Maturidade dos Sistemas de Suporte à Decisão

- Caso de estudo: empresa TOKPHONE -

Introdução

Pretende-se com este artigo apresentar o caso de estudo da empresa TOKPHONE, empresa multinacional de referência no mercado das telecomunicações, e fazer uma análise crítica do sistema de apoio à decisão actualmente implementado.

Numa segunda fase pretende-se propor iniciativas para resolução dos problemas que esta empresa enfrenta, tendo em conta as melhores práticas que garantem um sistema de apoio à decisão de elevada maturidade.

A empresa TOKPHONE desenvolve um sistema de informação de excelência através da inovação na oferta para que se distinga face à concorrência.

Será seguido neste artigo o modelo de maturidade de Business Intelligence da TDWI – The Data Warehousing Institute, desenvolvido pelo Director W. Eckerson.

Este modelo permite identificar o nível em que se encontram os SSD das empresas, num percurso que o TDWI define em cinco níveis desde o pré-natal/infantil(1) ao sábio(5), passando pelas fases de criança(2), adolescente(3) e adulto(4). Identificar onde a empresa se encontra neste ciclo de vida de crescimento permite também saber para onde a empresa quer ir, isto é, definir uma estratégia para alcançar o nível seguinte.

Neste percurso é de referir que a maior dificuldade passa por transpor os gaps que se situam entre os níveis pré-natal-/infantil e criança gulf; e os níveis adolescente e adulto chasm.

Para análise do nível de maturidade em que a empresa se encontra o autor refere que deve ser respondido um grupo de questões tendo em conta oito vectores de análise: scope (âmbito), patrocínio, valor, arquitectura, dados, desenvolvimento e entrega.

1.    O sistema de apoio à decisão da TOKPHONE

Em primeiro lugar há que responder à questão: onde está o sistema de Business Intelligence da empresa?

Nível 1 - Pré-Natal/Infantil

A empresa TOKPHONE já ultrapassou esta fase em que os relatórios provêm de numerosas fontes de dados parciais, cada colaborador desenvolve por si só folhas de cálculo para a obtenção dos seus objectivos, isto é, spreadmarts “gestores (…) recorrem a folhas de excel onde traçam as suas iniciativas e medem o cumprimento dos seus objectivos.” A percepção sobre o papel de BI é sobre custos e informar executivos “capacidade de self-service”.

Nível 2 – Criança

Foi transposto o primeiro gap, já há uma visão estandardizada da informação com a criação de Data Marts departamentais, e reforço de posição dos colaboradores que detêm este conhecimento.

Nível 3 – Adolescente­

A empresa TOKPHONE começou já a utilizar metodologias estandardizadas e de projecto “(DM CLIENTES) permitiu integrar todas as interacções que os clientes fazem (…) com a TOKPHONE (…) integrou as 3 fontes de informação principais”, bem como a adoptar boas práticas. A gestão de BI começa a ser interdepartamental sob a liderança de um gestor de programa de BI. A empresa reconhece a necessidade de uma visão corporativa consolidada. Recurso a data warehousing e soluções de BI personalizadas como dashboards.

Verifica-se que o BI não é ainda entendido pelos gestores como orientado para o negócio “os projectos de Business Intelligence são vistos como qualquer outro projecto”, e não são considerados críticos para alcançar a visão da empresa, e não é um recurso corporativo. O departamento de IT deve consolidar silos analíticos (a empresa mantém projectos independentes) e entregar relatórios e aplicações.

O nível de maturidade em que se encontra a empresa TOKPHONE é no nível 3 (adolescente), sendo que para avançar para o estádio seguinte (nível 4 adulto) deve transpor as dificuldades inerentes ao abismo The chasm.

2.    Boas práticas para um sistema de apoio à decisão de elevada maturidade

Para alcançar o nível 4 (adulto) a empresa TOKPHONE deve transpor o chamado chasm, para isso os gestores devem entender o BI como orientado para o negócio, e um recurso crítico para alcançar a visão da empresa, o departamento de IT deve consolidar os silos independentes e dispersos. A informação sobre os tipos de dados (metadata) deve ser documentada de forma integrada.

Deve haver uma gestão centralizada das fontes de dados de BI, por exemplo através de um centro de competências de BI, uma arquitectura comum de data warehouse (data warehouse corporativo), análises preditivas, gestão de performance e gestão centralizada.

Vectores de análise da maturidade:

Âmbito - o sistema de BI/DW deve passar a suportar todas as partes da organização e não apenas o departamento de marketing e IT.

Patrocínio – os patrocinadores de BI/DW da TOKPHONE não estão inteiramente comprometidos com o programa. A boa prática aqui seria haver um grupo de pessoas (comité) de direcção de diferentes áreas da empresa

Financiamento – verifica-se que as iniciativas de BI representam cerca de 10% da totalidade dos projectos actuais da empresa TOKPHONE, sendo considerado despesa departamental.

Valor – O projecto de BI não é ainda muito valorizado nesta empresa pelos utilizadores de negócio, não reconhecem o retorno que daí pode advir, não é crítico à missão.

Arquitectura – o primeiro projecto (Data Mart clientes) revelou uma arquitectura pouco robusto e evolutiva, no segundo (Data Mart vendas) subsistem duas camadas a que os utilizadores podem aceder aleatoriamente para os relatórios. É necessário uma perspectiva integrada ao nível corporativo e definição de regras, procedimentos e termos comuns.

Dados – os dados suscitam ainda algumas dúvidas, sugere-se a existência de uma única fonte de dados “os utilizadores não confiam nos dados a 100% e precisam sempre de fazer validações da informação que utilizam junto das fontes de informação para garantir a sua veracidade”, no entanto as fontes de dados não são numerosas.

Desenvolvimento – a abordagem da equipa de BI/DW a projectos de gestão e soluções em desenvolvimento não é feita tendo em conta um standard e metodologia predefinida, nem é feita ao nível corporativo mas pontualmente no nível departamental. Existência de projecto pouco flexível e de longa duração “leva entre 9 a 12 meses para que seja integrada uma nova área de assunto”.

Entrega – o alinhamento entre capacidades de análise/relatório com requisitos de utilizador não é efectuado integralmente, “os casual users não têm conhecimento suficiente para os desenvolver [relatórios], existe para isso uma equipa de power users no departamento, dedicada a ajudar (…) a criar as visões de negócio para apoio à decisão”. É necessário alterar este processo de monitorização para que a empresa obtenha processos preditivos e automáticos.

Referências:

Documentos apresentados na aula de Sistemas de Apoio à Decisão pelo Prof. João Guerreiro

Eckerson, W. (2007), Interpreting Benchmark Scores Using TDWI’s Maturity Model, TDWI, retirado de www.tdwi.org

Alcançar alinhamento com objectivos corporativos

através do Data Warehouse

Este artigo foi realizado no âmbito da disciplina de

Sistemas Integrados de Apoio à Decisão do

Mestrado de Sistemas Integrados de Apoio à Decisão

Introdução

Pretende-se com este artigo fazer uma abordagem da forma como o Data warehouse pode ser usado para obter o alinhamento com os objectivos estratégicos organizacionais, suportando algumas abordagens de gestão como a ABC - Activity based-costing, CRM – Customer relationship management ou BPM – Business Process Management.

Balanced Scorecard

O Balanced Scorecard (BSC) é um instrumento de gestão estratégica que permite a medição do desempenho da empresa ou organização, como referi no post anterior.

No limite, pretende-se que toda a empresa ou organização esteja alinhada com os objectivos estratégicos definidos ao nível corporativo, pelo que se procede ao desdobramento do Balanced Scorecard aos níveis departamentais, unidade de negócios, ou mesmo ao nível do colaborador. Assim, pretende-se que as decisões tácticas e de nível operacional estejam alinhadas com as decisões estratégicas (de topo).

Para as decisões tácticas contribui o CFO – Chief Financial Officer e o Marketing Director, responsáveis pelo departamento financeiro e marketing respectivamente. As preocupações do CFO centram-se assim em obter performance financeira alinhada com os objectivos da empresa, e as do Marketing Director é de atrair novos clientes rentáveis e manter os clientes melhores e mais rentáveis de forma a contribuir para os objectivos estratégicos corporativos.

Ao nível operacional, para se obter o alinhamento com os objectivos estratégicos corporativos, procura-se aumentar o nível de produção diária e melhorar os processos de forma a crescer a performance.

Sistemas de Suporte à Decisão

Os sistemas de suporte à decisão surgem aqui como elementos de grande importância para este alinhamento pois, ao contrário dos sistemas operacionais, permitem a obtenção de uma visão ampla e integrada da informação (transversal à organização), uma perspectiva única e consolidada, informação e indicadores de gestão, perspectiva multi-dimensional sobre os dados operacionais.

Data Warehouse

O data warehouse é uma base de dados analítica ou de suporte à gestão que surge como sistema de apoio à decisão orientado a dados que favorece a ‘inteligência’ da organização no nível táctico e operacional pois permite aos utilizadores a possibilidade de consultas através de ferramentas. É um sistema de armazenamento de dados que são extraídos de sistemas fonte - fonte de dados externa ou interno (sistema operacional), e que pode ter diversos subconjuntos lógicos (Data Marts por processos de negócio) para apresentação de dados através de ferramentas de front-end. Sendo que a informação pode então ser explorada pela ferramenta OLAP – Online analytical processing (processamento analítico de dados).

“Online analytical processing, or OLAP is an approach to quickly answer multi-dimensional analytical queries. OLAP is part of the broader category of business intelligence, which also encompasses relational reporting and data mining.  The typical applications of OLAP are in business reporting for sales, marketing, management reporting, business process management (BPM), budgeting and forecasting, financial reporting and similar areas. The term OLAP was created as a slight modification of the traditional database term OLTP (Online Transaction Processing)” (Center of Excellence for IT at Bellevue College)

Perspectiva Táctica

CFO – Chief Financial Officer

Os sistemas tradicionais de apuramento de custos não favorecem a contabilização e imputação de custos indirectos que aumentaram pela crescente inovação tecnológica (Johnson e Kaplan, 1991 in Tomás, et al. 2008,  ISCTE Business School, p. 35).

Activitiy Based Costing/Management pode ser definido como “método que permite avaliar os custos das actividades, mas também o seu desempenho e apurar os custos dos objectos de custeio, visando desta forma obter informação relevante para se gerirem melhor as organizações.” (Johnson e Kaplan, 1991 in Tomás, et al. 2008, ISCTE Business School, p. 37).

Uma empresa que desenvolva sistema de data warehouse poderá recorrer a ferramentas OLAP e assim atingir vantagem competitiva face às suas concorrentes, apurando mais facilmente os seus custos indirectos e imputando-os às actividades respectivas, na medida em que a ferramenta OLAP facilita a capacidade de análises dinâmicas. A forma como a ferramenta OLAP é usada para o cálculo de ABC/M é descrita na edição online de Information Management:

“the OLAP platform facilitates the ability for dynamic capacity analysis. That is to say, the activities that the ABC system tracks involve corporate resources contributing time to an activity, and partners and products consuming that activity time. Dividing the total consumed time (which is an ancillary output of the ABC system's allocation process) by the total available and contributed time of the corporate resources involved shows the productive utilization of those resources.”

a.    Marketing Director

O director de marketing tem como objectivo cativar novos clientes rentáveis para a empresa, bem como conservar os melhores clientes actuais, isto é, com tendência de lucro no futuro. Foram assim desenvolvidas análises preditivas do ciclo de vida/evolução do cliente, de forma a aumentar a rentabilidade o mais cedo possível para clientes que poderão ter tendência de dar lucro no futuro (customer lifetime value - CLV).

A preocupação será quando é que o cliente poderá decidir abandonar (churn) a empresa e optar pelo produto da empresa concorrente, e se valerá a pena ou não desenvolver iniciativas de retenção do cliente pois este poderá não ser rentável no futuro.

Soluções de indústria de comunicações foram desenvolvidas para medir o valor do cliente por uma empresa dos Estados Unidos Teradata:

“The enterprise data warehouse collects data from numerous different systems to build up a picture of all relevant customers, products, channels, events, revenues, and costs. The data are transformed into information within the data warehouse and can be accessed by the relevant departments and management and turned into strategic and tactical actions.” (Morgan & Bayer, 2006-2007, p.6)

2.    Perspectiva Operacional

Ao nível das decisões operacionais o alinhamento com os objectivos estratégicos é obtido com o BPM – Business Process Management que consiste em gerir os processos do negócio. A ferramenta OLAP permite obter dados e informação analítica relativa aos processos de negócio da empresa.

Referências:

Center of Excellence for IT at Bellevue College, Business Intelligence

http://www.nwcet.org/downloads/dhs/businessintelligence.ppt, retirado em 19-12-2011

Documentos apresentados na aula de Sistemas de Apoio à Decisão pelo Prof. João Guerreiro

Documento apresentado na aula de Sistemas de Informação Analíticos pela Prof. Patrícia Narciso.

Documento apresentado na aula de Fundamentos de Base de Dados pelo Prof. José Farinha.

Foulkrod, Jay (June, 2007) Infomanagement Direct http://www.information-management.com/infodirect/20070615/1085051-1.html

Gupta, M., Galloway, K. (2003). Activity-based costing/management and its implications for operations management, College of Business and Public Administration, University of Louisville

Morgan, Martin; Bayer, Judy (2006-2007), Customer Value Measurement, EB-3096, http://www.teradata.com/

Tomás, Alexandre; Major, Maria João; Pinto, José Castro (2008), Activity-Based Costing and Management (ABC/M) nas 500 Maiores Empresas em Portugal, ISCTE Business School, retirado de www.otoc.pt/downloads/files/1232466243_artigo-2.pdf,

Vantagens e desvantagens do Balanced Scorecard

O Balanced Scorecard (BSC) é um instrumento de gestão estratégica que permite a medição do desempenho da empresa ou organização. Foi criado em 1992 por Robert Kaplan e David Norton. Em quase 20 anos foi possível observar inúmeras experiências de implementação do BSC em empresas e organizações. De seguida passo a referir algumas vantagens e desvantagens.

VANTAGENS:

O balanced scorecard tem a vantagem de oferecer uma perspectiva integrada e holística sobre a empresa ou organização (articulação entre perspectiva financeira, cliente, processos internos, aprendizagem e crescimento), de forma simples, concisa e sem redundâncias, através de conceitos fundamentais como a missão, visão, valores, indicadores de desempenho ou key performance indicators KPI. As diversas perspectivas permitem obter um panorama temporal da organização, o que facilita a gestão da mudança: passado - perspectiva financeira, presente – perspectivas de cliente e de processos internos, e futuro – perspectiva de aprendizagem e crescimento.

Os mapas estratégicos constituem uma ferramenta flexível de execução da estratégia que pode ser adaptada a diversas entidades: empresa/entidade sem fins lucrativos, público/privado, etc. dado que o modelo-base e os conceitos-base são de carácter geral e abrangente a diversos sectores de actividade.

O balanced scorecard é assim também um instrumento essencial para comunicar eficazmente a estratégia corporativa aos diferentes níveis da organização (departamentos, sectores, filiais, unidades de negócio, até mesmo ao nível individual), permitindo que todos os colaboradores trabalhem em conjunto e em prole do mesmo objectivo global, e reconheçam o seu papel e responsabilidade na contribuição para o objectivo global dado que o BSC pode ser desdobrado aos diferentes níveis.

O BSC é um instrumento valioso para a medição da execução da estratégia e para a gestão da mudança. Esta medição é obtida através dos KPI’s. Estes indicadores medem aspectos de grande relevância para a organização, são métricas agregadas a alto nível que possibilitam obter feedback quantitativo sobre o desempenho do negócio perante os objectivos estratégicos estabelecidos.

DESVANTAGENS:

Dado que o BSC é um documento que integra a estratégia da empresa de forma holística, este deve ser realizado com base num conhecimento aprofundado e completo da realidade da empresa. Algumas desvantagens são a falta de conhecimentos e competências das pessoas envolvidas no processo de definição do BSC; as diferenças entre os termos técnicos utilizados no BSC e a cultura de gestão da organização; o tempo, recursos, dinheiro e esforços exigidos para o início do desenvolvimento do processo de BSC.

Outra das limitações consiste na dificuldade de aplicação, pois implica um envolvimento continuado de todos os colaboradores em prole da execução da estratégia. Requer que as pessoas envolvidas tenham cultura estratégica e alterem determinadas práticas e hábitos adquiridos (resistência à mudança, falta de participação, etc.), e que tenham conhecimentos sobre o que é a estratégia que se quer executar. Por outro lado, se a execução da estratégia não for bem organizada (pela falta de formação aos colaboradores, ou insuficiente apoio da gestão de topo, por exemplo) poderá pôr em causa o sucesso da execução.

As barreiras culturais e corrupção podem também ser entraves ao sucesso da implementação do BSC, na medida em que se traduzem em dificuldades de comunicação da estratégia aos diferentes níveis, ou por outro lado, objectivos contrários aos definidos na estratégia corporativa.

Referências

Gomes, Agostinha P. S. (2006), O Papel do Balanced Scorecard na avaliação do sistema policial Português, Tese de Mestrado em Contabilidade e Auditoria, Escola de Economia e Gestão da Universidade do Minho, p. 80-83, retirado de: http://hdl.handle.net/1822/6389

Kaplan, Robert S. e Norton, David P. (2008), The Execution Premium, Harvard Business Press

Kaplan, Robert S. e Norton, David P.( 2004), Strategy Maps, Harvard Business Press

Função Logística

Pretende-se modelar as vendas de TV a cores pela função logística:
                       a/(b+c * exp (-k*tempo))
através da atribuição de valores a: a, b, c e k:
a=1,6
b=0,47
c=18
k=0,559

TV cores	VENDAS
Periodo	Vendas	Logística
1	0,02	0,1486706
2	0,16	0,2517784
3	0,33	0,4172305
4	0,48	0,6683561
5	1,20	1,0190643
6	1,75	1,4558725
7	2,00	1,9285277
8	2,51	2,3681251
9	2,37	2,7230291
10	2,94	2,9782375
11	2,87	3,1468739
12	2,94	3,2521656
13	3,13	3,3155972
14	3,24	3,3529906
15	3,15	3,3747529
16	3,52	3,3873236
17	3,54	3,3945534
18	3,31	3,3987012
19	3,55	3,4010774
20	3,37	3,4024375
21	3,37	3,4032157
22	3,40	3,4036608
23	3,70	3,4039154
24	3,49	3,4040609

Função logística é a curva a vermelho no gráfico:

ATRIBUTOS DA INFORMAÇÃO POR NÍVEL DE OBJECTIVOS

Informação é um dado que remove incerteza.

No entanto, a informação pode remover mais ou menos incerteza consoante os seus atributos.

Os atributos qualitativos da informação variam consoante o nível de objectivos.

Na empresa, os tipos de decisão distinguem-se consoante a hierarquia de níveis de objectivos:

Objectivos estratégicos - decisões estratégicas

Objectivos de gestão - decisões de gestão

Objectivos operacionais - decisões operacionais

As necessidades de informação serão assim distintas para cada nível de hierarquia:

OBJECTIVOS / DECISÕES	NECESSIDADES DE INFORMAÇÃO	ATRIBUTOS QUALITATIVOS DA INFORMAÇÃO	DOMÍNIO	TIPO  DE DECISÃO	MODELAÇÃO
Estratégicos	Ênfase nos dados exteriores à empresa (mudanças na envolvente)	Detalhe Dureza	Incompleta Menos duro	Decisões não estruturáveis	Não indicado para a modelação
Gestão	Planeamento e controlo	Consistência	Abrangente	Decisões estruturáveis (desempenho das act. primárias) e não estruturáveis	Apenas as decisões estruturáveis são adequadas à modelação
Operacionais	Ênfase nos dados internos à empresa ou nas suas transacções	Detalhe Exactidão	Detalhado Preciso	Decisões estruturáveis	Adequado à modelação

Verifica-se com base neste quadro/resumo que quanto mais acima na hierarquia de decisão, mais se encontra informação não estruturável e, portanto, menos passível de modelação.

RELAÇÃO ENTRE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E FORMAS ORGANIZATIVAS

Os sistemas de informação são hoje em dia um recurso essencial para qualquer empresa e, dentro desta, para qualquer nível de decisão. Desta forma qualquer empresa ou organização procura sistemas de informação que melhor sirvam os seus propósitos presentes e futuros.

No entanto, tendo em conta a grande diversidade de formas organizativas, vários são os problemas que poderão surgir, na relação entre a empresa e os sistemas de informação.

Problemas na relação entre os sistemas de informação e a forma organizativa:

- Sistemas de informação não adaptados à forma organizativa existente (tecnologias evoluídas e com tendência a serem standard) levando a empresa a ajustar-se com custos elevados

- Sistemas de informação ajustados à forma organizativa actual sem deixar flexibilidade para a mudança, impede ajustes necessários que podem levar ao desaparecimento da empresa.

- Dependência da tecnologia (equipamento dispendioso, contratos demasiados vinculativos) levam a rigidez e dependência da tecnologia.

Resenha histórica dos sistemas de suporte à decisão

Em 1947 Herbert Simon escreveu o livro Administrative Behaviour [1] onde desenvolveu uma teoria dos sistemas de suporte à decisão.

Este cientista americano, que recebeu o prémio Nobel de ciência económica em 1978, contesta a teoria da perfeita racionalidade na tomada de decisão, adoptada até então, defendendo em contrapartida a teoria da racionalidade limitada, isto é, defende que os homens têm limitações cognitivas, e por outro lado, o poder computacional de suporte à decisão também é limitado.

Foi nos anos 50 que surgiu o conceito de sistema como suporte às decisões empresariais, no entanto, as máquinas de então (processadores) não permitiam interacção entre o homem e a máquina.

Nos anos 60 surgiu a inteligência artificial, sistemas inteligentes baseados em regras como seja o “Prolog”.

Entre os anos 60 e 90 há uma grande mudança que se prende com a difusão dos microcomputadores (Aple 2 em 1979 e PC em 1981) em detrimento dos mainframes, sendo o que se verifica até aos dias de hoje no que concerne à comunicação entre homem e máquina.

Com Morton deu-se a criação de ficheiros, sistemas para análise de dados e para acesso a base de dados, sistemas financeiros e contabilísticos, sistemas para processamento lógico, etc.

A criação, em Harvard, da primeira folha de cálculo “Visicalc” associado aos microcomputadores e, nos anos 90, o surgimento das máquinas “UNICS” ligadas entre si, com a difusão da internet, permitiu o alastramento em massa dos computadores pessoais com grande impacto ao nível organizacional.

Sistemas integrados de apoio à decisão referem-se assim a conjuntos de inputs (situação actual, problema ou desafio) que se pretende superar (gap) através do recurso a sistemas ligados uns aos outros, com vista a suportar o processo de tomada de decisão e assim, ultrapassar o gap e chegar a uma situação desejável (output).

Os sistemas de apoio à decisão eram inicialmente model-driven que, tal como o nome indica, se baseava em modelos em detrimento da origem dos dados, limitando-se assim a processar os dados com vista a atingir determinado objectivo, pelo que o tratamento de dados para apoio à decisão estava assim limitado.

A partir dos anos 90, surgiram os sistemas de apoio à decisão data-driven, em que as bases de dados relacionais e seus sistemas substituíram os sistemas de processamento de transacções, e por outro lado, os sistemas para modelação de dados viraram-se também para os dados. É da conjugação dos dois sistemas que surge os sistemas de apoio à decisão, que passa por uma organização lógica dos dados, com a difusão dos data warehouses, OLAP – on-line anaytical processing, e os data marts, acesso inteligente e orientado a manusear dados.

As ferramentos de data mining e knowledge extraction surgiram também nos anos 90.

No início deste século, com o surgimento do motor de busca da Google e das redes sociais verificam-se grandes alterações na forma como ocorre o processo de tomada de decisão nas empresas e organizações.

BIBLIOGRAFIA

[1] Simon, H. (1997). Administrative Behavior, Fourth Edition

[2] Trigueiros, D. (2011), Sistemas integrados de apoio à decisão, ISCTE-IUL, DCTI