O desenvolvimento de software, assim como todo projeto complexo, é sempre associado a atrasos, atualizações de cronograma e revisão de orçamentos. Mas pode se animar, porque o desafio de criar um plano viável, fazer uma boa gestão do trabalho e monitorar o andamento ganhou novos aliados com a evolução da tecnologia. Prepare-se para aumentar a previsibilidade dos projetos e a precisão dos movimentos da sua empresa. Isso porque a era da análise preditiva já começou.
Prazos e o choque entre o planejado e o realizado
Um estudo da McKinsey levantou que, entre mais de 1.800 softwares desenvolvidos, apenas 30% dos projetos foram entregues no prazo. Além disso, 5% só conseguiram seguir o cronograma porque tiraram do escopo do projeto algumas funcionalidades. E você sabe muito bem o que significa um atraso no projeto: mais custos de desenvolvimento e o aumento considerável de custos indiretos.
Ou pior ainda: a solução pode não ser lançada de acordo com o planejado. Com isso, o processo perde eficiência, o cliente perde vendas, concorrentes ganham mais uma chance de superar o seu trabalho e há um prejuízo institucional para a sua marca.
A primeira causa desse descompasso é subestimar a complexidade de um projeto. É preciso entender que, muitas vezes, os métodos convencionais de análise não são o suficiente. É só pensar em como é difícil prever quantas linhas de código serão necessárias, simplesmente seguindo a intuição e o histórico dos programadores. Então, como diversas equipes estão trabalhando no mesmo projeto, a estimativa vira um chute, uma meta sem embasamento. Isso porque não são levados em conta os estilos de programação de cada time ou os desafios que a equipe enfrentará pela primeira vez.
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Novos rumos no desenvolvimento de software
É nesse contexto que ganharam força, no mercado, ferramentas de análise preditiva. Com essa prática, as empresas já começam a colher os frutos de poder estimar o esforço e os recursos necessários para concluir um projeto com maior precisão. Isso é possível, porque, apesar de cada projeto ser único, os recursos que influenciam o andamento e compõem o trabalho de um desenvolvimento de software possuem similaridades. A análise preditiva, então, permite encontrar esses padrões e jogar luz ao trabalho de planejar com exatidão.
Segundo a mesma pesquisa da McKinsey, o planejamento com análise preditiva provoca ótimos resultados. A variação nas datas do cronograma chega a cair em 90% com a utilização do modelo. E o efeito não é só no prazo, mas na qualidade do desenvolvimento. Os defeitos por linha de código mostram uma redução de 30% a 40%.
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Mas como assim análise preditiva?
Para entender como a análise preditiva contribui para o desenvolvimento de software, é preciso pensar sobre como explorar ao máximo os dados. Neste artigo sobre data mining, mostramos os modelos utilizados com mais frequência na mineração de dados. Além dos benefícios desse método, que se apoia em machine learning para dar novos usos ao big data.
Um tipo de modelagem importante, nesse caso, é a descritiva. Nela, a ferramenta busca, em dados não parametrizados, possíveis padrões, formas de agrupá-los e de levantar hipóteses. A partir daí, surge a modelagem preditiva, que lança o olhar para o futuro. Com a aplicação dos padrões revelados pela mineração de dados, é possível indicar tendências e traçar projeções com precisão. Um exemplo prático é a criação de um aplicativo para gerenciar processos de TI. Já que se torna possível prever, no desenvolvimento, uma série de ocorrências para preparar a solução para elas.
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Demandas e insights
O surpreendente dessa nova vertente dos negócios guiados por dados, também conhecidos como data driven business, é a possibilidade de encontrarmos respostas para perguntas que nem sabíamos que eram relevantes. O machine learning voltado para a mineração de dados reconhece padrões diferentes do que estamos habituados a identificar.
A partir dessas análises que desenham o futuro, é possível alinhar o planejamento estratégico da empresa com as tendências levantadas. Agora, pense como essa análise pode fornecer insights valiosos em diversas camadas. Tanto no desenvolvimento de software, quanto no de produtos, serviços e projetos. Desde demandas ocultas, até detalhes de user experience (como por exemplo, o aperfeiçoamento de um e-commerce voltado para melhorar a experiência do usuário), e características que farão seu trabalho ser bem-sucedido.
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Análise preditiva na sua gestão de projetos
Além de insights para o desenvolvimento de software, você pode contar com a prática no trabalho de desenvolvimento em si. Isso inclui gestão de horas da equipe, coordenação dos talentos e controle de prioridade das tarefas que compõem o projeto.
E a ferramenta para coletar e analisar os dados do seu fluxo de trabalho já existe. Braço direito dos gestores, o Runrun.it é a solução para o seu negócio. Com algoritmos poderosos, a plataforma fornece estimativas reais das entregas dos projetos, prevê possíveis atrasos e se o orçamento tende a estourar. Com isso, você pode tomar medidas para evitar que o prazo estoure e os custos extrapolem o programado.
Além de contar com a análise preditiva para antever problemas, você também consegue planejar melhor os projetos. Isso porque o sistema organiza o fluxo de trabalho, ajuda a distribuir demandas e gerenciar a equipe. E, mais do que estar a par do monitoramento das tarefas, quem faz a gestão de um time sabe quando poderá alocar uma nova demanda de acordo com a agenda da pessoa.
E isso é possível com o cruzamento de dados imputados a todo instante na ferramenta. Inclusive, o Runrun.it conta com o sistema de time intelligence, que, a partir da mensuração das horas trabalhadas, reúne informações valiosas que os gestores nunca saberiam. Com esses dados em mãos, é possível tomar decisões mais assertivas para o seu negócio.
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