Vivemos a era dos dados, da inteligência autônoma e da agilidade. Todas as discussões internas levam a esses conceitos, ou seja, é um caminho sem volta, pois essa tríade reforça dois pilares fundamentais no sucesso das corporações nesta nova era dos dados: a direção estratégica por dados e a melhor aderência dos clientes e usuários às soluções e produtos através da experiência do usuário (UX) e da experimentação personalizada.
A direção estratégica é cultural e precisa ser construída através do engajamento. Porém, essa maior aderência do consumidor é automaticamente convertida em mais receita, e, naturalmente, é mais facilmente incorporada ao mercado. As empresas precisam se adequar a transformação digital proposta pelos impulsionadores tecnológicos em voga.
Essa premissa fez com que as empresas experimentassem diversas formas de encarar a nova realidade de dados, seja por força do mercado, seja por regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Por isso, foram criadas áreas de dados, bureau de informações, Centro de Excelência de Inteligência Artificial, grupos de estudos, entre outras iniciativas. Desde então, iniciou-se uma corrida por talentos e especialistas contratados a peso de ouro. As lições aprendidas nesta jornada foram diversas para levar as empresas ao conceito DDA (Data Driven Analytics).
Muitos questionamentos foram colocados à mesa, tal como a discussão da dicotomia entre o custo e a cultura. Não existe uma única fórmula, pois cada empresa possue custos e culturas distintas, porém entendia-se que, com a discussão da velocidade de resposta na tomada de decisão que os dados proporcionariam, invariavelmente era necessário ter times ágeis. Essa agilidade proporcionada pelos squads seria muito bem vinda a este novo mundo!
O termo squad ganhou fama nos meios de TI e se transformou num fenômeno para estabelecermos uma cultura orientada a dados. Ele foi impulsionado pela reorganização que a Spotify realizou no seu modo de gestão e produção, que elevou seu patamar a ícone da cultura ágil contemporânea, pois mesmo nascendo assim, foi capaz de se reinventar além do scrum, quando o mesmo não mais os atendia com o crescimento dos seus times.
O centro desta reorganização envolveu unidades multidisciplinares e autogerenciáveis compostas por até oito pessoas suficientemente seniores para tomada decisão acurada em tempo de execução e, principalmente, com autonomia, que é essencial à agilidade, à fluidez dos processos e à autodeterminação, processos que resultam em confiança, motivação e eficiência operacional, além da flexibilidade de mudança de rumo em pleno voo.
Pensando nesta agilidade, autonomia e senioridade, alinhada a custos compartilhados intra e entre projetos, o squad de dados vem sendo uma solução viável às empresas que estão adentrando o universo ou, de alguma maneira, já consolidaram suas políticas de governança e execução de inteligência de dados em alto nível e precisam de um operacional no mesmo padrão.
A flexibilidade e a rotatividade de recursos de diversas áreas ao longo do projeto permitem ao squad atuar de forma consultiva e estratégica na criação das fundações necessárias à inteligência de dados e na execução de projetos de Inteligência Artificial, análise e governança de dados, segurança e privacidade da informação, com times de alto desempenho.
Contando com arquitetos de dados e de soluções, UXs/UIs, Engenheiros de dados, de Machine Learning e de software, cientistas e analistas de dados, além de especialistas em BI e visualização de dados, esses squads têm a capacidade de entregarem soluções de ponta a ponta com autonomia dentro do ambiente de trabalho e certamente com autoridade técnica para tal, agilizando a entrega e alinhando ainda mais o seu resultado às expectativas dos stakeholders em projetos de Big Data e Inteligência Artificial, não perdendo o time to market.
Esse é o resultado primevo. Porém, o compartilhamento de custos permite que o squad entregue diversos projetos em diversas áreas de maneira muito rápida. E o resultado colateral, ou prático, é que a cultura Data-driven vai sendo implantada demanda a demando, promovendo o olhar sobre o grande valor dos dados e suas responsabilidades, encorajando a diretorias e os C-levels a confiarem mais nos resultados produzidos por análise de dados e, realmente, a repensarem sobre a direção de suas estratégias. Aqui, cria-se luz onde se dirigia muitas vezes na escuridão.
Thiago Mascarenhas, head de Data e Arquitetura da Engineering.
