Desafios na gestão de produtos de dados

A união da gestão de produtos com os produtos de dados não é uma tarefa simples para Product Owners que se aventuram nessa missão. Quando lidamos com dados como base do produto, há uma grande sensibilidade no desenvolvimento do projeto.

É muito provável que POs enfrentem algumas dificuldades ao longo do processo de gestão. Por isso, neste artigo, elencamos 5 desafios na gestão de produtos de dados que, possivelmente, acontecerão com profissionais da área.

Definir o escopo

Como a área de dados envolve muitas variáveis, é comum a formulação de hipóteses que poderão ser respondidas a partir da transformação e análise dos dados disponíveis. Por isso, há uma dificuldade em saber até onde o produto ou projeto vai e quais os problemas a solução irá resolver. 

No desenvolvimento de softwares comuns é frequente a mudança de escopo ao longo do processo de Discovery. Porém, quando envolvemos dados, esse processo se torna ainda mais complexo e passível de mudanças, já que existem as possibilidades de não ser viável da forma que foi inicialmente imaginada, dos dados não estarem disponíveis, de ir contra alguma norma ou legislação, entre inúmeros outros desafios.

Quantidade e qualidade de dados

É comum ver nas redes sociais algumas piadas e memes relacionados à expectativa e realidade em relação ao trabalho envolvendo dados. Isso porque muitos cientistas, quando iniciam a carreira, acreditam que irão trabalhar com modelagem e estatística. Mas, apesar de existirem essas tarefas, grande parte do operacional está em transformar e limpar dados.

Não apenas isso, mas também a parte de desenhar uma estrutura e escolher as ferramentas necessárias é uma etapa de grande importância para uma boa gestão de um produto de dados. 

Isso significa que a complexidade de um produto de dados está diretamente relacionada à origem desses dados, quantos dados serão necessários para construir a solução e como esses dados estão organizados.

Time multidisciplinar

Além dos profissionais que estão envolvidos em um software comum, como: desenvolvedores backend e frontend, QAs, UX/UI Designers, um produto de dados abrange outros perfis. A estrutura pode variar de uma empresa para outra, mas no geral é comum encontrar analistas, engenheiros e cientistas de dados fazendo parte da equipe que irá construir o produto. 

Devido ao aumento dos stakeholders, a gestão do projeto se torna mais complexa e, portanto, precisa levar em consideração as necessidades e particularidades desses profissionais na hora de montar o backlog e criar o roadmap.

Comunicação com clientes e fornecedores

Devido a multidisciplinaridade que um produto de dados envolve, é comum que a comunicação sobre o produto para os clientes e fornecedores precise ser cheia de informações e, ao mesmo tempo, clara e objetiva. 

Nem todos os envolvidos conhecem as tecnicidades e nem precisam conhecer. Mas todos precisam estar alinhados para que o processo siga sem grandes obstáculos. A comunicação entre os stakeholders do produto é um processo contínuo e precisa ser constantemente revisado.

Agilidade

Há uma certa dificuldade no uso de metodologias ágeis na gestão de produtos de dadospor conta da complexidade dos processos e, em muitos casos, uma constante mudança no escopo do projeto.

As metodologias ágeis são ferramentas muito úteis para o processo de gestão. Entretanto, é necessário compreender a melhor forma de utilizá-las como suporte, não permitindo que o projeto seja prejudicado por conta das limitações de uma metodologia. 

Por isso, é muito comum que o desenvolvimento de um produto de dados utilize mais de uma metodologia ao longo do projeto, adaptando diferentes etapas e processos às diretrizes que mais se adequam às necessidades da equipe.

Conclusão – Desafios na gestão de produtos de dados

A gestão de produtos de dados, de uma forma geral, irá envolver processos complexos e desafios ao longo do desenvolvimento do projeto. O envolvimento de diferentes personagens ao longo do desenvolvimento, sejam eles parte da equipe interna, clientes ou fornecedores, irá demandar uma comunicação clara para todos os níveis de conhecimento dos envolvidos.

Além disso, é preciso ter grande atenção quanto à origem, volume, organização e qualidade dos dados para enxergar com clareza os problemas que o produto poderá solucionar ou, em alguns casos, os problemas que ele não poderá solucionar e qual o melhor caminho a seguir, mesmo frente à adversidades e empecilhos ao longo dos processos.

Autor