Entenda por que Business Intelligence não é apenas uma Questão de Software

Nos projetos que participamos e em publicações da área, independente do nicho de atuação da empresa ou do órgão público, fica sempre evidenciada a preferência por estruturas especialistas e não generalistas, fazendo rodízios periódicos entre as equipes de atuação.

Seja com especialização ou generalização das áreas, paralelo às soluções emergenciais de BI, faz-se necessário o início de implantação de uma cultura de Gestão por Processos, a qual pode alavancar a padronização e planejamento de utilização dos sistemas transacionais, beneficiando, posteriormente, a área de inteligência. A Gestão por Processos pode ser definida como um modelo que viabiliza e gerencia a troca de informações da organização através da visão semântica dos processos de negócios, os quais envolvem empregados, clientes, parceiros, aplicações e bancos de dados. O objetivo é alcançar a capacidade de modelar um processo, intermediar sua execução, monitorar seus resultados e gerenciá-lo.

Neste contexto, se você quer sucesso para seu BI, sugere-se o início de desenvolvimento de um “Mapa Geral de Processos”, o qual possibilite a modelagem e detalhamento dos processos identificados, de forma uniforme e padronizada, produzindo entendimento cooperado em todos os níveis da Organização. Os processos nas organizações existem, mas nem sempre são explícitos. Em resumo, só é possível melhorar o que se conhece bem, detectando ambiguidades e inconsistências.

É importante ressaltar que o conhecimento e documentação dos processos em uma empresa independem da existência de sistemas informatizados, ou seja, novas demandas para os sistemas legados e para o BI serão automações de processos melhorados, assegurando que colaboradores e analistas de sistemas tenham entendimento comum da organização, uma vez que o conhecimento só é generalizado quando é tornado explícito.

Conhecedores da área fim devem ser ouvidos continuamente, modelando e reavaliando processos, bem como considerando as prioridades e alinhamento com o Planejamento Estratégico da Organização. Para o BI alavancar esses processos isto implica modelar outro processo específico que organize e padronize atividades analíticas, lideradas por uma área dedicada a estas atividades, a Área de Inteligência.

Área de Inteligência

Na grande maioria das organizações que estão investindo em soluções de Business Intelligence, o projeto só evoluiu após a criação de uma área específica. Além disso, os Modelos de Maturidade em BI exigem a criação desta área para que seja possível alcançar a maturidade em capacidade analítica. O senso comum entre grandes empresas, gestores, analistas de negócios e pesquisadores caracteriza esta área da seguinte forma:

• Deve ser um dos centros da organização;
• Coordenadoria de Informática não deve liderar e patrocinar sozinha;
• Coordenadoria de Informática e áreas de negócios caminhando juntas nas iniciativas de análises das informações;
• Tornar-se um Centro de Competência em BI (CCBI);
• Agregar perfis e capacidades, mobilizando pessoas e processos de negócio para alcançar a evolução dos objetivos do BI. Ou seja, ter pessoas de informática e da área fim na sua composição.
• Definir necessidades de recursos e aplicações;
• Definir o programa de BI;
• Identificar patrocinadores;
• Valorar aplicações de BI e distribuir seus custos;
• Liderar a Governança dos Dados.

Esta é uma área que para muitas empresas só funcionará corretamente com uma recolocação no organograma e independência, pois isto melhora o processo de liderança, evitando definições e decisões tomadas apenas pelos técnicos de TI. Além disso, facilita a definição de prioridades para os sistemas. No caso específico de algumas organizações, esta área poderia ser uma parceira da área de análise do negócio, servindo como um balcão (Help Desk) para dar suporte aos usuários dos sistemas legados e do BI. Exemplo: toda vez que for feita uma consulta ao sistema e houver dificuldade de coletar uma informação.

Em diversas empresas, colaboradores expõem que uma área de análise de negócio, vinculada à TI, deveria ser separada, dando prioridade máxima às solicitações de melhorias. Algumas empresas, após anos sem evoluir o projeto de BI, deslocaram colaboradores para trabalharem de maneira dedicada e iniciarem o processo de criação da Área de Inteligência. Mesmo que não haja uma mudança no organograma, faz-se necessária a união de pessoas da área fim e da área de TI, as quais iniciarão um grupo para definir diretrizes e padrões analíticos, bem como fazer acontecer a Governança dos Dados.

Governança dos Dados

Define-se a Governança de Dados como a gestão conjunta de políticas, processos, pessoas e tecnologias, a qual visa estruturar e administrar os ativos de informação, com o objetivo de apoiar a tomada de decisão, aprimorar a eficiência operacional e promover a rentabilidade. Como primeira etapa básica, sistemas que lidam com dados coincidentes precisam unificar a gestão de dados, padronizando e revisando os modelos conceitual e lógico do banco de dados.

O segundo passo é preparar pessoas e definir responsabilidades claras para governança, identificando os dados realmente utilizados no dia a dia. Hoje temos uma explosão de informações, dentro e fora da empresa, nas redes sociais e em vários tipos de mídia. Quais as informações que valem a pena, do ponto de vista analítico? Quais as prioridades? Não adianta querer “abraçar o mundo”, você vai se afogar em um mar de informações.

Fica clara a necessidade da disseminação da cultura de Gestão do Conhecimento, ou seja, gerar e divulgar novas saídas necessárias para os sistemas legados e para o BI, garantindo que todos tomem conhecimento de novas funcionalidades implementadas. Gerir conhecimento é aliar ao BI uma camada formada por práticas gerenciais, modelos mentais, comportamentos e tudo que estiver relacionado ao gerenciamento, extraindo mais valor do seu BI. As práticas gerenciais envolvem papeis, responsabilidades (citadas anteriormente) e uso de costumes de gestão.

Os comportamentos estão relacionados com posturas frente ao conhecer e explorar o grande espaço de oportunidades que se abre com o BI. Passar de um comportamento passivo, ou seja, usar por usar os recursos existentes, para um comportamento ativo, com pessoas tomando a iniciativa de procurar oportunidades que extraiam valor do BI e assumindo a responsabilidade pela utilização das ferramentas disponibilizadas.

Os modelos mentais implicam a percepção de um contexto altamente variável, repleto de oportunidades a serem visualizadas e exploradas. Mentes abertas para adquirirem novos valores, aceitar novos processos, novas crenças, assim como abandonarem procedimentos obsoletos.

Neste contexto, além de motivar e reciclar as pessoas, fato que abordaremos na próxima seção, inicie substituindo imediatamente documentos Word e planilhas Excel, que servem de complemento para uma saída ou layout incompleto de relatório, por opções de fácil acesso nos módulos dos sistemas legados ou no BI, dependendo da característica operacional ou analítica. Qualquer etapa intermediária com uso de outras ferramentas e extrações, que puder ser eliminada, deverá ser eliminada.

Se não houver Governança e, consequentemente, transparência e divulgação das informações, caminharemos para novos silos de informação e para novas ilhas de conhecimento. Em outras palavras, o camarada vai criar o seu relatório fantástico em seu “mundinho” fechado e esta funcionalidade, a qual poderia ter sido democratizada e tornar-se útil para toda organização, fica reduzida a uma planilha ou a um relatório de um único departamento.

Esta divulgação pode ser feita com novos treinamentos e criação de oficinas para mostrar áreas específicas dos sistemas legados e do BI, priorizando as potencialidades da ferramenta (o negócio é competência do técnico). Além disso, toda vez que um novo parâmetro e alerta para informações de apoio à decisão forem implementados, os mesmos devem ser amplamente disseminados, uma vez que isso aumentará a confiabilidade dos colaboradores para com os dados, considerando que o alerta mitigará a perda de negócios. Por fim, tenhamos em mente que estes colaboradores precisam estar reciclados e motivados para isto, como veremos a seguir.

Pessoas

Em linhas gerais, a resistência de colaboradores para usar soluções de TI e de BI tem influência da falta de uma política de metas e de motivação. Os Planejamentos Estratégicos modernos são baseados em Fatores Críticos de Sucesso, Indicadores de Desempenho, de Resultados e prioridade para execução da estratégia.

Em muitas empresas funcionários assíduos no uso dos sistemas têm consciência que há disponibilidade da maioria das informações necessárias, contudo, onde está a motivação para o uso? Há uma necessidade maior de choque cultural, ou seja, colaboradores precisam ser reciclados e participar de processos padronizados que utilizam os Sistemas como condição do sucesso.

Em outras palavras, usar o BI vai além da sua capacidade de fornecer boas informações, deve existir um alinhamento de valores pessoais com os da organização, baseado em uma missão clara, com a qual TODOS estão alinhados e comprometidos. Não adianta falar em BSC (Balanced Score Card - metodologia de medição e gestão de desempenho) sem uma estratégia clara e objetiva, comunicando-a reiteradamente a clientes, funcionários e acionistas. Tudo parte de uma proposição de valor simples, focada, fundada em reconhecimento profundo do público-alvo e uma avaliação realista das capacidades da organização.

Para entendermos a questão, se as pessoas não estiverem engajadas, o benefício visível do BI será apenas o ganho com a disponibilidade de informação em tempo real. Outros ganhos apenas se tornaram possíveis e não serão alcançados. As pessoas devem buscar esses ganhos continuamente com a ajuda do BI e não ficar esperando os ganhos como decorrência da sua implementação. Se for importante reduzir o tempo de atendimento ao cliente, esta melhoria deve ser buscada ativamente, definindo mudanças estruturais nos processos associados aos objetivos, modelando detalhadamente este processo com atividades que utilizam o BI e, finalmente, operando o mesmo com as padronizações definidas.

Em se tratando de prática estamos nos referindo a mudanças gerenciais, ou seja, sair da postura de espera dos benefícios. Parar de pensar no que vai acontecer e ficar olhando cair do céu os benefícios que o BI pode trazer, tomando a postura de pensar nos objetivos e metas a serem obtidos com a ajuda do BI. Não dá para ficar esperando os ganhos que o projeto tem a “obrigação de trazer”, achando que a obrigação já foi feita apenas aceitando o projeto e separando profissionais para trabalhar de forma dedicada. Os gestores precisam assumir a responsabilidade de conseguir resultados, modelando e implementando processos mais eficientes com a ajuda do BI.

O sucesso maior será das organizações que trouxerem oportunidades na carreira. Pesquisas mostram que estas empresas são mais propensas a motivar, são mais produtivas, perdem menos talentos e os sistemas não são subutilizados. O colaborador precisa sentir que contribui de maneira importante para o sucesso da organização e atuar como um analista da informação, evoluindo para um Cientista de Dados.

Cientista de Dados

Ao longo dos anos, o analista de sistemas tem evoluído para Analista de Negócios, Analista da Informação, ou qualquer outro pseudônimo que o aproxime mais dos negócios. Tenham em mente que, se alguém é analista de um sistema de crédito, tornar-se-á um especialista em crédito. Do contrário, será um profissional medíocre.

Com a explosão de informações que estamos vivendo, este analista da informação precisará de conhecimentos de matemática, mineração de dados, amostragem e estatística inferencial. Só assim poderá ser elevado ao status de Cientista dos Dados. Apesar de termos vistos teses de doutorado e artigos sendo publicados sem a devida atenção estatística que são obrigados a ter, você não pode se considerar um cientista sem esses conhecimentos. Se não dá para analisar todas as informações, como selecionar o que deve ser avaliado? Como inferir o raciocínio para o resto da população? Como evidenciar algo? Como averiguar se o modelo de conhecimento gerado pelo algoritmo de mineração de dados da ferramenta de BI tem qualidade? Em outras palavras, não dá apenas para acreditar no que os outros falam, temos que ser experimentais! O BI também pode e deve ser experimental, pois não deixa de ser Engenharia de Software, a qual já possui uma disciplina específica: a Engenharia de Software Experimental.

Em alguns estudos, a análise estatística pode ser mais leve, contudo, não se pode inferir sem um tratamento estatístico rigoroso dado a dados, ou seja, cada estudo tem uma validade estatística inerente. Este é o profissional de dados do futuro, cada vez mais presente. Um profissional que alia conhecimentos científicos ao ferramental disponível, aumentado o embasamento para tomada de decisões e promovendo a Inteligência. A seguir, alguns riscos envolvidos com o exercício desta Inteligência.

Riscos Envolvidos na Implantação de BI

Para diminuir os riscos, o foco é definir um NORTE, ou seja, iniciar por uma área prioritária e que traga retorno mais rápido. Neste contexto, existem processos que pouco afetam o desempenho dos negócios e outros que estão diretamente relacionados com os resultados que se consegue obter.

O primeiro tipo de processo representa processos de suporte, cuja preocupação é simplificar e reduzir custos, provendo um nível de serviço adequado. Estes processos podem ser atendidos em nível operacional, a princípio, por um bom sistema transacional. O segundo tipo engloba processos das cadeias de valor dos negócios, ou processos importantes para a estratégia. Estes processos requerem uma atenção especial e devem ser elegíveis para a fila de prioridades.

Definida as prioridades, os processos precisam ter objetivos e metas de desempenho a serem alcançadas com a ajuda do BI. Por exemplo, se o tempo de atendimento dos clientes precisa ser reduzido em 20%, para tornar os negócios mais competitivos, faz-se necessário: (1) identificar a necessidade de reduzir o tempo médio de atendimento para os clientes, (2) identificar os processos associados à redução do tempo de atendimento dos clientes e (3) definir objetivos e metas a serem alcançados por estes processos.

O BI pode agregar muito valor ao trabalho realizado pelos processos de segundo tipo, uma vez que, atuando apenas nos processos de suporte, fica muito difícil visualizar resultados em termos de negócios. Desta forma, identifique processos importantes, nos quais devem ser concentrados os esforços pela busca de melhorias.

Vale ressaltar que pequenas mudanças acontecem automaticamente com agilidade e novas funcionalidades disponibilizadas, contudo, uma mudança de grande porte, baseada em uma nova filosofia de trabalho e em novas informações disponibilizadas pelo BI, precisa ser previamente idealizada, detalhada, modelada e passada como requisito para equipe de projeto, pois as pessoas, em linhas gerais, possuem um perfil operacional e não estão voltadas para inovação de processos numa dimensão além da melhoria de atividades.

Estamos liderando pesquisas para adaptar uma metodologia de alinhamento estratégico e alcance de metas aos projetos de BI, mitigando riscos como os expostos anteriormente e como outros inerentes tais como os a seguir:

• Funcionalidades tecnológicas podem ser subutilizadas inicialmente, pela necessidade de modelagem e padronização de alguns processos, bem como associação das atividades aos sistemas;
• Deve haver comprometimento da empresa como um todo;
• Necessidade de motivação liderada pela organização, estimulando o uso do sistema através de metas e premiações.

Espero que este artigo ajude os líderes a entenderem que usuários BI também precisam ser desafiados, estimulados e se sentirem realizados. Você não reterá um talento sem pensar assim. Chega de engessamento e processos que não podem ser questionados, castrando pessoas criativas e inovadoras. Chega também do raciocínio inverso, ou seja, pensar no ganho com a implementação do BI e não em bons processos auxiliados pelo BI.

Para finalizar, precisamos aumentar cada vez mais a ciência envolvida com os projetos de BI e gerarmos suposições, hipóteses e evidências baseadas em experimentação, bem como em coleta de dados com surveys feitos a partir de metodologia e processo rigorosos. A pesquisa do tipo survey é a obtenção de informações quanto à prevalência, distribuição e inter-relação de variáveis, no âmbito de uma população. É a obtenção de dados ou informações sobre características, ações ou opiniões de determinado grupo de pessoas. No nosso caso, informações sobre o grupo de profissionais BI e como estão atuando na área.

Assim, se você quer contribuir e saber mais sobre a área, preencha a pesquisa sobre BI a seguir: https://pt.surveymonkey.com/s/PesquisaBI e você receberá, em breve, um diagnóstico da área, no Brasil, obtendo um norte para sua carreira.

Abraços e até a próxima!

Referências

HAVEY, M. Essencial Business Process Modeling; O’reilly. 2005.

COLAÇO Jr., Methanias ; MENDONÇA, M. G.; RODRIGUES, F. . Data Warehousing in an Industrial Software Development Environment. In: IEEE/NASA Software Engineering Workshop, 2009, Skövde.

JACKA, J. M. e KELLER, P. J. Business Process Mapping: Improving Customer Satisfaction. Jonh Wiley & Sons. 2009
WOHLIN, C et al.. Experimentation in Software Engineering, Kluwer Academic Publishers, 2012.

PULLAN, P; ARCHER, J. Business Analysis & Leadership. Kogan Page, 2013.

BASILI, V., Trendowicz, A., Kowalczyk, M., Heidrich, J., Seaman, C., Münch, J., Rombach, D. Aligning Organizations Through Measurement:The GQM+Strategies Approach, Springer, 2014.