Conheça a abordagem que está apoiando times profissionais ao redor do mundo
Por Luma Corrêa*
Desenvolver o produto certo é o que todas empresas desejam e, para isso, apostam milhões em implementações tecnológicas e contratações de profissionais altamente qualificadas e especialistas. Se os produtos forem iniciativas de dados, então, esses investimentos crescem exponencialmente, ao passo que algumas frustrações tendem a surgir do processo de definição e desenvolvimento dos produtos.
A complexidade na definição do escopo de um projeto de dados também cresce devido à quantidade de variáveis que podem impactar o resultado do produto final.
Diante disso, constatei uma ausência de referências que auxiliem pessoas POs (Product Owner), PMs (Product Manager) e BAs (Business Analyst) a realizarem a etapa de descoberta de produtos em desafios de dados. Consequentemente, há uma dificuldade em direcionar o delivery dos produtos de dados.
Fato que demanda um alto esforço dessas profissionais para criar as próprias ferramentas ou adaptá-las a esses contextos – o que na maioria das experiências vividas, comprovou-se ineficaz ou ineficiente – pois ao final do processo de descoberta de produto, não havia direcionamentos para um plano de delivery que fosse alinhado à estratégia de negócio. Ou seja, o time acabava ficando sem orientações consistentes sobre os trabalhos a serem feitos e sobre quais caminhos melhor executar as primeiras entregas.
A partir desse cenário, iniciei uma pesquisa que evidenciou essa ausência de referências sobre o tema de descoberta de produtos de dados (discovery) e nos apontou um enfoque muito técnico para o direcionamento desses tipos de produtos em iniciativas e desafios de dados.
Projetos de IA/ML (inteligência artificial / machine learning) ou Big Data, iniciativas de data visualization e analytics, entre outras de diferentes naturezas tendem a culminar em desenvolvimentos de produtos de dados (data products) com um resultado de baixa percepção de valor e de impacto para as usuárias e o negócio ou, até mesmo, desconectado do contexto e da estratégia do negócio.
Na minha trajetória, identifiquei algumas ferramentas, diversos “canvas” (painéis de atividades) foram encontrados e até constatamos alguns institutos e escolas de dados que propõem certas atividades para direcionar um desafio que envolve produtos de dados. Porém, todos com enfoque extremamente técnico, que pouco consideram contexto de estratégia, produto e impactos no negócio.
Data Product Thinking
Tendo em vista todas as análises feitas, criei um modelo de pensamento que denominei de “Data Product Thinking”. A proposta fundamenta-se na fusão dos pensamentos de produto e de dados e tem como objetivo preencher essa lacuna do mercado de tecnologia e ser uma referência enquanto uma abordagem eficaz e especialista em desafios de produtos de dados de diferentes naturezas.
*Data Product Thinking é uma abordagem criada desde 2021 e que está sendo amadurecida por Luma Corrêa, especialista em produtos de dados e negócios digitais.
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