🌟 Introducción
¿Estás lidiando con proyectos e iniciativas de Data & Analytics que parecen nunca terminar o cuyos resultados no cumplen con las expectativas? Si tu respuesta es “sí”, entonces este artículo es para ti.
En un entorno VUCA (o más recientemente BANI) en el que vivimos inmersos y en el que todo sucede a una velocidad vertiginosa, la necesidad de obtener información valiosa y conocimiento profundo de los datos es más crítica que nunca.
Pero, ¿qué sucede cuando los métodos tradicionales de gestión de proyectos\productos nos fallan? Aquí es donde Agile entra en juego. 🚀 Combinar Agile con iniciativas de Data & Analytics puede parecer un desafío, pero es completamente factible y altamente beneficioso.
🤔 ¿Por qué Agile?
Agile nació como un framework de trabajo en la industria de desarrollo de software para dar respuesta al ritmo acelerado de innovación y cambios requeridos por los usuarios y por el mercado. Los principios Agile, como la entrega iterativa y la colaboración constante, son igualmente efectivos, o más incluso, en proyectos de Data & Analytics.
🌈 Ventajas de Agile en Data & Analytics
- 🔄 Iteración Rápida: Obtener retroalimentación inmediata de las partes interesadas y ajustar el enfoque en consecuencia.
- 🎨 Flexibilidad: Facilidad para adaptarse a cambios en las especificaciones o en el entorno de negocio.
- ⏳ Entrega Temprana: Focalización en la entrega de valor desde el inicio.
🛠️ Cómo implementar Agile en iniciativas de Data & Analytics
1️⃣ Definir los Objetivos y Métricas Claras
Es crucial establecer desde el principio qué se espera del proyecto, producto o iniciativa. Al contar con objetivos y métricas claras, podrás asegurarte de que todas las partes interesadas estén en sintonía. El Product\Project Canvas puede ser una herramienta sumamente valiosa en esta fase y lo analizaremos en un próximo artículo.
2️⃣ Formar Equipos Multidisciplinarios y con valores Agile
Esto va de personas. Tener un gran equipo, altamente comprometido y con valores agile es la base de todo.
Para tu equipo de desarrollo combina analistas de datos, ingenieros de datos, científicos de datos y otros miembros que puedan aportar una perspectiva completa del ciclo de vida de los datos. Es crucial no olvidarse de temas tan importantes como la arquitectura, robustez, escalabilidad, reutilización, flexibilidad, gobernanza y automatización, que deben estar inmersos e interiorizados desde una etapa inicial en el ADN del equipo.
Por otro lado, tus Product Owners y Scrum Masters serán también claves en el éxito (o fracaso) de la implantación de Agile en iniciativas y productos de Data & Analytics.
Rompe el proyecto en tareas más pequeñas y manejables, y asigna a cada una un sprint de corta duración (idealmente no mayor a dos o tres semanas).
Ser 100% transparentes en todo momento. Inspección y adaptación frecuente. Después de cada sprint, realiza una revisión para evaluar lo que funcionó y lo que no. Adapta tu enfoque en consecuencia.
4️⃣ Cambio organizacional
Es un error muy habitual que los equipos implementen Agile sin un claro respaldo de la dirección.
Institucionalizar el cambio, garantizando que las transformaciones han entrado en todos los aspectos y aristas de la cultura organizacional es un MUST.
5️⃣ Mindset
Por último y no menos importante, el éxito de las iniciativas Agile están intrínsicamente relacionadas con el Mindset. Es decir hay que “Ser Agile” en vez de “Hacer Agile”.
Desgraciadamente un porcentaje muy alto de organizaciones y equipos de hoy en día “hacen Agile”. Y eso es un grandísimo error!
Las claves del éxito están muchísimo más relacionados con la mentalidad\Mindset, valores y principios, que con las prácticas y herramientas.
🌠 Conclusiones
Incorporar Agile en tus proyectos de Data & Analytics no solo es posible sino que es altamente recomendable para cualquier organización que quiera sobrevivir en un mundo tan complejo, y además mantenerse ágil y competitiva a la vez que se genera valor constante para negocio.
Al adaptar “verdadero” Agile a tu entorno específico, estás en camino de entregar resultados excepcionales.
Agile bien implantado, a medio-largo plazo te llenará de satisfacciones en sentido de entregas frecuentes de alto valor para negocio.
El quid de la cuestión es que Agile es “fácil de entender pero difícil de dominar”. Y es justamente en la combinación del dominio, la experiencia y la práctica donde se verdaderamente se ve la magia.
Entraré en mucho más detalle sobre algunos temas concretos citados en este artículo en próximas publicaciones.
Si te ha gustado este artículo, Por favor, ¡compártelo! 🚀 La excelencia en Data & Analytics es un viaje, y es mejor cuando se realiza en buena compañía.
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