Lean Inception para Data Science

28 out 2018 | Lean Inception

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Facilitei uma Lean Inception para uma equipe de Data Science. Não era exatamente uma Lean Inception para elaborar um produto e alinhar o grupo de pessoas sobre MVP, com suas funcionalidades e hipóteses.

No contexto dessa Lean Inception precisávamos buscar o entendimento e o alinhamento sobre as atividades de data science e data engineering, e as validações das hipóteses (via MVPs).

Segue a foto da agenda burn-up dessa Lean Inception.

Note a ordem das atividades. Seguimos a agenda da Lean Inception, com um pequeno ajuste: brainstorming de hipóteses as invés de brainstorming de funcionalidades.

As atividades visão do produto e o ENFN—É-Não é-Faz-Não faz– ajudaram a equipe a compartilhar e alinhar sobre a visão do negócio.

As atividades sobre personas e jornadas ajudaram a equipe a compartilhar e alinhar sobre os usuários finais do produto (que geravam dados) e os clientes do nosso “produto”, que necessitam de mais assertividade. (“produto” está entre aspas pois tem pouca interface, mas muito algoritmo e manipulação de dados)

Brainstorming de hipóteses

Para Resolver… PROBLEMA
Acreditamos Que… <Ideias/Hipóteses/Atividades>
Sabemos Que Isso Funcionou Se… RESULTADO ESPERADO

A partir desse template, preenchemos a primeira e a última lacuna – PROBLEMA e RESULTADO ESPERADO. A primeira estava mais relacionada ao problema dos usuários e a última a necessidade do negócio. Em seguida eu perguntei: quais são todas as ideias/hipóteses/atividades que podemos sugerir para essa segunda lacuna.

Essa foi a atividade Brainstorming de Hipóteses. A equipe escreveu vária post-its. Alguns desses no estilo: “verificar que tal coisa resolve isso” outros no estilo: “fazer tal atividade”.

Depois disso, continuamos seguindo a sequência de atividades recomendadas para a Lean Inception: Revisão técnica, de negócio e de UX; seguido pelo Sequenciador e pelo Canvas MVP.

A receita da Lean Inception funcionou muito bem, mesmo com a característica e o contexto de data science e algoritmos.

Duas foram as variações que utilizei (e recomendo nesse contexto específico):

  1. Sobre a palavra funcionalidade. A palavra funcionalidade não encaixava tão bem nesse contexto. Mudei a palavra. Passei a chamar de hipóteses ou atividades… do MVP.
  2. Sobre as jornadas. Essas não foram tão úteis para entender o passo a passo do usuário e pensar onde podemos melhorar sua vida com uma funcionalidade do produto (a ser validado via o MVP). As jornadas foram úteis como um exercício de empatia, para conversamos sobre os usuários da nossa solução e os seus problemas atuais. As jornadas nos ajudaram a entender as dores e elaborar hipóteses e atividades (a serem validades via MVP).

 

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Paulo Caroli

Paulo Caroli é um apaixonado por inovação, empreendedorismo, produtos digitais, processo, pessoas e transformação. Como autor do best-seller “Lean Inception” e facilitador de workshops estratégicos, sua contribuição tem sido fundamental para o avanço de práticas ágeis em diversas organizações. Como autor, palestrante, consultor e facilitador, Caroli já ajudou muitas pessoas, times e organizações a desbloquear ideias e aprimorar a forma de trabalhar, inspirando muitos a buscar o sucesso em suas próprias trajetórias profissionais.
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