Predição de riscos em projetos ágeis através da análise de dados: Um estudo de caso

Abstract

Riscos sempre estarão presentes nos projetos e negócios. Na impossibilidade de acabar com os riscos, gerenciá-los eficientemente pode potencializar as chances de sucesso. No desenvolvimento ágil de software, onde os projetos são altamente susceptíveis a mudanças, 39% dos entrevistados de uma pesquisa afirmaram que a mais importante razão para adoção do ágil foi a redução de riscos (DIGITAL.AI, 2021). Esse trabalho visa investigar como a análise de dados pode contribuir na efetividade da predição de risco no contexto do desenvolvimento ágil. Para isto, conduzimos um estudo de caso exploratório em cooperação com uma empresa de desenvolvimento, no contexto de um projeto ágil, que possui uma equipe distribuída de desenvolvimento e manutenção de um sistema WEB com milhões de usuários, utilizando o framework Scrum há 5 anos. Nós utilizamos uma ferramenta de Business Intelligence1 e reunimos as informações das ferramentas de gerenciamento do cliente e da equipe, que nos permitiram determinar os principais riscos elencados pela equipe do projeto durante a sprint. Para validar a análise e documentação dos riscos encontrados, usamos a observação dos participantes combinada com entrevistas semi-estruturadas e questionários de feedback. Os resultados mostraram uma cobertura de mais de 77% sobre os principais riscos definidos e uma boa aceitação da equipe ágil. Portanto, a utilização de técnicas de análise de dados aplicadas no contexto da predição de riscos demonstrou ser efetiva.