Apesar do rápido aumento da proeminência das funções de dados e análises, a maioria dos diretores de dados (CDOs) não consegue avaliar e precificar os resultados comerciais criados por seus recursos de dados e análises. Não surpreende, então, que muitos CDOs fiquem aquém das expectativas e tenham mandatos curtos. Os autores conduziram 17 entrevistas aprofundadas com CDOs que são amplamente considerados na fronteira da função. Com base nas entrevistas, eles sintetizaram onde os CDOs podem criar valor e como eles podem mensurá-lo e precificá-lo. Além das estratégias para criar e demonstrar valor, elas fornecem insights sobre medidas qualitativas e quantitativas que os líderes de análise de dados estão adotando atualmente.
Os dados estão rapidamente se tornando um elemento integral de cada decisão, ponto de contato com o cliente e processo interno. As oportunidades que surgem com maiores recursos de dados e análises são evidentes em toda a cadeia de valor — desde ferramentas algorítmicas voltadas para o cliente que produzem recomendações personalizadas até ferramentas corporativas que automatizam a seleção de currículos dos candidatos. Com dados e análises se tornando fatores importantes para maior eficiência, melhor tomada de decisão e maior inovação, os CEOs começaram a convidar um novo membro para sua diretoria: o diretor executivo de dados (e análises) (CDO).
Apesar da crescente proeminência das funções de dados e análises, a maioria dos CDOs não valoriza e precifica os resultados comerciais criados por seus recursos de dados e análises. Não é nenhuma surpresa, então, que muitos CDOs fiquem para trás.expectativas e tenhamandatos curtos.
Como parte de um projeto de pesquisa no Digital Value Lab do Instituto Digital, de Dados e Design de Harvard, conduzimos 17 entrevistas aprofundadas com CDOs que são amplamente considerados na fronteira da função. Com base nas entrevistas, sintetizamos onde os CDOs podem criar valor e como eles podem mensurá-lo e precificá-lo. Além das estratégias para criar edemonstrando valor, fornecemos insights sobre medidas qualitativas e quantitativas que os líderes de análise de dados estão adotando atualmente.
Como os CDOs criam valor
Os CDOs normalmente influenciam quatro áreas interconectadas. Dependendo do nível defederação das responsabilidades de dados, os CDOs exercem mais ou menos influência sobre essas áreas. A primeira esfera de influência está diretamente ligada ao valor comercial e pode ser denominada como produtos de dados vinculados diretamente a casos de uso. Esses produtos são desenvolvidos, mantidos e aprimorados continuamente (predominantemente pela unidade CDO) para resolver um problema comercial específico para um cliente interno ou externo.
Em segundo lugar, os CDOs normalmente organizam os ativos e plataformas de dados da organização (às vezes também chamados de multiuso).produtos de dados): ativos essencialmente reutilizáveis que permitem que equipes de toda a organização acessem dados com facilidade e eficiência e criem produtos de dados baseados em casos de uso (incluindo relatórios) em cima deles. Para a maioria das empresas, o primeiro ativo é o “Customer 360”, que reúne todas as informações coletadas sobre um cliente em todas as unidades de negócios.
A terceira esfera de influência, que conceitualmente fica abaixo das duas primeiras, compreende a arquitetura e a governança de dados da organização. Ele hospeda a infraestrutura técnica e administrativa subjacente necessária para que as equipes de produtos de dados operem com eficiência e de forma padronizada.
A quarta esfera de influência do CDO é a organização e, mais especificamente, suas pessoas. A organização reflete a base de qualquer iniciativa de dados, pois fornece e desenvolve tanto a alfabetização geral quanto o talento especializado em dados.
Compreender o campo de jogo é importante. As empresas normalmente contratam um CDO com um portfólio de expectativas diversas, incluindo ser um líder em tecnologia para dados e análises, um visionário para o negócio em geral, um revolucionário cultural para promover a tomada de decisões orientada por dados, um especialista em governança de dados e assim por diante. No entanto, o sucesso exige um esforço conjunto entre essas diferentes funções. Um CDO encorajado precisa propor valor, medir valor e reivindicar valor para cada esfera de influência.
Proposta de valor para produtos de dados
Os produtos de dados são aplicativos desenvolvidos e gerenciados pelo CDO para fornecer os dados certos, da qualidade certa, no momento certo, para um processo comercial específico. Seu objetivo é gerar insights acionáveis para melhorar as operações internas, aprimorar as ofertas de produtos ou serviços, criar uma oferta totalmente nova ou disponibilizar dados para parceiros externos. A unidade de CDO deve espelhar cada linha de negócios e, em seguida, para cada uma, desenvolver um roteiro de produto de dados (em conjunto com o lado comercial), priorizar os casos de uso mais impactantes e implantar equipes interdisciplinares para desenvolver, manter e melhorar o produto de dados seguindo os princípios dedesenvolvimento ágil de produtos e DataOps.
Cada uma dessas equipes deve ter todos os recursos necessários para operar de forma independente, desde a compreensão do problema comercial até a criação de modelos e visualizações da ciência de dados e a construção dos pipelines de dados. Esses projetos de farol são importantes em um nível tático: eles inspiram a adesão e a confiança de outros executivos e unidades de negócios de nível C e demonstram a viabilidade e o impacto das iniciativas de dados.
Mohammed Aaser, CDO da Domo Inc., fornecedora de plataformas de dados e análises, diz: “Os CDOs estão travando uma guerra em duas frentes. Em um caso, eles precisam mostrar valor rapidamente. Ao mesmo tempo, eles precisam criar plataformas que possam durar e criar valor. A realidade é que, se você começar com a plataforma, levará dois anos, não mostrará muito valor e não terá emprego.”
Proposta de valor para ativos e plataformas de dados
A segunda esfera de influência compreende ativos e plataformas de dados que podem ser aproveitados para criar produtos de dados para todos os tipos de desafios. Eles integram diferentes conjuntos de dados e elementos de sistemas de origem de toda a empresa em um único ativo ou plataforma, o que, de forma coesa, pode fornecer uma visão melhor do problema que está sendo considerado. Seu objetivo é permitir a escala: o ativo ou a plataforma de dados disponibiliza os dados para entrega fácil e rápida por qualquer pessoa na organização (por meio de produtos de dados ou APIs de autoatendimento).
Os CDOs precisam se alinhar aos chefes de unidade sobre qual ativo de dados ou plataforma priorizar. Em seguida, equipes dedicadas são proprietárias de cada ativo ou plataforma e usam uma abordagem ágil de entrega centrada no produto (semelhante à dos produtos de dados). Eles começam compilando os requisitos do usuário, priorizando recursos e desenvolvendo, mantendo e melhorando o ativo. Isso inclui medir a adoção e coletar feedback do usuário. Como esses ativos abrangem várias linhas de negócios, eles normalmente exigem o alinhamento de definições e cálculos de métricas comerciais centrais — uma demonstração poderosa de como o papel multifuncional do CDO pode ajudar as linhas de negócios a falar o mesmo idioma e criar uma compreensão holística dos negócios.
Proposta de valor para arquitetura e governança de dados
Na maioria das empresas, a proliferação de dados levou a uma proliferação de sistemas, práticas e políticas. Portanto, é uma das principais responsabilidades do CDO gerenciar a arquitetura e a governança de dados — o que consideramos a terceira esfera de influência.
O objetivo da arquitetura e da governança de dados é gerenciar os fundamentos da organização de dados fornecendo os sistemas de dados necessários de forma econômica e garantindo que os dados sejam produzidos, documentados e consumidos de forma simplificada. Com relação à arquitetura de dados, a proposta de valor do CDO é definir e alinhar quais sistemas e ferramentas (por exemplo, segurança) são necessários na arquitetura de dados de destino para dar suporte aos produtos de dados desejados e, em seguida, adquirir ou construir e executar esses sistemas.
Além disso, o CDO deve gerenciar centralmente licenças e instâncias de sistemas específicos de dados, muitas vezes extremamente caros, e definir critérios de uso. Para a governança de dados, a proposta de valor do CDO inclui o desenvolvimento de políticas de dados com relação à acessibilidade, qualidade, interoperabilidade e segurança, bem como o desenvolvimento de um catálogo de dados como a única fonte confiável de como, onde e quais dados são armazenados nos ativos e plataformas de dados. A governança de dados também deve incluir as melhores práticas e padrões centrais para operações de dados e o uso de algoritmos e IA.
Proposta de valor para a preparação de dados organizacionais
O objetivo do CDO deve ser desenvolver as funções específicas de dados e as competências necessárias em toda a organização para apoiar todas as outras atividades relacionadas a dados. Embora isso exija que talentos suficientes em dados sejam contratados e retidos, o verdadeiro sucesso vem da ativação de toda a organização: os principais CDOs definem diferentes personalidades internas de dados, categorizam cada função na organização e mapeiam as jornadas de desenvolvimento profissional para elas.
A capacitação de funcionários fora da unidade de CDO, por exemplo, por meio do treinamento de “tradutor de dados” para líderes de negócios e especialistas no assunto, cria uma forte demanda por produtos de dados. O Upskilling também cria campeões locais que garantem a incorporação e a adoção de produtos de dados em suas unidades de negócios. Os funcionários da linha de frente precisam entender o básico (por exemplo, como uma métrica é calculada, como reduzir a média e identificar tendências de nível inferior) porque, caso contrário, o medo de cometer um erro, pegar o número errado ou interpretá-lo mal os fará voltar aos processos antigos.
Como os CDOs podem medir, mostrar e precificar sua contribuição de valor?
Para CDOs, definir claramente a proposta de valor em todas as esferas de influência é uma pré-condição necessária para medir, demonstrar e, às vezes, precificar seu valor. Os principais CDOs começaram a desenvolver medidas qualitativas e quantitativas que podem impedir que as organizações invistam pouco ou demais em suas iniciativas de dados.
Um CDO afirmou que as unidades de negócios não solicitariam ou usariam mais (ou com menos frequência) produtos de dados se tivessem que considerar o preço associado às equipes de dados e ao ativo/plataforma de dados subjacente, o que pode explicar por que algumas organizações evitam modelos internos de cobrança retroativa. No entanto, os dados de preços permitem que os líderes de negócios avaliem melhor o uso mais eficiente de seu orçamento. Além disso, se as unidades de negócios alocam fundos de seus próprios orçamentos, elas se destacam e desejam obter resultados mensuráveis com isso.
Os líderes de dados geralmente começam com um estorno “paralelo” (ou seja, o preço teórico de transferência interna) e uma conta de receita “paralela” (ou seja, o incremento de receita permitido) para cada serviço, produto ou ativo de propriedade da unidade CDO — com “sombra” indicando que (ainda) não é um registro formal de lucros e perdas. O estorno paralelo ajuda a atribuir um preço aos projetos de CDO, o que é importante saber, independentemente de quem pague por eles. Tanto o CDO quanto as unidades de negócios geralmente usam orçamentos centrais controlados pelo CFO para cobrir o estorno, dada a relevância estratégica das iniciativas de dados. A vantagem dos estornos (paralelos) e das contas de receita? Os recursos são alocados de forma eficiente, as unidades de negócios têm um interesse mais profundo em impulsionar a adoção e o sucesso, os CDOs são incentivados a entrar no modo de venda e os CDOs podem mostrar mais facilmente sua contribuição de valor.
Medição do valor de produtos de dados
O papel de CDO exige muita persuasão e narrativa. Demonstrar o potencial dos produtos de dados para casos concretos de uso comercial é fundamental nesse sentido. Os CDOs devem medir pelo menos o seguinte conjunto de indicadores:
Impacto comercial dos produtos Lighthouse Data
- Medição quantitativa: Taxa de adoção do produto de dados para clientes internos (por exemplo, funcionários da linha de frente) ou clientes externos
- Medição quantitativa: Melhoria do produto de dados em relação a uma linha de base de pré-implementação ou caso de referência (por meio de testes A/B), por exemplo, redução da rotatividade
Eficiência operacional e maturidade das equipes de produtos de dados
- Medição quantitativa: Recursos usados no desenvolvimento e nas operações dos produtos de dados (por exemplo, horas-pessoa por produto ou recurso de dados, necessidade de CPU adicional)
- Medição qualitativa: Capacidade de apoiar os negócios, capacidade de resposta ao feedback e cumprimento de SLA por meio de pesquisas
- Medição qualitativa: Maturidade das equipes ágeis de produtos de dados (por exemplo, sofisticação de cerimônias ágeis) por meio de pesquisas
A maioria dos líderes de negócios ainda tem dificuldade em entender como os dados podem mudar a forma como seus processos principais funcionam. A apresentação de produtos Lighthouse Data de alto valor e seu impacto nos negócios ajuda os líderes das unidades de negócios a ter uma ideia do que é possível.
No entanto, decisões sensatas de investimento exigem uma estimativa dos custos. Antes de implantar suas equipes, os CDOs precisam envolvê-las em exercícios de dimensionamento de projetos para determinar quais funções e quantas horas de trabalho são necessárias para possíveis produtos de dados. Para cada linha de negócios, a unidade de CDO deve manter um roteiro de produto de dados que espelhe e siga sua respectiva estratégia de negócios e objetivos/principais resultados. Um CDO nos contou que ele realiza um workshop executivo anual de engenharia de valor, no qual eles resumem uma longa lista de 60 a 70 ideias de produtos de dados para 10 candidatos e, em seguida, para quatro produtos de dados que serão realizados no próximo ano. Sua decisão é baseada em uma matriz 2×2 com impacto comercial estimado em um eixo e requisitos estimados de recursos (ou seja, custos) no outro eixo.
Um pioneiro do CDO, Sebastian Klapdor, CDO da Vista, uma empresa de marketing e design, estabeleceu várias métricas para capturar o valor criado por sua equipe. Por meio da adoção de produtos de dados e medições de pré e pós-implementação, a Vista conseguiu gerar lucros incrementais de 90 milhões de dólares, com uma grande parte deles ocorrendo anualmente.
Medição do valor de ativos e plataformas de dados
Mohammed Aaser, da Domo Inc. descreve plataformas e ativos de dados multiuso como a “linha de montagem” que permite o desenvolvimento de produtos de dados em grande escala em toda a organização. O CDO desenvolve e melhora continuamente a linha de montagem, removendo incansavelmente todos os gargalos e incorporando o feedback do usuário. No entanto, o valor é agregado pelas equipes que criam produtos de dados sobre ativos e plataformas de dados, que, com o aumento da maturidade, podem se tornar cada vez mais descentralizados e executados pelas respectivas linhas de negócios.
Portanto, os CDOs precisam implementar várias medidas qualitativas e quantitativas para medir, mostrar e reivindicar o valor que fornecem com os ativos/plataformas de dados.
Impacto comercial de produtos/plataformas de dados multiuso
- Medição quantitativa: Uso e engajamento do ativo de dados e da plataforma (por exemplo, número de usuários, volume de dados acessado)
- Medição quantitativa: Tempo de processamento de consultas usando o ativo de dados e a plataforma
- Medição qualitativa: Histórias anedóticas das melhorias no processo de desenvolvimento de produtos de dados orientado por casos de uso (de equipes de unidades de negócios e unidades de CDO)
Eficiência operacional da equipe de produto/plataforma de dados
- Medição quantitativa: Recursos usados no desenvolvimento e nas operações do ativo/plataforma de dados (por exemplo, horas-pessoa por ativo/plataforma de dados)
- Medição quantitativa: Velocidade do desenvolvimento de recursos e integração do sistema de origem
A criação de um ativo/plataforma de dados multiuso, como o ativo “Customer 360”, requer um orçamento significativo e geralmente tem um longo tempo de desenvolvimento (um a três anos, dependendo da empresa).
Antes do desenvolvimento, os CDOs devem priorizar com os líderes da unidade de negócios os ativos e plataformas de dados multiuso mais relevantes. Eles devem estimar por domínio o pool de valores associado com base nos 30 a 40 produtos de dados que ele poderia habilitar em cinco anos (uma estimativa final é adequada aqui).
Com base no ROI médio dos produtos de dados existentes e em uma redução fixa para necessidades adicionais de desenvolvimento (para aproveitar esses ativos/plataformas de dados multiuso), o tamanho do investimento deve ser orçado. Como esses ativos e plataformas são multifuncionais e têm valor estratégico, o CFO atua com mais frequência como patrocinador do projeto. No entanto, os CDOs devem implementar um estorno interno (paralelo) depois de desenvolvidos, usando o impacto estimado que a unidade de negócios deseja gerar e o ROI médio dos produtos de dados baseados em casos de uso. Como alternativa, os CDOs podem definir modelos de preços baseados no usuário ou no uso.
Medição do valor da arquitetura e governança de dados
A maioria das responsabilidades de fornecer a arquitetura de dados gira em torno do gerenciamento central e eficiente por meio, por exemplo, da alocação central de licenças e instâncias ou da racionalização de sistemas. Wendy Batchelder, vice-presidente sênior e CDO da Salesforce, explica que essas geralmente são vitórias rápidas e que o CFO se torna um ótimo parceiro na condução dos projetos. Ao implementar um esquema de hierarquização que regulava quando uma consulta é considerada uma consulta de alta/média/baixa velocidade, ela conseguiu rapidamente obter uma economia significativa de custos.
Impacto comercial da arquitetura de dados
- Medição quantitativa: Melhoria da base de custos por meio de gerenciamento central e racionalização de sistemas em relação a uma linha de base de pré-implementação
Preparação futura da arquitetura e governança de dados
- Medição qualitativa: Progresso no roteiro de sistemas (status quo versus estado alvo)
- Medição qualitativa: Progresso nas políticas de dados (status quo versus estado alvo)
- Medição qualitativa: Progresso no catálogo de dados (status quo versus estado alvo)
Medição do valor da prontidão de dados organizacionais
A criação de uma cultura de dados é frequentemente citada como um dos maiores desafios dos CDOs. Os principais CDOs trabalham em estreita colaboração com parceiros internos, como RH, e parceiros externos, como universidades, para organizar um programa educacional e desenvolver jornadas de desenvolvimento profissional com dados específicos.
Para entender a eficácia de seus esforços educacionais, os CDOs devem criar pesquisas do Net Promoter Score (NPS). Um dos CDOs entrevistados obteve um NPS de classe mundial de 80 a 90 por seu treinamento de gerência média com foco na criação de valor comercial e no uso ético de dados.
Três medidas formam a base do monitoramento de desempenho na esfera de influência organizacional:
- Medição quantitativa: Taxa de conclusão do treinamento de funcionários, academias, bootcamps e e-learning sobre alfabetização de dados
- Medição quantitativa: Net Promoter Score do treinamento de funcionários, academias, bootcamps e e-learning sobre alfabetização de dados
- Medição qualitativa: Conceito para personas de dados e jornadas de desenvolvimento
. . .
Sair da sombra como CDO é muito mais do que uma ambição profissional. Isso anuncia uma mudança importante na forma como a organização pensa sobre os dados e garante que os projetos relacionados a dados sejam financiados ou desfinanciados de acordo com sua contribuição de valor. Dadas as vastas oportunidades associadas a dados, análises e IA, as empresas não podem mais se dar ao luxo de esforços de dados descoordenados sem um vínculo claro com o valor. Embora a IA domine as manchetes, há consenso sobre o seguinte: a maturidade dos dados necessariamente vem antes da maturidade da IA.
