Ao contrário de uma abordagem tradicional baseada em projeto para o desenvolvimento de negócios ou TI, que é cada vez mais percebida como demorada e inflexível, uma abordagem de descoberta para a experimentação envolve a execução de vários projetos menores em uma base de teste e aprendizado. Desta forma, é possível basear-se nos resultados como parte de um processo rápido e altamente iterativo.

"Falha rápida" reconhece que a empresa precisa resolver problemas complexos e aborda isso de maneira exclusiva, visualizando os problemas em alto nível desde o início, identificando os benefícios incrementais para a obtenção de uma solução. Essa abordagem só é possível com os esforços colaborativos de uma gama de habilidades e pessoas em toda a empresa e porque os experimentos são facilitados em um ambiente que vai além da análise tradicional..

Valor em todos os lugares

Essa abordagem permite que as empresas experimentem várias opções e descartem rapidamente aquelas que não agregam valor, antes de seguir diretamente para alternativas que possam ser úteis. É raro que um projeto analítico baseado em descobertas se torne um desperdício de tempo, já que pepitas valiosas de inteligência quase certamente surgirão à medida que a equipe testa várias iterações e pode até mesmo resolver problemas não previstos no início..

Em vez de se concentrar em um único objetivo predefinido, essa abordagem para a descoberta - executar vários projetos menores e aproveitar os resultados - é mais produtiva na obtenção de valor comercial. O teste em pequena escala também permite que a organização verifique se as iniciativas entregam o valor comercial positivo antecipado e com impacto mínimo no restante do negócio..

Para muitas indústrias que se movem rapidamente, o potencial de se adaptar rapidamente a percepções de dados - em alguns casos, passar de basear estratégias em uma hipótese ponderada a evidência factual - pode reduzir drasticamente o tempo e o custo de testar ideias e teorias no campo. Muitas vezes, as melhorias incrementais levam as grandes organizações para além da melhoria evolucionária de produtos ou processos, para atingir seu objetivo de uma mudança transformadora ou disruptiva..

Uma das razões pelas quais organizações maiores podem falhar na área de experimentação de dados liderada por descobertas é que pode ser difícil provar o retorno do investimento dentro dos prazos normalmente definidos pela empresa. Por sua própria natureza, como a inovação envolve falhas ao longo do caminho, isso requer uma abordagem mais empreendedora e de 'pequena empresa'..

Uma questão de cultura

Tal como acontece com a maioria dos grandes projetos, o compromisso de nível sênior e a adesão serão necessários desde o início para garantir uma cultura apropriada de experimentação. Por exemplo, liberar a equipe do projeto de requisitos direcionados pelos objetivos do negócio convencional exigirá uma gestão forte para defender os benefícios potenciais dessa abordagem alternativa..

Também evitará que iniciativas não oficiais sejam tomadas no âmbito da empresa, o que pode minar a segurança dos dados e alienar outros funcionários. Em algumas organizações líderes, a força motriz por trás desse projeto será a gerência sênior, enquanto em outras, apenas uma ou duas partes interessadas podem ver o potencial do Big Data e estão preparadas para liderar mudanças inovadoras..

No momento em que se torna evidente que um projeto não está progredindo, é importante ter a liberdade de reconhecê-lo, abandoná-lo rapidamente e seguir em frente. Nem o negócio nem o pessoal individual deve ter medo do fracasso, mas deve abraçá-lo, pois há muito a ser aprendido em torno do que deu errado, que pode ser usado para uma melhor tentativa masculina da próxima vez. Também vale a pena considerar que é muito mais barato falhar rápido do que falhar lentamente.

Como tal, é essencial documentar cada etapa da iniciativa e projetar o projeto de forma que os resultados sejam mensuráveis. E se você não pode medir isso, você não deveria fazer isso. Aqui, estabelecer um benchmark inicial ajudará a garantir se as mudanças implementadas representam sucesso ou fracasso. Registrar o processo pode trazer valor, mesmo quando algo não foi bem-sucedido, pois ajudará os outros a evitar cometer os mesmos erros e permitir que eles aproveitem a análise existente..