Organizações Exponenciais – Resumo do livro

Neste resumo do livro Organizações Exponenciais – autores Salim Ismail/Michael Shawn Malone/Yuri Van – compartilho alguns aspectos importantes do estudo e como a tecnologia acelerada está mudando as organizações.

“Uma Organização Exponencial (ExO) é aquela cujo impacto (ou resultado) é desproporcionalmente grande – pelo menos dez vezes maior – comparado aos seus pares, devido ao uso de novas técnicas organizacionais que alavancam as tecnologias aceleradas”

exemplos-exponenciais

A habilitação da empresa para informação, entrelaçado com o ritmo da inovação acelera ainda mais o crescimento, até que as mudanças passam a ser exponenciais. Este crescimento exponencial e a relação preço/desempenho dobra a cada um ou dois anos.

O caso do Instagram por exemplo, com a mudança para a fotografia digital e a redução do custo marginal em tirar uma foto, que com o desenvolvimento linear da tecnologia, não apenas diminuiu o custo, mas caiu para zero.

Características principais das Organizações Exponenciais

O Propósito Transformador Massivo (PTM) é composta de 10 atributos, sendo 5 de ordem interna (SCALE) e 5 externos (IDEAS). E citando empresas como TED, Google e X Prize Foundation, organizações exponenciais que, quase por definição pensam grande, pois o contrário certamente não fará a empresa alcançar um rápido crescimento, devido ao modelo de negócio ser rapidamente superado e a empresa ficaria sem rumo.

PTM-exponenciais

 Características Externas: SCALE

  • Staff on demand: equipe sob demanda é essencial para a velocidade, funcionalidade e flexibilidade.
  • Community & Crowd: comunidade e multidão que são entusiastas apaixonados e contribuem com tempo e experiência
  • Algorithms: algoritmos que impulsiona a marca ou a empresa na web
  • Leveraged assets: ativos alavancados, como no caso da Apple que alavanca as fábricas e linhas de montagem da Foxconn
  • Engagement: engajamento com prêmios de incentivos, oportunidades, feedbacks, jogos e sistemas digitais de reputação. A Gamificação para capacitar as pessoas.

Lida com criatividade, incerteza e crescimento: integrando pessoas, comunidades, desenvolvendo algoritmos, uso de ativos e engajamento de pessoas.


Características Internas: IDEAS

  • Interfaces: filtragens e comparações, realizadas por algoritmos, que roteiam o output SCALE para as pessoas certas no momento certo. Ex.: UBER com a seleção de motoristas
  • Dashboards: acompanhamento das métricas das organizações com KPIs, OKRs, etc.
  • Experimentação: como em Lean Startup, a constante validação para reduzir os riscos
  • Autonomia: equipes auto organizáveis e multidisciplinares
  • Sociais: criam iterações horizontais em empresas verticalmente organizadas. Ex.: Yammer. A tecnologia social vem para reduzir a distância entre a obtenção da informação e a tomada de decisões, além de alavancar a formação de ideias. E a equação para o negócio social (Theo Priestley): Conexão + Engajamento + Confiança + Transparência

Lida com ordem, controle e estabilidade: ferramentas chaves do negócio, dashboards, processos de experimentação e estrutura e tecnologias sociais.


Organização Linear x Exponenciais
linear-exponencial


Implicações das Organizações Exponenciais

  1. A informação acelera tudo
  2. A corrida para a desmonetização
  3. A disrupção é a nova arma
  4. Cuidado com o especialista
  5. Morte ao plano quinzenal
  6. O menor vence o maior
  7. Alugue, não possua
  8. A confiança vence o controle e o aberto vence o fechado
  9. Tudo é mensurável e qualquer coisa é reconhecível

 

Arquitetura de Microserviços (Microservices) e Monolítica

Contexto: apresentar a arquitetura de Microservices para discutir a aplicabilidade, recursos e benefícios de uso no desenvolvimento de aplicações.


Microserviço

O desenvolvimento de Microserviços (Microservice) é um padrão de design para construir um aplicativo único de pequenos serviços, com o propósito de realizar deploys independentes e facilitar a gestão de múltiplos serviços.

Desta forma, cada serviço pode executar o seu próprio processo, realizando comunicações leves, por exemplo API com recursos HTTP. A ideia é descentralizar o gerenciamento dos serviços, podendo utilizar diferentes linguagens e tecnologias.

Entre as principais características das arquiteturas de microserviços:

  • Podem ser escritos em várias linguagens e estruturas
  • Trabalha com deploys individuais e múltiplos serviços simultâneos
  • Possuem implementações independentes
  • Baixo ou nenhum acoplamento
  • São descentralizadas
  • URLs (nomes exclusivos) para determinar seus locais
  • Desenvolvidas e lançadas com processos automatizados

Quando há diversos serviços, é necessário gerenciar a dependência entre eles e das instâncias de aplicações. Também devemos ressaltar a estratégia de comunicação entre os serviços como REST ou serviços mensageiros (RabbitMQ e ActiveMQ).


Aplicações Monolíticas

Já as aplicações monolíticas, surgiram no contexto de executável lógico único -executadas em único processo, por exemplo as organizações que trabalham com três camadas – servidor UI | Aplicativo | Banco de dados, e centralizam as solicitações HTTP e lógica do domínio no Aplicativo do lado do servidor. Qualquer mudança neste caso envolve o deploy de uma nova versão do Aplicativo no servidor. A escala neste modelo é horizontal, executando instâncias atrás de um balanceador de carga.

Comparação Microserviço Aplicações Monolíticas

microservicesImagem: martinfowler.com/articles/microservices.html

  • O aplicativo monolítico possui funcionalidades específicas ao domínio; comumente trabalham no modelo de camadas e o dimensionamento é feito clonando em vários servidores/máquinas virtuais/contêineres.
  • O aplicativo de microserviço separa as features em serviços menores separados e independentes, criando instâncias desses serviços entre servidores/máquinas virtuais/contêineres.

O ponto a considerar em trabalhar com aplicativos monolíticos é na realização dos deploys na nuvem, onde uma pequena alteração requer forte modificação no monolito e que o deploy seja refeito. Em microserviços temos a suite de serviços com deploy independente e escaláveis.

Por fim, o gráfico abaixo (da Opus Software) demonstra que a adoção de microserviços impacta a produtividade dos times envolvidos:

  • Em projetos de baixa complexidade: a produtividade é impactada negativamente
  • Em projetos de alta complexidade: a produtividade tende a aumentar

microservicos-produtividade
Imagem: https://www.opus-software.com.br/microservicos-diferenca-arquietura-monoliticas/

 

 

 

 

Mindmap (Mapa Mental) DevOps – principais tecnologias

Olá!

Neste POST vamos apresentar o Mindmap DevOps com as três principais tecnologias ou conceitos de cada área de trabalho. O Mapa Mental auxilia a compreensão das frentes em que a organização precisa estruturar ou simplesmente adequar para adotar as práticas DevOps.

Para quem está iniciando a trajetória neste universo, sugiro uma leitura dos tópicos sobre ALM / DevOps e entender como tudo isso se encaixa.

Mindmap-devops

Medição do Valor Agregado – Gerenciamento de Projetos

O gerenciamento do valor agregado (Earned Value) consiste em medir o desempenho e o progresso do projeto, comparando os custos (planejado x real). No PMBOK é relacionada a medição também com às linhas de base do escopo, do cronograma e de custos.

Com o VA podemos monitorar se o projeto está adiantado ou atrasado, acima ou abaixo do orçamento, e o custo provável do projeto. Em geral, utiliza-se a “Curva S” para comparar graficamente o planejado com o realizado.


PV – Planned Value
O PV é o valor estimado do trabalho planejado a realizar até uma certa data. Por exemplo, um projeto com orçamento de R$ 200 mil e prazo de 12 meses, o PV no mês 6 será de R$ 100 mil, pois representará 50% do trabalho do projeto.

EV – Earned Value
O EV é o valor planejado do trabalho realmente completado até uma certa data. Por exemplo, um projeto com orçamento de R$ 200 mil e trabalho completado até uma certa data representa 30% do projeto, o EV será de R$ 60 mil.

AC- Actual Cost
O AC representa o custo real incorrido para o trabalho realmente completado. Por exemplo, um projeto com orçamento de R$ 200 mil e gasto real até uma certa data foi de R$ 50 mil, o AC do projeto é de R$ 50 mil.

BAC – Budget at Completion
Orçamento total do projeto.

valor-agregado

CV – Cost Variance
O CV é a variação do orçamento planejado, considerando a diferença entre o valor agregado (earned value) e o custo real (actual cost). O valor positivo indica um bom desempenho.

CV = EV – AC

Schedule Variance – SV
O SV é a variação do prazo planejado, considerando a diferença entre o valor agregado (earned value) e o valor planejado (planned value). O valor positivo indica que a entrega do valor é antecipado.

SV = EV – PV

CPI – Cost Performance Index
O CPI é o Índice de Desempenho de Custo e verifica se os recursos estão sendo usados com eficiência. Considera a razão entre o valor agregado (earned value) e o custo real (actual cost). O CPI maior ou igual a 1 indica bom desempenho.

CPI = EV / AC

SPI – Schedule Performance Index
O SPI é o Índice de Desempenho de Prazos e verifica se o avanço no cronograma está acontecendo com eficiência. Considera a razão entre o valor agregado (earned value) e o valor planejado (planned value). O SPI maior ou igual a 1 indica bom desempenho.

SPI = EV / PV

 

Índices de Desempenho

  • CPI < 1 ⇒ Projeto está com custo maior que o previsto no orçamento.
  • CPI > 1 ⇒ Projeto está com custo menor que o previsto no orçamento.
  • CPI = 1 ⇒ Projeto está com os custos iguais aos previstos no orçamento.
  • SPI < 1 ⇒ Projeto está com o cronograma atrasado em relação ao previsto.
  • SPI > 1 ⇒ Projeto está com o cronograma adiantado em relação ao previsto.
  • SPI = 1 ⇒ Projeto está com o cronograma em dia em relação ao previsto.

 

Exemplo
Em um projeto de construção civil, considerando que:

  • PV (Planned Value): R$ 25 mil
  • AC (Actual Cost): R$ 35 mil
  • EV (Earned Value): R$ 30 mil

CV = Cost Variance = EV – AC = 30.000,00 – 35.000,00 = – 5.000,00
SV = Schedule Variance = EV – PV = 30.000,00 – 25.000,00 = 5.000,00

CPI = Cost Performance Index = EV / AC = 30.000,00 / 35.000,00 = 0,857
SPI = Schedule performance Index = EV / PV = 30.000,00 / 25.000,00 = 1,20

Chegamos a conclusão de que o projeto gastou mais que o planejado, pois tem o CV negativo. Em relação ao cronograma, está adiantado, devido ao SV positivo. E então o desempenho de custos CPI está ruim (CPI < 1), porém o de cronograma SPI está bom (SPI > 1).

 

 

Gestão de projetos tradicional – estimativa de recursos e tempo das atividades

Propósito: apresentar conceitos e técnicas para estimar os recursos e a duração das atividades em gerenciamento de projetos tradicional

1. Projetos (aplicável em diversos contextos)

Quando trabalhamos com gestão de projetos nas empresas, estamos lidando com recursos finitos, ou seja, as restrições em projetos – tempo, custo, escopo, qualidade e recursos – permeiam durante todas as fases do projeto.
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Na fase inicial do projeto, as estimativas são indicadores decisivos de viabilidade do projeto. O Business Case apresenta uma visão de custo e prazo para execução do projeto, além do retorno econômico. Mesmo em fases posteriores de planejamento, execução, monitoramento e controle do projeto, as estimativas são revisadas o tempo todo para atualizar a visão do projeto e mitigação dos riscos.

As informações históricas são bem vindas para aprimorar as estimativas. Também é recomendável que a estimativa seja feita pela própria pessoa executora da tarefa para melhorar a exatidão. Em gestão tradicional de projetos, as estimativas podem se basear na EAP (Estrutura Analítica do Projeto) que possui a decomposição dos pacotes de trabalho.

Principais técnicas de estimativas

  • Estimativas análogas (top-down): utilizam informações históricas e de especialistas e históricas para estimar o projeto. Podem ser feitas para um projeto ou por atividade.
  • Estimativa única: baseia-se em uma única estimativa por atividade. A estimativa deve ser feita pelo executor, por um especialista ou informações históricas. Em equipes de baixa maturidade, o Gerente do Projeto tem a função de impedir aumentos arbitrários.
  • Estimativas paramétricas: calculam as projeções utilizando registros históricos (projetos anteriores) e outras informações, podendo ser por:
    • Análise de Regressão (diagrama de dispersão): rastreia duas variáveis e verifica se estão relacionadas, criando uma fórmula matemática para uso em estimativas paramétricas futuras.
      analise-regressao
    • Curva de Aprendizado: aumento da eficiência com o aprendizado.
  • Heurística: processo cognitivo não racional para facilitar a resolução de problemas, por exemplo, a regra da qualidade 80/20. Sugere que 80% dos problemas são provocados por 20% das possíveis causas de problemas.
  • Estimativa de três pontos (PERT): medir os desvios em relação ao plano para realinhar a execução do projeto ao plano. Indica o grau de incerteza da estimativa.

 

2. Projetos de TI (aplicável em estimativas de software)

No contexto de gestão tradicional de desenvolvimento de sistemas, podemos destacar algumas técnicas de estimativas:

  • APF (Análise de Pontos de Função): procura medir o que o software faz, e não como ele foi construído. Explicarei mais detalhes abaixo.
  • COCOMO (Constructive Cost Model): prevê o número de programadores/mês e o tempo de desenvolvimento, utilizando medidas de linhas de código ou Pontos de Função. Esta técnica supõe que não haverá alterações consideráveis nas especificações de requisitos do sistema.
  • Linhas de Código (LOC)
  • Métricas de Hasltead: quantifica os vocábulos e a extensão do algoritmo do estudo com análise e quantificação de operandos e operadores.
  • Puttnam’s Slim Model: relaciona nº de linhas de código ao tempo e esforço de desenvolvimento. A desvantagem é a sua vinculação à linguagem usada.
  • Delphi: consulta de especialistas de determinada área para fazer estimativas empíricas.
  • PSP (Personal Software Process): criada com a função de capacitar e otimizar o processo individual de trabalho.
  • PCU (Pontos por Caso de Uso): adaptação do PF para medir o tamanho de projetos de software orientados a objeto.

 

Análise de Pontos de Função – APF
A Análise de Pontos de Função (APF) permite criar métricas para medir o prazo, o esforço e o custo do desenvolvimento de um software. Para isso, envolve sete etapas:

  • Etapa 1 e 2: abordam os tipos de contagem e o escopo da aplicação.
  • Etapa 3 a 6: contagem de requisitos funcionais e não funcionais.
  • Etapa 7: cálculo final em Pontos de Função da aplicação.

APF

 

As classificações dos tipos de funções são funções de dado (ALI e AIE) e funções de transação (EE, SE e CE):

  • Arquivo Lógico Interno (ALI): grupo lógico de dados mantidos na fronteira da aplicação, por exemplo, os arquivos de configuração.
  • Arquivo de Interface Externa (AIE): grupo lógico de dados mantidos na fronteira de outra aplicação, referenciado pela aplicação que está sendo contada.
  • Entrada Externa (EE): processo elementar que processa os dados vindos de fora da fronteira da aplicação. Ex.: incluir, gravar, excluir, alterar, etc.
  • Consulta Externa (CE): processo elementar que envia dados para fora da fronteira da aplicação. Ex.: relatórios ou consultas que não contenham cálculos.
  • Saída Externa (SE): semelhante a CE, mas com algum cálculo adicional. Ex.: informações em formato gráfico e relatórios com totalização de valores.

APF

APF-detalhado

 

E na prática, a APF utiliza a tabela abaixo como fator de ajuste para realizar as estimativas.

contagem-APF

Exemplos
1)
Após a APF da aplicação, considerou-se que ela possui 3 ALI’s complexos, 3 AIE’s simples, 5 EE’s médias, 7 SE’s médias e 8 CE’s complexas. Ou seja:

ALI’s = 3×15 = 45
AIE’s = 3×5 = 15
EE’s = 5×4 = 20
SE’s = 7×5 = 35
CE’s = 8×6 = 48

Sendo assim, a soma de todos os valores representa o total de 163 pontos brutos.

 

2) Em um projeto de desenvolvimento de novas features de sistema baseada em PF, consideramos os seguintes dados:

  • Fator de ajuste da complexidade: 1,17
  • Total de pontos de função: 320
  • Produtividade organizacional média: 6,5 PF/pessoas mês
  • Valor bruto salarial: R$ 8.000,00 / mês

E então calculamos o custo por PF, aplicando uma simples regra de três:

6,5 PF – R$ 8.000
1 PF – x

x = R$ 1.230

Ou seja, o custo por PF é de R$ 1.230.

 

Referências

  • PMBOK 4ª, 5ª e 6ª edição

Data Mining (Mineração de dados) utilizando Weka

O Weka (Waikato Enviroment for Knowledge Analysis) é um software livre utilizado neste Post para aplicar técnicas de mineração de dados. A ferramenta Weka dispõe de algoritmos de Data Mining, tais como:

  • Classificação: Árvore de decisão, Naive Bayes, entre outras
  • Predição numérica: Regressão linear, perceptron multicamadas e outras
  • Agrupamento: SimpleKMeans, DBScan e outras
  • Associação: Apriori, FPGrowth e outras

O Data Mining está inserido no processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases), que segundo Fayyad et al. (1996), trata-se de um processo não trivial de identificação de padrões, que tem por objetivo a descoberta de conhecimento em banco de dados, a fim de extrair informações implícitas e potencialmente úteis.

Alguns conceitos como KDD e as tarefas da Mineração de Dados são imprescindíveis para a compreensão e aplicabilidade dos recursos em seu ambiente. Na minha Dissertação do Mestrado explico em detalhes o conteúdo teórico.

A opção Explorer (tela inicial do Weka) é a principal interface para Data Mining:

weka.png

O Weka utiliza o formato ARFF e marcações como @relation, @attribute (tipo e valores) e @data (instância dos dados). As guias PreprocessClassify, Cluster Associate serão utilizadas nos exemplos deste post.

weka-tela-inicial


Regressão Linear
“A Regressão Linear é uma equação para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x”. No primeiro exemplo, utilizamos a classe weka.classifiers.LinearRegression para descobrir o custo de indisponibilidade na empresa, ocasionadas por falhas em sistemas.

weka-linear-regression

Como a equação só trabalha com valores numéricos, alguns valores foram convertidos para utilização do algoritmo. O coeficiente indica os atributos com maior peso na equação.

Classificação
O algoritmo J48 trabalha com modelos de decisão em árvore, construídas de forma hierárquica, selecionando o atributo mais apropriado para cada situação. Neste exemplo, o algoritmo trabalhou com treinamento de 70% do conjunto e 30% para testes. No final é apresentada a classificação das instâncias, utilizando o índice kappa – medida de qualidade do modelo – e apresentou 0,834 de concordância, o que indica poucas amostras classificadas erroneamente.

weka-j48

Também pode ser utilizada a opção Visualize Tree para a representação da classificação em árvore de decisão.

 

Associação
Por fim, a regra de associação é um padrão da forma X → Y (X implica em Y), em que X e Y são conjuntos disjuntos de valores (X ∩ Y ≠ φ). A força da regra pode ser medida em (TAN et al., 2009):

  • Suporte: determina a frequência da aplicação de uma regra a um determinado conjunto de dados

weka-suporte

  • Confiança: determina a frequência que os itens Y aparecem nas transações que contenham X.

weka-confianca

algoritmo Apriori (de classificação) é utilizado para descobrir relacionamentos no conjunto de dados. É necessário configurar um suporte e confiança mínima nos parâmetros do Weka – parâmetros lowerBoundMinSupport (suporte mínimo) e minMetric (confiança mínima). O resultado será as regras de associação com maior confiança, como apontado no exemplo abaixo, baseado nos atributos configurados.

  Regra de associação Confiança
1 Tipo=0 Parada=0 3052 ==> Contorno=0 3017 conf:(0.99)
2 Tipo=1 Contorno=0 3165 ==> Parada=0 3103 conf:(0.98)
3 Reincidente=1 3907 ==> Parada=0 Contorno=0 3733 conf:(0.96)
4 Tipo=1 Parada=0 4324 ==> Duracao_menor_8h=1 3921 conf:(0.91)
5 Reincidente=0 3610 ==> Duracao_menor_8h=1 Parada=0 3016 conf:(0.84)
6 Duracao_menor_8h=1 Parada=0 4252 ==> Reincidente=0 3016 conf:(0.71)

 

BSC Balanced Scorecard na prática

O Balanced Scorecard (Painel de Desempenho Balanceado) é um modelo de gestão que auxilia as organizações a traduzir a estratégia em ações operacionais que direcionam o comportamento e o desempenho.

  • Traduz a visão e a estratégia da organização em um contexto abrangente de medidas de desempenho
  • Os indicadores financeiros se mostravam incapazes de refletir as atividades criadoras de valor relacionadas com os ativos intangíveis da organização
  • A estratégia deve balancear os objetivos financeiros, dos clientes, da sociedade, das áreas da empresa e dos colaboradores

 

Relação entre Gestão Estratégica e Balanced Scorecard

GExBSC


As 4 perspectivas do BSC

  • Financeiro: recursos financeiros para atender aos clientes e satisfazer os acionistas
  • Cliente: percepção de valor do cliente e a imagem que eles têm da empresa. Quais necessidades devemos atender
  • Processos internos: processos que devemos ter excelência para satisfazer os clientes
  • Aprendizado e crescimento: a organização deve aprender e inovar para atingir metas. Devemos capacitar os colaboradores ou contratar novos skills

 

Na prática…
E como aplicar o BSC na sua organização? Vou compartilhar um Case de uma Startup própria e como utilizamos o BSC como ferramenta de gestão para traduzir a visão e as estratégias da empresa num conjunto coerente de medidas de desempenho.

O Portal TodaBusca é uma plataforma de comparação de preços entre imóveis, carros, serviços, etc. com atuação na Baixada Santista. Será aplicado a metodologia do BSC para apoiar a definição de uma nova estratégia ao negócio

Visão: Ser reconhecida como empresa inovadora e o melhor portal de comparação de preços da Baixada Santista.

Missão: Oferecer uma boa experiência aos usuários, comparando anúncios com facilidade e assertividade

Em seguida criamos a Matriz SWOT para apoiar a elaboração do BSC, já que identificamos as forças/fraquezas/oportunidades/ameaças da empresa e assim direcionamos a estratégia com os principais indicadores.

matriz-swot

 

Balanced Scorecard
E a elaboração do BSC sob as quatro pespectivas (Financeira, Cliente, Processos Internos e Aprendizado) para atingir a visão da empresa.

É mandatório que a empresa já tenha definido a estratégia, que será desmembrada em objetivos. E cada objetivo é desmembrado em indicadores, que será transformado em metas. Para cada meta existe um plano de ação.

A recomendação de mercado é utilizar de 4 a 5 objetivos por perspectiva. E cada objetivo deve ter de 1 a 2 metas. Ou seja, no total deve trabalhar com 16 a 20 objetivos.

BSC – Objetivos Imapa-estrategico-I

BSC – Objetivos II
mapa-estrategico-II

BSC – Objetivos III
mapa-estrategico-III

BSC – Objetivos IV
mapa-estrategico-IV

 

Mapa Estratégico
Por fim, a construção do Mapa Estratégico para visualizar os diferentes itens do BSC da organização, conectando os resultados almejados com os respectivos impulsores

mapa-estrategico

 

É isso! A dica final é envolver as pessoas que conhecem do ambiente de negócio para gerarem inputs valiosos durante a elaboração do BSC e Mapa Estratégico. O PDCA pode apoiar o time no acompanhamento e planejamento das ações que devem ser realizadas para garantir o cumprimento da visão.

The Lean Startup – Book Summary

Lean Startup Method

  1. Entrepreneurs are everywhere: a human institution designed to create new products and services under conditions of extreme uncertainty
  2. Entrepreneurship is management: a startup is an institution, not just a product
  3. Validated learning: startups exist to learn how to build a sustainable business, running frequent experiments that allow entrepreneurs to test each element of their vision.
  4. Build-Measure-Learn: turn ideas into products, measure how customers respond, and then learn whether to pivot or persevere (feedback loop).
  5. Innovation accounting: focus on the boring stuff: how to measure progress, how to set up milestones, and how to prioritize work.

 

The book is divided in three parts:

  • Vision: how the startups are gauging the progress, and using that learning, with scientific experimentation, to build a sustainable business
  • Steer: understand the core Build-Measure-Learn feedback loop to build a MVP (minimum viable product) and validate your assumptions. If that are making progress or deciding to pivot the direction.
  • Accelerate: techniques that enable Lean Startups, lean manufacturing, organizational design and products growth

 

PART I – START

1. Start

Lean Startup adapts lean manufacturing revolution – developed at Toyota by Taiichi Ohno and Shigeo Shingo, based on shrinking of batch sizes and just-in-time production – to the context of entrepreneurship, using validated learning to track their progress.

“Startups often accidentally build something nobody wants, it doesn’t matter much if they do it on time and on budget. The goal of a startup is to figure out the right thing to build—the thing customers want and will pay for—as quickly as possible”.

Comparing with Ford’s thinking, Startups have a similar engine that is called engine of growth. Every new features, product is an attempt to improve this engine of growth. The Lean Startup method is designed to make constant adjustments with a steering wheel called the Build-Measure-Learn feedback loop.

The chart below shows that while Products change constantly the process of optimization, the Strategy less frequently may have to change (pivot). However, the overarching Vision rarely changes.


2. Define

The difference between “Intrapreneurs” – who operate inside an established organization within special circumstances attend building a startup within a larger company – and Entrepreneur – the whole startup ecosystem regardless of company size, sector, or stage of development.

Also the SnapTax amazing innovation story and the technology developed to compile and file most of the 1040 EZ tax return (taking a picture), instead of having consumers fill out a complex form. What allowed the SnapTax team to innovate was a process deliberately facilitated by Intuit’s senior management.

“Innovation is a bottoms-up, decentralized, and unpredictable thing, but that doesn’t mean it cannot be managed. It can, but to do so requires a new management discipline, one that needs to be mastered not just by practicing entrepreneurs seeking to build the next big thing but also by the people who support them, nurture them, and hold them accountable”.


3. Learn

Validated learning is the process of demonstrating empirically that a team has discovered valuable truths about a startup’s present and future business prospects. It is more concrete, more accurate, and faster than market forecasting or classical business planning. It is the principal antidote to the lethal problem of achieving failure: successfully executing a plan that leads nowhere”.

As example, the IM add-on product that spent too many hours including features and fixing bugs before launching, and that was not talking to customer. The result was a serious frustration: customers wouldn’t even have downloaded the product. And the following changes to validate the user experience.

Value Vs. Waste – “Lean thinking defines value as providing benefit to the customer; anything else is waste”. So, validated learning is backed up by empirical data collected from real customers, the essential unit of progress for startups.


4. Experiment

If you cannot fail, you cannot learn…

…experiment, identify the elements of the plan that are assumptions rather than facts, and figure out ways to test them.

This part of the book mentions the case of Zappos – world’s largest online shoe store and was acquired by Amazon in 2009 – and how the company interacted with customers and learned about their needs. The qualitative learning, applying quantitative testing, was necessary to experiment and provide a clear vision about the customer needs.

“The Lean Startup model offers a way to test these hypotheses rigorously, immediately, and thoroughly. Strategic planning takes months to complete; these experiments could begin immediately. By starting small, Caroline (HP – Hewlett-Packard director) could prevent a tremendous amount of waste down the road without compromising her overall vision”.

The recommendation here is to start breaking down the vision into component parts. Afterwards, the value hypothesis to verify whether a product or service really delivers value to customers. And the growth hypothesis to explore more details during the tests.

As example, the Kodak case and how they worked at early stage, allowing customers to use the prototype and helped the team to refute their hypotheses. The employees were used to being measured on their progress at completing tasks. As Cook says, “Success is not delivering a feature; success is learning how to solve the customer’s problem.”

 

PART II – STEER

In Part I we’ve learned: the products a startup builds are really experiments; the learning about how to build a sustainable business is the outcome of those experiments. For startups, that information is much more important than dollars, awards, or mentions in the press, because it can influence and reshape the next set of ideas.

The first step is to enter the Build phase as quickly as possible with a minimum viable product (MVP). The MVP is that version of the product that enables a full turn of the Build-Measure-Learn loop with a minimum amount of effort and the least amount of development time.

In the Measure phase, the biggest challenge will be determining whether the product development efforts are leading to real progress. Learning milestones are useful for entrepreneurs as a way of assessing their progress accurately and objectively.

Finally, and most important, there’s the pivot. Upon completing the Build-Measure-Learn loop, we confront the most difficult question any entrepreneur faces: whether to pivot the original strategy or persevere. If we’ve discovered that one of our hypotheses is false, it is time to make a major change to a new strategic hypothesis.


5. Leap

Strategy is based on assumptions? Every business plan begins with a set of assumptions and how to achieve the company’s vision. And the assumptions haven’t been proved to be true and in fact are often erroneous, the goal of a startup’s early efforts should be to test them as quickly as possible. Facebook’s early investors was criticized, claiming the social network had “no business model”, but nowadays lots of startups try to apply the lessons of Facebook and the role of strategy that is to help figure out the right question to ask.


6. Test

The Video produced by Dropbox, a simple three-minute demonstration of the technology synchronizing the files, drove hundreds of thousands of people to the website. The MVP validated Drew’s leap-of-faith assumption that customers wanted the product he was developing not because they said so in a focus group or because of a hopeful analogy to another business, but because they actually signed up. Today, Dropbox is one of Silicon Valley’s hottest companies, rumored to be worth more than $1 billion.

Often we are not sure who the customer is. Thus, for startups, consider the following quality principle: If we do not know who the customer is, we do not know what quality is. Even a “low-quality” MVP can act in service of building a great high-quality product. Yes, MVPs sometimes are perceived as low quality by customers. If so, we should use this as an opportunity to learn what attributes customers care about.

This is infinitely better than mere speculation or whiteboard strategizing, because it provides a solid empirical foundation on which to build future products. As you consider building your own minimum viable product, let this simple rule suffice: remove any feature, process, or effort that does not contribute directly to the learning you seek.


7. Measure

Three learning milestones in how innovation accounting works:

  • First, use a MVP to establish real data on where the company is right now. Without a clear-eyed picture of your current status, you cannot begin to track your progress.
  • Second, startups must attempt to tune the engine from the baseline toward the ideal.
  • Third, pivot or persevere.

Cohort analysis, one of the most important tool of startup analytics, looks at the performance of each group of customers that comes into contact with the product independently. Each group is called a cohort. Instead of looking at cumulative totals or gross numbers such as total revenue and total number of customers.

A split-test experiment is one in which different versions of product are offered to customers at the same time (this technique is sometimes called A/B). By observing the changes in behavior between the two groups, one can make inferences about the impact of the different variations.


8. Pivot

David Binetti, the CEO of Votizen, discovered in the first MVP (using cohorts) that 5 percent signed up for the service and 17 percent verified their registered voter status. The numbers were so low that there wasn’t enough data to tell what sort of engagement or referral would occur. It was time to start iterating.

David spent the next two months and another $5,000 split testing new product features, messaging, and improving the product’s design to make it easier to use. Those tests showed dramatic improvements, going from a 5 percent registration rate to 17 percent and from a 17 percent activation rate to over 90 percent. Such is the power of split testing. This optimization gave David a critical mass of customers with which to measure the next two leaps of faith. However, as shown in the chart below, those numbers proved to be even more discouraging: David achieved a referral rate of only 4 percent and a retention rate of 5 percent.

The true measure of runway is how many pivots a startup has left: the number of opportunities it has to make a fundamental change to its business strategy. In other words, the startup has to find ways to achieve the same amount of validated learning at lower cost or in a shorter time.

A pivot is a special kind of change designed to test a new fundamental hypothesis about the product, business model, and engine of growth. There are different types of pivots:

  • Zoom-in Pivot: what previously was considered a single feature in a product becomes the whole product
  • Zoom-out Pivot: what was considered the whole product becomes a single feature of a much larger product
  • Customer Segment Pivot: the product hypothesis is partially confirmed, solving the right problem, but for a different customer than originally anticipated
  • Customer Need Pivot: pivot the way into an entirely different line of business based on the customer intimacy
  • Platform Pivot: a change from an application to a platform or vice versa
  • Business Architecture Pivot: switches architectures, for example, some companies change from high margin, low volume by going mass market
  • Value Capture Pivot: methods like monetization or revenue models
  • Engine of Growth Pivot: change its growth strategy – the engine (the viral, sticky and paid growth)
  • Channel Pivot: is a recognition that the same basic solution could be delivered through a different channel with greater effectiveness
  • Technology Pivot: they are a sustaining innovation, an incremental improvement designed to appeal to and retain an existing customer base. The only question is whether the new technology can provide superior price and/or performance compared with the existing technology

 

Start Your Engines

The critical first question for any lean transformation is: which activities create value and which are a form of waste? Once you understand this distinction, you can begin using lean techniques to drive out waste and increase the efficiency of the value-creating activities.


9. Batch

Toyota discovered that small batches made their factories more efficient. In contrast, in the Lean Startup the goal is not to produce more stuff efficiently. It is to—as quickly as possible—learn how to build a sustainable business.

Working in small batches ensures that a startup can minimize the expenditure of time, money, and effort that ultimately turns out to have been wasted.


10. Grow

Sustainable growth is characterized by one simple rule: new customer come from the actions of past customers. There are four ways past customer’s drive:

  • Word of mouth – caused by satisfied customer’s enthusiasm for the product
  • As a side effect of product usage
  • Through funded advertising
  • Through repeat purchase or use

 

11. Adapt

Five Whys provides an opportunity to discover what that human problem might be. Repeating “why” five times, can help uncover the root problem and correct it. And the Five Whys approach acts as a natural speed regulator. The more problems you have, the more you invest in solutions to those problems.


12. Innovate

An Innovation Sandbox is to create a mechanism for empowering innovation teams out in the open and a sustainable culture of innovation over time. The suggested solution is to create a sandbox that contains the impact of the new innovation but not constrain the methods of the startup team:

  • Any team can create a true split-test experiment that affects
    only the sandboxed parts of the product or service. However:
  • One team must see the whole experiment through from end to
  • No experiment can run longer than a specified amount of time
  • No experiment can affect more than a specified number of customers
  • Every experiment has to be evaluated on the basis of a single standard report of five to ten (no more) actionable metrics.
  • Every team that works inside the sandbox and every product that is built must use the same metrics to evaluate success.
  • Any team that creates an experiment must monitor the metrics and customer reactions while the experiment is in progress and abort it if something catastrophic happens.

 

At the beginning, the sandbox has to be quite small. In the company above, the sandbox initially contained only the pricing page. Depending on the types of products the company makes, the size of the sandbox can be defined in different ways.

Companies trying to bring an entirely new product to market might build the restriction around customers in certain segments. Unlike in a concept test or market test, customers in the sandbox are considered real and the innovation team is allowed to attempt to establish a long-term relationship with them. After all, they may be experimenting with those early adopters for a long time before their learning milestones are accomplished.


13. Epilogue: Waste Not

As Deming taught, what matters is not setting quantitative goals but fixing the method by which those goals are attained. The Lean Startup movement stands for the principle that the scientific method can be brought to bear to answer the most pressing innovation question: How can we build a sustainable organization around a new set of products or services?


In Conclusion

For one thing, everyone would insist that assumptions be stated explicitly and tested rigorously not as a stalling tactic or a form of make-work but out of a genuine desire to discover the truth that underlies every project’s vision.

We would not waste time on endless arguments between the defenders of quality and the cowboys of reckless advance; instead, we would recognize that speed and quality are allies in the pursuit of the customer’s long-term benefit. We would race to test our vision but not to abandon it. We would look to eliminate waste not to build quality castles in the sky but in the service of agility and breakthrough business results.

We would respond to failures and setbacks with honesty and learning, not with recriminations and blame. More than that, we would shun the impulse to slow down, increase batch size, and indulge in the curse of prevention. Instead, we would achieve speed by bypassing the excess work that does not lead to learning. We would dedicate ourselves to the creation of new institutions with a long-term mission to build sustainable value and change the world for the better.

Most of all, we would stop wasting people’s time.

OKR (Objective and Key Results) – Google

A metodologia OKR (Objective and Key Results) iniciou na Intel, mas ficou conhecida a partir de 1999 quando utilizada pelo Google. Nesta época o Google tinha apenas 40 funcionários e o apoio foi fundamental para a expansão da empresa, que atualmente possui mais de 60 mil colaboradores. Por isso, o modelo é aplicado a pequenas e grandes empresas.

OKR é um sistema de definição de metas com objetivos claros, específicos e mensuráveis. A abordagem é simples e gera engajamento da equipe em torno das metas, pois o foco estará nas atividades e resultados que precisam ser alcançados.

E o que diferencia das avaliações tradicionais?

  • Comunicação ajustada – alinha as prioridades da empresa com todos os colaboradores
  • Indicadores – mensura o progresso de como estamos indo
  • Concentração de esforços em tarefas estratégicas


Entre as principais recomendações sobre OKRs:

  • Objetivos mensuráveis, ambiciosos e desafiador
  • Os resultados-chave (Key Results) devem direcionar o cumprimento dos objetivos
  • Avaliações quadrimestral e anualmente
  • Disponível para toda a organização
  • Definir nível pessoal, time e corporativo
    • Pessoal: no que a pessoa está trabalhando
    • Time: prioridades do time
    • Corporativo: o foco da organização como um todo


E como executar OKRs
:

  • Máximo de 5 objetivos com 4 key results 
  • 60% ou mais dos objetivos são bottom up (segundo John Doerr’s Deck se há muita imposição como desafio, não haverá inspiração suficiente para cumprimento, pois estarão trabalhando em atividades que foram delegadas; e não em atividades que entendem ser de melhor proveito de tempo e talento)
  • Todas metas devem ser mutualmente acordadas
  • 60 – 70% é uma boa avaliação; menor de 40% é ruim

Exemplo

Objective: Melhorar o processo de mudança na área de sistemas (TI)

  • Key Results:
  • Reduzir o lead time médio para 8 horas
  • Preenchimento automático de 80% dos campos da documentação da RDM
  • Deployment sem intervenção humana
  • Fluxo de aprovação (infra | dev | change) automática via ferramenta

Outros exemplos

OKR.png

https://rework.withgoogle.com/guides/set-goals-with-okrs/steps/watch-googles-OKR-presentation/