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Como os CEOs podem evitar que sua estratégia de Big Data não seja uma perda de tempo

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A análise de dados da sua empresa ainda é um quebra-cabeça com peças espalhadas pelo chão? Descubra como aumentar a eficiência do trabalho de Analytics — e usar suas descobertas para tomar melhores decisões.

De escolher candidatos à Presidência até à decisão de qual filme vamos assistir, a análise de grandes volumes de informação — conhecida como Big Data — tem se tornado parte integrante de nossas vidas. Mas, para muitas empresas, interpretar esses dados ainda é um quebra-cabeça de difícil solução, como se tivesse muitas peças faltando e todas elas espalhadas pelo chão.

Em uma pesquisa que durou 20 anos, examinamos de perto 36 empresas em 8 mercados para entender o motivo pelo qual as empresas lutam tanto para tornar a análise de dados mais eficiente.

Os resultados mostram que menos da metade do planejamento de Big Data atinge as metas iniciais de ROI (Retorno sobre Investimento).

Mas um pobre ROI é apenas uma parte da história. Outros sinais de que há algo errado podem ser:

  1. Alto nível de frustração dos líderes com os projetos de analytics;
  2. Mais da metade dos executivos sênior tem uma lista de ações (backlog) de pelo menos dois anos para implementar melhorias cruciais no sistema de analytics;
  3. Constante rotatividade de Chief Analytics Officers (CAOs).

As companhias de seguro, por exemplo, que formam um mercado com uso de analytics muito intensivo, têm aproximadamente metade dos CAOs mudando de função a cada 18 meses;

4. Reestruturações frequentes da função de Analytics dentro do negócio;
5. E ainda, excessivos pedidos de ajuda para consultores externos.

Esses não são problemas pequenos e as suas soluções também não são tão fáceis assim. É por isso que o papel do empreendedor para remover essas barreiras é fundamental.

Enquanto um CEO normalmente entende o potencial de transformação de Big Data/analytics, muitas vezes ele desconsidera a outra face da moeda — o trabalho de análise dos dados desencadeia certas forças dentro de uma empresa, capazes de ameaçar a própria área de Analytics. Essas forças devem ser compreendidas e conduzidas de forma a garantir que toda a iniciativa tenha sucesso. Para isso, o CEO tem que trabalhar em cima de quatro aspectos:

Administração constante da dinâmica dos C-level

Todo executivo C-level detém um delicado equilíbrio de forças. “Não assuma que um consenso geral vai levar a mudanças positivas”, diz Dan Oakley, Strategic Analytics na EY. “A maioria dos executivos reconhece os benefícios da orientação para fatos e dados, mas, na prática, o CEO deve administrar os conflitos entre planos de ação dos C-level para extrair o que vale a pena.”

Quando o CEO assume a responsabilidade do analytics, este executivo vai estar à frente de budgets maiores e passará mais tempo no planejamento da diretoria, além de supervisionar um novo e poderoso conjunto de recursos. Ao mesmo tempo, outros executivos não só vão ter de lidar com a perda de influência, como também vão se sentir vulneráveis. Essa vulnerabilidade frequentemente induz os conservadores a resistir.

CEOs devem perceber de antemão essa reação. O primeiro passo é falar abertamente sobre todo o caminho necessário e o inerente senso de vulnerabilidade que atingem executivos quando o modelo de negócio muda. Ser transparente sobre o nível de mudança esperada e as diferentes competências que os executivos vão necessitar para enfrentar todas essas mudanças é algo que coloca o diálogo em outro nível. Finalmente, o CEO deve identificar os executivos que têm maior interesse em manter o status quo e começar a trabalhar a sua resistência – até mesmo cortando aqueles que são inflexíveis.

Escolha do líder de analytics certo

Aparentemente, uma solução simples seria apenas a contratação de um profissional altamente qualificado ou um influenciador que disseminasse o potencial do Big Data. Mas nem sempre é só isso. A questão envolve algo maior do que a tecnologia. Enquanto as habilidades técnicas são um ponto de início, o CEO deve escolher um líder de analytics com três qualidades específicas:

1. Uma capacidade para colaborar, tendo suas ideias moldadas pelos outros e que defenda as ideias dos outros.
2. Um entendimento de como funciona a operação da empresa atualmente e uma visão de como um analytics pode conduzir a companhia para um futuro melhor, talvez totalmente diferente.
3. O desejo de criar um ambiente de descobertas, em que se permite usar os dados para delinear o futuro da empresa.

“Ninguém consegue realizar um analytics bem sucedido de forma isolada”, explica Oakley.

A alta taxa de rotatividade dos CAOs, como foi falado antes, é um claro sinal de que encontrar o líder de analytics certo é uma tarefa difícil.

O desafio dos modelos mentais existentes

Executivos de alta performance são moldados pelas experiências decisivas de suas carreiras, ainda que o analytics exija deles um entendimento das coisas muito além de seus modelos mentais. O CEO deve identificar, entre os líderes, as tomadas de decisão que ainda estão muito rígidas; deixar claro a todos que a era do analytics demanda um novo modo de pensar, tanto individual como coletivamente; e enfim, conduzi-los para isso.
Executivos que ainda defendem o status quo e temem a mudança vão ser bem sucedidos de uma única forma: conduzindo mal as iniciativas de analytics e talvez acabando com elas completamente. Ironicamente, isso até permite que eles sejam reconhecidos como “inovadores” num primeiro momento, mas logo caem em descrédito e o poder do C-level volta ao que era antes.

Muitos CEOs subestimam o impacto dos modelos mentais no processo de inovação, geralmente assumindo que os exercícios de “pensar fora da caixa” já resolvem a questão.

De acordo com um CFO, “Nossos modelos mentais eram tão rígidos que até o modo como entendíamos os dados em si precisava ser desafiado.”

“[A informação] foi uma fonte de capital político – para ser acumulado e principalmente usado para travar batalhas internas. Somente agora estamos nos familiarizando com a ideia de que o destino da companhia é dependente do uso coletivo e estratégico da informação”.

Criação de um ambiente com inovação acelerada

Os planos de analytics bem-sucedidos exigem um tipo de aprendizado que poucas organizações são capazes de fazer. Ele pode permitir inovações revolucionárias, mas apenas se o ambiente da empresa apoia essas descobertas e experimentações.

“Para criar, incubar e colocar o analytics em ação rapidamente, a inovação deve estar no DNA da organização”, afirma Chris Mazzei, Global Chief Analytics Officer da EY. “É uma responsabilidade do CEO criar esse ambiente de inovação acelerada, em que a experimentação e o erro podem ser o caminho mais rápido para o sucesso da inovação”.

Se os esforços estiverem ancorados aos processos de aprendizagem tradicionais, eles não vão caminhar rápido o suficiente para conseguir alcançar mudanças significativas. Essa é a “mínima velocidade” que as percepções podem andar para que o combustível inovação seja completamente incompreendido. Prejudicado por silos departamentais, incentivos, e um comportamento antigo, a maioria das companhias nunca vai usá-lo.

Um sinal comum de que um ambiente está nessa baixa velocidade é uma confiança excessiva nas concorrências por solução de problemas, como o Kaggle [site de competições de modelagem preditiva em que as empresas publicam seus desafios e oferecem prêmios ao analista que conseguir solucioná-los.]. Ao mesmo tempo que essas ferramentas são muito valiosas e um elemento essencial de qualquer analytics, elas não deixam de ser apenas ferramentas e, como qualquer outra, podem se tornar uma muleta, se os grandes problemas não forem discutidos.

A experimentação deve ser recompensada – algo que um número bem pequeno de empresas faz. Em um estudo realizado ano passado, percebemos que apenas 17% das empresas associaram a inovação como uma forma de compensação.

A acelerada geração de Big Data nas últimas décadas originou capacidades impressionantes – e não há nenhum sinal de que isso vai desacelerar. Mas para que as empresas possam explorá-las por completo, os CEOs devem intensificar seus esforços; eles não podem abdicar de sua liderança ou delegar a responsabilidade para outros executivos. A boa notícia para muitas empresas que lutam para otimizar seus investimentos de Big Data/analytics é que elas não estão sozinhas. A corrida pela vantagem competitiva ainda pode ser vencida.

A EY é uma das quatro maiores empresas de serviços profissionais do mundo (as big four), presente em 150 países, em 728 escritórios, e com mais de 190 mil funcionários. Com sede em Londres, a EY presta serviços de auditoria, elisão fiscal, consultoria e transações corporativas.

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