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Agile BI na Prática – Parte II

Fala galera! Estão todos bem? Espero que sim! Vamos aplicar o que aprendemos sobre Agile BI. Veremos de forma prática a aplicação de técnicas ágeis, para atingir o objetivo trazendo mais eficiência e eficácia, além de redução de custos e prazos dos nossos projetos de BI. Para evidenciar as qualidades do Agile BI vamos detalhar um modelo para ser aplicado na construção e gerenciamento do BI.

No artigo anterior (Compreendendo Agile BI – Parte I), entendemos o que é Agile BI e as principais metodologias ágeis. Agora vamos aplicar o conhecimento adquirido na construção de um processo de BI com base em metodologias ágeis.

Construção do Data Warehouse (DW)

A construção do DW baseado em frameworks com metodologias ágeis segue em evolução e mudanças, tanto sua modelagem quanto seu desenvolvimento. A modelagem do DW começa a partir do levantamento de requisitos do negócio que tem o objetivo de identificar os descritores e métricas do projeto de BI, consiste em extrair dos gestores toda a informações necessária para modelagem do DW, visando ao final do projeto conseguir responder através do levantamento e montagem do DW todas as perguntas dos gestores através da visualização dos dados.

Concentrar todas as informações da empresa em um único local e de uma forma estruturada não é uma tarefa simples, exige muito conhecimento técnico bem como conhecimento do negócio. A modelagem deve ser realizada de forma dinâmica, pois ela representa cerca de 80% do projeto de BI, então um DW bem modelado significa que o projeto tem grande probabilidade de ser efetivo. Ela está baseada em histórias contadas pelos gestores de acordo com os seus problemas, e a medida que essas histórias estão sendo montadas vai se modelando o DW de uma forma gradativa. Essas histórias são extraídas dos gestores de formas interativas e ilustrativas conforme modelo (HUGHES, 2012):

[…] Como {uma função de usuário particular na empresa} … Eu quero poder {executar esta função com a aplicação} … para que a organização se beneficie {de uma maneira específica}.

[…] Exemplo de história… “Como analista em finanças, eu quero decompor os números de receita mensais por cliente e produto para que eu possa identificar os principais fatores de nossas mudanças de receita.”

Desta forma a modelagem do DW se torna mais simples para o analista e mais clara para o gestor, tornando mais flexível a mudanças e evoluindo com o decorrer do projeto, a construção das histórias pode ser adaptada às necessidades da empresa ou projeto, o importante é ser modelada de forma evolutiva, segue abaixo na Figura 4 as interações da modelagem do DW:

Modelagem DW
Figura 4: Modelagem DW (Hughes, 2012)

A modelagem é iniciada pelo Product Owner junto com o Analista de BI criando as histórias do usuário, que são a referência para as histórias dos desenvolvedores, criadas com o analista de banco de dados junto com o analista de sistemas e repassadas para os desenvolvedores trabalhar interações de execução durante as Sprints.

Melhores práticas para modelagem do DW Ágil

Observando todos os conceitos de metodologias ágeis é possível perceber melhorias que podem ser aplicadas aos projetos de BI tradicionais. O desenvolvimento de um projeto de BI é complexo e consiste em várias etapas desde o levantamento de dados até a visualização dos mesmos de uma forma estruturada através de uma ferramenta OLAP (Online Analytical Processing) ou Data Discovery, que são ferramentas específicas para visualização de dados. Apresentados os através de dashboards, painéis de visualização, com as informações de relevância para os clientes, com gráficos e tabelas consolidadas para acompanhamento do negócio.

O cliente deve está está preparado para interagir e acompanhar o processo, junto com a equipe de desenvolvimento. Gerenciando cada etapa com o objetivo de garantir o cumprimento de prazos, orçamentos e outros pontos importantes. Para que a gestão desse tipo de projeto seja organizada e ágil, é possível estabelecer práticas das metodologias de gerenciamento de projetos com Scrum e Kanban, de forma a permitir um gerenciamento baseado em metodologias de processos ágeis que são costumeiramente utilizadas em desenvolvimento de software.

Para Hughes (2008) a melhoria dos processos de BI consiste em três grandes etapas: as melhores práticas de modelagem DW, as melhores práticas de ciclo de vida do DWI e outras boas ideias que podem auxiliar durante o processo. Para as melhores práticas de modelagem DW, o autor cita como pontos importantes. Ter uma visão inicial da arquitetura para que seja possível visualizar o fluxo de construção do projeto e provar que essa arquitetura funciona.  Modelar os detalhes ao longo do projeto, amadurecendo junto com o desenvolvimento ao invés de gastar muita energia em requisitos que podem sofrer mudanças. Concentrar no uso, para não perder tempo em construir o que não vai ser utilizado. Muito importante se organizar baseado nos requisitos e suas prioridades. Em todos os pontos citados terá participação ativa das partes interessadas. 

Pensando nas melhores práticas de ciclo de vida do DW, Hughes frisa, ter uma abordagem evolutiva do processo como um todo, ser aberto a mudanças ao longo do projeto, buscar entregar regularmente software funcional e sempre que possível construir funcionalidades completas levando valor para o cliente. Sempre se atentando para que as interações não sejam muito longas e realizando testes ao longo do ciclo de vida do projeto. Não esqueça de envolver todas as partes interessadas com antecedência, fazendo com que os processos estejam integrados. 

E como outras boas ideias, Hughes cita pontos que auxiliam no processo como um todo: ter padrões comuns de desenvolvimento para facilitar o entendimento de todos e posteriores manutenções, usar boas ferramentas, ter consciência dos desafios de dados legados, documentar somente o que for necessário e adotar uma abordagem básica para a governança de dados. Esses são os pontos relevantes citados pelo autor, como melhores práticas para modelagem do DW Ágil. 

O modelo Agile BI

O modelo Agile BI apresentado a seguir foi baseado nas metodologias de gestão ágil de projetos Scrum e Kanban, melhores práticas para modelagem do DW Ágil a fim de contribuir para a evolução de projetos de BI, levando em consideração todos os pontos do desenvolvimento tradicional.

A combinação dos frameworks citados, resultam numa série de vantagens para a gestão do projeto, melhorando a comunicação da equipe diminuindo os ruídos, agilizando prazos, em busca da melhoria contínua e dando mais fluidez no processo. Essa abordagem híbrida combinando mais de um framework tende a deixar o processo mais dinâmico, trabalhando sempre em busca da perfeição.

O modelo proposto se adequa tanto na gestão do projeto em si, bem como no desenvolvimento do mesmo, vale salientar que esse processo é alterável e evolutivo, pode ser adaptado de acordo com a realidade ou necessidade da empresa ou projeto, segue abaixo sugestão dos principais pontos para projetos de BI Ágil:

  • Priorizar Backlog: Definir pesos para as métricas e descritores por relevância o que seria responsabilidade do Product Owner para que o Time saiba o que executar com prioridades. É importante dar prioridade de acordo com a frequência que o problema ocorre e a dificuldade do mesmo, como mostra a Figura 5.
ThoughtWorks
Figura 5: Frequência x Dificuldade (ThoughtWorks)
  • Quadro Scrum + Kanban: Com a integração do quadro com as ferramentas Scrum e Kanban é possível melhorar a comunicação dos resultados do processo, gerenciando todo o fluxo das histórias, facilitando a identificação dos empecilhos do projeto. Abaixo representado da Figura 6 um exemplo:
Quadro Scrum + Kanban
Figura 6: Quadro Scrum + Kanban (Roadmunk)
  • Modelar os detalhes ao longo do projeto: Realizar uma modelagem evolutiva e incremental na medida em que o projeto desenvolver.
  • Concentre-se no uso: Focar efetivamente no que tem mais valor para o cliente, o que de fato vai ser utilizado.
  • Participação ativa das partes interessadas: Construção do projeto BI junto com o cliente entregando valor ao negócio, desenvolvendo de maneira flexível, se ajustando ao longo do processo para levar a melhor solução para o cliente, entregando o BI de maneira gradual para que o retorno do investimento não esteja tão distante e a cada nova Sprint entregando mais valor ao cliente.
  • Abrace as mudanças: Estar aberto a mudanças no decorrer do projeto é essencial para projetos ágeis, dar soluções eficientes e práticas para problemas ao longo do processo.
  • Entregar software funcional regularmente: Entregar pequenas partes do projeto, mas totalmente funcional e que agreguem valor ao negócio do cliente.
  • Testes ao longo do ciclo de vida: Testar sempre o que está sendo desenvolvido, cada parte e suas integrações a fim de minimizar o retrabalho.
  • Padrões comuns de desenvolvimento: Criar padrões para facilitar o entendimento dos envolvidos no desenvolvimento e facilitar futuras manutenções.
  • Use boas ferramentas: As escolhas das ferramentas são muito importantes, ferramentas boas agilizam o processo e facilitam o desenvolvimento do projeto.
  • Entrega do projeto: Entregar ao cliente todas as pequenas partes de cada Sprint que foi construído em conjunto, dentro da expectativa, de acordo com a necessidade, baixo custo de desenvolvimento, redução melhor aproveitamento do tempo do projeto.

Conclusões

Levando em consideração os aspectos analisados, as práticas ágeis têm uma contribuição importante para os projetos de BI, tanto no âmbito de gestão e desenvolvimento quanto para o cliente e o negócio. Cada ponto abordado mostra como é possível melhorar o processo tradicional, ganhando agilidade, tempo e diminuição dos custos, se aplicado de forma assertiva.

A grande dificuldade da implementação do modelo ágil é o fato do modelo tradicional está consolidado, e apesar de todos pontos passíveis de melhora com as técnicas ágeis, gera uma certa insegurança para implementação do Agile BI devido ser um modelo embrionário.

Para que ocorra a consolidação do Agile BI é preciso mudar aos poucos, aplicar as técnicas gradativamente, para que seja possível visualizar os aperfeiçoamentos obtidos com a aplicação das metodologias ágeis, evoluindo conforme as experiências de cada projeto.

O fato de ser um modelo evolutivo, incremental e aberto à mudança ao longo do processo, o torna flexível e interessante, porém o modelo Agile BI segue em evolução e não está consolidado como o modelo tradicional, com o passar do tempo, utilização e estudos, ainda podem ser agregados melhorias no Agile BI.

Referências

Conteúdos ao Cubo

Por fim, deixo algumas sugestões de conteúdos que você pode encontrar no Dados ao Cubo, sempre falando sobre o mundo dos dados.

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