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Descubra a importância de criar boas hipóteses baseadas nos dados que a sua empresa já possui, além de validá-las antes de investir tempo e recursos.

Criamos o Agile Data Thinking – um framework data-driven, que combina metodologias ágeis e abordagens centradas em dados para resolver problemas complexos de negócios. Ele se baseia na interseção de três pilares:

1. Design Thinking: Proporciona uma visão centrada nas pessoas, permitindo a identificação de problemas e a geração de soluções criativas que atendem às necessidades reais dos usuários.
2. Lean Startup: Introduz ciclos rápidos de construção, medição e aprendizado para testar hipóteses de forma ágil, reduzindo riscos e desperdícios.
3. Ciência de Dados: Fornece técnicas avançadas de análise, modelagem e predição para criar soluções data-driven robustas e escaláveis.

Este framework compreende uma esteira onde dados participam do início ao fim, ou seja, não usamos dados somente como um processo de consulta para tomada de decisão, mas como elementos essenciais para criarmos desde o início a compreensão do problema, a formulação das perguntas e, ao final, criar hipóteses e validar essas hipóteses.

Como funciona o Framework?

O Agile Data Thinking está estruturado em algumas fases principais, que são seguidas iterativamente:

1. 1. Entendimento
      • Definimos o problema e os objetivos do projeto.
      • Kick-off – Data Analytics Canvas: ferramenta desenvolvida exclusivamente para este framework, que ajuda a mapear desafios, perguntas de negócios e consumidores de informações.
      • Entrevista com os dados: compreendemos as variáveis disponíveis que direcionam na definição do problema.
   2. Exploração
      • Realizamos pesquisa com usuários para entender suas necessidades e desafios.
      • Exploramos os dados disponíveis para identificar padrões, lacunas e oportunidades
      • Definimos as variáveis Target.
      • Reestruturamos o problema com base nos insights obtidos.
      • Estabelecemos uma proposta de valor clara, alinhando os objetivos técnicos e de negócios.
      • Definimos e priorizamos as hipóteses que geram maior valor para o negócio.
   3. Definição
      • Selecionamos as features mais relevantes para a modelagem.
      • Desenvolvemos e validamos modelos preditivos, utilizando suas métricas como referência.
      • Realizamos análises de risco e ajusta os modelos conforme necessário.
   4. Modelagem e Validação
      • Testamos e validamos as hipóteses, coletando métricas e avaliando os resultados.
      • Ajustamos as soluções para atender aos critérios de sucesso estabelecidos
      • Documentamos os aprendizados para orientar futuras implementações.

Como posso adotar o Agile Data Thinking em minha empresa?

O DBLAB tem uma equipe multidisciplinar de designers, product owners, cientistas e engenheiros de dados, disponível para ajudar sua empresa na adoção de metodologias centradas em dados. Esta equipe pode ser contratada de diferentes formas, como por exemplo:

Lab Agile Data Thinking: Criamos jornadas de aprendizagem customizadas para nossos clientes, com técnicas que aliam o estudo teórico com a experimentação, gerando conhecimento validado pela prática em atividades presenciais, remotas, híbridas e experiências imersivas.

Projetos Agile Data Thinking: criamos squads mistas, formadas por profissionais de sua empresa e profissionais da DB que juntos irão realizar um projeto de curta duração. Ao mesmo em que sua equipe é capacitada, também e realizada uma entrega de valor para o negócio.

Agile Data Thinking as a Service: nossos profissionais podem ser contratados sob demanda, para atuar em atividades de sua especialização em times de sua empresa.

Pilares do Agile Data Thinking

1. Centralidade no negócio e nas pessoas
2. Adaptabilidade
3. Colaboração Multidisciplinar
4. Construção de hipóteses a partir dos dados.

O Agile Data Thinking transforma desafios em oportunidades ao combinar design, agilidade e dados. Ele é especialmente eficaz na criação e validação de hipóteses, que serão impactantes para os negócios.