Tomada de decisão baseada em dados

Você aprenderá o valor de coletar dados, como priorizar dados para satisfazer as necessidades do projeto e como usar dados para embasar a tomada de decisões. Você também aprenderá a explicar os dados do projeto às partes interessadas e aos membros da equipe usando eficazes técnicas visuais e de apresentação.

Dedicação ao estudo

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Objectivos

• Explicar o valor dos dados para um gerente de projeto e discutir os tipos comuns de dados do projeto.
• Explicar como identificar e priorizar os dados que um projeto requer para atender às necessidades de negócios.
• Demonstrar como analisar dados para informar a tomada de decisões do projeto.
• Contar a história informada por dados de um projeto para as partes interessadas e os integrantes da equipe do projeto.
• Descrever quais tipos de recursos visuais e técnicas de demonstração tornam uma apresentação eficaz e acessível.

Conteúdos

1. Como coletar dados para um projeto
2. Como priorizar e analisar dados
3. Como apresentar e visualizar dados
4. Revisão: Tomada de decisão baseada em dados

1. Como coletar dados para um projeto

Introdução: Tomada de decisão baseada em dados

Video. Duração: 2 min

Até agora, falamos sobre como acompanhar e medir o progresso do projeto. Também discutimos como gerenciar a qualidade por meio de diferentes técnicas e os benefícios da melhoria contínua. Agora vou contar tudo sobre dados e tomada de decisão informada por eles. Você aprenderá como os dados afetam as decisões, algumas das quais ocorrem durante uma jornada de projeto. Você terá respostas para perguntas como:

“Como uso os dados no meu projeto?”

,

“Que tipos de dados preciso pesquisar?”

e

“Como determino o que as partes interessadas precisam saber?”.

Agora, mais do que nunca, temos acesso a dados ao nosso alcance em nossos computadores, tablets e telefones. Usamos dados todos os dias para visualizar as estatísticas dos nossos atletas favoritos, examinar nosso tempo de tela nas mídias sociais e monitorar nossa saúde. Os dados fazem parte do nosso dia a dia. Veja, por exemplo, os sites de busca de emprego on-line. Essas empresas coletam dados básicos que você informa (como sua experiência anterior, localização, talvez formações ou certificados que você tenha) e usam essas informações para determinar correspondências de trabalho em potencial para você.

Trabalhos que não se enquadram nos critérios do que você informou provavelmente não aparecerão em suas sugestões. Esta é apenas uma maneira de usar dados para informar e influenciar nossas decisões. Neste módulo, discutiremos os dados do projeto e como eles informam a tomada de decisão e ajudam a prevenir problemas grandes e pequenos. Também discutiremos como dados relacionados a projetos podem ser usados para alcançar métricas de sucesso. Veremos dados comuns do projeto, como tarefas e questões, e discutiremos como a análise desses dados e de outras métricas afeta a produtividade e a qualidade do projeto.

Por fim, vamos demonstrar como dados não são apenas números. Também é possível contar uma história única usando o poder dos dados.

A narrativa oferece uma maneira memorável de comunicar aspectos importantes do seu projeto. Colocar narrativas lado a lado com dados pode convencer as partes interessadas de maneiras de resolver problemas e garantir resultados de sucesso. Portanto, os dados certamente têm benefícios.

Há muito o que aprender sobre dados, e apresentaremos algumas das noções básicas para que você possa enfrentar seus projetos com confiança.

O valor dos dados

Video. Duração: 3 min

Nesta lição, explicaremos o valor dos dados e como isso afeta seus projetos. Também abordaremos como você usará os dados para se comunicar com as partes interessadas.

Os dados são um grande negócio. Cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias. São muitos dados e muita informação.

Vamos começar falando sobre o que são dados.

Dados

Dados são uma coleção de fatos ou informações e, por meio da análise deles, você aprenderá como usá-los para tirar conclusões e fazer previsões e tomar decisões. Usamos dados diariamente para nos ajudar a tomar decisões e melhorar o desempenho.

Por exemplo, minha amiga é uma corredora que participa de corridas anuais de cinco e dez quilômetros. Quando ela está treinando para uma corrida, usa os dados do relógio GPS para medir o tempo e a distância dela. Ela pode até calcular o ritmo medindo os minutos por quilômetro. Ela usa os dados de minutos por quilômetro para acompanhar o desempenho ao longo do tempo para que possa se concentrar em melhorar no futuro.

Da mesma forma, as empresas usam dados e análise de dados para melhorar e agregar valor à organização delas de várias maneiras.

Por exemplo, as empresas conseguem dados sobre o comportamento e as demandas do cliente para fornecer serviços melhores e criar novos produtos.

A Netflix é um ótimo exemplo de empresa que usa inteligência de dados para prever o que os clientes querem. Observando os pontos de dados ao redor dos tipos de gêneros, classificações e número de visualizações repetidas, a Netflix recomenda programas de TV que acredita que os clientes podem gostar, melhorando assim a experiência de visualização do cliente.

Questão

Preencha o espaço em branco: _ é a coleta de dados para tirar conclusões e tomar decisões com base em dados.

• Previsão de dados
• Investigação de dados
• Apresentação de dados
• Análise de dados
  Correta - Só os dados não ajudam a tomar decisões com base em dados. Um gerente de projeto precisa analisar os dados para tirar conclusões e fazer previsões.

Da mesma forma, como gerente de projetos, você pode usar dados diariamente para tomar:

• decisões melhores,
• resolver problemas,
• entender o desempenho,
• melhorar os processos e
• entender seus usuários.

Vamos examinar como esses benefícios podem impactar um projeto. Vamos falar sobre como isso pode acontecer em nosso projeto Plant Pals na Office Green.

Se você tiver os dados sobre padrões de compra do cliente e identificar que seus produtos que mais vendem são plantas tropicais, poderá tomar decisões melhores ao fazer novos pedidos de plantas com seu fornecedor. Você também será capaz de entender melhor seus usuários e as preferências deles para melhorar suas ofertas e seu desempenho. Outro benefício diário dos dados em sua equipe de projeto é a oportunidade de melhorar processos.

Se você tiver os dados do seu acompanhador de projeto sobre o número de tarefas concluídas, o número de encaminhamentos ou o número de problemas que surgem em torno de um processo interno, será capaz de deduzir de onde a maioria dos problemas são decorrentes.

Esses dados ajudarão a informar sua decisão sobre onde concentrar sua atenção para melhorar o processo.

Esses são exemplos simples, mas, por meio de uma análise, aplicação e execução críticas, os dados se tornam uma ferramenta poderosa para guiar qualquer projeto na direção certa.

A seguir, vamos ver os tipos de dados do projeto que podem ser usados para fazer exatamente isso.

Questão

Quais são os benefícios de usar dados no gerenciamento de projetos? Selecione todas as opções válidas.

• Aumentar a coesão da equipe
• Melhorar os processos
  Correta - Um gerente de projeto pode usar dados para melhorar a velocidade ou a qualidade de um processo.
• Compreender o desempenho
  Correta - Um gerente de projeto pode usar dados para compreender melhor o desempenho de um produto ou serviço para os clientes.
• Tomar decisões melhores
  Correta - Seja criando um produto, seja executando um serviço, os dados podem ajudar um gerente de projeto a tomar decisões melhores.
• Resolver problemas
  Correta - Quando um gerente de projeto enfrenta um problema, ele pode confiar nos dados para tomar uma decisão informada.

Tipos comuns de dados de projeto

Video. Duração: 4 min

Na aula anterior, você aprendeu sobre o valor dos dados. Nesta aula, vamos falar sobre os tipos de dados comuns que os gerentes de projeto coletam e analisam regularmente.

Também discutiremos as ferramentas necessárias para organizar esses dados para seus projetos.

Como vimos anteriormente, dados são a coleção de fatos que podem ajudar a informar decisões. É possível começar a perceber como os dados do projeto impactam as atividades cotidianas da equipe e o progresso e sucesso gerais do projeto.

Isso é feito usando vários tipos de métricas. Uma métrica é uma medida quantificável que é usada para acompanhar e avaliar um objetivo de negócios.

As métricas são baseadas em metas selecionadas. Elas variam por projeto e servem como um tipo essencial de dados do projeto. Há muitos tipos de dados de projeto que podem ser usados para determinar o progresso e a eficiência. É possível agrupar as métricas do projeto em métricas de produtividade e de qualidade.

A produtividade normalmente mede progresso e produção ao longo do tempo.

As métricas de produtividade permitem que você acompanhe a eficácia e eficiência do seu projeto e incluem métricas:

• marcos,
• tarefas,
• projeções e
• duração.

Vamos detalhar cada métrica. Como você provavelmente se lembra de um curso anterior:

• um marco é um ponto importante dentro do cronograma do projeto que indica progresso e geralmente significa a conclusão de uma entrega ou fase do projeto.

• E uma tarefa de projeto é uma atividade que precisa ser realizada dentro de um determinado período.

• Uma projeção é como você prevê um resultado com base nas informações que tem agora. Por exemplo, é possível prever que, com os recursos que você tem no início do projeto, ele será concluído em seis meses.

• A duração é o tempo total necessário para concluir um projeto do início ao fim. A duração também pode ser usada para marcos e para determinar se você vai cumprir os prazos do projeto.

Esses dados são divididos em horas, dias, semanas, meses e, às vezes, anos. Então, para recapitular, métricas de produtividade incluem marcos, tarefas, projeções e duração.

Questão

Qual métrica de produtividade permite que um gerente de projeto preveja um resultado com base nas informações que ele tem agora?

• Duração
• Marco
• Tarefa do projeto
• Projeção
  Correta - As métricas de produtividade ajudam os gerentes de projeto a acompanhar a eficácia e a eficiência de um projeto. Uma métrica de projeção ajuda a prever um resultado com base nas informações que a equipe do projeto tem agora.

Agora vamos discutir as métricas de qualidade. As métricas de qualidade se referem a alcançar resultados aceitáveis e podem incluir métricas como número de alterações, questões e variação de custo, e todas afetam a qualidade.

Vamos discutir cada métrica. O número de mudanças durante o projeto ou escopo dele ajuda a monitorar os riscos. As alterações mostram as inconsistências dos requisitos iniciais do projeto.

Uma série de pequenas mudanças compostas pode indicar uma questão maior e fornecer sinais de aviso dessas questões previamente. Usar um registro de alterações para acompanhar essas mudanças é uma ferramenta útil para se comunicar com as partes interessadas sobre por que algo está demorando muito ou custando mais do que o esperado.

Um registro de alterações tem todas as mudanças notáveis em um projeto.

Uma questão é um problema conhecido e real que pode afetar a capacidade de concluir uma tarefa.

Por exemplo, uma questão pode ser o atraso na aprovação legal de um anúncio que você esperava lançar ou o número de lugares confirmados faltando para garantir um local para uma conferência de negócios.

Outra métrica de qualidade é a variação de custo. Ela ilustra a diferença entre o custo real e o custo orçamentário. De modo simples, a variação de custo compara o que você planeja gastar em relação ao que você realmente gastou.

Por exemplo. Se você fez um orçamento para hospedar só 250 participantes em uma conferência de negócios, mas 275 pessoas compareceram e o local cobra por esses convidados adicionais, os custos reais serão maiores do que seu orçamento ou sua estimativa inicial.

Recapitulando, as métricas de qualidade podem incluir itens como:

• Número de alterações,
• Problemas e
• Variação de custo.

Esses pontos de dados normalmente são monitorados por gerentes de projeto, mas há dezenas mais que podem ser utilizados para informar decisões em seu projeto. A boa notícia é que há muitos softwares e ferramentas sofisticados dedicados ao gerenciamento de projetos e à análise de dados, assim você terá ajuda para acompanhar todos esses diferentes tipos de dados em um lugar centralizado.

Ferramentas de gerenciamento de projetos como Workfront (opens in a new tab) e JIRA (opens in a new tab) acompanham a atividade e fornecem resultados legíveis para que você possa medir a integridade geral do seu projeto.

Ferramentas de análise de dados como o Tableau (opens in a new tab) são úteis para visualização de dados. Agora você sabe um pouco mais sobre como identificar tipos comuns de dados. Também é possível identificar softwares e ferramentas comuns de gerenciamento de projetos que podem ajudar você a gerenciar e analisar dados.

Na próxima aula, abordaremos como os dados ajudam você a tomar decisões informadas.

Revisão: Tipos comuns de dados

Plugin. Duração: 30 min

Verifique seus conhecimentos sobre o significado dos tipos comuns de dados

Tente definir o tipo de métrica que aparece no cartão de estudo fornecido.

Como você definiria e visualizaria a métrica?

Cada cartão de estudo mostrará uma métrica. Pense se a métrica avalia a produtividade ou a qualidade e como defini-la. Em seguida, selecione Virar para ver um exemplo e descobrir se você acertou. Examine os sete cartões.

1. Marco

Um marco é uma métrica de produtividade. Marcos são pontos importantes dentro do cronograma do projeto que indicam o progresso e geralmente representam o momento em que uma equipe conclui uma entrega ou uma fase do projeto.

Exemplo:

Um gerente de projeto pode usar uma ferramenta como o Smartsheet para visualizar onde os marcos se enquadram na linha de tempo de um projeto.

2. Tarefa

Uma tarefa é uma métrica de produtividade. Os gerentes de projeto atribuem tarefas aos membros da equipe do projeto para serem realizadas em um determinado período.

Exemplo:

Softwares de gerenciamento de trabalho como o Asana podem ajudar os gerentes de projeto a criar e atribuir tarefas. Eles também podem gerar relatórios para acompanhar a produtividade da equipe ao longo do tempo.

3. Projeção

Uma projeção é uma métrica de produtividade. Essa métrica ajuda a analisar as informações atuais para prever resultados futuros.

Exemplo:

Um gerente de projeto pode usar uma planilha e as ferramentas de gráficos integradas para analisar os dados atuais de produtividade e fazer projeções sobre tendências de produtividade futuras.

4. Duração

A duração é uma métrica de produtividade. A duração é o tempo total necessário para concluir um projeto do início ao fim. Ela também pode ser usada para tarefas.

Exemplo:

Um software de gerenciamento de projetos pode ajudar os gerentes a monitorar a duração de um projeto com determinados marcos.

5. Número de alterações

Número de alterações é uma métrica de qualidade. As alterações mostram as inconsistências dos requisitos iniciais do projeto.

Exemplo:

Um gerente de projeto pode usar uma ferramenta, como um registro de alterações ou uma planilha, para medir o número de alterações das partes interessadas e procurar áreas para melhorar a comunicação.

6. Problema

Um problema é uma métrica de qualidade, e é conhecido como um problema real que pode afetar a capacidade de concluir uma tarefa.

Exemplo:

Softwares de gerenciamento de projetos, como o Jira e o Workfront, podem gerar relatórios que ajudam os gerentes de projeto a acompanhar o número de problemas e a capacidade da equipe de resolvê-los rapidamente

7. Variação de custo

Variação de custo é uma métrica de qualidade e ilustra a diferença entre o custo real e o custo orçado.

Exemplo:

Uma planilha de orçamento pode ajudar um gerente de projeto a registrar os custos ao longo do tempo e compará-los com o orçamento real.

Métricas de dados comuns para gerenciamento de projetos

Leitura. Duração: 10 min

Há muitos tipos de dados de projeto que podem ser usados para determinar o progresso e a eficiência de sua equipe, avaliar o sucesso do seu projeto e informar as decisões do projeto. Você não precisa ser um especialista em dados, mas saber como medir, acompanhar e avaliar o tipo certo de dados ajudará você a fornecer o máximo de valor e impacto.

Neste texto, vamos recapitular alguns dos tipos comuns de dados do vídeo anterior e apresentar mais alguns pontos de dados importantes que podem ajudar você a gerenciar projetos e trabalhar com as partes interessadas. Também vamos apresentar algumas maneiras de interpretar os dados para que você possa reduzir os riscos e tomar as decisões corretas sobre suas equipes e seus projetos.

Os benefícios da análise de dados no gerenciamento de projetos

Como gerente de projeto, é possível usar os dados diariamente para tomar melhores decisões, resolver problemas, melhorar o desempenho e os processos e entender seus usuários.

Por exemplo, se você tiver dados sobre os padrões de compra dos clientes, poderá identificar seus produtos mais vendidos e tomar decisões mais inteligentes ao fazer pedidos de novos produtos a seus fornecedores. Com esses dados você também entende melhor seus usuários e as preferências deles para que possa melhorar as ofertas de produtos e o desempenho.

Também é possível usar os dados da equipe do projeto para ajudar você a refinar seus processos. Por exemplo, se a sua equipe estiver enfrentando um problema, a análise de dados do rastreador de projeto sobre o número de tarefas concluídas, encaminhamentos ou problemas de processos internos pode ajudar você a encontrar a fonte. Isso permitirá que você tome uma decisão informada sobre onde concentrar seus esforços para melhorar os processos.

Por meio de análise crítica, aplicação e execução, os dados se tornam uma ferramenta poderosa para orientar qualquer projeto na direção certa.

Dados, métricas e análises

Três imagens: Números agrupados em círculo para representar dados, um gráfico com réguas que alinham os eixos x e y para representar as métricas, duas pessoas trabalhando em um quebra-cabeça para representar análises.

Dados são informações. São os números e o feedback disponíveis para você sobre diferentes aspectos do seu projeto. Métricas são como você mede seus dados. Elas definem as informações importantes ou específicas (dados) que você precisa saber sobre seu projeto, como produtividade, qualidade ou engajamento. Depois de determinar as métricas do seu projeto, você analisa os dados de acordo com elas para encontrar padrões e responder a perguntas sobre seu projeto. Esse processo é chamado de análise: usar dados para responder a perguntas, descobrir relacionamentos e prever resultados desconhecidos.

Ao analisar os dados, pergunte: O que as métricas significam para você? Como você quer usar as métricas que escolheu? Você consegue encontrar padrões para fazer previsões sobre seu projeto? É possível encontrar maneiras de melhorar (ou otimizar) certos aspectos do seu projeto? Que lições você pode tirar dos dados do seu projeto?

Veja a seguir algumas categorias comuns de métricas usadas no gerenciamento de projetos e uma breve explicação sobre o que são e como são úteis para um projeto. Lembre-se de que o uso de métricas diferentes não se limita a essas categorias. Todos os dados do seu projeto estão inter-relacionados. A mesma métrica também pode fornecer informações diferentes quando aplicada a diferentes aspectos do seu projeto.

Métricas de produtividade

As métricas de produtividade normalmente medem o progresso e o resultado ao longo do tempo. Elas permitem que você acompanhe (ou preveja) a eficácia e eficiência de sua equipe de projeto.

Para acompanhar a produtividade da sua equipe ao longo do tempo, analise o número de tarefas ou marcos concluídos em um determinado período. Faça perguntas como: "Que porcentagem de tarefas são concluídas no prazo?", "Quanto tempo elas geralmente levam?" ou "se as tarefas não foram concluídas no prazo, quanto tempo além do que o previsto levou para concluir todas as tarefas?".

As taxas de conclusão no prazo podem ajudar a ilustrar aos clientes e às partes interessadas como o projeto está progredindo e quando eles podem esperar que certas entregas estejam prontas. Se as taxas de conclusão do seu projeto forem altas, isso significa que você está cumprindo bem suas metas de conclusão. Se as taxas forem baixas, significa que você está perdendo prazos. A análise de dados pode ajudar você a tomar decisões sobre itens como melhorar ou implementar novos processos ou reavaliar como você estima o escopo, a complexidade e o cronograma do projeto.

Calcular a duração (quanto tempo algo leva) pode ser útil para definir e avaliar tarefas e marcos e determinar se você cumprirá os prazos do projeto. O rastreamento da duração da tarefa pode melhorar a precisão da estimativa do cronograma de um projeto. Esses dados são divididos em horas, dias, semanas, meses e, às vezes, anos.

Também é possível analisar informações atuais para prever resultados futuros e fazer projeções (ou previsões) sobre tendências de produtividade, durações de projetos, custos, desempenho ou qualidade. Esse tipo de dados permite que você gerencie proativamente seu projeto e seus recursos e meça a precisão de suas projeções ao longo do tempo. Por exemplo, analisar o desempenho geral ou a velocidade de sua equipe pode responder a perguntas como: a equipe está concluindo as tarefas e os marcos dela? Que porcentagem de tarefas a equipe está terminando no prazo?

Prever o futuro pode ser impossível, mas construir uma melhor compreensão dele e refinar seu método para fazer projeções é algo viável e valioso.

Métricas de qualidade

As métricas de qualidade estão relacionadas a alcançar resultados aceitáveis e podem incluir métricas que afetam a qualidade, como número de mudanças, questões e variação de custo.

As mudanças se referem a diferenças em qualquer aspecto do projeto em relação ao que foi originalmente planejado ou exigido. As questões são problemas que podem afetar a conclusão da tarefa e geralmente resultam em uma mudança. Acompanhe o número de mudanças e questões para identificar padrões, refinar processos e compartilhar informações sobre o projeto com as partes interessadas.

A variação de custo ou orçamento é a diferença entre o valor real gasto em um projeto e o valor orçado para ele. Com o tempo, esses dados podem ajudar você a entender se você está estimando bem os orçamentos para seus projetos. Uma variação baixa significa que você estima o orçamento do projeto com precisão. Uma alta variação significa que você precisa reavaliar seu processo de estimativa. É possível que você esteja subestimando ou superestimando os custos do seu orçamento ou pode não estar controlando as despesas de modo eficaz.

Felicidade e satisfação

Os gerentes de projeto do Google usam um subconjunto de métricas chamado métricas de felicidade que também se relacionam à qualidade.São métricas relacionadas a diferentes aspectos da satisfação geral do usuário com um produto ou serviço, como apelo visual, probabilidade de recomendação e facilidade de uso. As métricas de felicidade geralmente podem ser capturadas com uma pesquisa bem projetada ou acompanhando a receita gerada, a retenção de clientes ou as devoluções de produtos.

As pontuações de satisfação do cliente refletem as atitudes, a satisfação ou a facilidade de uso percebida do usuário.Essas pontuações medem a qualidade da entrega do projeto e a satisfação das necessidades dos clientes e das partes interessadas. As pontuações de satisfação do cliente geralmente representam uma métrica combinada (a soma de várias métricas de felicidade diferentes). Por exemplo, em uma pesquisa de satisfação, um cliente pode classificar separadamente a aparência de um produto como 6/10, a facilidade de uso como 7/10 e a probabilidade de recomendar ou usar novamente como 8/10. A pontuação geral de satisfação do cliente seria então 7/10.

Você precisará determinar quais pontuações são aceitáveis para seu projeto, discutindo com as partes interessadas quais são os aspectos mais importantes dele.

Adoção e engajamento

Outro conjunto de métricas relacionadas à qualidade são a adoção e o engajamento. A adoção se refere à aceitação e utilização de um produto, serviço ou processo. O engajamento se refere ao grau em que é usado (a frequência de uso, a quantidade de tempo gasto usando e o intervalo do uso). Pode ajudar pensar nisso em termos de dar uma festa: suas métricas de adoção revelariam se as pessoas aceitaram ou não o convite. As métricas de engajamento informariam o nível de atividade deles na festa (se participaram de atividades ou interagiram com outros participantes, se convidaram os amigos deles para acompanhá-los e quanto tempo ficaram).

As métricas de adoção de um lançamento de produto ou serviço, como um aplicativo, programa de software, serviço de entrega ou associação a uma academia, seriam semelhantes ao exemplo da festa. No entanto, elas podem ser um pouco mais complexas se você precisar rastrear métricas para mais de um item, como se os usuários fazem outras compras ou se assinam recursos premium.

Em cada projeto será necessário definir o próprio conjunto de métricas de adoção bem-sucedidas, como:

• Taxas de conversão

• Tempo de avaliação (TDA)

• Taxas de conclusão de integração

• Frequência de compras

• Feedbacks (classificação do produto ou serviço)

• Conclusão de um perfil

As métricas de engajamento informam até que ponto um produto, serviço ou processo está sendo usado. Elas revelam a frequência e o tipo de interação e participação do cliente ao longo do tempo. As métricas de engajamento podem incluir a taxa de uso diário de um recurso de design ou o rastreamento de pedidos e as interações com o cliente.

Como gerente de projeto, você não está preocupado apenas com o nível de envolvimento do usuário final. Também é importante monitorar o envolvimento das partes interessadas e dos integrantes da equipe. Medir a participação das partes interessadas acompanhando a frequência de comunicação, respostas a e-mails ou atualizações, participação em reuniões ou nível de entrada pode dar a você uma noção se as partes interessadas estão ou não encontrando valor no projeto. A falta de engajamento significativo pode colocar seu projeto em risco. As partes interessadas podem não estar cientes das mudanças ou do progresso geral do projeto e, portanto, o resultado final pode não atender às expectativas delas. Medir o envolvimento dos integrantes da equipe é vital para o sucesso do seu projeto, porque quanto mais engajados eles estiverem, mais produtivos serão e maior a probabilidade de produzirem resultados de alta qualidade.

O ideal é que suas métricas de adoção e engajamento aumentem ou pelo menos atendam às métricas de meta que foram estabelecidas com as partes interessadas no início do projeto. Se não houver aumento ou as métricas caírem, suas taxas serão baixas e, portanto, não tão bem-sucedidas. Confira os recursos abaixo para ter uma compreensão mais profunda de como e por que medir a adoção e o engajamento.

Principal conclusão

Dados, métricas e análises são importantes para o sucesso do seu projeto. Você precisará ter alguma familiaridade com as ações de coletar e medir dados e como usar os dados para informar sobre diferentes aspectos do seu projeto. Dependendo do projeto e das metas exclusivas dele, algumas métricas serão mais importantes que outras. É seu trabalho garantir que você entenda por quais métricas as partes interessadas estão mais curiosas e quais elementos afetam a capacidade de sua equipe de fornecer resultados de qualidade no prazo e dentro do orçamento.

Quer saber mais? Confira os recursos a seguir:

• Um guia abrangente para métricas de gerenciamento de projetos (opens in a new tab)

• Gerenciamento de projetos orientado a dados: os quatro pontos de dados mais importantes a serem observados (opens in a new tab)

• Análise do projeto: benefícios, desafios e primeiros passos (opens in a new tab)

• Análise de projetos para melhorar a tomada de decisões de projetos e portfólios (opens in a new tab)

• Métricas de gerenciamento de projetos (opens in a new tab)

• Métricas de produtividade: por que são importantes e quatro exemplos (opens in a new tab)

2. Como priorizar e analisar dados

Como discernir dados importantes

Video. Duração: 4 min

Vamos voltar a tudo relacionado a dados. Anteriormente, aprendemos sobre o que são dados, o valor deles para o gerente de projeto e os diferentes tipos de dados com que um gerente de projeto trabalha.

Nesta aula, discutiremos como identificar os dados mais importantes para seu projeto, como priorizar os dados coletados e como reunir efetivamente as prioridades das partes interessadas para que você atinja suas metas.

Você sabia que a temperatura média para a maioria dos humanos é de 37 graus? Portanto, se sua temperatura chegou aos 38 graus Celsius ou acima disso, há sinais prováveis de que algo não está certo, como testa suada, dores musculares ou até desidratação. Seu cérebro começa a receber sinais de que algo está errado porque é trabalho dele prestar atenção aos sinais que indicam que há um problema que ameaça sua saúde geral. É assim que você precisa pensar em dados quando se trata de gerenciar seu projeto. Há todos os tipos de informações e fatos que podem ser como gerente de projeto, mas é importante estar ciente dos sinais que ameaçam o sucesso geral do projeto.

Um sinal é uma mudança observável, e pode ajudar você a determinar a integridade geral de um projeto e identificar os primeiros sinais de que algo não está certo.

Estar ciente dos diferentes tipos de dados aos quais você tem acesso e saber a quais sinais responder é fundamental para decidir quais dados são mais importantes.

Talvez você esteja se perguntando: "Como determino quais dados são importantes?". Ótima pergunta. Como gerente de projeto, cabe a você buscar sinais e priorizar dados para entregar resultados positivos.

Há algumas maneiras de você começar a fazer isso.

• Uma maneira é observar a produtividade e os resultados da sua equipe. Identifique quais tarefas contribuem mais para a meta geral. Isso vai ajudar a determinar a importância de em quais pontos de dados (neste caso, tarefas e atividades) você precisa se concentrar.

• Em segundo lugar, priorize os dados ou as métricas que são mais valiosas para as partes interessadas.

Por exemplo, digamos, você tem um projeto em andamento em uma empresa de manufatura para lançar um eletrodoméstico portátil até o terceiro trimestre. A parte interessada está preocupada sobre você cumprir ou não o prazo.

Certo, comece pensando:

Quais dados você tem em relação ao projeto? Você sabe que é o primeiro trimestre e já está US$ 2.000 acima do orçamento. Mas você também sabe que está 30 dias adiantado de acordo com seu gráfico de burndown, que mede o tempo em relação à quantidade de trabalho feito e à quantidade de trabalho restante. É possível que você pense que seu projeto está sendo executado conforme programado, mas há detalhes adicionais a serem considerados.

Por exemplo, o número de tarefas aumentou dez por cento nas nas últimas três semanas porque as partes interessadas querem adicionar mais recursos ao dispositivo. E agora a produtividade da sua equipe está diminuindo porque ela está começando a ficar esgotada pelas madrugadas e longas horas necessárias para adicionar esses novos recursos.

Agora, como você se sente em cumprir o prazo do terceiro trimestre? Não muito bem, certo?

O que você faz?

É possível que você fique tentado a se concentrar no sinal de que está $2.000 acima do orçamento, mas se as partes interessadas comunicaram que estão mais preocupadas em cumprir o prazo do que em ficar acima do orçamento, então convém ficar de olho nos principais sinais relacionados ao tempo e ao escopo em vez do orçamento, e, em seguida, aprimorar esses sinais para identificar e priorizar áreas de melhoria.

Os dados relevantes informam que será possível cumprir o prazo, desde que as partes interessadas parem de solicitar novos recursos do produto que resultem em mais tarefas para sua equipe concluir.

É possível usar suas métricas de produtividade para prever como você gerenciará um aumento no escopo com a taxa de produtividade atual de sua equipe e comunicar isso à parte interessada.

Para evitar ter que redefinir as expectativas com as partes interessadas repetidamente é possível manter seu plano de projeto atualizado com as prioridades do projeto e garantir que essas informações sejam acessíveis a todos.

As partes interessadas podem consultar seu plano de projeto para ter uma visão geral de alto nível de respostas a perguntas importantes, critérios de sucesso, artefatos e a integridade geral de seu projeto.

Lembre-se, há muitos pontos de dados disponíveis para você. O uso de sinais, o foco nas tarefas que têm o maior impacto na meta do projeto e o alinhamento com as prioridades das partes interessadas são uma boa maneira de ajudar você a priorizar as tarefas certas.

Agora que você identificou os dados e os priorizou para trabalhar para atender às necessidades de negócios, o próximo item a determinar é como usá-los para tomar decisões melhores.

Considerações sobre ética de dados

Leitura. Duração: 10 min

Na lição anterior, você aprendeu como usar o conhecimento para discernir dados e como os sinais ajudam a priorizar os dados. Neste texto, vamos abordar a importância da ética de dados e dois princípios-chave: privacidade de dados e tendências de dados.

Ética em dados

Como gerente de projeto, a coleta e a análise de dados serão uma parte fundamental de seus projetos. Como já ensinamos, você coletará dados de várias fontes, incluindo grupos de foco, entrevistas e questionários. Os dados que você coleta geralmente contêm informações de identificação pessoal (PII, na sigla em inglês), que são informações que podem ser usadas para identificar, contatar ou localizar diretamente um indivíduo. Muitas vezes, você também precisará relatar os dados coletados para as partes interessadas, os clientes e sua equipe de projeto. Coletar, analisar e compartilhar esses dados de maneira ética é muito importante para manter a integridade de sua organização, seus projetos e sua posição.

A ética dos dados é o estudo e a avaliação dos desafios morais relacionados à coleta e análise de dados. Isso inclui gerar, registrar, organizar, processar, compartilhar e usar dados para encontrar soluções éticas.

As empresas aplicam práticas de ética de dados para que possam:

• Cumprir os regulamentos

• Mostrar que eles são confiáveis

• Garantir o uso de dados justo e razoável

• Minimizar tendências

• Desenvolve uma percepção pública positiva

A ética dos dados está enraizada em vários princípios. Neste texto, vamos nos concentrar em dois desses princípios: privacidade de dados e tendências de dados.

Privacidade dos dados

A privacidade dos dados é uma parte fundamental da ética dos dados. Ela lida com o tratamento adequado dos dados. Isso inclui a finalidade da coleta e do processamento de dados, preferências de privacidade, a maneira como as organizações gerenciam dados pessoais e os direitos dos indivíduos. Ela se concentra em garantir que as formas como coletamos, processamos, compartilhamos, arquivamos e excluímos dados estejam de acordo com a lei.

Como gerente de projeto, é sua responsabilidade proteger os dados coletados. É possível ajudar a garantir a privacidade dos dados coletados de usuários, partes interessadas e outros para seus projetos com estas ações:

• Aumentar a conscientização sobre privacidade de dados. Verifique se todos os integrantes de sua equipe de projeto, além de fornecedores, contratados e outras partes interessadas de fora de sua empresa, estão cientes dos protocolos de privacidade e segurança de dados de sua organização.

• Usar ferramentas de segurança. Ferramentas de segurança gratuitas, como soluções de armazenamento criptografado e gerenciadores de senhas, podem diminuir a vulnerabilidade do seu projeto a uma violação de dados. Em muitos aplicativos, como os que fazem parte do Google Workspace e do Microsoft OneDrive, as configurações de privacidade podem ser ajustadas para dar acesso apenas a indivíduos específicos.

• Deixar os dados anônimos. A anonimização de dados se refere a uma ou mais técnicas, como blanking, hashing ou mascaramento de informações pessoais e de identificação, para proteger as identidades das pessoas incluídas nos dados. Isso ajuda a proteger as informações pessoais dos indivíduos, mantendo-os anônimos. Depois que a informação fica anônima, ela pode ser usada e compartilhada livremente. Os tipos de dados que precisam ser anonimizados incluem nomes, números de telefone, números de segurança social, endereços de e-mail, fotografias e números de contas.

Tendências de dados

Outra prática importante de ética de dados é garantir que os dados coletados não indiquem nenhum tendências. O tendências de dados é um tipo de erro que tende a distorcer os resultados em uma determinada direção. Talvez as perguntas em sua pesquisa tenham uma inclinação específica para influenciar as respostas ou talvez seu grupo de amostra não tenha sido totalmente representativo da população que você quer estudar. O tendências também poderá ocorrer se um grupo de amostra não tiver inclusão. Por exemplo, se a sua amostra não incluir pessoas com deficiência. A maneira como você coleta dados também pode influenciar um conjunto de dados. Digamos que você dê às pessoas apenas um curto período para responder a perguntas. Isso pode levar a respostas apressadas. Quando as pessoas estão com pressa, tendem a cometer mais erros, o que pode afetar a qualidade dos dados e criar resultados tendenciosos. Como gerente de projeto, você precisa pensar em tendências e imparcialidade desde o momento em que começa a coletar dados até o momento em que apresenta suas conclusões.

Tipos de tendências

Há diferentes tipos de tendências a serem lembrados ao configurar seus processos de coleta de dados. Aqui estão quatro dos tipos mais comuns de tendências que podem afetar seus dados:

• A tendência de amostragem ocorre quando uma amostra não é representativa da população como um todo. Por exemplo, talvez sua amostra não inclua pessoas com mais de 65 anos. Ou talvez você tenha excluído pessoas de certos grupos socioeconômicos.

• A tendência do observador é a tendência de pessoas diferentes observarem as coisas de maneira diferente. Por exemplo, partes interessadas de diferentes lugares do mundo podem ver os mesmos dados de maneira diferente e tirar conclusões diferentes deles.

• A tendência de interpretação é a tendência de sempre interpretar situações que não têm respostas óbvias de modo estritamente positivo ou negativo, quando, na verdade, há mais de uma maneira de entender os dados. Dados que não fornecem um conjunto óbvio de conclusões fazem com que algumas pessoas se sintam ansiosas, o que pode levar a um tendências de interpretação. Por exemplo, um integrante da equipe pode interpretar negativamente os resultados inconclusivos da pesquisa, enquanto outros podem pensar com mais cuidado e avaliar os dados de diferentes ângulos.

• A tendência de confirmação é a tendência de procurar ou interpretar informações de uma maneira que confirme crenças pré-existentes. Por exemplo, é possível pedir feedback apenas a partes interessadas específicas sobre partes do seu projeto porque você sabe que elas são as mais propensas a ter a mesma perspectiva que você.

Cada um desses tipos de tendências afeta a maneira como você coleta dados e dá sentido a eles, por isso é importante estar ciente deles ao definir seus processos de coleta.

Principal conclusão

De acordo com o Código de ética e conduta profissional (opens in a new tab) do Project Management Institute, “Ética significa tomar as melhores decisões possíveis a respeito de pessoas, recursos e meio ambiente. As escolhas éticas diminuem o risco, promovem resultados positivos, aumentam a confiança, determinam o sucesso em longo prazo e constroem reputações. A liderança é absolutamente dependente de escolhas éticas.”

Uma maneira importante de mostrar suas habilidades de liderança é exercer um bom julgamento quando se trata de ética de dados. Para contar a história informada por dados de um projeto para as partes interessadas,integrantes da equipe do projeto e outros de maneira ética, você precisa pensar sobre as preocupações relacionadas à privacidade e ao tendências em como você conduz, analisa e compartilha esses dados .

Como usar a análise de dados para informar decisões

Video. Duração: 3 min

Nesta lição, vamos entrar na análise de dados e como os gerentes de projeto a utilizam para tomar decisões informadas ao longo de um projeto.

Usamos dados todos os dias para nos ajudar a tomar decisões simples e importantes em nossas vidas.

Por exemplo, imagine que você está economizando dinheiro para uma grande compra. Talvez você tenha decidido que a melhor maneira de alcançar sua meta mais cedo é fazer um orçamento. Depois de passar um tempo analisando seu orçamento, talvez você ache que suas despesas semanais são maiores do que seus subsídios semanais e que muitas das suas despesas vêm de pedir comida e jantar fora. Você percebe que para você alcançar sua meta, precisará começar a gastar menos dinheiro para comer fora e encontrar maneiras com mais custo-benefício de comprar alimentos. Com essas novas informações, você encontrou uma maneira de economizar para sua grande compra. Semelhante a como você pode criar um orçamento ajustado para chegar a um resultado pretendido, é seu papel como um gerente de projeto selecionar dados apropriados para ajudar a informar sua tomada de decisão. É possível fazer isso usando um processo chamado de análise de dados.

A análise de dados é o processo de coleta e organização de informações para ajudar a tirar conclusões.

É usada para resolver problemas, tomar decisões informadas e apoiar metas. As empresas usam a análise de dados para revelar insights e padrões importantes dentro dos dados que ajudam a informar ações e impulsionar os resultados.

A coleta de dados é apenas parte do processo. A outra parte é analisar os dados. O que você aprende com sua análise se torna conhecimento que potencializa soluções inteligentes para o seu projeto. Os gerentes de projeto muitas vezes aplicarão a análise de dados para procurar comportamentos repetidos e encontrar uma solução baseada em previsões de dados.

Por exemplo, vamos imaginar que uma empresa de carona compartilhada tenha um grupo de analistas de dados trabalhando no uso de padrões no comportamento do viajante para melhorar o suporte ao cliente. Eles notaram uma alta demanda de motoristas no meio da semana no horário de pico em uma cidade específica. Como resultado, os viajantes estão tendo dificuldade de conseguir motoristas durante os horários de pico.

Como gerente de projeto, você precisa levar uma solução para ajudar a atender o aumento da demanda de motoristas. Você trabalha com sua equipe para determinar quais pontos de dados são mais adequados para análise. Você pode decidir acompanhar horários de pico de tráfego, a média diária de solicitações de passageiros e o número de motoristas disponíveis. Esses pontos de dados podem ajudar a informar como resolver a alta demanda no horário de pico. Após analisar os dados, sua equipe percebe que uma solução pode ser oferecer incentivos aos motoristas para pegar viajantes na cidade durante os horários de pico. Os novos incentivos fazem com que os motoristas se sintam valorizados, e o aumento de motoristas aumenta a satisfação do cliente. E você chegou a esta solução graças aos insights colhidos com a análise de dados.

Neste exemplo, você coletou tipos de dados: qualitativos e quantitativos. Os dados quantitativos incluem fatos estatísticos e numéricos sobre o número de solicitações de viajantes que chegaram. Os pedidos na cidade aumentaram em pontos específicos durante um período. Os outros dados são os dados qualitativos, que descrevem qualidades ou itens subjetivos que não podem ser medidos com dados numéricos, como feedback do usuário sobre o serviço ou produto.

No gerenciamento de projetos, você vai usar pontos de dados qualitativos e quantitativos para informar decisões, fazer melhorias e compartilhar insights.

A seguir, você vai aprender como contar histórias usando dados e formas eficazes de apresentá-los.

As seis etapas da análise de dados

Leitura. Duração: 10 min

Na lição anterior, você aprendeu que a análise de dados é o processo de coleta e organização de informações para ajudar a tirar conclusões, resolver problemas, tomar decisões informadas e apoiar suas metas. Neste texto, vamos abordar as principais partes do processo de análise de dados.

Existem seis etapas principais envolvidas na análise de dados:

• Perguntar
• Preparar
• Processar
• Analisar
• Compartilhar
• Agir

Vamos detalhá-las uma por uma.

Perguntar

Durante a fase Perguntar, faça perguntas-chave para ajudar a estruturar sua análise, começando com: Qual é o problema? Ao definir o problema, observe o estado atual da empresa e identifique como ele é diferente do estado ideal. Normalmente, há um obstáculo no caminho ou algo errado que precisa ser consertado. Nesta fase, convém ser o mais específico possível. Também convém manter o foco no problema em si, não apenas nos sintomas. Por exemplo, imagine que você está fazendo análise de dados para uma academia que está perdendo inscrições. Você poderia perguntar: Por que continuamos perdendo inscritos? Mas uma pergunta melhor e mais específica seria: Quais fatores estão impactando negativamente a experiência do inscrito? Dessa forma, quando você for fazer sua pesquisa, saberá exatamente o que procurar.

Outra parte do estágio Perguntar é identificar as partes interessadas e entender as expectativas delas. Pode haver muitas partes interessadas em um projeto, e cada uma delas pode tomar decisões, influenciar ações e avaliar estratégias. Cada parte interessada também terá metas específicas que pretende atingir. É muito comum que uma parte interessada venha até você com um problema que precisa ser resolvido. Mas antes de começar sua análise, você precisa ter clareza sobre o que ela está pedindo de você. Por exemplo, se o seu gerente lhe atribuir um projeto relacionado à análise do risco comercial da academia, seria uma boa ideia confirmar se ele quer que você analise todos os tipos de riscos que podem afetar a academia ou apenas riscos relacionados ao clima ou tendências sazonais .

Preparar

Depois de ter uma direção clara, é hora de passar para o estágio Preparar. É aqui que você coleta e armazena os dados que usará para o próximo processo de análise.

Vamos voltar ao nosso exemplo de inscrições à academia. Para coletar dados sobre a experiência dos inscritos, você decide enviar pesquisas a eles solicitando feedback sobre a experiência. Para garantir que vai receber respostas específicas, você pede que eles deem feedback em três categorias distintas: manutenção da instalação, atendimento ao cliente e custo da inscrição.Você também deixa espaço para que eles escrevam uma resposta. Ao receber as pesquisas dos inscritos, é importante que você tenha um sistema organizado para acompanhá-las e arquivá-las.

Processar

Esta fase é o momento de Processar seus dados. Nesta etapa, você vai "limpar" seus dados, ou seja, vai inseri-los em uma planilha ou outra ferramenta de sua escolha e eliminar inconsistências e imprecisões que possam atrapalhar os resultados. Ao coletar dados, se livre de todas as respostas duplicadas ou dados tendenciosos. Isso ajuda você a saber que todas as decisões tomadas a partir da análise são baseadas em fatos e que são justas e imparciais. Por exemplo, se você notou respostas duplicadas de um inscrito da academia ao classificar as pesquisas, precisará se livrar das cópias para ter certeza de que seu conjunto de dados está correto.

Durante esta etapa, também é importante verificar os dados que você preparou para garantir que estejam completos e corretos, e que não haja erros de digitação ou outros erros.

Analisar

Agora é hora de Analisar. Nesta fase, você analisa de perto seus dados para tirar conclusões, fazer previsões e decidir sobre as próximas etapas. Aqui, você transformará e organizará os dados de uma maneira que destaque todo o escopo dos resultados para que possa descobrir o que tudo isso significa. É possível criar visualizações usando tabelas e gráficos para determinar se há tendências ou padrões nos dados ou se há necessidade de pesquisas adicionais.

Em nosso exemplo de inscrição na academia, digamos que você observe que 50% dos integrantes escreveram uma resposta adicional na pesquisa citando que o equipamento está desatualizado. A pesquisa também mostrou que 75% das respostas citaram "taxas de inscrição caras". Ao observar os 50% das respostas que citam "equipamento desatualizado" e 75% das respostas que citam "taxas de associação caras" lado a lado em um gráfico, é possível deduzir que essas respostas informam umas às outras. Os inscritos sentem que a experiência simplesmente não vale o preço. É possível concluir que a academia precisa investir em novos equipamentos se quiser manter os inscritos e agregar valor à taxa de inscrição.

Compartilhar

Depois de fazer perguntas para descobrir o problema (e preparar, processar e analisar os dados) é hora de Compartilhar suas descobertas. Nesta etapa, você usa a visualização de dados para organizar seus dados em um formato claro e fácil de entender para seu público. Ao compartilhar, é possível oferecer os insights recebidos durante sua análise para ajudar as partes interessadas a tomar decisões eficazes e orientadas por dados para resolver o problema.

Agir

E finalmente, você está pronto para Agir! No estágio final de sua análise de dados, a empresa pega todos os insights que você forneceu e os coloca em ação para resolver o problema original de negócios.

Realizar uma análise de dados é um processo essencial para entender as necessidades e os desafios de um negócio e determinar soluções eficazes. Essas seis etapas fundamentais (pedir, preparar, processar, analisar, compartilhar e agir) ajudarão você a se preparar para o sucesso!

Teste seu conhecimento: Como priorizar e analisar dados

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3. Como apresentar e visualizar dados

Como apresentar dados para contar a história do projeto

Video. Duração: 5 min

Nesta lição, vamos discutir como contar uma história forte usando dados. Nós vamos ensinar você como reunir e organizar os dados do seu projeto para apresentá-los aos outros dentro de sua organização. Uma apresentação é uma maneira poderosa de comunicar suas ideias e apoiar suas decisões ao longo da jornada do projeto. Pense na apresentação como contar a história do seu projeto.

Contar histórias é o processo de transformar fatos em narrativa para comunicar algo para o seu público. Contar histórias é o modo como você dá vida aos dados e é uma forma útil de falar às partes interessadas dentro de sua organização sobre o seu projeto. De certa forma, somos todos contadores de histórias usando informações e experiências para compartilhar ideias com outras pessoas. As histórias geralmente têm começo, meio e fim. Para contar uma ótima história usando dados, veremos algumas práticas recomendadas para garantir que sua história esteja completa, precisa e convincente.

Existem, seis etapas principais para contar histórias.

1. Defina seu público.
2. Colete os dados.
3. Filtre e analise os dados.
4. Escolha uma representação visual.
5. Dê forma à história.
6. Reúna seu feedback.

Agora vamos analisar cada uma DESTAS.

Etapa 1: defina seu público.

Nesta primeira etapa, é importante saber para quem você está apresentando. Você está apresentando aos patrocinadores do projeto ou a executivos? Ou aos integrantes da equipe? Defina seu público e encontre o que mais importa para eles. Comece fazendo a si mesmo perguntas de qualificação como:

“O que meu público gostaria de saber sobre o projeto?”

e

“Quais são as preocupações mais urgentes deles?”

e

“Quais pontos de dados principais influenciam a história e resultado do projeto?”.

Isso fará com que você saiba o tipo de história que você quer contar e o tipo de dados você precisa usar para isso.

Por exemplo, anos atrás, eu trabalhava em um projeto para o Google Maps. Nosso objetivo era aplicar um rótulo para cada negócio do mundo: restaurantes, hotéis, postos de gasolina e o que mais houvesse. Há muitas, muitas, muitas empresas no mundo, e eu só tinha uma pequena equipe de engenheiros para trabalhar. Para este projeto, nós adaptamos nossa narrativa para um público de vice-presidentes do Google Maps e da Pesquisa Google. Ambos foram importantes a considerar, porque estávamos ajudando os usuários a encontrar e se conectar com empresas por meio do aplicativo do Google Maps e da Pesquisa Google. Vou voltar a esse exemplo conforme conduzo você pelas etapas da narrativa.

Etapa 2: Encontrar/Coletar os dados

Encontrar dados que se conectam à pergunta que você quer responder. Você precisará começar procurando dados de recursos confiáveis para apoiar o argumento que você está tentando criar. Utilize os recursos relevantes do projeto em documentos como seu plano de projeto ou softwares de gerenciamento de trabalho para fazer download e analisar os principais pontos de dados. Para meu projeto do Google Maps, a pergunta que estávamos tentando responder era: “Onde precisamos focar nossa atenção primeiro?”. Então, para encontrar os dados certos para esta pergunta, nos voltamos para as muitas empresas em nosso banco de dados interno e as informações disponíveis sobre quais tipos de empresas os usuários procuravam. Isso nos leva à

Etapa 3: Filtrar e analisar os dados.

Agora que você já coletou seus dados, precisará examinar a credibilidade e filtrar a informação deles. Em meu projeto do Maps, usamos consultas de pesquisa para determinar os tipos de empresas que os usuários pesquisaram com mais frequência, o que incluía restaurantes, cafés e hotéis. Havia outras categorias (postos de gasolina, museus etc.), mas elas formavam coletivamente uma porcentagem muito menor de tráfego de pesquisa geoespecífico.

Etapa 4: Escolher uma representação visual.

As visualizações são uma ótima maneira de ajudar as pessoas a lembrar a informação que você está apresentando e são uma peça essencial ao contar histórias.

É possível usar dados de várias maneiras ao contar uma história, como usar painéis, gráficos, infográficos e mapeamentos, e veremos esses exemplos com mais detalhes no próximo vídeo. Em meu projeto do Maps, decidimos usar um gráfico de pizza para ajudar a contar nossa história, o que me leva à

Etapa 5: Dar forma à história.

Depois de analisar seus dados e saber como você gostaria de visualizá-los, é hora de colocar tudo junto em uma narrativa coesa. Reserve um tempo para pensar no que você espera alcançar, nos argumentos que você quer criar e nas perguntas e preocupações que você quer responder. No projeto do Maps, usamos o gráfico de pizza para mostrar que a maioria das consultas de pesquisa geoespecíficas é coberta por um número relativamente pequeno de empresas. Então construímos uma história sobre esses dados. Queríamos o acordo de nossos VPs para trabalhar na melhoria dos dados por trás deste conjunto de categorias em alguns grandes mercados. Ela precisava ilustrar que, se melhorássemos os dados da categoria, teríamos sucesso em melhorar os resultados da pesquisa para mais de 50% das pesquisas geográficas.

Etapa 6: Reunir seus feedbacks.

Semelhante a pedir a um amigo para praticar com você antes de uma entrevista, antes de apresentar, é bom fazer um teste. Experimente receber feedback de alguém que não está conectado ao projeto. Descubra se foi interessante.

Fez sentido?

Que perguntas eles fizeram?

O feedback deles pode ajudar você a identificar áreas de sua história que ficaram obscuras ou não foram memoráveis e dar a você uma última chance para fazer ajustes.

Questão

Em qual etapa da narrativa você considera o que espera alcançar, os pontos que quer destacar e as perguntas e preocupações que pretende abordar?

• Escolher uma representação visual

• Reunir seu feedback

• Filtrar e analisar os dados

• Coletar os dados

• Definir seu público

• Dar forma à história
  

Correta - Para dar forma à história, é preciso pensar sobre o que você espera alcançar, os pontos que pretende destacar e as perguntas e preocupações que quer abordar. É quando você amarra tudo em uma narrativa coesa.

Para recapitular, convém definir seu público, coletar os dados, filtrar e analisar os dados, escolher uma representação visual, moldar a história e, por fim, reunir o seu feedback. A chave para uma narrativa eficaz é ter organização, ser intencional e se preparar.

A seguir, vamos falar mais sobre a Etapa 4: visualização eficaz.

Teste seu conhecimento: Como apresentar e visualizar dados

Quiz. 4 questões | Duração: 8 min | Nota Final: 100%

Ferramentas de visualização de dados

Video. Duração: 6 min

Nesta lição, vamos conversar sobre visualização de dados e como ela ajuda a informar decisões no seu projeto.

A visualização de dados é a representação gráfica de informações para facilitar o entendimento.

Isso pode incluir gráficos, mapas e tabelas, para citar alguns. Os gerentes de projeto usam essas representações visuais por algumas razões. Elas são úteis para a comunicação de dados aos outros porque ajudam a filtrar informações ao concentrar o público nos pontos de dados e insights mais importantes.

As visualizações também são uma forma mais eficiente de resumir informações porque condensam ideias e fatos extensos em uma única imagem ou representação e, principalmente, ajudam o espectador a ter noção e se lembrar das informações apresentadas.

Elas também ajudam no processamento de informações e aprimoram a memória. Elas desempenham um papel ativo no processo de contar histórias ajudando a comunicar insights do projeto para o seu público. Vamos entrar em alguns tipos conhecidos de visualizações de dados que gerentes de projeto usam em todo o ciclo de vida do projeto.

Primeiro, vamos falar sobre uma ferramenta de visualização de dados comum usada ao executar o projeto: um painel ou (Dashboard).

Um painel é um tipo de interface do usuário, normalmente um gráfico ou uma tabela de resumo, que fornece uma visão instantânea do andamento ou do desempenho do seu projeto.

O Painel funciona como um local centralizado para que partes interessadas do projeto esbocem insights rápidos.

Ele pode exibir um resumo preciso de métricas, estatísticas e indicadores principais de desempenho, ou KPIs.

Um KPI é um valor ou uma métrica mensurável que demonstra o quanto uma organização é eficaz ao atingir os objetivos principais.

Eles servem como uma grande contribuição para ajudar sua equipe e as partes interessadas a entender se você está no caminho certo. Em outras palavras, eles sinalizam se você está progredindo para alcançar seus critérios de sucesso.

Em seu painel, é possível ter um resumo dos seus principais KPIs ou suas métricas e seu progresso até o momento.

Por exemplo, se um dos seus objetivos for fazer com que o projeto chegue a uma pontuação de 95% de satisfação do cliente no final de um período de três meses, é possível acompanhar essa meta por meio de milhares pesquisas de satisfação de clientes.

Em vez de exibir uma planilha de cada resposta, um painel é um bom lugar para resumir os resultados e mostrar a pontuação de satisfação média dos clientes para ver como você está andando rumo à meta.

Da mesma forma, também é possível incluir outros KPIs importantes que significam progresso, como uma contagem regressiva que mostra o número de dias até o lançamento do projeto ou a porcentagem do número de questões resolvidas.

Muitos painéis de projeto podem também resumir os planos, documentos, e relatórios em um só lugar e fornecer uma visualização do status de cada um deles.

Por exemplo, se o seu plano de projeto tem centenas de tarefas com diferentes graus de conclusão, seu painel pode resumir a quantidade de tarefas ou marcos concluídos naquele momento e a porcentagem de tarefas que estão em progresso, concluídas ou não iniciadas.

Como é fácil de perceber, os painéis são ótimas visualizações para atualizações de status eficientes porque permitem que você agrupe, resuma e destaque os principais pontos de dados do projeto.

Outra visualização que faz isso é aquela que mencionamos anteriormente: um gráfico de burndown.

Um gráfico de burndown é um gráfico de linhas que mede o tempo em comparação com a quantidade de trabalho feito e à quantidade de trabalho restante.

O trabalho excepcional costuma ficar no eixo vertical, com o tempo visualizado horizontalmente. Isso serve como uma boa visualização para ajudar a equipe enxergar a quantidade de tarefas a serem concluídas.

Semelhante aos gráficos de linhas, os gráficos de colunas são outro tipo de gráfico famoso usado para sinalizar o desempenho e o progresso do projeto.

Os gráficos de colunas são úteis para comparar atividades diferentes ou comparar o progresso ao longo do tempo.

Por exemplo, é possível mostrar resultados diferentes, como o número de clientes e o número de plantas entregues, ano após ano, para demonstrar crescimento na mudança.

Os gráficos de pizza são úteis ao mostrar a composição de algo ou a relação das partes com o todo.

Todos esses gráficos simples oferecem visualizações que permitem que você esboce insights rapidamente e ajudam a contar histórias. Há muitos mais no texto a seguir que recomendo conferir e praticar.

Antes disso, há uma última ferramenta visual que quero que você conheça, que é um infográfico.

Infográficos são representações visuais de informações, tais como dados ou fatos, e normalmente estão na forma do que chamamos no Google de “página de apresentação” ou “folha de apresentação”. A diferença é que eles são tipicamente resumos concisos desses dados. Isso geralmente é feito principalmente por meio de gráficos ou desenhos, enfatizando os pontos maiores com texto adicionado para mais explicações.

Use infográficos para apresentar informações complexas de maneira rápida, profissional e clara, especialmente quando você não estiver presente para mostrar todos os detalhes você mesmo. Os infográficos precisam ser capazes de comunicar informações fortes sem a necessidade de suporte extra e explicação.

Esses são apenas alguns exemplos de visualização de dados em gerenciamento de projetos. Lembre-se de que convém usar recursos visuais para demonstrar e ilustrar situações como mudanças ao longo do tempo, frequência, correlações de relacionamento e analisar valor e riscos.

Outra dica importante é ter certeza de que essas visualizações são acessíveis. Como já mencionamos, convém garantir que sua história de dados seja compreendida por todos. Confira a aba de recursos sobre algumas das práticas recomendadas para visualizações e comunicações acessíveis. Bom trabalho.

Agora que você está percebendo como usar dados para contar sua história efetivamente, vamos continuar para a parte final desta aula: aprender sobre técnicas de apresentação para apresentar seus dados.

Diferentes formas de visualizar dados

Leitura. Duração: 10 min

Anteriormente, discutimos as práticas recomendadas para coletar e analisar dados. Quando é hora de apresentar os dados ao seu público, não convém apenas contar a eles sobre suas descobertas e o que elas significam, e sim mostrar a eles. A visualização de dados nos ajuda a organizar os dados e transformá-los em informações claras e fáceis de assimilar pelo nosso público.

Neste texto, vamos examinar uma variedade de tabelas e gráficos que podem ser usados para representar visualmente os dados.

Como visualizar seus dados

Antes de transferir seus dados para um gráfico ou uma tabela, é preciso ser claro sobre o que você quer mostrar ao seu público. Descubra quais dados você quer usar e por quê.Você pode querer informar seu público sobre uma nova tendência ou uma informação valiosa, ou mostrar as relações entre os conjuntos de dados. Ou talvez você precise comparar valores, entender a composição de algo ou analisar tendências e comportamentos em determinados períodos de tempo.

O tipo de dados que você tem e as informações que quer mostrar ou entender ajudarão a descobrir a visualização de dados correta a ser usada. Vamos analisar alguns cenários e discutir quais gráficos seriam melhores para cada um.

Mostrar relacionamentos

Um diagrama de dispersão, às vezes chamado de tabela de dispersão ou gráfico de dispersão, usa pontos para representar valores para duas variáveis diferentes. A posição de cada ponto no eixo horizontal e vertical indica valores para um ponto de dados individual. Às vezes, os diagramas de dispersão terão uma linha traçada no centro. Essa linha é conhecida como linha de tendência e destaca a direção para a qual os pontos estão tendendo a ir.

Os diagramas de dispersão mostram a relação entre conjuntos de dados e podem nos ajudar a entender o impacto de um fator em outro. Por exemplo, o diagrama de dispersão abaixo mostra a relação entre a expectativa de vida das pessoas que vivem em um país e o quanto essas pessoas são felizes. A primeira variável, a pontuação de felicidade, é refletida no eixo vertical (também chamado de eixo y). A segunda variável, expectativa de vida, está no eixo horizontal (também chamado de eixo x). Ao olhar para esse diagrama de dispersão, podemos dizer que, à medida que a pontuação de felicidade de uma pessoa aumenta, também aumenta sua expectativa de vida.

Práticas recomendadas para diagramas de dispersão:

Iniciar o eixo y em 0 para representar os dados com precisão

Como comparar valores

Os gráficos de barras usam contraste de tamanho para comparar dois ou mais valores. No exemplo abaixo, a hora do dia é comparada ao nível de motivação de alguém durante todo o dia de trabalho. Ao comparar esses dados, podemos dizer que a motivação dessa pessoa é baixa no início da jornada de trabalho e aumenta cada vez mais no final. Os gráficos de barras também são uma ótima maneira de esclarecer tendências e identificar padrões.

Práticas recomendadas para gráficos de barras:

• Use cores consistentes em todo o gráfico

• Use cores de destaque para enfatizar pontos de dados importantes ou alterações ao longo do tempo

• Use etiquetas horizontais para facilitar a leitura

Como demonstrar a composição

Agora vamos conferir outra visualização que você provavelmente reconhecerá: o gráfico de pizza. Os gráficos de pizza nos mostram a composição de algo. Em outras palavras, o quanto cada parte de algo compõe o todo. O gráfico de pizza abaixo mostra todas as atividades que compõem o dia de alguém. Metade dele é gasto trabalhando, o que é mostrado pela quantidade de espaço que a seção azul ocupa. Com uma rápida olhada neste gráfico de pizza, é possível dizer facilmente quais atividades compõem uma boa parte do dia e quais ocupam menos tempo.

Práticas recomendadas para gráficos de pizza:

• Evite incluir muitas categorias para facilitar a comparação de fatias

• Mantenha a soma das fatias em 100%

• Ordene as fatias de acordo com o tamanho

Como analisar tendências e comportamentos

Acompanhar tendências pode nos ajudar a entender as alterações ou mudanças em nossos dados. Os gráficos de linha são uma ótima ferramenta para mostrar visualmente as mudanças ao longo do tempo, mas também podem ser combinados com outros fatores. No gráfico de linhas abaixo, estamos usando duas linhas para comparar a popularidade de cães e gatos durante um período. Como o gráfico está usando duas cores de linha diferentes, podemos dizer instantaneamente que os cães são mais populares que os gatos. Falaremos mais sobre o uso de cores e padrões para tornar as visualizações mais acessíveis ao público mais tarde também. Mesmo que as linhas se movam para cima e para baixo, há uma tendência geral para cima, e a linha para cães sempre fica mais alta que a linha para gatos.

Práticas recomendadas para gráficos de linha:

• Para evitar confusão, não mostre mais de quatro categorias.

• Organize dados altamente variáveis na parte superior do gráfico para facilitar a leitura

Diagramas de dispersão, gráficos de barras, gráficos de pizza e gráficos de linhas são visualizações de dados comuns que você usará ao longo de sua carreira como gerente de projetos. Para praticar a criação desses gráficos, confira esta visão geral passo a passo para criar gráficos usando o Planilhas Google (opens in a new tab) ou este recurso para Microsoft Excel (opens in a new tab).

Visualizações de dados do projeto

Leitura. Duração: 10 min

No último texto, abordamos várias maneiras de visualizar dados. Confira o anexo (opens in a new tab) para alguns exemplos de visualização de dados de projetos reais. Considere o uso de texto, gráficos e cores para contar uma história sobre os dados do projeto.

Técnicas de apresentação eficazes

Video. Duração: 4 min

Você aprendeu o processo de elaborar uma narrativa sobre seu projeto e aprendeu como visualizar os principais pontos de dados que ajudam você contar essa história.

Agora é hora de juntar tudo. Nesta lição, vamos destacar algumas técnicas de apresentação úteis.

Pense em um de seus palestrantes favoritos e por que você gosta tanto das apresentações dele. É a voz, o conhecimento ou a confiança que ele passa ao falar? Brené Brown é uma das minhas palestrantes favoritas. Ela é amplamente conhecida pelo TED Talk dela de 2010, “O poder da vulnerabilidade”, que recebeu 60 milhões de visualizações em todo o mundo. Brown não começou a carreira como palestrante, mas como professora pesquisadora na Universidade de Houston. Hoje, ela usa a fala em público como uma forma de ensinar executivos e líderes sobre coragem e empatia. Palestrantes passam muito tempo trabalhando no ofício deles.

Falar para uma plateia, seja para informar, entreter ou compartilhar, nem sempre é fácil, e os dados por si só não são suficientes para convencer as pessoas de que você tomou as decisões certas ou que seu projeto foi impactante.

Uma apresentação eficaz ajuda a transmitir o importante trabalho que você e sua equipe estão realizando em seu projeto.

E ao longo do projeto, você provavelmente terá muitas oportunidades de apresentação (desde sua reunião inicial de lançamento até suas atualizações de status semanais e a apresentação final do seu projeto).

À medida que você começa a criar sua narrativa, pense no seu público. Pergunte a si mesmo:

“O que eu quero que meu público saiba, pense ou faça como resultado desta apresentação?”.

Crie sua apresentação com base no conceito mais amplo, e mantenha a simplicidade.

Agora vamos mostrar três maneiras de ajudar você a fazer uma apresentação eficaz. São elas:

• Ter precisão,

• Ser flexível

• Ser memorável.

Primeiro, para fazer uma apresentação eficaz, é necessário ter precisão sobre seus pontos-chave.

• Identifique o problema que você está resolvendo para o seu público e

• Remova qualquer conteúdo que dilua sua narrativa.

Uma maneira de garantir que minhas apresentações de slides serão tão precisas quanto possível é usar uma técnica chamada de "projetar para cinco segundos". A ideia é que seu público precisa ser capaz de entender um slide em cinco segundos. Então mantenho minha apresentação de slides simples, incluindo apenas os pontos de dados mais relevantes, para evitar sobrecarregar meu público com texto que eles não têm tempo para ler.

Para fazer uma apresentação eficaz, você também precisa ser flexível.

A flexibilidade é uma grande parte do seu trabalho como gerente de projetos.

Por exemplo, é possível que uma parte interessada tenha que sair da sua apresentação inesperadamente ou que outros participantes cheguem tarde.

• Considere a abordagem que você usaria se precisasse encurtar sua apresentação de uma hora para 30 minutos, ou mesmo apenas para cinco.

Saiba quais são os argumentos mais importantes para criar e se prepare para mostrar apenas esses argumentos, caso ocorra o inesperado. Preparar-se com antecedência também ajuda você a ser mais flexível ao apresentar.

• Ampla preparação ajuda você a evitar pequenos erros que podem ser uma distração para sua narrativa, como falhas em frases ou dificuldade para fazer uma apresentação de slides.

Para se preparar com antecedência, pratique a entrega de sua apresentação para integrantes de sua equipe e

• convide-os para dar feedback, fazer perguntas ou dividir preocupações.

Preparar-se com antecedência também dá a você espaço para identificar e levar respostas para os tipos de perguntas que seu público pode ter sobre sua apresentação. Também dá a você tempo para

• imaginar e se preparar para possíveis objeções que o público possa ter para as decisões você quer tomar.

Questão

Mesmo que uma parte interessada precise sair mais cedo, faça sua apresentação exatamente como você a ensaiou.

• Verdadeiro

• Falso

Correta - Se uma parte interessada precisar sair mais cedo, talvez seja necessário encurtar a apresentação ou reorganizar os pontos principais. Prepare e pratique antes de se apresentar para que você consiga ser flexível se um evento inesperado exigir que você faça alguma alteração.

• Por último, seja memorável. Desenvolva uma estratégia que ajude a tornar sua narrativa inesquecível. Pense novamente na narrativa eficaz.

Esse é o ponto em que convém vincular sua análise de dados e uma visualização eficaz e dar os toques finais em sua narrativa para juntar tudo.

• Use histórias ou inclua repetição para ajudar seu público a lembrar as informações conforme avança.

• Outra dica útil é ter cuidado com sua linguagem durante a apresentação.

  • Mantenha uma postura ereta e descanse as mãos ao seu lado.

  • Ao mostrar um argumento, tente elevar seu tom de voz para dar ênfase.

  • Observe seu ritmo usando pausas intencionais e fale mais ou menos na metade da velocidade que você usaria normalmente, mantendo suas frases curtas.

  • Faça contato visual com seu público e

  • Mantenha suas expressões faciais acolhedoras e amigáveis.

  Por fim, tenha confiança.

  Você fez a pesquisa, se preparou bastante e pode deixar suas preocupações de lado.

Questão

Sobre o que é preciso se atentar mais para deixar as apresentações memoráveis?

• Horário de término da apresentação

• Cada palavra no roteiro

• Linguagem corporal

Correta - Ao apresentar, considere postura, tom de voz, ritmo, contato visual, expressões faciais e ar de confiança..

Se você tiver precisão e for flexível e memorável, fará uma ótima apresentação.

Agora que você analisou os dados e criou sua história, seu trabalho é apresentar as descobertas de modo eficaz. Use essas dicas para fazer uma apresentação digna de uma ovação de pé.

Na próxima lição, vamos encerrar e analisar o que aprendemos recentemente.

Como preparar uma apresentação eficaz

Leitura. Duração: 10 min

Em vários pontos de um projeto, você provavelmente precisará fazer uma apresentação para integrantes da equipe, principais partes interessadas, líderes seniores ou clientes. Use as dicas e práticas recomendadas a seguir para ajudar você a preparar uma apresentação eficaz.

Preparação

Seja claro sobre suas metas e o propósito de sua apresentação.

Seja claro e específico sobre o que você quer extrair da reunião e, em seguida, enquadre a discussão com essa meta em mente. Por exemplo, "Precisamos de dois engenheiros que já trabalharam neste setor antes", em vez de "Precisamos de mais recursos".

Busque informações e defina expectativas.

Pergunte ao seu gerente ou faça verificações com as partes interessadas em relação às suas metas de apresentação. Receba as contribuições e o feedback deles com antecedência.

• Se você foi convidado a fazer uma apresentação, entenda com antecedência exatamente o que o solicitante espera conseguir com ela.

Crie um plano de entrega.

Identifique um título para cada slide, que é o ponto principal de uma frase que você está tentando ilustrar ali.

• Crie alguns pontos de apoio que acrescentem interesse ao título, como histórias, gráficos, dados etc.

• Crie indicadores. Essas são maneiras de indicar ao público para onde você está indo e o que esperar da sua apresentação.

• Limite o número de slides na apresentação principal. Ao mesmo tempo, considere criar slides de backup para possíveis desafios, perguntas difíceis, compensações ou soluções alternativas. É possível ocultar esses slides de backup no final da apresentação, se não precisar deles, ou adicioná-los à apresentação, se precisar.

Esteja atento ao tempo do seu público.

Convide apenas os participantes que precisam estar lá.

• Envie a apresentação com antecedência, se possível.

Desenvolva uma estratégia para tornar sua apresentação memorável.

Use histórias e repita os pontos-chave.

• Comece com uma introdução forte. Gaste um tempo extra de preparação no início. Geralmente, é no início que você está mais ansioso, e fazer uma introdução bem-sucedida pode ajudar você a ganhar confiança rapidamente.

Prática

Guie seu público por sua apresentação.

Ajude-os a perceber o que você percebe e faça a transição entre os slides usando frases como "Com base neste ponto..." ou "Como mencionei antes..."

Faça uma apresentação simulada com sua equipe.

Se houver mais de um apresentador, coordene o que cada pessoa vai cobrir e como você vai gerenciar as transferências.

• Pratique uma sessão de perguntas e respostas, antecipando os tipos de perguntas que seus participantes podem fazer para que você esteja preparado com uma resposta rápida e confiante. Além disso, pratique o que você dirá se fizerem uma pergunta para a qual você não sabe a resposta.

• Esteja preparado para realizar toda a reunião por conta própria. Se um co-apresentador não aparecer, você se preparou para assumir?

Programe um horário para praticar.

• Depois de delinear o que você quer dizer, pratique (de preferência na frente de um espelho) ou grave a si mesmo. Isso pode ajudar você a identificar frases estranhas que podem ser melhoradas e outros problemas.

Esteja preparado para surpresas.

Mostre que você pode se adaptar e que conhece o assunto.

• Se o tempo acabar, é possível resumir rapidamente os pontos-chave?

• É possível dinamizar o conteúdo de acordo com o que é mais importante para o seu público?

Apresentação e ritmo

Vá direto ao ponto.

Identifique o problema que você está resolvendo e declare-o antecipadamente.

• Diga ao público por que você está na sala com eles e o que você vai abordar.

• Estabeleça as regras básicas. Por exemplo, como você quer lidar com perguntas e comentários? Você vai responder a elas ao longo de sua apresentação ou depois?

Verifique o seu ritmo.

Esteja atento às pistas do seu público e se ajuste de acordo com elas.

Acompanhamento

• Se apropriado, envie um e-mail de acompanhamento com notas de resumo, itens de ação e prazos.

• Converse com seu gerente ou com os principais integrantes do público sobre o que eles ouviram da apresentação. Pergunte a eles o que correu bem e o que poderia ter corrido melhor.

• Analise as próximas etapas.

Como tornar as apresentações acessíveis

Video. Duração: 5 min

Você acabou de aprender bastante sobre práticas recomendadas de apresentação com minha colega. Assim como você precisa ter estratégia, preparação e clareza sobre quais dados quer compartilhar, também precisa ser intencional sobre garantir o que suas apresentações são acessíveis e podem ser consumidas e entendidas por todos.

Vamos nos aprofundar em algumas dicas de acessibilidade para preparar você para o sucesso, começando pelo projeto de sua apresentação.

1. Crie slides claros e simples. Evite usar muitos gráficos, muito texto ou muitas animações. A complexidade visual torna a absorção de informações mais difícil para as pessoas durante sua apresentação, especialmente para quem tem deficiência visual ou cognitiva. Se o seu slide usa animação, verifique se você não deixou ninguém para trás ao fazer conteúdo importante desaparecer. Se as pessoas lerem mais devagar ou contarem com um intérprete, poderão precisar de um pouco mais tempo para absorver o conteúdo. Evite usar animações repetitivas, como as piscantes ou brilhantes, porque elas podem distrair e desencadear convulsões. No entanto, ser simples não precisa significar entediante. Um slide simples ainda pode ser bonito e informativo. Só não tente aglomerar muita informação ou atividade em um único slide.

Se você geralmente não usa slides para dar uma palestra, considere experimentá-los, mesmo se você criar apenas um slide com seus pontos principais. Se você confiar apenas em sua voz, ou seja, se não oferecer nenhum acompanhamento visual, algumas pessoas poderão ter dificuldade de compreensão, seja por causa de uma barreira linguística ou por comprometimento na audição ou cognição.

2. Inclua texto alternativo, também chamado de "alt text", para imagens, desenhos, ou diagramas. Fazer isso descreve as informações transmitidas em um gráfico para torná-las acessível às pessoas que dependem de leitores de tela. Para adicionar texto alternativo no Google Apresentações ou no PowerPoint, basta selecionar o objeto, clicar com o botão direito do mouse e, em seguida, selecionar "texto alternativo".

A mesma consideração se aplica a gráficos. Gráficos podem ser difíceis de decifrar, especialmente se usarem uma fonte pequena para que caibam mais dados. Se o seu slide inclui tabelas ou gráficos com muitos dados, especifique os aprendizados, seja no próprio slide ou nas notas do palestrante.

3. Use texto para informações cruciais. Nunca confie apenas na cor ou em outra formatação visual para transmitir informações cruciais em um gráfico ou slide. Confiar demais na formatação visual exclui quem é daltônico ou incapaz de ver a tela. Por exemplo, para destacar uma nova seção de um fluxograma, não use apenas uma cor diferente. Junto com a mudança de cor, inclua um sinal textual, como a palavra "novo".

Se sua apresentação depende muito de imagens, considere incluir um resumo escrito no final da apresentação para que as pessoas possam ler seus pontos principais facilmente em um só lugar.

4. Inclua legendas (captions) para o conteúdo de vídeo e em tempo real. Forneça legendas para todas as gravações de áudio ou vídeo compartilhadas em sua apresentação. Se você estiver usando um vídeo do YouTube, verifique se a legenda automática do YouTube está precisa. Se não estiver, solicite legendas por meio de um serviço de legendagem.

Use legendas em tempo real para sua apresentação, se disponíveis. Além de ajudar surdos ou integrantes da plateia com deficiência auditiva, a legendagem em tempo real será útil se houver idiomas e sotaques diversos na sala, se o apresentador falar rápido demais, se houver problemas no microfone, ou se você tiver pessoas falando em meio ao público que distraiam quem está perto.

5. Para contraste e tamanho de texto, mais é melhor. A diferença entre o texto e a cor de fundo dele é chamada de taxa de contraste. Uma taxa de contraste alta torna mais fácil para as pessoas ler o texto ou decifrar imagens, especialmente se elas estiverem sentadas longe ou tiverem a visão prejudicada ou daltonismo. Uma taxa de contraste ideal é 7:1. Há ferramentas de verificação de contraste disponíveis on-line, então não deixe de conferi-las.

Recomendações para o tamanho do texto variam, mas maior é geralmente melhor. Antes de sua apresentação começar, vá ao fundo da sala e verifique se é possível ler os slides.

Além disso, o uso de todas as letras maiúsculas torna a leitura de textos mais difícil para algumas pessoas, como as que têm dislexia.

Sempre que possível, evite usar todas as letras em maiúsculas. Essa é uma mudança simples que pode ajudar muito.

Questão

Ao criar uma apresentação, o que é possível fazer para facilitar a leitura do texto e a captação das imagens por parte dos participantes?

• Incluir animações que piscam

• Escrever com todas as letras maiúsculas

• Preencher slides com gráficos e texto

• Usar uma taxa de alto contraste

Correta - Uma taxa de alto contraste facilita a leitura do texto ou a captação das imagens. Isso pode ajudar os integrantes do público que estão sentados longe e que têm problemas de visão ou daltonismo.

6. Compartilhe o seu conteúdo com antecedência. Se possível, envie slides para seu público alguns dias antes da apresentação. Isso dá a eles uma chance de analisar o conteúdo e, se necessário, fazer arranjos para acomodar as próprias necessidades e preferências.

Por exemplo, integrantes da plateia com deficiência visual podem querer acompanhar seus slides nos próprios dispositivos com software de leitura de tela.

Se você não puder compartilhar seus slides com antecedência, considere enviar um documento com um esboço com marcadores de sua apresentação.

Se estiver usando siglas ou terminologia técnica ou obscura, inclua um glossário com as definições. Essa informação é bastante útil para intérpretes de linguagem de sinais e legendadores.

Todas estas práticas recomendadas que você acabou de aprender ajudarão a deixar suas apresentações acessíveis para todos os integrantes do seu público.

Lembre-se de que não é possível comunicar informações de maneira eficaz se o seu público não conseguir acessá-la facilmente.

Para estas e outras práticas recomendadas de como deixar seus documentos e suas apresentações mais acessíveis, confira a aba de recursos.

A seguir, você aprenderá sobre comunicação em equipe e práticas recomendadas.

Atividade: Criar uma apresentação

Quiz. 1 questão | Duração: 30 min | Nota Final: 100%

Para ser aprovado neste teste prático, você precisa conseguir 100%, ou 1 de 1 ponto, ao concluir a atividade abaixo. É possível aprender mais sobre os itens avaliados e práticos na Visão geral do curso (opens in a new tab).

Visão geral da atividade

Nesta atividade, você criará uma apresentação de seis slides para transmitir os resultados de uma pesquisa de clientes pela visualização de dados.

Lembre-se de que uma boa apresentação não resume apenas dados brutos. Ela analisa os dados das principais conclusões e conta uma história que explica o impacto deles em seu projeto. Contar uma história clara torna sua apresentação informativa, envolvente e memorável.

Conclua esta atividade antes de prosseguir. No próximo item do curso, vamos apresentar um exemplo completo para você comparar com seu próprio trabalho. Não será possível acessar o exemplar até que você tenha concluído esta atividade.

Cenário

Analise o cenário abaixo. Em seguida, siga as instruções passo a passo.

O Plant Pals recentemente enviou lotes de teste de plantas para os clientes antes do lançamento formal do serviço. Para avaliar a satisfação do cliente com o produto e o serviço, sua equipe pesquisou 50 clientes durante quatro semanas. Após duas semanas, a pesquisa revelou três questões principais relacionadas à qualidade do produto, aos prazos de entrega e ao suporte ao cliente. Esse feedback ajudou você a fazer melhorias nas remessas de teste posteriores.

Agora que tem os resultados completos da pesquisa, você está preparando uma apresentação para comunicar os principais insights à sua equipe principal. Como o feedback é uma resposta direta aos esforços da equipe, convém garantir que eles entendam o que os resultados significam. A apresentação ajudará você a decidir as próximas etapas do seu modelo de suporte e os protocolos de entrega para o lançamento oficial.

A pesquisa descobriu quatro pontos de dados interessantes sobre suporte e entrega que você quer levar para sua equipe:

Ponto de dados 1: Para a pergunta "sim" ou "não" "Sua remessa chegou a tempo?", a porcentagem de clientes que responderam "sim" é dividida da seguinte forma:

Ponto de dados 2: Para a pergunta de múltipla escolha, "Qual é o seu horário preferido do dia para receber uma remessa do Plant Pals?", as respostas são divididas da seguinte forma:

Ponto de dados 3: Para a pergunta em escala, "Em uma escala de 1 a 5, sendo 1 o menor e 5 o maior, qual é seu nível de satisfação com o suporte ao cliente?", as pontuações médias foram:

Ponto de dados 4: Para a pergunta de resposta livre "Em geral, como você sugere que melhoremos nosso suporte ao cliente?", as respostas são divididas da seguinte forma:

Ao analisar esses pontos de dados, lembre-se dos marcos definidos e dos problemas encontrados. Lembre-se de que sua equipe fez o seguinte após as primeiras duas semanas de resultados da pesquisa:

Corrigiu um problema de software que fazia com que a equipe de relacionamento com o cliente recebesse apenas 30% das solicitações e reclamações

Contratou mais entregadores e reavaliou as rotas de entrega com o objetivo de elevar a taxa de entrega no prazo de 80% para 95%

Enviou aos clientes uma newsletter eletrônica com um tutorial sobre como cuidar das plantas

Instruções por etapas

Etapa 1: Acessar o modelo

Para usar o modelo deste item do curso, clique no link abaixo e selecione “Usar modelo”.

Link do modelo: Apresentação (opens in a new tab)

Etapa 2: Resumir a pesquisa

Na caixa de texto do Slide 1, escreva uma breve descrição da pesquisa do cliente. Inclua a meta da pesquisa, a linha do tempo e o número de clientes que participaram. Esta será uma visão geral de alto nível, então não é preciso entrar em muitos detalhes.

Etapa 3: Escolher uma visualização de dados

Pense no tipo de informação que o ponto de dados fornece. Em seguida, considere que tipo de tabela ou gráfico transmite essas descobertas com mais clareza. Selecione um dos seguintes modelos de visualização:

Gráfico de barras ou colunas: Melhor para comparar dois ou mais valores

Gráfico de pizza: Melhor para demonstrar a composição

Gráfico de linhas: Melhor para analisar tendências e comportamentos ao longo do tempo

Leia o texto sobre Diferentes maneiras de visualizar dados (opens in a new tab) para mais informações sobre cada opção.

Etapa 4: Visualizar o primeiro ponto de dados

Depois de decidir qual modelo usar, crie seu gráfico de barras, gráfico de pizza ou gráfico de linhas e insira-o no próximo slide. É possível criar suas visualizações de duas maneiras diferentes:

No Apresentações Google ou PowerPoint:

Acesse Inserir e selecione Gráfico. Em seguida, selecione Barra, Coluna, Linha ou Pizza nas opções.

Se estiver usando o Planilhas, selecione o gráfico e uma seta suspensa aparecerá no canto superior direito. Clique na seta e selecione Código aberto para abrir uma planilha. Se estiver usando o PowerPoint, uma planilha do Excel será aberta automaticamente.

Para modificar os dados do gráfico, exclua as informações do marcador de posição da planilha e insira os dados de uma das tabelas acima.

Se você quiser, altere o layout, as cores e os rótulos. No Planilhas, selecione Editar gráfico clicando nos três pontos no canto superior direito do gráfico. No PowerPoint, ajuste o gráfico usando a barra de ferramentas na parte superior da tela.

Por fim, para refletir as alterações feitas no Planilhas em sua apresentação, acesse Slides para selecionar o gráfico. Em seguida, clique em Atualizar no canto superior direito. As alterações feitas no PowerPoint serão exibidas automaticamente.

Para mais informações sobre como criar gráficos no Apresentações Google, visite este recurso (opens in a new tab). Para saber mais sobre como criar gráficos no PowerPoint, confira estas instruções passo a passo (opens in a new tab).

Observação: também é possível criar gráficos do Planilhas Google visitando este recurso (opens in a new tab). Se você preferir usar o Excel, confira este vídeo (opens in a new tab).

Etapa 5: Determinar os principais itens de ação e conclusões

Agora que você criou sua visualização, considere o que a tabela ou o gráfico comunica sobre o ponto de dados. Talvez isso esclareça uma tendência ou revele uma porcentagem maior do que parecia. Compare esses dados com a lista de marcos do projeto e problemas atenuados do cenário. Em seguida, escreva os itens de ação e as principais conclusões de sua análise na parte inferior do slide.

Por exemplo, imagine que uma das perguntas da sua pesquisa foi: "Seu pedido era o que você esperava?" e apenas 60% dos entrevistados responderam "sim". Um item de ação relacionado pode ser "analisar as fotos e descrições do site para ver se estão precisas".

Etapa 6: Visualizar os pontos de dados restantes

Repita as etapas 3 a 5 para os pontos de dados restantes. Quando terminar, você terá uma apresentação de seis slides de seus itens de ação e suas descobertas.

Etapa 7: Escrever uma conclusão

Uma apresentação forte precisa terminar unindo os pontos principais e abordando as próximas etapas. Escreva alguns tópicos ou frases que descrevam os problemas que a equipe resolveu com sucesso e recomendações para melhorias adicionais.

Etapa 8: Salvar sua apresentação

Salve o plano de projeto finalizado no computador ou no Google Drive. Você precisará dele novamente mais tarde no curso.

O que incluir em sua resposta

Aborde os seguintes critérios em seu organograma completo:

Um slide de resumo

Quatro slides de visualização de pontos de dados com os principais itens de ação e conclusões

Um slide de conclusão que descreva as próximas etapas

Exemplo de atividade: Criar uma apresentação

Leitura. Duração: 10 min

Veja aqui um exemplo completo com uma explicação sobre como ele atende às expectativas da atividade.

Modelo completo

Para ver o exemplo deste item do curso, clique no link abaixo e selecione "Usar modelo".

Link para o modelo: Apresentação (opens in a new tab)

OU

Caso você não tenha uma conta do Google, faça o download direto do modelo pelo anexo Modelo de atividade Apresentação Arquivo PPTX.

Avaliação do modelo

Compare o modelo com a sua apresentação pronta. Analise seu trabalho usando cada um dos critérios presentes no modelo. O que você fez bem? Em que é possível melhorar? Use suas respostas a essas perguntas como guia ao longo da realização do curso.

Observação: Sua apresentação reflete sua própria visão criativa, por isso provavelmente difere do modelo em alguns aspectos.

Vamos revisar os componentes do modelo:

Slide de resumo: O resumo descreve o número de participantes, o cronograma e o objetivo da pesquisa: "Fizemos uma pesquisa com 50 clientes de lotes de teste do Plant Pals durante um período de quatro semanas para descobrir a satisfação deles com o produto, o processo de entrega e o suporte ao cliente."

Ponto de dados 1: Esse ponto de dados usa um gráfico de linhas, já que os resultados acompanham o número de entregas no prazo ao longo de quatro semanas. A taxa de entrega de 90% na quarta semana ainda está aquém da meta de 95%. Portanto, a ação é investigar outras causas para entregas atrasadas.

Ponto de dados 2: Esse ponto de dados usa um gráfico de colunas (também chamado de gráfico de barras verticais), pois os resultados comparam as janelas de entrega preferidas ao longo do dia (um gráfico de pizza também pode funcionar para esse ponto de dados). O item de ação é agendar mais entregas para as janelas preferenciais.

Ponto de dados 3: Esse ponto de dados usa um gráfico de linhas, já que acompanha a satisfação com o suporte ao longo do tempo. A satisfação aumentou significativamente depois que a equipe corrigiu o problema de software. O item de ação é monitorar as respostas aos tickets de suporte para identificar áreas para melhorias adicionais.

Ponto de dados 4: Esse ponto de dados usa um gráfico de pizza, já que mostra as porcentagens do total de respostas à pergunta. Os itens de ação incluem a mudança de mais recursos em tutoriais e bate-papo ao vivo, já que uma grande porcentagem dos entrevistados os considerou úteis.

Slide de conclusão: A conclusão encerra a apresentação resumindo os pontos principais. Ela aponta os sucessos da equipe e fornece recomendações para melhorias adicionais.

4. Revisão: Tomada de decisão baseada em dados

Finalização

Video. Duração: 1 min

Aprendemos que os dados desempenham um papel fundamental para o sucesso de qualquer organização e afetam seu papel como gerente de projeto.

Aprendemos o que são dados, o valor que eles oferecem para seus projetos e como isso capacita você para atingir as metas do seu projeto.

Você aprendeu sobre os diferentes tipos de dados, como métricas e projeções, e como identificar e discernir quais informações observar e comunicar às partes interessadas.

Também vimos a importância dos dados para ajudar você a tomar decisões informadas e mostrar áreas em que você e sua equipe estão sendo mais eficazes, sinalizando riscos potenciais, e oportunidades para avançar.

Analisamos a visualização de dados e as ferramentas de dados e aprendemos que geralmente é mais fácil lembrar dos fatos quando há algo visual junto com eles.

Também vimos maneiras para você apresentar todos os seus insights às partes interessadas, a colegas e clientes.

A seguir, vamos discutir liderança e os fundamentos do trabalho em equipe.

Desafio semanal 3

Até, Jun 4, 11:59 PM WEST | Quiz. 12 questões | Duração: 1h | Nota Final: 100%

FIM! - Semana 3 - Curso 4