"Quanto é que este projeto de dados nos vai render?" É a pergunta que qualquer diretor financeiro faz — e a que muitas equipas técnicas têm dificuldade em responder. Calcular o ROI de um projeto de dados não é magia; é ligar o investimento a ganhos concretos.
A fórmula base
O ROI (Return on Investment) é simples: (ganho − custo) ÷ custo, em percentagem. Se investes 50 mil e geras 150 mil de valor, o ROI é 200%. O difícil não é a conta — é estimar bem cada lado dela.
O lado do custo (o mais fácil de esquecer)
Não é só a licença ou a consultoria. Conta também: horas internas da equipa, infraestrutura cloud, formação, e a manutenção depois de arrancar. Um projeto barato de instalar pode ser caro de manter — inclui isso.
O lado do ganho (o mais fácil de exagerar)
- Poupança de tempo: relatórios que demoravam 2 dias e passam a 10 minutos × custo/hora × frequência.
- Receita adicional: melhor segmentação, menos churn, decisões mais rápidas que capturam oportunidades.
- Custos evitados: menos erros, menos stock parado, menos multas de conformidade.
- Ganhos "moles": melhor decisão e confiança — reais, mas assume-os com prudência.
O erro comum: só contar o que é fácil de contar
Muitos projetos parecem ter ROI baixo porque só se mede a poupança de horas e se ignora a receita capturada por decidir melhor e mais depressa. Outros inflam ganhos "estratégicos" impossíveis de verificar. O equilíbrio é assumir ganhos conservadores mas completos.
Na prática
Antes de arrancar, escreve a hipótese de ROI num parágrafo: quanto custa, que ganho esperas e como o vais medir. Depois de arrancar, volta lá e confirma. Essa disciplina distingue projetos de dados que sobrevivem dos que são cortados no próximo orçamento. Consegues escrever hoje a hipótese de ROI do teu próximo projeto?
