Maneiras de gerenciar projetos de business analytics

O business analytics já serve a várias empresas do mundo todo, auxiliando no processo de tomada de decisões. À medida que os ambientes corporativos se tornam mais complexos e competitivos, gerentes precisam estar aptos a detectar e até prever tendências para responder a elas rapidamente.

Os projetos de business analytics são frequentemente caracterizados pelas exigências incertas e pelos altos riscos de implementação. Conheça as melhores práticas na hora de gerenciar projetos de business analytics:

Planejamentos que mudam durante o progresso do projeto

Diferente de projetos tradicionais, em business analytics não é possível ter um plano extremamente definido. Em vez disso, os planejamentos são trabalhados voltados para a execução. Quando se trata de business analytics, a maioria dos gerentes parte do princípio de que terão de mudar o planejamento à medida que o projeto seja executado.

Empresas e usuários sempre terão uma visão do que estão buscando alcançar com analytics – por exemplo, melhorar a resposta ao marketing direto, reduzir inventário ou aumentar a qualidade do serviço e a satisfação do consumidor enquanto controlam custos. Porém, o modo de alcançar esses objetivos é frequentemente incerto e envolve aspectos que só serão explorados no decorrer do projeto. O foco, portanto, não deve ser o planejamento original, mas a execução e a entrega.

Ver o valor em uso e o valor do aprendizado

Ao focar na execução e não no planejamento inicial do projeto, gerentes buscam adicionar valor a todo o ciclo de vida do projeto, não apenas no fim. O retorno do investimento é abordado como um processo e não como uma métrica de controle.

O conceito de “valor em uso” mede o valor em termos de como um dado ativo oferece benefícios a um proprietário sob um uso específico. A ideia é de que os ativos por si só não têm valor, mas apenas geram valor quando oferecem benefícios específicos aos seus proprietários ou usuários. Consequentemente, apenas quando uma aplicação ou modelo analítico está em uso, pode haver benefícios e custos reais a serem identificados. O objetivo é avaliar o valor do projeto de maneira rápida e precisa.

A ênfase na execução é a melhor maneira de tentar executar as boas ideias rapidamente em vez de tentar emplacar de vez o “plano perfeito”. Isso implica que o foco não seja a explicação de discrepâncias entre o plano e os resultados finais, mas aprender algo novo no curso da implementação que justifique alterações no plano.

Trabalhando para ganhar comprometimento

O engajamento de importantes usuários do negócio e outras partes interessadas é essencial durante o processo. É essencial que eles participem e não que sejam informados apenas depois de um fato. A importância de explicar ou esclarecer o pensamento por trás de uma decisão ou, neste caso, a aplicação ou modelo analítico, não pode ser subestimado. O maior risco é o de que os responsáveis por tomar decisões na empresa não entendam as suposições da análise ou do modelo e tentem aplicá-lo onde ele não é aplicável.

Confiar em experimentos inteligentes

A experimentação é um elemento chave em dados, principalmente no processo de aprendizado. A qualidade da experimentação tem uma forte influência na extensão do sucesso do projeto. Experimentos bem projetados precisam de objetivos claros, o que exige observação, especificação de perguntas a que o experimento deve responder e o cenário em que está inserido. Hipóteses dos resultados esperados também fazem parte do processo, que é bem semelhante ao do método científico.

Com MIT Sloan Management Review