Um produto de dados é o resultado do desenvolvimento e implementação de uma solução ou serviço de dados, e tem como objetivo principal fornecer informações e insights acionáveis a partir da coleta, processamento, análise e interpretação de dados.
Os produtos de dados são desenvolvidos com o propósito de resolver problemas a partir de dados, proporcionando melhor informações para tomar decisões estratégicas, identificar oportunidades de negócio baseado em análises de mercado, melhorar a eficiência operacional com análises estatísticas ou oferecer uma experiência mais personalizada para os clientes com modelos de recomendação.
Alguns exemplos comuns de produtos de dados são:
Painéis de Visualização de Business Intelligence (BI): São soluções que apresentam dados e informações relevantes de forma visual e interativa. São relatórios e dashboards que permitem que os usuários monitorem e analisem o desempenho dos negócios por meio de gráficos, tabelas e métricas-chave. Eles são utilizados para acompanhar o progresso em relação a metas, identificar tendências, tomar decisões e comunicar insights importantes para as partes interessadas.
Modelos Preditivos: São soluções de dados que utilizam algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para fazer previsões sobre eventos futuros com base em dados históricos. Esses modelos podem ser aplicados em várias áreas, como previsão de demanda, previsão de vendas, detecção de fraudes, previsão de tendências de mercado, entre outros.
Modelos de Recomendação: São soluções de dados que sugerem itens ou conteúdos personalizados para os usuários com base em seus padrões de comportamento e preferências. Eles são amplamente utilizados em plataformas de e-commerce, streaming de vídeos, mídias sociais e sistemas de recomendação de conteúdo, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário e aumentar a taxa de engajamento.
Análise de Big Data: São soluções que lidam com o processamento e análise de grandes volumes de dados (big data) de diferentes fontes e formatos. Eles permitem identificar padrões, tendências e insights ocultos em dados volumosos e complexos, possibilitando que as empresas tomem decisões mais informadas e estratégicas sobre mercados, produtos, clientes e etc.
Chatbots Inteligentes: São soluções que utilizam processamento de linguagem natural e inteligência artificial para interagir com os usuários de forma natural, respondendo a perguntas, fornecendo suporte ao cliente e executando tarefas específicas com base em comandos ou solicitações.
Sistemas de Detecção de Anomalias: São soluções que utilizam técnicas de análise de dados para identificar padrões e comportamentos anormais em dados. Eles são úteis para detectar eventos incomuns ou comportamentos suspeitos em áreas como segurança cibernética, monitoramento de máquinas e detecção de fraudes.
Estratégia MVP
No ambiente de tecnologia e desenvolvimento de software é muito comum utilizarmos a estratégia do MVP – mínimo produto viável – para prototipar o produto e criar iterações com os clientes a fim de coletar feedbacks e acelerar a curva de aprendizado do projeto.
O termo de MVP tem origem no livro “A Startup Enxuta” (Lean Startup) de Eric Ries. O Lean Startup consiste em um processo de três etapas aplicado ao desenvolvimento de novos negócios e produtos inovadores. As etapas são:
1. Construir:
O primeiro passo é descobrir qual é o problema que precisa ser resolvido para que um produto minimamente viável (minimum viable product = MVP) seja criado e assim o processo de aprendizado ocorra da forma mais rápida possível. Trata-se da versão mínima viável do seu produto que lhe permite obter aprendizado para evoluir. O MVP deve ser validado junto aos clientes/usuários, através de testes.
2. Medir:
Em seguida, é preciso medir os dados coletados e transformá-los em insights. Neste passo é importante coletar todos os dados relevantes, principalmente com relação ao comportamento do cliente no seu produto.
3. Aprender:
O loop termina na etapa de aprendizado, ou seja, aprender sobre as necessidades dos clientes, prosseguir ou pivotar. Este processo não é trivial e requer muita análise e alguma estatística para apoiar. Esse ciclo se repete e certamente ajuda a economizar tempo e dinheiro.
MVP de produto de Dados:
Em um projeto de dados, o tempo e o aprendizado sobre o produto é um fator essencial e pode definir o sucesso ou insucesso da solução. Tanto o desenvolvimento de painéis e visualizações poderá sofrer mudanças após a entrega e feedbacks com clientes, assim como aguardar muito para colocar em operação um sistema de inteligência pode dar espaço para os concorrentes.
Uma estratégia que possibilite antecipar o contato com o mercado a fim de gerar clareza sobre as entregas e receber feedbacks minimiza riscos do projeto e aumenta a curva de valor do projeto. É por isso que os projetos de dados se encaixam bem na metodologia MVP. Se a melhor maneira de ver o desempenho de um painel de BI ou um modelo estatístico é na produção, isso significa que a chave para projetos de dados bem-sucedidos é colocar as entregas em produção antecipadamente, ajustar e enviar novas entregas ajustadas com frequência (redução do time to market).
Principais vantagens da estratégia de MVP
Reduzir o time to market
O “time to market” é uma peça-chave para o sucesso de qualquer projeto de tecnologia. Em um cenário cada vez mais dinâmico e competitivo, a rapidez com que as informações podem ser transformadas em insights valiosos é um diferencial crucial para as empresas. O MVP de produtos de Dados com um “time to market” ágil é a resposta para essa demanda crescente por resultados rápidos e eficientes.
Em projetos de dados a escolha das tecnologias é fundamental para acelerar o “time to market”. Utilizar ferramentas modernas de ETL, visualização e análise de dados pode agilizar a coleta, transformação e apresentação dos dados de forma mais eficiente e eficaz. A medida que o projeto for ganhando “maturidade” outras soluções “definitivas” podem ser incorporadas e aprimoradas.
Outro ponto importante é a definição de entregas incrementais, utilizando técnicas de priorização que permitam “fatiar” o produto em entregas menores, com uma estratégia de projeto que permita ciclos rápidos de desenvolvimento, validação e aprendizado.
Descobrir quais dados e funcionalidades são importantes
O MVP de dados é uma ferramenta valiosa para o processo de descoberta e validação dos dados mais importantes em um projeto de BI e analytics. O MVP ajuda a priorizar e identificar as necessidades mais importantes dos usuários e clientes. Com o feedback obtido, é possível entender quais funcionalidades são essenciais e quais podem ser menos relevantes.
O MVP direciona o foco para as funcionalidades mais importantes e as necessidades cruciais dos usuários. Essa abordagem ajuda a evitar o desenvolvimento de recursos desnecessários e garante que o produto atenda ao cerne das demandas do mercado.
Ele permite identificar quais análises e insights os usuários precisam com urgência e quais informações são cruciais para o sucesso do negócio. Ao construir o MVP, uma das abordagens mais eficazes é questionar os principais pontos problemáticos e oportunidades da empresa. Isso ajudará a direcionar o foco para as áreas mais críticas e garantir que o MVP entregue valor imediato.
Erros, lições aprendidas e adaptação
Identificar possíveis riscos e deficiências de proposta de valor e aplicações técnicas com antecedência fundamental no conceito de MVP. As causas básicas para um sistema de predição ou recomendação com baixo resultado, por exemplo, podem ser de diversas naturezas: escolhas da tecnologia, qualidade/quantidade dos dados, desempenho de modelo, integrações, entre outros. Para cada etapa é importante que a equipe avalie os riscos, documente os erros, e gere lições aprendidas.
Com esse aprendizado antecipado o MVP proporciona flexibilidade para se adaptar a mudanças de requisitos e necessidades à medida que o projeto evolui, sem a rigidez de soluções completamente desenvolvidas. Assim as lições aprendidas com o MVP servem como base para ajustar a rota para o desenvolvimento completo do produto, ajudando a equipe a tomar decisões mais embasadas e eficazes ao avançar com a solução final.
A mentalidade de MVP incentiva a experimentação e a inovação, permitindo que a equipe de dados teste soluções criativas e disruptivas antes de comprometer recursos significativos em um desenvolvimento completo. Isso é especialmente relevante em projetos de dados, em que os requisitos podem evoluir conforme novos insights são obtidos.
Passo a passo para um MVP de dados
Desenhar um MVP (Produto Mínimo Viável) de um produto de Dados envolve a identificação das funcionalidades essenciais para demonstrar o valor do projeto e atingir os objetivos iniciais. Vamos considerar um exemplo de MVP para um projeto de dados:
- Definição de Perguntas, Objetivos e Indicadores:
- Determinar as principais perguntas de negócio que o MVP deve responder. Exemplo: quais produtos têm maior demanda, quais canais de marketing são mais eficazes, quais clientes são os mais valiosos, etc. Aqui também é importante definir o usuário e cliente do produto, ou seja, quem está relacionado as perguntas de negócio.
- Identificar os principais objetivos do produto e indicadores (KPIs) que serão monitorados para validar o produto e resultado.
- Escopo do produto
- Baseado nas perguntas e objetivos podemos traçar uma visão de produto que permita materializar a solução da forma mais rápida e com maior valor possível. Aqui é fundamental definir uma estratégia de etapas ou fases incrementais que serão atendidas por entregas menores, auxiliando a diminuir o ciclo de entrega. É comum então definir diferentes “versões” até o produto chegar na maturidade.
- Também é importante definir quais são os requisitos do produtos
- Fontes de dados e ETL
- Para cada uma das entregas e etapas poderemos mapear as fontes de dados relevantes, reduzindo assim o volume que iremos trabalhar e incrementar a cada nova etapa
- Aqui deve-se buscar conciliar a velocidade com eficiência para poder chegar em uma curva de aprendizado ideal, por exemplo, pode-se usar SQL ou scripts de ETL mais simplificados com recortes das bases ao invés de construir pipelines complexos e soluções completadas. A medida que os dados forem validados a solução é migrada gradualmente para atender a requisitos de escalabilidade e eficiência
- Modelagem dos Dados Essenciais:
- Projetar um esquema de dados que suporte os KPIs e perguntas de negócio definidas anteriormente. Isso pode envolver a criação de tabelas de análise exploratória e relacionamentos para organizar os dados de forma adequada.
- Criação de Visualizações e Relatórios:
- Aqui pode optar por ferramentas de self-service BI para desenvolver visualizações e relatórios que demonstrem os KPIs e insights relevantes para a tomada de decisões do negócio.
- Validação com Stakeholders:
- Compartilhar o MVP com as partes interessadas e obter feedback valioso sobre a utilidade das análises e informações fornecidas pelo projeto. Isso ajudará a validar se o MVP está atendendo aos objetivos definidos.
Canvas MVP Produto de Dados
Desenvolvemos um quadro de modelagem visual para auxiliar na definição do planejamento do seu MVP para produtos de dados. Abaixo você pode baixar o modelo:
Conclusão
A adoção do MVP (Produto Mínimo Viável) é uma abordagem estratégica que promove a inovação, eficiência e alinhamento com as necessidades do mercado. Em projetos e produtos de dados desempenha um papel fundamental na garantia do sucesso, eficiência e relevância dessas iniciativas. Ao priorizar a entrega de uma versão simplificada e funcional, o MVP oferece uma série de benefícios que vão além de economia de tempo e recursos.
Ao valorizar a aprendizagem contínua, a validação de hipóteses e o foco nas necessidades dos usuários, o MVP permite que as equipes desenvolvam produtos de dados que entregam valor real, impulsionam a tomada de decisões informadas e se destacam em um ambiente competitivo. Além disso, o MVP cria uma base sólida para o aprimoramento contínuo do produto, garantindo que ele permaneça relevante e atenda às demandas em constante mudança do mundo dos dados.
