Como estruturar uma equipe de análise de dados em uma startup? — Parte 1

Entenda como criamos a área de Business Science & Analytics, que reúne os profissionais de análise de dados no Olist. Neste artigo discutiremos os prós e contras de uma estrutura integrada e de uma estrutura federada.

Quando ingressei no Olist, os profissionais de análise de dados trabalhavam em uma estrutura de especialistas. Tínhamos especialistas em vendas, em inteligência comercial, customer success e em operações. Eles eram responsáveis pelas análises de dados, criação de dashboards e automação de processos de suas respectivas áreas. Havia poucas oportunidades de colaboração e troca de conhecimento: cada especialista estava alocado em um setor diferente e possuía expertise e atribuições relacionados à unidade de negócios onde estavam inseridos.

Este é um tipo de estrutura integrada, muito utilizado em grandes empresas, onde as áreas de analytics surgem espontaneamente nas unidades de negócio, que sentem a necessidade da contratação de profissionais especializados em dados para resolver os seus problemas específicos. Neste modelo há pouca coordenação entre as equipes das diversas unidades de negócio, que muitas vezes acabam trabalhando simultaneamente no mesmo desafio sem colaborar uns com os outros. Veja mais neste relatório da Accenture.