projetar produtos e roteiros para os usuários internos, para que eles possam fornecer melhores experiências e valor comercial a nossos clientes externos.
  • Gestão de projetos: é uma mudança fundamental na forma como planejamos e executamos os projetos. Pode tratar-se de uma grande mudança para as organizações nas quais os líderes funcionais normalmente definem as prioridades e os cronogramas. A função de gestão de projetos pega as prioridades e os roteiros desenvolvidos pelos gerentes de produto e os lança num cronograma com marcos e pontos de check-in, para que as equipes funcionais possam se concentrar na entrega em vez de nas tarefas de gerenciamento.
  • Scaled Agile: o que diferencia ainda mais nossa abordagem é o uso do Scaled Agile. Ele permite que a gente pegue um problema e o divida em pequenas partes para executar. Como os projetos de dados têm um monte de componentes que são negligenciados, o Scaled Agile é ideal, pois assume uma visão integral do projeto e oferece suporte à natureza iterativa dos projetos de dados.

Tendo essas melhores práticas como fundação, introduzimos nossos pilares de projeto. Com base nos objetivos corporativos, esses pilares definem os projetos como aqueles que proporcionam otimização interna, viabilizam os negócios ou transformam a empresa. A partir daí, dividimos o portfólio em três partes, ou produtos:

  1. Dados como serviço: como consumimos os dados. Inclui inteligência empresarial e análises avançadas. 
  2. Plataforma de dados como serviço: como centralizamos e harmonizamos os dados. Inclui nossa infraestrutura e nossos métodos de ingestão de dados.
  3. Gestão de dados como serviço: como estabelecemos a confiança. Inclui governança de dados e gestão de dados mestres (MDM).   

Dentro de cada produto, nos concentramos em projetos que apoiem nossos pilares para criar um portfólio equilibrado que culmine diretamente nos objetivos corporativos.

Em paralelo ao portfólio, temos rígidos protocolos de priorização orientados pelo valor comercial. Estudamos nossa lista de pendências para encontrar tópicos em comum. Em vez de resolvermos um problema para uma unidade de negócios, tentamos solucionar tópicos comuns em toda a empresa. Isso nos permite satisfazer mais usuários simultaneamente, otimizar recursos e impactar de modo mais intenso a empresa como um todo.

Outro aspecto importante do framework é entregar o produto mínimo viável (MVP) de uma solução funcional. Em um framework de desenvolvimento tradicional, a organização pode esperar meses por uma versão completa e, nesse decorrer, os requisitos do projeto provavelmente já mudaram. No nosso framework, nos reunimos com as partes interessadas para determinar o MVP e planejamos lançamentos incrementais para atingir a linha de chegada. Começar com o MVP nos permite fazer melhorias iterativas, agregar valor em cadência regular e manter a proximidade com as mudanças nos requisitos.

Passo 2: Organizar a equipe

O sucesso depende de encontrar o líder adequado. Você não precisa de um guru em gerenciamento de projetos nem de um gênio dos dados. Procure uma pessoa com visão estratégica, perspicácia empresarial e capacidade de se manter firme na posição. Por conseguinte, sua equipe deve ser composta por pessoas que atuem bem em ambos os mundos, sendo capazes de traduzir as necessidades empresariais para o lado técnico e vice-versa.

Uma vez escolhido o líder adequado e montada a equipe, começamos estabelecendo funções e responsabilidades claras. Em seguida, criamos para cada fluxo de valor um pod dedicado que inclui gerentes de produto, Scrum Masters e analistas de sistemas empresariais.

Nesse ponto, agendamos sessões de trabalho aprofundadas. Nessas sessões, atacamos a lista de pendências marcando cada solicitação em um fluxo de valor e atribuindo valor comercial. Em seguida, priorizamos cada projeto e desenvolvemos um roteiro de trabalho. E fizemos tudo isso, da estaca zero até a implementação total, em apenas 60 dias.

A cada trimestre, dedicamos alguns dias para priorizar meticulosamente, planejar os detalhes e ponderar as dependências para o que vem a seguir. Os projetos para o próximo trimestre são fixados e iniciados. À medida que antecipamos os testes, começamos a gerar velocidade, o que acelerou a entrega de projetos, criou mais demanda e estabeleceu mais confiança.

Passo 3: Colher os benefícios

Depois da implementação, notamos rapidamente melhorias em algumas de nossas principais métricas. E não foi adicionando pessoas ou injetando dinheiro que conseguimos isso, mas melhorando o planejamento e colocando as pessoas certas nas funções certas.

Os números falam por si:

  • Aumento de 7x nos projetos, passando de 14 para 91 projetos por semestre
  • Aumento de 20% na velocidade sem adição de pessoal
  • 80% de pontualidade de entrega contra 15% no ano anterior
  • Redução de 91 para 14 dias para desenvolver um modelo de dados

Usando nossa abordagem, alcançamos a maturidade nos ciclos de vida dos produtos em relação à taxa de rotatividade (churn) e à satisfação (NPS) dos clientes.

Integrar a gestão de produtos no escritório de dados nos tornou mais confiáveis e intensificou nossa parceria com a empresa. Nosso objetivo é ficarmos ainda mais proativos, com o ouvido tão colado no negócio que sejamos capazes de começar os projetos antes mesmo que a empresa nos peça para fazê-lo.

 

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Data Modernization

Enfrentando a maior barreira à IA e ao machine learning — a modernização de dados

About the Authors

Juan Riojas

Chief Information Officer

Juan Riojas

As Chief Information Officer at Rackspace Technology, Juan Riojas is responsible for enterprise-wide data strategy, management, and analytics to meet the need of the business to answer critical questions through time to insight. He has more than 20 years of industry experience successfully migrating data ecosystem across all public clouds, leading to significant business transformation outcomes. Prior to Rackspace, Juan worked for Informatica building their inaugural Data Office and has held various executive leadership roles at Gogo, Dell, Accenture, and Expeditors. A native of Texas, Juan attended Texas A&M International University, where he studied business administration and holds a post graduate degree from Said Business School, Oxford University

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Lara Indrikovs Director of Product Management Rackspace

Director of Product Management

Lara Indrikovs

Lara Indrikovs serves as the director of product management for the Global Data organization at Rackspace. She is responsible for leading the development, management, prioritization and execution of the GDO product portfolio that encompasses end-to-end enterprise data initiatives. Lara is a certified SAFe leader and led the GDO’s agile transformation. Prior to her current role, Lara led the marketing intelligence and data science teams, which were dedicated to developing actionable reporting and insights for Rackspace’s marketing activities and creating predictive analytic tools to enable business transformation initiatives. In that role, she led the global migration and consolidation of web analytic platforms to Google Analytics 360, directed the Salesforce Cloud and Google Analytics 360 integration, and established the first Marketing datamart in GCP Big Query. Before Rackspace, Lara held various leadership positions at global advertising agencies, where she focused on multicultural media strategy and buying. She graduated from the University of Texas at Austin with a degree in Advertising and Media, later earning a Master of Science in Predictive Analytics from Northwestern University. Lara lives in Austin with her fiancé and 8-year-old Cocker Spaniel, Indiana Bones. In her free time, she likes to balance out her analytical left brain on a yoga mat, traveling, hosting dinner parties, dancing Rumba and other Afro-Latin dances and volunteering with local non-profits.

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