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Criando uma cultura data driven em times de engenharia

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Na era digital, os dados são considerados o novo petróleo. No entanto, como qualquer recurso, o valor não está na posse, mas na utilização eficaz. Para os times de engenharia, adotar uma cultura data driven pode ser a chave para a inovação contínua e a entrega eficiente de projetos. Mas, como evitar a armadilha de ser excessivamente focado em dados a ponto de sacrificar outros aspectos críticos da gestão de projetos? Este artigo explora como criar uma cultura data driven equilibrada em times de engenharia.

Desafios de medir times de engenharia

Medir a produtividade de times de engenharia é uma tarefa complexa e muitas vezes mal interpretada. A narrativa compartilhada por Kent Beck sobre sua experiência no Facebook ilustra como a tentativa de quantificar a produtividade pode desencadear uma série de reações não intencionais, levando a um ambiente menos colaborativo e mais competitivo.

A Complexidade da Medição

As tentativas de medir a produtividade dos desenvolvedores muitas vezes esbarram na complexidade inerente ao trabalho de engenharia. Ao contrário de áreas como vendas ou recrutamento, onde as metas são mais tangíveis e diretas, a engenharia lida com uma multiplicidade de tarefas e desafios que não se traduzem facilmente em métricas claras.

O Efeito Cascata de Métricas Simplificadas

Como visto no relato de Kent Beck, a implementação de pesquisas para rastrear o sentimento dos desenvolvedores levou, com o tempo, à simplificação excessiva e à obsessão com as pontuações. Essa tendência culminou em uma pressão desmedida por melhorias nas pontuações, promovendo uma cultura de negociação de avaliações em detrimento da avaliação honesta e construtiva.

A Armadilha da Gamificação

Quando as métricas começam a ser vinculadas a recompensas monetárias e status, surge uma inclinação para manipular ou “jogar” o sistema para melhorar as pontuações. Isso pode levar a uma deterioração da cultura de engenharia, à medida que os membros da equipe buscam maneiras criativas de melhorar suas métricas, muitas vezes à custa dos resultados que realmente importam.

Metodologias de Medição Externas

A frustração dos executivos com a falta de métricas claras pode levar à adoção de frameworks externos, como o proposto pela McKinsey. No entanto, essas abordagens muitas vezes ignoram a dinâmica dos times de engenharia de alto desempenho e podem causar mais danos do que benefícios, comprometendo a cultura de engenharia e levando anos para serem desfeitos.

A Necessidade de um Modelo Mental Adequado

É crucial desenvolver um modelo mental que compreenda o ciclo de engenharia de software – do esforço ao impacto, passando pela produção e resultado. Este modelo ajudará a contextualizar a necessidade de medir a produtividade, as trocas envolvidas na medição e como outras áreas, como vendas e recrutamento, abordam a medição de produtividade de maneira diferente.

Esses desafios ressaltam a necessidade de uma abordagem cuidadosa e bem informada para medir a produtividade dos times de engenharia. As métricas, quando mal aplicadas, podem criar um ambiente de trabalho hostil e competitivo, ao invés de promover a colaboração e a inovação.

A Armadilha da Cultura Data-Driven

Antes de mergulhar nos passos práticos, é vital entender as armadilhas comuns associadas a uma abordagem excessivamente data driven. A obsessão por métricas sem entender o ‘porquê’ por trás delas pode levar a uma cultura de performance tirânica. Além disso, o foco excessivo em estatísticas individuais em detrimento das realizações da equipe e a limitação a um ou dois métricas podem obscurecer a visão geral e promover comportamentos que prejudicam a qualidade.

A busca incessante por métricas perfeitas pode criar um ambiente onde os números se tornam mais importantes do que as pessoas. Isso pode levar a uma cultura de medo e desconfiança, onde os membros da equipe podem sentir que estão sendo constantemente avaliados e julgados com base em métricas que podem não refletir completamente seu desempenho ou contribuição. Além disso, pode haver uma tendência para perseguir métricas vistosas em detrimento de objetivos mais substantivos e impactantes.

Além disso, a sobrecarga de dados é uma armadilha real em um ambiente data driven. Com a facilidade de coleta de dados, há o perigo de ser inundado com uma enxurrada de métricas, o que pode levar à paralisia da análise. A chave é ser seletivo sobre as métricas que são realmente significativas e proporcionam insights valiosos, em vez de se perder em um mar de dados que podem não agregar valor real ao projeto ou à equipe.

Passos Para Criar uma Cultura Data Driven

Entenda o Seu Porquê

Cada métrica coletada e analisada deve servir a um propósito claro. Seja para melhorar a eficiência, inovar mais rapidamente ou aumentar a satisfação do cliente, é crucial que todos na equipe entendam o valor e o propósito das métricas utilizadas.

A definição clara dos objetivos por trás das métricas ajuda a garantir que todos na equipe estejam alinhados e compreendam o que se espera alcançar. Além disso, proporciona uma base sólida para a escolha das métricas corretas, que realmente reflitam os objetivos desejados e proporcionem insights valiosos para a tomada de decisões.

Além disso, entender o ‘porquê’ ajuda a manter o foco nas metas a longo prazo, evitando o risco de se perder em métricas de vaidade que podem não contribuir significativamente para o sucesso do projeto. Um entendimento claro do propósito por trás das métricas promove uma cultura de responsabilidade e direcionamento focado para resultados tangíveis.

Métricas de Equipe versus Métricas Individuais

Promova uma cultura de colaboração, enfatizando métricas de equipe em vez de desempenho individual. Isso encoraja a coesão da equipe e a colaboração, elementos cruciais para a inovação e o sucesso do projeto.

Métricas de equipe podem ajudar a criar um ambiente colaborativo, onde os membros estão motivados a trabalhar juntos para alcançar objetivos comuns. Ao contrário das métricas individuais, que podem promover uma atmosfera competitiva e desencorajar a colaboração.

Além disso, métricas de equipe refletem melhor a natureza interdependente do trabalho em engenharia. Cada membro da equipe contribui para o sucesso do projeto, e as métricas de equipe ajudam a reconhecer e celebrar essas contribuições coletivas, promovendo um sentimento de pertencimento e realização compartilhada.

Abordagem Equilibrada

Não se limite a um ou dois indicadores de desempenho. Uma abordagem equilibrada que considera várias métricas proporciona uma visão mais holística e permite uma avaliação mais precisa do desempenho da equipe e do progresso do projeto.

Diferentes métricas podem oferecer insights variados sobre o desempenho da equipe e do projeto. Por exemplo, enquanto algumas métricas podem focar na eficiência e na entrega, outras podem fornecer informações sobre a qualidade e a satisfação do cliente.

Além disso, uma abordagem equilibrada ajuda a evitar a dependência excessiva de uma única métrica, que pode não fornecer uma visão completa. Isso ajuda a equipe a ter uma compreensão mais abrangente e equilibrada do progresso, facilitando ajustes informados e melhorias contínuas.

Transparência e Compartilhamento de Dados

Crie um ambiente onde os dados são facilmente acessíveis e compartilhados entre os membros da equipe. A transparência promove a confiança e a colaboração, permitindo que todos contribuam para a melhoria contínua.

A transparência nas métricas e nos dados permite que todos na equipe tenham uma compreensão clara do desempenho e do progresso. Isso promove uma cultura de confiança e responsabilidade, onde os membros da equipe podem se sentir empoderados para tomar decisões informadas e contribuir para a melhoria contínua.

Além disso, o compartilhamento de dados promove a colaboração e a discussão aberta, permitindo que a equipe se beneficie de diferentes perspectivas e experiências. Isso pode levar a soluções mais inovadoras e a uma cultura de aprendizado contínuo.

Promova a Experimentação e Aprendizagem Contínua

Encoraje a equipe a experimentar novas ideias e aprender com os dados. A análise de dados deve servir como um trampolim para a inovação, não como um meio de controlar ou restringir a equipe.

A experimentação é a essência da inovação. Criar um ambiente onde a equipe se sinta confortável para testar novas ideias e aprender com os resultados pode levar a descobertas significativas e melhorias contínuas.

A aprendizagem contínua, por sua vez, ajuda a manter a equipe atualizada com as últimas tendências e melhores práticas, promovendo uma cultura de melhoria contínua. Além disso, aprender com os dados e ajustar as estratégias com base nos insights obtidos pode ajudar a equipe a se tornar mais eficaz e a entregar melhores resultados a longo prazo.

Métricas Essenciais para Considerar ao Implementar uma Cultura Data Driven

Na jornada para se tornar um time de engenharia com uma cultura data driven, é crucial selecionar as métricas certas que reflitam com precisão o desempenho e promovam a melhoria contínua. Aqui estão algumas métricas essenciais que podem ser consideradas:

Cycle Time (Tempo de Ciclo)

O Cycle Time mede o tempo necessário para mover um item de trabalho do início ao fim. Esta métrica pode ajudar a identificar gargalos no processo e buscar maneiras de otimizar a eficiência da equipe.

Lead Time (Tempo de Execução)

O Lead Time inclui o Cycle Time e o tempo que o item de trabalho passa em uma fila antes de ser iniciado. É uma métrica valiosa para entender a eficiência geral do processo de entrega.

Taxa de Erro

Acompanhar a taxa de erros ou defeitos em entregas de software pode ajudar a identificar áreas de melhoria na qualidade do código e na eficácia dos processos de revisão.

Throughput

Throughput refere-se ao número de itens de trabalho concluídos em um período de tempo específico. Esta métrica pode ajudar a avaliar a capacidade e a eficiência da equipe.

Work in Progress

Monitorar o número de tarefas em andamento pode ajudar a identificar sobrecarga de trabalho e alocar recursos de maneira mais eficaz.

Velocity (Velocidade)

A métrica de velocidade mostra o número de pontos de história completados em uma sprint, oferecendo uma visão do desempenho e da capacidade da equipe ao longo do tempo.

Nível de Engajamento da Equipe

Medir o engajamento da equipe pode fornecer insights sobre a moral e a satisfação no trabalho, fatores críticos para a retenção de talentos e a inovação contínua.

Essas métricas, quando analisadas em conjunto, podem fornecer uma visão abrangente do desempenho da equipe e do projeto, permitindo ajustes informados e melhorias contínuas. A chave é selecionar métricas que se alinhem aos objetivos do projeto e promovam uma cultura de aprendizado e melhoria contínua.

Conclusão

Criar uma cultura data driven em times de engenharia não é uma tarefa fácil, mas com a estratégia certa, é um objetivo alcançável. Ao equilibrar a análise de dados com um ambiente colaborativo e inovador, os times de engenharia podem utilizar o poder dos dados para impulsionar a inovação e melhorar a entrega de projetos.

 

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