Em um cenário onde dados e analytics são constantemente desafiados a provar seu valor, Maurício Yan, Strategic Advisory Leader na Keyrus, explora as armadilhas comuns e as estratégias eficazes para tangibilizar o Retorno sobre o Investimento (ROI) em iniciativas de dados. Com vasta experiência em projetos estratégicos e interações com mais de mil profissionais do mercado, Yan oferece uma perspectiva prática sobre como as empresas podem transformar dados de um centro de custo em um verdadeiro gerador de valor.
O Maior Erro na Medição do Valor dos Dados e Analytics
Maurício Yan aponta que o maior erro das empresas ao tentar medir o valor de seus investimentos em dados e analytics se divide em dois desafios principais:
Falta de Visão Holística e Alinhamento Estratégico: O primeiro erro é a falta de um olhar abrangente sobre os projetos de dados da organização e o valor que cada um se propõe a trazer, bem como seu alinhamento aos objetivos da empresa. Muitas vezes, com diversas pautas e urgências entre as lideranças, os projetos são enfileirados sem um critério claro de aprovação e priorização. Os times de dados e tecnologia, frequentemente, não são envolvidos desde o início, e as áreas de negócio operam em silos. Yan descreve um cenário em que "as engrenagens estão girando, todo mundo está trabalhando bastante, mas a percepção de valor é baixa". Para ele, muitos projetos de dados não são bem defendidos desde o seu nascimento, o que leva à constante contestação de seu valor pelos executivos.
Falta de "Tino Publicitário" dos Times Técnicos: O segundo desafio está relacionado à deficiência dos times técnicos em comunicar o valor gerado. Mesmo quando projetos trazem retornos tangíveis, poucos se preocupam em acompanhar os resultados após a entrega ou em medir se o valor defendido na abertura do projeto foi realmente alcançado. Esses dois fatores combinados resultam em uma baixa percepção de valor das iniciativas de dados por parte dos executivos da empresa.
Articulando o ROI para a Alta Liderança e Outras Áreas
Para reverter a visão de que a área de dados é um centro de custo, Yan sugere endereçar os dois desafios mencionados: priorizar projetos de valor para a empresa e dar publicidade aos casos de sucesso. O engajamento das áreas de negócio é crucial, pois os desafios nascem da interação entre as áreas de negócios e os times de dados; é necessário construir uma parceria de confiança mútua.
Em casos práticos, se nem toda área está aberta à parceria, a dica é estabelecer essa parceria com quem corresponde ao interesse e ajudar a dar publicidade aos casos de sucesso. Yan observa que essa abordagem gera movimento dentro da organização, mesmo que seja "pela inveja", o que é bem-vindo para engajar outras áreas na jornada. Esse engajamento, aliado à publicidade dos resultados, é a receita para que, a médio e longo prazo, mesmo lideranças mais resistentes se convençam da importância da jornada data-driven. Sem isso, a discussão se resume a uma mera redução de custos ano após ano.
Caso Prático e a Chave para o Sucesso
Maurício Yan reconhece que é desafiador encontrar empresas que de fato meçam esses valores em escala hoje, sendo um caminho "em construção". Contudo, ele menciona que a Keyrus tem diversos clientes com projetos que foram apresentados como cases de sucesso em eventos. Nesses casos, a chave para o sucesso foi ter um olhar de retorno estratégico para o projeto e dar publicidade interna e externa ao case e aos resultados obtidos.
Yan propõe uma reflexão sobre o ganho em escala dessa abordagem. Embora muitas empresas consigam defender alguns projetos isolados, o maior valor ocorre quando a empresa consegue ganhar escala nessa abordagem, aplicando a metodologia a todos os projetos, medindo resultados e aprendendo com eles. Ele observa que essa abordagem em escala tem sido um desafio para empresas no mundo todo, inclusive nas outras geografias onde a Keyrus atua.
Cultura Data-Driven e a Tangibilização do Valor dos Dados
Para Maurício, não apenas o engajamento e a alfabetização em dados, mas também a governança de um programa data-driven são essenciais. É preciso medir e mostrar resultados, caso contrário, o engajamento e a tangibilização do valor não acontecerão.
O principal desafio é ter a clareza de que certas ações são de curto e médio prazo, enquanto outras são de longo prazo. Muitas empresas focam nos desafios de curto prazo, negligenciando os de longo prazo, como governança, construção de valor e engajamento com as áreas de negócios. A alfabetização em dados é um exemplo: empresas investem em treinamentos (ações de curto prazo), mas desconsideram o turnover de profissionais, a infraestrutura tecnológica disponível ou o processo para que experimentações nas áreas de negócio se tornem processos corporativos.
Em resumo, Yan gosta da frase: “Pense grande, mas comece pequeno”, reforçando a importância de não deixar de pensar no "grande".
Métricas e KPIs Mais Eficazes para Quantificar o Impacto dos Dados
Maurício Yan considera que as métricas e KPIs mais eficazes são aqueles que ajudam a impactar os principais indicadores já estabelecidos pela empresa.
Ele reitera a necessidade de associar as iniciativas de dados ao valor de negócio e à estratégia da empresa: quanto mais casadas estiverem a estratégia de dados e de negócios, mais fácil será provar o valor dos dados. Ele tem trabalhado com clientes associando os principais KPIs ou OKRs da empresa com a jornada de dados, inclusive nas iniciativas mais estruturantes. Por exemplo, quais os impactos de uma mudança de arquitetura de dados nos indicadores de negócios da empresa? Eles existem, e é trabalho da área de dados demonstrá-los. Os investimentos em infraestrutura não são apenas para ter melhor performance, mas sim para viabilizar o atingimento de uma meta de negócio. Essa é a abordagem que ele defende.
Governança de Dados como Acelerador da Tangibilização do Valor
Embora a governança de dados seja frequentemente vista como um custo, Yan argumenta que ela é, na verdade, um fator que acelera e melhora a tangibilização do valor dos dados. Governança de dados é sobre entregar o dado certo, para a pessoa certa, na hora certa, para a tomada de decisões.
Além disso, há dois fatores estratégicos importantes:
Uso Eficiente dos Dados: Quando não há um olhar holístico (geralmente do profissional de governança de dados), o comum é ter iniciativas e projetos de dados espalhados pela organização, resultando em caos: áreas fazendo a mesma coisa (e gastando mais), dados que não batem em reuniões com lideranças, e áreas construindo silos com outras tecnologias, gerando sobrecarga de manutenção e custos. Provar o valor da governança seria fácil se as empresas medissem essas ineficiências, mas muitas não o fazem, gerando um paradoxo: como demonstrar valor sobre algo que não é medido hoje?
Aliado para Questões "Publicitárias e de Aculturamento": A governança deve ser vista como um aliado, com pessoas dedicadas a mostrar o valor das iniciativas de dados e ajudar a engajar as áreas de negócios em programas de aculturamento, construindo uma parceria baseada na confiança.
Yan questiona se o modelo atual de silos funciona, dado que as áreas de dados são constantemente questionadas sobre seu valor sem conseguir dar as respostas. Ele sugere que "jogar parado" não é a melhor estratégia.
Primeiro Passo Estratégico e Prático para Tangibilizar o Valor dos Dados
Para uma empresa que está lutando para mostrar o real valor de seus dados, Maurício Yan recomenda como primeiro passo estratégico e prático: reconhecer-se na leitura do artigo e identificar o sentido de suas propostas.
O segundo passo é buscar áreas parceiras e começar. Mostrar o primeiro projeto, seus resultados, e ir dando um passo de cada vez, pensando em ações estruturantes e de longo prazo, ao mesmo tempo em que se prova valor com entregas mais rápidas, sempre divulgando-as para gerar engajamento nas áreas. Ele compartilha que, ao longo de três anos e mais de 30 projetos com empresas de diversas verticais, a Keyrus tem ajudado a acelerar essa jornada. Situações em que a Keyrus inicia a estruturação e o cliente ganha maturidade para assumir o "leme" das ações estruturantes de dados e governança são muito comuns. O principal valor de contar com um parceiro experiente nesse momento é evitar erros, aprender com a experiência e mitigar riscos.