Análise das Questões Críticas de Negócio: Elo Fundamental entre a

Análise das Questões Críticas de Negócio: Elo Fundamental entre a
Gestão Estratégica e os Indicadores de Desempenho
José Luiz Kugler, Ph.D.
Março 2007
Palavras-Chave
Gestão de desempenho, métricas de gestão, questões críticas de
negócio, modelagem de indicadores, painéis de controle.
Gestão de Desempenho
José Luiz Kugler
[email protected]
Análise das Questões Críticas de Negócio: Elo Fundamental entre a
Gestão Estratégica e os Indicadores de Desempenho
Resumo
A Gestão Estratégica Baseada em Indicadores de Desempenho – ou,
simplesmente, Gestão de Desempenho - engloba o conjunto de práticas,
modelos, métricas e sistemas que visam monitorar e aferir o desempenho de
uma organização levando em conta as suas premissas e objetivos estratégicos, a
sua missão organizacional, os interesses dos seus diversos stakeholders; e as
condições impostas pelo contexto em que atua, tanto oportunidades quanto
restrições.
Existem, atualmente, excelentes ferramentas de inteligência organizacional e de
gestão baseada em indicadores (management scorecards) bem como em áreas
correlatas (análise competitiva, customer relationship management, custeio
baseado em atividades, value chain analysis, dentre outras). Felizmente, a
maioria das organizações já percebeu a necessidade de aplicar e difundir estas
técnicas, de forma a tornarem-se mais eficazes e produtivas.
Apesar do entusiasmo despertado pelos conceitos e diretrizes da Gestão de
Desempenho, verifica-se que a sua implementação é um desafio complexo. Os
principais problemas compreendem a variedade e a sobreposição de alternativas
tecnológicas; a ambigüidade de objetivos e conceitos; e os níveis distintos de
expectativas e de motivação entre os stakeholders envolvidos.
O uso de indicadores de desempenho não é uma técnica mágica; tampouco se
resume à escolha e coleta de métricas e indicadores e à disponibilização de
“painéis” e “mostradores” – embora estes sejam componentes relevantes da
solução. O uso efetivo de indicadores requer processos adequados e realistas de
coleta, tratamento e distribuição de informação. Além da construção de uma
infra-estrutura informacional, é necessário que a organização adote uma atitude
inteligente e pró-ativa em relação à análise do seu contexto interno e externo.
Esta análise deve levar em consideração as questões críticas de negócio, bem
como os modelos mentais praticados pelos diversos stakeholders.
Este relatório revisa os conceitos relacionados com a Gestão de Desempenho e
procura esclarecer as dúvidas normalmente encontradas durante a modelagem
das variáveis e a implementação do sistema de informação correspondente.
Nossa linha metodológica é calcada na análise dos requisitos estratégicos da
organização e das questões críticas de negócio. Esta abordagem considera que a
implementação da Gestão de Desempenho deve ser desdobrada em três trilhas
de projeto:
 a trilha de gestão - focada na identificação das premissas estratégicas e
das questões críticas de negócio;
 a trilha informacional - relacionada com a modelagem das métricas e
indicadores utilizados pelos gestores; e
 a trilha tecnológica, preocupada com os requerimentos da solução de
software adotada bem como o desenvolvimento do sistema de informação
e o estabelecimento da infra-estrutura tecnológica que deve apoiar a
abordagem de gestão.
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Uma Revolução Necessária: A Gestão Orientada Para Resultados
Todas as organizações enfrentam, atualmente, um ambiente turbulento
e volátil. Seus executivos precisam dedicar esforço e atenção ao
entendimento do mercado, ao rastreamento das necessidades e
percepções dos clientes, bem como na adaptação ágil e oportuna dos
produtos e serviços oferecidos pela organização. Em resposta às
pressões competitivas, os gestores precisam aperfeiçoar constantemente
seus modelos de decisão e aprofundar o entendimento das ações
gerenciais e de seus impactos.
Neste cenário, organização alguma consegue prosperar, a não ser que
aprenda a aprender; a não ser que desenvolva, de forma coletiva, as
suas competências analíticas. Em outras palavras, toda organização
precisa desenvolver e disseminar as seguintes habilidades, qualquer que
seja o mercado ou setor considerado:
 Obter e processar informações fidedignas, que representem sem
distorções os eventos críticos de negócio.
 Interpretar de forma realista os eventos ocorridos, em função dos
objetivos estratégicos da organização.
 Imaginar e simular tendências e eventos que possam influir sobre
os rumos do negócio.
 Estabelecer e testar relações de causa e efeito relacionadas com as
variáveis e eventos relevantes do negócio.
 Intervir com agilidade nos processos críticos da organização.
 Rastrear resultados e avaliar as intervenções efetuadas - tanto as
bem como as mal sucedidas - de forma a assegurar a coerência
nas ações gerenciais e incentivar a reflexão e interpretação dos
eventos de negócio.
O ingrediente essencial para o desenvolvimento dessas habilidades é a
capacidade coletiva de interpretar as variáveis e informações relativas
aos fatores críticos do negócio e ao uso dos recursos e capacidades da
organização. Trata-se de uma habilidade a ser cultivada de forma
compartilhada; não há mais espaço para a formação de “feudos” ou
“silos” organizacionais, encastelados na defesa de decisões e ações
tomadas de forma isolada. A organização contemporânea busca
desenvolver formas de assegurar a sinergia entre as ações gerenciais, a
reutilização de idéias e conhecimentos relevantes, o uso eficaz de
recursos e o alinhamento com a direção estratégica determinada pela
alta direção.
Definimos a Gestão de Desempenho como:
conjunto de práticas gerenciais, modelos, métricas e sistemas que
visam aferir o desempenho de uma organização em relação às
premissas e objetivos estratégicos, levando em conta a missão da
organização, os interesses dos stakeholders envolvidos e as
restrições – bem como oportunidades - impostas ou produzidas
pelo seu contexto.
No entanto, o desempenho que precisamos avaliar e o desempenho que
pode ser facilmente avaliado, não são representados, necessariamente,
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pelas mesmas variáveis. Muitas organizações acabam rastreando e
mensurando apenas aqueles eventos que são facilmente quantificados
ou cujos dados encontram-se disponíveis nos sistemas de informação
existentes. Infelizmente, concentram seus talentos e esforços gerenciais
no acompanhamento e no ajuste dos aspectos operacionais, baseados
em métricas relativamente simplistas, voltadas apenas para as ações de
curto prazo.
Obviamente, nada há de errado em concentrar esforços no
acompanhamento das ações operacionais. No entanto, para prosperar –
e não apenas sobreviver – é imperativo explorar hipóteses e conjecturas
mais elaboradas sobre as relações de causa e efeito entre os diversos
elementos, recursos e stakeholders que interagem com o sistema
produtivo.
Para monitorar de forma adequada o desdobramento das estratégias e
ações gerenciais, devemos considerar diversas variáveis e fenômenos
relevantes, mas de difícil mensuração – tais como valor do cliente,
custos agregados, ritmo de inovação, manutenção de competências
críticas, expectativas do mercado, viabilidade econômica no médio e
longo prazo, fluxos de caixa futuros, impactos de melhorias, entre
outros.
É evidente que devemos implantar as técnicas de gestão mediante a
menor perturbação possível na cadeia de esforços e processos
existentes. Devemos incentivar esforços rápidos de desenvolvimento,
que causem impactos reduzidos nos processos existentes e reutilizem as
informações e conceitos gerenciais já disponíveis. Contudo, nem sempre
isto é possível - ou desejável. Raramente os dados existentes se
encontram no formato adequado. A questão ultrapassa o simples
aspecto de armazenagem e tratamento de dados, pois precisamos
resolver os aspectos de semântica e significado. Cliente, por exemplo,
todo mundo sabe o que é... Será mesmo? Stanley Brown, autor de
Strategic Customer Care [3], menciona que realizou, em certa ocasião,
um levantamento em uma empresa aérea sobre o que significava
“cliente” para cada área. Constatou-se que os funcionários empregavam
conceitos diferentes e, muitas vezes, conflitantes. Por exemplo, deve-se
considerar cliente aquele que compra o bilhete, ou aquele que voa? É
quem paga pelo bilhete, ou aquele que embarca? Caso uma empresa
compre um bilhete para que alguém vôe, mas esta pessoa perder o vôo,
quem é o cliente? E assim por diante...
O objetivo das técnicas de gestão de desempenho [1] é o de incentivar a
convergência entre as visões, objetivos e esforços dos departamentos e
unidades envolvidas, harmonizando os interesses estratégicos com os
múltiplos desdobramentos táticos e operacionais. Busca-se promover
esta harmonia através da construção de um quadro referencial - um
roadmap estratégico - que represente o entendimento coletivo sobre os
temas, objetivos, regras de negócio e variáveis de desempenho
relevantes para a sobrevivência da organização tanto no curto como no
longo prazo.
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A Evolução das Abordagens de Gestão
Obviamente, a medição de resultados não é algo novo. Muitas
organizações atingiram notável sucesso em seus esforços de aferição
muito antes do advento das técnicas contemporâneas de gestão. No
entanto, muitas organizações registram fortes dificuldades nas
tentativas de disseminar as suas estratégias ao longo dos diversos
escalões de decisão.
Parte significativa desta dificuldade decorre do uso, em determinado
contexto, dos dados que foram colhidos, processados, interpretados ou
transmitidos por outro profissional, grupo ou departamento. Isto está
relacionado aos seguintes aspectos:
 Gestores diferentes possuem necessidades e modelos mentais
distintos. Os dados coletados para um propósito podem não ser
adequados para outros, pois as regras usadas para a coleta dos
dados podem ser conflitantes com a forma de interpretação e
aplicação ao longo de departamentos e áreas distintas.

Organizações diferentes seguem processos e práticas distintas. Em
muitos casos, as diferenças observadas originam-se de critérios ou
razões técnicas distintas; pode ser difícil, ou impraticável, mudar a
maneira como um determinado grupo coleta e processa seus dados,
mesmo quando o objetivo é satisfazer uma necessidade externa de
aferição.

É difícil obter medições pouco ambíguas em todas as áreas de
gestão. Mesmo que alguém entenda perfeitamente bem como uma
determinada métrica é colhida, pode ser difícil comunicar esta
descrição, de forma plenamente operacional e inequívoca, para
outros envolvidos. A semântica envolvida em tais regras pode ser
complexa e, portanto, difícil de ser completamente explicitada.
A partir dos anos 90, ficou clara a necessidade de garantir o alinhamento
entre o planejamento estratégico e as atividades operacionais da
organização. Podemos classificar as técnicas de avaliação de
desempenho segundo três vertentes principais. A primeira vertente visa
identificar as características e necessidades dos processos e atividades
desempenhados pela organização; neste grupo encontramos, por
exemplo, as iniciativas representadas pela Gestão da Qualidade Total,
Six Sigma e movimentos semelhantes [9,23].
Na segunda vertente, encontramos iniciativas relacionadas à modelagem
dos indicadores necessários para aferir e facilitar o atingimento dos
objetivos da organização, a partir de um template ou mapa de
referência. Este grupo compreende métodos como o BSC (balanced
scorecard) [7,8], GDM (goal-driven method) [6,21] e Performance Prism
(performance measurement and management) [11,17] – para citar
apenas os mais conhecidos.
A adoção desses métodos e de suas inúmeras variantes tornou-se uma
“mania” salutar em todo o mundo, em virtude da crescente
preocupação, por parte de acionistas, reguladores, consumidores e,
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principalmente, dos executivos e gestores, em relação às deficiências
das tradicionais métricas contábil-financeiras – “lagging indicators”, que
se concentram apenas no desempenho passado e não refletem, de
forma adequada, outras ações estratégicas que a organização está
empreendendo no presente. Além disto, o mercado acionário, os agentes
reguladores, os intermediários financeiros e demais stakeholders
passaram a exigir transparência e confiabilidade nas informações
manuseadas e geradas pelas empresas [16], bem como o alinhamento
entre o discurso e a prática, ou seja, entre a estratégia intencionada e as
ações práticas desencadeadas para efetivar tais intenções.
O Quadro 1 reflete este salto qualitativo, ilustrando de forma
simplificada a “Escada da Gestão” - a contínua busca e refinamento de
informações e indicadores que possam representar a trajetória da
organização e orientar o desempenho de suas unidades.
Antecipar
Antecipareeotimizar
otimizar
Integração de pessoal,
informações, processos
e tecnologia
Sincronizar
ções eeprocessos
opera
Sincronizaroperaç
operações
processos
Padronizar
étricas eeindicadores
m
Padronizarmé
métricas
indicadores
Entender
Entenderoocliente
cliente
Gerir
ção de
aloca
Geriraaalocaç
alocação
derecursos
recursos
Monitorar
ções
opera
Monitorareventos
eventoseeoperaç
operações
Quadro 1. O Uso de Indicadores e a “Escada da Gestão”
A abordagem do balanced scorecard, introduzida por Kaplan e Norton
[7,8] é uma das tentativas mais conhecidas, no sentido de traduzir em
medidas tangíveis o retorno de ativos intangíveis das empresas, de
modo que os gestores possam acompanhar o desenrolar das estratégias,
seus impactos e o desempenho efetivamente ocorrido, em tempo real –
ou, pelo menos, com latência reduzida - de forma a ajustar de forma
rápida as ações práticas com os objetivos estratégicos da organização.
Kaplan e Norton não inventaram o conceito de gestão baseada em
indicadores de desempenho, mas popularizaram a idéia de que os
gestores devem ter a seu dispor um painel de controle, que apresente
um conjunto seletivo de indicadores de desempenho, que permitam o
rápido diagnóstico e a conseqüente reação dos gestores, cada vez que
algo apresente divergência em relação ao programado. Este painel de
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controle, calcado no Mapa Estratégico desenhado para a organização,
representa o desenrolar das estratégias e o seu relacionamento com as
metas e perspectivas de gestão.
Uma significativa contribuição do modelo introduzido por Kaplan e
Norton foi a de enfatizar o papel das métricas não financeiras, de forma
a contrabalançar, no modelo mental dos gestores e estrategistas da
organização, a forte influência das métricas relacionadas à gestão
financeira; tais métricas, embora extremamente relevantes, são
insuficientes, per se, para traduzir os valores representados pelos ativos
intangíveis. Entre as variáveis propostas para complementar as métricas
financeiras, figuram indicadores voltados para capturar o valor gerado
pelas habilidades, competências e motivação dos colaboradores; pelo
acervo de conhecimento, tecnologia e inovação gerado pela organização;
pelo grau de eficácia dos processos produtivos; e pela satisfação e
percepção do mercado consumidor em relação à organização.
Diversas
abordagens
foram
desenvolvidas
para
melhorar
e
complementar a abordagem introduzida por Kaplan e Norton, tais como
o GDM [6,21], desenvolvido e mantido pelo CMU/SEI, o renomado
instituto de pesquisa da Carnegie-Mellon University; a abordagem GDM é
fortemente incentivada pelo Departamento de Defesa dos EUA.
Outra abordagem para o desenvolvimento de indicadores de gestão é o
Prisma de Desempenho [11,17], desenvolvido por pesquisadores da
Universidade de Cranfield e amplamente utilizado, principalmente na
Europa Ocidental, por tratar-se de um método pragmático e abrangente.
Na terceira vertente, encontramos técnicas de avaliação do valor gerado
por uma determinada empresa ou conjunto de empresas. Esta linha de
pensamento, conhecida como Valuation [10,19], concentra-se na análise
do potencial de geração de valor para os acionistas (medido, em geral,
em função do TSR – total shareholder return). Esta ênfase no retorno
financeiro, às vezes exagerada, é exatamente o que o BSC proposto por
Kaplan e Norton, assim como suas demais variantes, procura
contrabalançar.
No entanto, ao desenhar os indicadores de desempenho, devemos levar
em consideração as variáveis utilizadas nos estudos de Valuation, uma
vez que estas são observadas com atenção pelo mercado de capitais e
pelos acionistas, os quais formam, sem dúvida alguma, um dos mais
importantes grupos de stakeholders. As técnicas de Valuation são
ancoradas em três princípios fundamentais para a geração de valor [19]:
a) Tentar aumentar a lucratividade dos ativos já existentes;
b) Direcionar o crescimento de forma a realizar investimentos
incrementais que apresentem taxas de retorno superiores ao
custo de capital da companhia; e
c) Implantar mecanismos para liberar recursos de caixa quando
forem detectados investimentos que não satisfaçam à condição
(b).
Ao longo do seu ciclo de crescimento, as organizações tendem a utilizar
variáveis cada vez mais complexas. Tais variáveis podem evoluir para
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métricas compostas ou métricas derivadas. Métricas compostas
englobam múltiplas facetas, ou visões, de um determinado fenômeno; a
análise multimensional possibilitada pelas técnicas OLAP é um exemplo
típico. Por outro lado, variáveis derivadas são aquelas que tentam
representar o fenômeno de interesse através de alguma regra de
inferência; um exemplo típico seria o uso do desembolso de uma família
com determinada categoria (digamos, livros e materiais escolares) para
estimar a renda provável de uma determinada família ou unidade de
consumo.
Foco na
produç
produção
Foco no
relacionamento
Foco na
logí
logística
Foco na
integraç
integração
Simulação e
cenários
Métricas multi
dimensionais
Resultado
por cliente
Resultado
por produto
Métricas
volumétricas
Conquistar
Conquistar
mercado
mercado
Expansão da
base de clientes
Modelos
mentais
Satisfação,
expectativas,
mind share
Eventos
externos
Crises e
riscos
Entender
Entenderoo
cliente
cliente
Excelência
Excelência
operacional
operacional
Antecipaç
ção
Antecipa
Antecipação
Quadro 2. A Evolução da Inteligência Organizacional
Observa-se que, à medida que as organizações percorrem os seus
diversos estágios de crescimento, o foco de análise torna-se mais rico e
multifacetado, através da inclusão de variáveis mais ricas em seu
universo de análise. O foco inicial e exclusivo da preocupação gerencial é
relacionado, de forma predominante, com as variáveis voltadas para a
produção dos bens e serviços em questão. No estágio seguinte, as
atenções estão voltadas para a expansão do mercado e conquista de
novos espaços; nesta fase, o entendimento das motivações e
expectativas dos consumidores e clientes assume papel fundamental.
A expansão de mercados e a ampliação do alcance mercadológico levam
a organização a exigir cada vez mais das suas capacidades de
distribuição; neste terceiro estágio, predominam, portanto, as
preocupações de ordem logística. Finalmente, a organização atinge um
estágio em que é absolutamente vital readquirir o equilíbrio entre as
diversas demandas informacionais e analíticas; neste estágio, a
organização visa desenvolver o máximo de suas competências
organizacionais e intelectuais, integrando seus esforços produtivos, de
distribuição e de relacionamento.
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O Quadro 2 retrata esta trajetória, à medida que a análise de
desempenho sofre mudanças em seu foco [15], evoluindo das métricas
“volumétricas” – como número de pedidos, número de clientes,
faturamento, inadimplência - para métricas multifacetadas e que
incorporam elementos mais complexos, incluindo aspectos qualitativos como, por exemplo, modelos mentais, antecipação e gestão de crises,
valor acumulado do ciclo de relacionamento do cliente, satisfação do
cliente, análise de comportamentos, mapas de percepção, propensão a
consumo, dentre outros.
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Painéis de Controle
A exploração e a interpretação dos eventos e fatos relevantes de negócio
devem ser conduzidas com a ajuda de um sistema de informações
desenhado de forma dedicada, calcado em um conjunto de indicadores e
em processos bem definidos de coleta de informação. Na maior parte
das organizações, existe vasta disponibilidade de dados provenientes das
diversas áreas, departamentos e sistemas transacionais. No entanto, o
foco de tais sistemas é, em geral, o controle operacional, de pouco uso
para os responsáveis pela gestão estratégica do negócio. Uma parte
destes dados, desde que devidamente tratada e interpretada, pode
fornece a base inicial para a tomada de decisão dos gestores.
A base analítica, na qual são armazenadas as métricas de desempenho,
é geralmente acionada por ferramentas de software específicas, que
permitem o fácil acesso, manuseio e visualização das informações. A
camada de visualização permite a consulta aos dados, a formatação de
relatórios e o disparo programado de alertas ou mensagens, de acordo
com determinados parâmetros ou limites.
Cada ferramenta de exploração possui sua forma particular de acessar e
exibir os indicadores, mas geralmente dá-se preferência às que
possibilitam a interação intuitiva e dinâmica através de painéis de
controle compostos por “semáforos”, “velocímetros” ou “termômetros”.
Através destes painéis, cada gestor pode enxergar um ou mais
conjuntos de indicadores e seus desdobramentos e montar as suas
consultas específicas, conforme as suas habilidades e nível de
autorização de acesso.
A maioria das organizações dispõe, hoje, de excelentes ferramentas de
inteligência organizacional, ou business intelligence (BI), bem como de
diversas aplicações em suas áreas correlatas - inteligência competitiva,
gestão de relacionamento (customer relationship management); data
mining e modelagem preditiva. No entanto, o fato de dispor de
ferramentas analíticas, não significa, necessariamente, possuir
inteligência coletiva; a utilização das ferramentas de inteligência
organizacional deve estar plenamente alinhada com os objetivos
estratégicos da organização e com as diretrizes do método de gestão
adotado.
É preciso estar atento aos requisitos informacionais, ou seja, às
condições que precisam ser satisfeitas pela arquitetura de tecnologia de
informação utilizada pela organização para suportar a abordagem de
Gestão de Desempenho escolhida. Esta arquitetura é, em geral,
desenhada em camadas, para facilitar a implementação gradativa e a
administração operacional das bases de dados [4]. As camadas
analíticas representam os filtros e roteiros de consolidação e
transformação de dados, desde a sua origem nos eventos elementares
do processo produtivo, até a sua exibição nos dashboards ou painéis de
controle. Em geral, estas camadas compreendem os ciclos de (i) staging,
(ii) data warehouse, (iii) data marts e (iv) visualização.
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A camada de staging é uma área de trabalho para onde são enviados os
dados extraídos dos sistemas transacionais; cada extração deve ser
automatizada, estar devidamente documentada no Mapa de Extração e
obedecer a um cronograma pré-estabelecido. Normalmente, as rotinas
de extração são específicas para cada base ou sistema de origem e
geram arquivos de baixa complexidade (.txt, flat files). As principais
finalidades do staging são as de evitar gargalos na operação e permitir o
planejamento global e a padronização dos procedimentos de extração.
O data warehouse é uma base de dados corporativa, destinada a
proporcionar uma fonte única para as aplicações de natureza analítica;
trata-se do estoque central das métricas da organização. A existência
deste estoque central facilita o inventário dos dados existentes; fornece
um mecanismo centralizado para validar e manter atualizado o Mapa de
Extração; viabiliza a transformação e a limpeza dos dados; e ajuda a
garantir a rastreabilidade das métricas geradas.
Os datamarts são bases de dados orientadas para assuntos, problemas
ou negócios específicos, sendo otimizadas para permitir consultas
eficazes. Os data marts são “mini” data warehouses, cuja redução em
escopo é compensada pela praticidade, pelo foco em assuntos e/ou
departamentos específicos e pela facilidade de implementação e
manutenção. Na prática, a implantação das abordagens de Gestão de
Desempenho demanda a construção de um data mart específico para
armazenar as métricas e indicadores necessários.
A camada de visualização permite aos gestores o acesso aos dados, a
formatação de relatórios e o disparo programado de alertas ou
mensagens de acordo com determinados parâmetros ou limites; as
aplicações mais comuns englobam a visualização de indicadores
(scorecards), a execução de consultas multidimensionais e, nos casos
mais avançados, simulações e estudos de data mining, séries temporais,
segmentação, cenários, detecção de tendências e estudos preditivos.
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Análise das Questões Críticas de Negócio
A Gestão de Desempenho é uma atividade essencialmente analítica,
calcada na modelagem e na interpretação de informações relevantes.
Portanto, as soluções de software voltadas para a aferição de
desempenho são pecas fundamentais, porém não suficientes, para o
sucesso da Gestão de Desempenho. Não é o componente de software
que debate, contesta, analisa, refuta ou confirma evidencias e
tendências. Tais habilidades de raciocínio e abstração pertencem ao
domínio da mente humana; afinal de contas, idéias e argumentos não se
defendem por si mesmos [12,13]; muitas iniciativas de Gestão de
Desempenho têm fracassado devido ao descuido com os aspectos
semânticos e informacionais.
É amplamente reconhecido que os conceitos da Gestão de Desempenho
são implantados de forma mais efetiva quando fazem parte de um
processo de re-orientação estratégica e de mudança organizacional,
mesmo quando a necessidade de tais mudanças não é tão óbvia. A
principal idéia é orientar todos os integrantes da organização a manter o
rumo dos negócios alinhados aos objetivos estratégicos. O papel
principal da Gestão de Desempenho visa não apenas permitir o controle
estratégico, mas sim provocar questionamentos e debates sobre os alvos
das ações da organização, a utilização dos recursos produtivos, os
desdobramentos táticos e as prováveis relações de causa e efeito.
A abordagem metodológica aqui proposta, ilustrada no Quadro 3, é
baseada na identificação das questões críticas de negócio. Esta
metodologia enfatiza os cuidados que devem ser tomados em relação
aos seguintes elementos:
 Identificação dos objetivos empresariais.
 Identificação de metas.
 Formação do mapa estratégico.
 Identificação operacional dos elementos de medição.
 Tradução das definições de medição em planos de ação.
Mapa
Estraté
Estratégico
Estraté
Estratégias
Questões
Crí
Críticas
Árvore de
Indicadores
Restriç
Restrições e
Gargalos
Matriz de
Variá
Variáveis
Quadro 3. Elementos Fundamentais da Análise de Desempenho
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Identificação dos Objetivos Empresariais
Os principais drivers da mensuração estratégica são os objetivos do
negócio da organização e as informações que precisaríamos ou
gostaríamos de obter sobre os produtos, processos e recursos que
apoiam o atendimento às metas empresariais. Este processo é ilustrado
no Quadro 4.
Sistema
Produtivo
Processos
Processos
Projetos
Projetos
Recursos e
Insumos
Produtos e
Serviç
Serviços
Processos
Canais
Canais
Capacidade
Capacidade
Instalada
Instalada
Desempenho
Relacionamento
com Stakeholders
Tecnologia
Tecnologia
Quadro 4. Objetivos Empresariais e a Geração de Valor
O mecanismo básico para traduzir esses objetivos em assuntos,
questões e métricas é a análise dos modelos mentais utilizados nos
processos da organização. Esses modelos mentais podem gerenciados,
se e quando conseguimos torná-los explícitos. Os modelos mentais
produzem parte substancial do entendimento que guia as medições e
ações necessárias para a administração estratégica. Embora os modelos
mentais sejam abstrações, eles estão longe de serem apenas artefatos
teóricos. Todos nós aplicamos modelos mentais para prover contextos e
nos auxiliar a traduzir observações e medições em conclusões e ações
concretas.
Derivamos esses modelos de nossas experiências pessoais acumuladas,
mesmo quando não as articulamos de forma explícita; os modelos
mentais provêem os contextos de interpretação e de ação em relação
aos dados e situações que enfrentamos e manuseamos em nossa vida
cotidiana.
Mas o potencial dos modelos mentais jamais será realizado enquanto os
mesmos existirem somente nas nossas mentes. Os modelos mentais
relevantes para o entendimento das questões críticas de negócio devem
ser analisados e explicitados, para que se tornem veículos efetivos de
compartilhamento do conhecimento, alinhamento de ações coletivas e
base para a melhoria dos processos produtivos. A aplicação do
mapeamento dos modelos mentais é especialmente relevante para o
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entendimento dos processos de interface da organização - com
consumidores, com agentes reguladores, acionistas, fornecedores e
assim por diante.
Portanto, o primeiro passo para a identificação e definição das métricas
de desempenho é identificar os objetivos de negócio que orientam o
esforço da organização. Tais objetivos são influenciados pelo nível
hierárquico ou organizacional considerado. O foco dos departamentos e
grupos de trabalho pode diferir do foco das unidades de negócio às quais
respondem, mas todos os objetivos empresariais devem estar bem
hierarquizados e relacionados entre si. O processo de determinação das
métricas e indicadores deve ser projetado para auxiliar as equipes e
unidades organizacionais a pensar de forma abrangente, desde os
objetivos estratégicos do negócio até chegar às medições específicas.
Independentemente do nível hierárquico considerado, o importante,
nesta etapa, é dar início aos processos de mensuração e reflexão; os
mesmos são, em geral, compostos por ciclos evolutivos e cumulativos. A
identificação das métricas não precisa, necessariamente, estar situada
em um contexto de um programa de métricas mais amplo, embora deva
se encaixar no roadmap geral da organização. A gestão orientada por
resultados deve ser flexível o suficiente para permitir que a mesma
tenha início em qualquer nível onde objetivos concretos possam ser
identificados com razoável precisão. A identificação das métricas pode
ser iniciada em qualquer nível onde a obtenção de informações
quantitativas sobre produtos, processos, táticas ou recursos possa
melhorar a habilidade de planejar, controlar e aperfeiçoar os processos
produtivos.
Durante a identificação dos objetivos do negócio, devemos conduzir
workshops de planejamento e validação, com intensa participação dos
gestores e executivos de diversos níveis decisórios. Isto é imprescindível
para assegurar que os objetivos empresariais mais relevantes não sejam
deixados de lado. Sessões de brainstorming são bons pontos de partida
para a identificação das questões críticas e das métricas candidatas,
assim como o exame dos documentos e resultados formais relacionados
ao planejamento estratégico da organização. Além disto, entrevistas
com os principais gestores e inspiradores da organização devem
aprofundar o entendimento sobre como os objetivos do negócio são
percebidos e traduzidos em metas operacionais.
A partir dos objetivos identificados, deve-se investigar o que é
necessário saber para entender, avaliar, prever ou melhorar as
atividades relacionadas ao atendimento dos objetivos de negócio,
investigando:
 Quais processos ou atividades são gerenciados ou executados?
 O que queremos atingir ou melhorar?
A Árvore de Indicadores, nesta fase, deve ser utilizada para validar o
exercício de geração das métricas candidatas.
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Identificação de Metas
O próximo ciclo de mensuração consiste na tradução dos objetivos
empresariais de alto nível em objetivos ou metas que se relacionam
especificamente às atividades desempenhadas na organização. As
questões que foram estimuladas pela análise do modelo mental
relacionados aos processos chave da organização devem apontar para as
habilidades e recursos necessários para o atendimento dos objetivos
empresariais. Este processo é ilustrado no Quadro 5.
Planejamento
Visão & Missão
Organizacional
Estraté
Estratégias e
Posicionamento de
Mercado
Objetivos
Corporativos
Questões Crí
Críticas
de Negó
Negócio
Desdobramentos
e Iniciativas
Mapa
Estraté
Estratégico
Metas
Empresariais
Quadro 5. O Ciclo de Planejamento e a Definição de Metas
Empresariais
Deve-se estabelecer a base para a identificação dos objetivos da
medição e preparar declarações formais a respeito desses objetivos. O
propósito de uma atividade de medição pode ser a obtenção do
entendimento, uma previsão, o planejamento, o controle, a comparação,
a avaliação ou a melhoria de algum aspecto da produtividade ou da
qualidade do objeto de interesse que está sendo aferido.
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José Luiz Kugler
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Elaboração do Mapa Estratégico
À medida que são identificadas as principais questões de negócio, as
mesmas devem ser classificadas de acordo com um tema ou perspectiva
específica de gestão. Este agrupamento é, até certo ponto, arbitrário,
pois se baseia, em última hipótese, na percepção da equipe responsável
pela gestão estratégica. É provável que uma determinada questão crítica
de negócio esteja relacionada com mais de um tema ou perspectiva.
Em seguida, o agrupamento dos temas e questões críticas deve ser
traduzido nas metas candidatas, as quais devem ser priorizadas. Na
prática, podemos encontrar vários temas convergindo para um único
objetivo empresarial ou verificar que um tema está sendo mapeado para
atingir várias metas. Não há nada de errado com isto; o objetivo é
chegar a um conjunto de metas que possam ser apoiadas por ações
operacionais e gerenciais, direcionados aos objetivos de desemepnho
determinados.
As perspectivas ou temas estratégicos auxiliam o agrupamento dos
objetos e métricas de interesse segundo os pontos de vista que inspiram
a jornada da organização em direção à sua prosperidade. Segundo
Kaplan e Norton [7,8,9], estas perspectivas englobam: a perspectiva
financeira; a perspectiva do cliente; a perspectiva de aprendizado e
crecimento; e a perspectiva interna, ou visão dos processos produtivos
da organização.
Cada perspectiva serve para clarificar o propósito da medição e agrupar
as diferentes métricas, facilitando a sua visualização e interpretação. Na
prática, a maioria das organizações tem optado por adaptar e
acrescentar novas dimensões ou perspectivas ao modelo proposto por
Kaplan e Norton, para atender necessidades específicas [17,18,20,21].
Além do agrupamento de acordo com as perspectivas ou temas
estratégicos, o Mapa Estratégico permite também a visão dos prováveis
mecanismos de causa e efeito associados aos fenômenos de interesse da
organização. Muitas vezes, o Mapa Estratégico é desenvolvido e
apresentado sob a forma de uma Árvore de Métricas, ou seja, uma
estrutura hierarquizada de variáveis.
Estabelecimento de Indicadores
Os objetivos de negócio devem ser decompostos e refinados até o ponto
onde os conceitos, propósitos, perspectivas e resultados desejados
podem ser claramente representados pelos indicadores de desempenho.
Indicadores são variáveis que ilustram os resultados derivados de ações,
processos ou fenômenos de interesse para a sobrevivência e a
prosperidade da organização.
Ao definir os indicadores, é importante ter em mente como os resultados
das medições serão usados. Em ambientes de rápida mudança, análises
muito complexas e elaboradas podem ter menos valor do que aquelas
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que proporcionam respostas simples, porém confiáveis, a questões bem
direcionadas.
A construção de indicadores úteis é um processo laborioso, criativo e,
até certo ponto, intuitivo, razão pela qual enfatizamos a importância de
seguir um quadro de referência.
Identificação Operacional dos Elementos de Medição
Neste ciclo, devemos identificar os elementos de dados que compõem as
variáveis a serem medidas; e definir como as medições e a coleta de
dados serão efetuadas.
Para completar estas tarefas, necessitamos desenvolver a Matriz de
Variáveis, uma lista de todos os elementos de dados que devem ser
coletados. Descrever apenas os nomes das variáveis não será suficiente;
deve-se descrever exatamente como cada medição será obtida, bem
como indicar como será interpretada cada variável.
O ideal é utilizar um quadro de referência para definir e comunicar tais
medições de forma estruturada. O aspecto chave não é apenas saber se
uma determinada definição de medição está correta, mas sim que os
gestores envolvidos entendam, de forma inequívoca, o que os valores da
medição representam. Somente depois disso é que podemos esperar
que todos os envolvidos coletem os valores de forma consistente; outras
pessoas terão então como interpretar os resultados de forma correta e
obter conclusões válidas e consistentes.
Devemos aplicar métodos estruturados para identificar as regras usadas
para fazer o registro das medições, sempre levando em consideração
que o que interessa para um gestor pode não interessar para outro. O
uso de definições e métodos estruturados assegura que todos os
detalhes sejam devidamente tratados e registrados. Estas definições
operacionais definem como os dados sobre as variáveis de interesse –
métricas e indicadores – serão coletados.
Quando certos detalhes, como faixas de valores e regras de inclusão e
exclusão, não são definidos de forma explícita, os responsáveis pela
coleta dos dados são forçados a adivinhar ou atribuir valores.
Freqüentemente, eles adivinham de forma incorreta, assumindo fatos ou
premissas que não são verdadeiros. Por outro lado, quando os gestores
não sabem como os dados foram coletados, podem fazem suposições
inválidas, o que pode conduzir a interpretações incorretas e,
consequentemente, análises impróprias ou incompletas.
As definições operacionais devem satisfazer dois critérios importantes:
Comunicação: Outros gestores sabem como as variáveis foram
medidas e o que foi incluído e excluído nas medições?
Replicação: Outros gestores poderiam, equipados com a
definição operacional, repetir as medições e obter essencialmente
os mesmos resultados?
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O trabalho de definição operacional das métricas e indicadores é
bastante laborioso, em função do tipo de transformação que pode ser
necessária. As principais modalidades de definição operacional das
métricas são as seguintes:
Consistência. Ao ser manuseado em diferentes sistemas
transacionais, o mesmo evento, pessoa ou objeto de interesse
pode ser representado em formatos distintos. Isto pode não
significar problemas dentro das fronteiras de uma determinada
aplicação transacional. No entanto, no ambiente analítico que
suporta a Gestão de Desempenho, não podemos conviver com
interpretações múltiplas e até mesmo, em certos casos,
conflitantes entre si. É provável que haja necessidade de
conversão e padronização dos diferentes códigos e símbolos
relacionados com o mesmo objeto de interesse. O exemplo mais
trivial é o da representação do sexo de um funcionário, que
poderia ser codificado como “1” ou “2” em uma aplicação e “M” ou
“F” em outra. Ao serem exportados para o ambiente analítico, tais
dados precisam ser padronizados.
Agregação. No caso de itens que indicam quantidade ou
ocorrências de determinados eventos – embarques, vendas,
valores, colaboradores, pedidos, clientes, e assim por diante - é
fato corriqueiro somar os quantitativos, por região, município,
vendedor, tipo de problema e demais métricas aditivas.
Geralmente, tais necessidades são conhecidas de antemão; já
sabemos, por exemplo, que vendas serão agregadas por região.
Derivação. Consideradas de forma isolada, muitas métricas
básicas não possuem um significado relevante. É a associação
com outros dados, dentro de um determinado contexto de
negócios, que agrega significado ao conjunto de métricas. É a
situação típica de "scores" - de clientes, de crédito, de risco de
operações; um "score" isolado não tem significado, é apenas um
número. No entanto, determinadas variáveis “básicas” podem ter
alto impacto na tomada de decisão, como é o caso dos principais
indicadores econômicos – valor do dólar, preço de combustíveis,
índice de inflação, taxa de juros, entre outras.
Consolidação. Quando consideramos os sistemas transacionais
de uma organização, é comum nos deparar com dados
redundantes sobre o mesmo evento, cliente, pedido, recurso ou
equipamento. A consolidação tenta impedir que dados em
duplicata sobre o mesmo objeto de interesse sejam alimentados
na base de dados da Gestão de Desempenho.
Householding. Às vezes, é necessário agrupar métricas
relacionadas a múltiplos objetos de interesse. Por exemplo, dois
produtores de soja podem possuir propriedades contíguas; além
de serem vizinhos, podem também ser parentes. Sob o ponto de
vista mercadológico, poderiam ser considerados como um alvo
composto; consequentemente, estes clientes (produtores de soja,
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vizinhos e parentes entre si) deveriam ser definidos como uma
unidade de análise específica.
Estes critérios estão estreitamente relacionados. Se não conseguimos
comunicar exatamente o que foi feito para aferir o conjunto de variáveis,
não estamos em condições para determinar a outros como fazê-lo. Com
freqüência, muitas organizações propõem esquemas de aferição sem
primeiro determinar o que os gestores necessitam conhecer sobre as
variáveis em questão para poder usá-las de forma inteligente. Não é
uma surpresa, portanto, que tais métricas possam vir a ser colhidas de
forma inconsistente e improdutiva.
Pode haver métricas para as quais os checklists e templates de descrição
venham a ser insuficientes ou inadequados. Deve-se estimular a equipe
de projeto a aperfeiçoar os templates propostos para capturar e registrar
as métricas desejadas. Qualquer que seja o mecanismo utilizado, o
importante é que o mesmo torne explícito para as pessoas que coletam
os dados, exatamente o que deve ser incluído, excluído ou
transformado, em relação aos valores levantados. Um template
adequado de definição assegura o entendimento das variações que
podem afetar as faixas de valores ou comprometer a interpretação dos
resultados.
Tradução das Definições de Medição em Planos de Ação
Temos agora uma lista dos indicadores e métricas relacionados às
questões críticas do negócio e definições operacionais para as medições
que precisam ser colhidas. Nesta etapa, o objetivo é preparar a
implantação do processo de aferição. As atividades importantes neste
estágio são: diagnóstico e ação.
A atividade de diagnóstico procura avaliar os elementos de dados que a
organização está coletando atualmente, determinando como eles
atendem às necessidades das novas medições e propondo ações para:
 Usar as métricas disponíveis.
 Adaptar os dados às novas necessidades.
 Completar os processos existentes de coleta para obter os dados
que estão faltando.
A atividade de ação significa a tradução dos resultados da análise e
diagnóstico em etapas concretas de implementação. Este estágio visa
propor soluções práticas de coleta e fazer com que as mesmas
aconteçam. Ela inclui a identificação clara de tarefas e a atribuição de
responsabilidades e recursos. As ações abrangem os elementos
funcionais a serem considerados no plano de medição:
 Identificar as fontes de dados.
 Definir os métodos a serem usados para coletar e comunicar os
dados.
 Especificar as rotinas ou ferramentas de software que serão
necessárias para apoiar a coleta, a comunicação e o
armazenamento dos dados.
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




Determinar os requisitos para programar os períodos de coleta e
freqüências de aferição.
Definir as responsabilidades dos profissionais e unidades
envolvidas.
Determinar quem terá acesso aos dados.
Definir a forma de análise e disseminação dos dados.
Definir o período de retenção de dados históricos.
Em suma, esta etapa visa estabelecer as ações a serem tomadas para o
uso sustentável e evolutivo das medições, atribuindo recursos,
designando responsabilidades e encorajando a evolução continua do
processo. A etapa deve dar forma às práticas que serão usadas para
avaliar e monitorar a eficácia das medições e preparar um plano
operacional para conduzir e gerenciar a coleta, uso, retenção, evolução e
avaliação do processo de medição.
Trilha de
Gestão
A
B
C
D
E
F
Gerenciamento do Projeto
Avaliação das Estratégias, Requisitos e Desafios do Negócio
Mapeamento das Métricas e Indicadores
Ativação e Sustentação
Disseminação da Gestão Estratégica
Análise da Estabilidade do Modelo
G
H
J
K
Modelagem Informacional
Modelagem da Base de Métricas
Análise das Fontes de Dados
Definição do Painel de Controle
L
M
N
P
Q
R
S
T
Desenho da Arquitetura Analítica
Disponibilização de Ferramentas e Ambiente de Trabalho
Construção da Base de Métricas
Construção das Rotinas de Extração e Carga
Construção do Painel de Controle
Validação da Base de Métricas
Implantação
Ajustes do Sistema de Mensuração
Trilha
Informacional
Trilha
Técnica
Quadro 6. Trilhas de Projeto Percorridas na Implementação
de Modelos de Gestão de Desempenho
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Roteiro de Implementação
Nossa abordagem metodológica, ilustrada no Quadro 6, considera que a
implementação da Gestão de Desempenho deve ser desdobrada em três
trilhas, ou focos, de projeto:
 a trilha de gestão - focada na identificação das premissas
estratégicas e das questões críticas de negócio;
 a trilha informacional - relacionada com a modelagem das métricas
e indicadores utilizados pelos gestores; e
 a trilha tecnológica, preocupada com os requerimentos da solução
de software adotada bem como o desenvolvimento do sistema de
informação e o estabelecimento da infra-estrutura tecnológica que
deve apoiar a abordagem de gestão.
Cada trilha exige perfis e competências específicas, embora seja comum,
na maioria dos projetos, que um determinado profissional exerça papéis
em mais de uma trilha. Os Quadros 7, 8 e 9 exemplificam a composição
típica das tarefas e responsabilidades que pertencem a cada trilha.
Trilha de Gestão Estratégica
A
Gerenciamento do Projeto
A
1 Revisar requisitos e premissas do projeto
A
2 Definir perfis e alocar profissionais para o projeto
A
3 Preparar e manter o plano de projeto
A
4 Assegurar comunicação e acompanhamento de decisões e ações
A
5 Gerenciar escopo e expectativas
A
6 Controlar e reportar progresso do projeto
B
Avaliação das Estratégias, Requisitos e Desafios do Negócio
B
1 Identificar estratégias e objetivos empresariais
B
2 Avaliar restrições e gargalos na cadeia produtiva
B
3 Determinar as questões críticas do negócio
C
Mapeamento dos Desdobramentos Estratégicos
C 1 Identificar metas empresariais
C 2 Revisão da Árvore de Indicadores - adequação de templates
C 3 Definição da Árvore de Indicadores - versão customizada
C 4 Elaborar o Mapa Estratégico
C 5 Identificar os elementos de medição
C 6 Traduzir as definições de medição em planos de ação
D
Ativação e Sustentação
D 1 Definir estratégia de treinamento e disseminação
D 2 Definir mecanismos de suporte para usuários
D 3 Ativar estratégias de endomarketing
E
Disseminação da Gestão Estratégica
E
1 Avaliar treinamento e suporte fornecido aos usuários
E
2 Avaliar condições da arquitetura analítica
E
3 Monitorar desempenho das consultas
E
4 Monitorar desempenho da alimentação da base de métricas
E
5 Revisar e disseminar lições aprendidas para ciclos seguintes
F
Análise da Estabilidade do Modelo
F
1 Observar distribuição das variáveis e outliers
F
2 Pesquisar a necessidade de transformar ou normalizar variáveis
F
3 Validar a composição e peso dos indicadores
Patrocinador
Gestor
R
R
R
E
W
W
E
E
Estrate-
Líder
Especialista
Especialista
Desenv.
gista
Projeto
Métricas
Modelagem
Software
R
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E
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R
E
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E
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E
R
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E
R
E
R
E
E
R
E
R
E
Legenda:
Responsável pela atividade =
Envolvido no desenvolvimento da atividade =
Fornece informações / insumos para a atividade =
Quadro 7. Trilha de Gestão
Gestão de Desempenho
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R
E
W
Gap Analysis
No estágio atual, muitas empresas já empreenderam algum tipo de
esforço no sentido de implantar os princípios da Gestão de Desempenho,
com níveis de sucesso variados e estão agora re-avaliando esses
esforços, de forma a consolidar e disseminar os sistemas implantados. È
recomendável analisar o que já foi implantado, ou o que se planeja
implantar, seja para estabelecer novas prioridades, seja para aprender
com os erros e acertos resultantes do ciclo anterior de implantação.
Trilha Informacional
G
Modelagem Informacional
G 1 Revisar as questões críticas do negócio
G 2 Construir Matriz Preliminar de Variáveis
G 3 Estabelecer critérios para análises temporais e sazonais
G 4 Estabelecer critérios para pesos e scoring
H
Modelagem da Base de Métricas
H 1 Detalhar a Matriz de Variáveis
H 2 Desenvolver diagrama do modelo de dados
H 3 Documentar detalhes das tabelas
H 4 Revisar modelo em relação à ferramenta de exploração
H 5 Revisar modelo face a recomendações de DBA
H 6 Elencar possíveis tabelas de agregação
H 7 Consolidar desenho lógico
J
Análise das Fontes dos Dados
J
1 Identificar fontes dos dados
J
2 Agendar reuniões de levantamento dos sistemas fonte
J
3 Executar levantamento com responsáveis pelos sistemas fonte
J
4 Analisar conteúdo dos dados fonte
J
5 Consolidar requisitos de informação
J
6 Especificar processos complementares ou alternativos de coleta
J
7 Desenvolver Mapa de Extração de / para
J
8 Estimar número de linhas dos arquivos envolvidos
K
Definição do Painel de Controle
K 1 Identificar principais consultas e relatórios
K 2 Revisar padrões de navegação e visualização
K 3 Revisar especificações de visualização com usuários
K 4 Consolidar especificações de consulta e visualização
Patroci-
Estrate-
Líder
Especialista
Especialista
Desenv.
nador
Gestor
gista
Projeto
Métricas
Modelagem
Software
W
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E
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E
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E
E
W
R
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E
E
E
W
Legenda:
E
E
E
W
R
E
E
R
E
E
R
R
R
R
E
E
E
E
E
E
E
E
Responsável pela atividade =
Envolvido no desenvolvimento da atividade =
Fornece informações / insumos para a atividade =
Quadro 8. Trilha Informacional
Nossas recomendações seguem um check-list baseado nos objetivos e
critérios relacionados às trilhas de projeto. Para a Trilha de Gestão,
devemos avaliar:
 O grau de coerência observada entre o modelo de gestão
(valores, metas, planos, orçamento, projetos) defendido pela alta
direção da organização versus
a filosofia operacional
efetivamente empregada pelos demais escalões.
 Se está ocorrendo, de forma satisfatória, a difusão das regras de
negócio e do significado das variáveis de negócio entre as
diversas comunidades usuárias de tais métricas.
 O nível de atenção dedicado à gestão de mudanças e à melhoria
dos processos produtivos.
 Se existem esforços de endomarketing que incentivem o
aprendizado, a inovação e a partilha de conhecimento.
 Qual é o entusiasmo com que ocorre a adaptação e a evolução
das ações gerenciais, a partir das evidências e resultados
apontados pelo Sistema de Gestão de Desempenho. Uma
organização pouco entusiasmada com as transformações e com o
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R
E
E
E
R
E
W


aprendizado que deveriam resultar da utilização do sistema
apresenta indícios de dificuldades no desenho e na utilização das
métricas e indicadores.
Qual é a utilidade extraída do mapeamento dos modelos mentais
dos diversos stakeholders.
Qual o aprendizado obtido pela organização, a partir da
modelagem de causas e efeitos e não apenas como reação
automática à ocorrência de determinados valores ou alertas.
Trilha Técnica
L
Desenho da Arquitetura Analítica
L 1 Determinar relações entre a Base de Métricas e demais sistemas
L 2 Determinar políticas de segurança e distribuição de informações
L 2 Estimativa de servidores, redes e comunicação de dados
L 3 Estimativa de armazenagem de dados
L 4 Estimativa de licenças de software
M
Disponibilização de Ferramentas e Ambiente de Trabalho
M 1 Conciliar necessidades com orçamento disponível
M 2 Estabelecer critérios de seleção
M 3 Elaborar RFIs ou RFPs
M 4 Obter informações ou propostas dos fornecedores
M 5 Avaliar propostas
M 6 Selecionar alternativa de solução
M 7 Contratar e adquirir a alternativa escolhida
M 8 Implementar esquemas de acesso e passwords
M 9 Designar discos e áreas de trabalho para a equipe de projeto
M 10 Disponibilizar ferramentas e insumos para a equipe de projeto
N
Construção da Base de Métricas
N 1 Definir e adequar padrões e nomenclatura
N 2 Estimar tamanho da base de métricas
N 3 Otimizar parâmetros para DBMS
N 4 Definir esquema de indexação
N 5 Definir esquema de agregação
N 6 Definir esquema de particionamento
N 7 Construir a estrutura física da base de dados
N 8 Definir mecanismos de versionamento, backup e recovery
P
Construção das Rotinas de Extração e Carga
P 1 Desenhar fluxo preliminar de extração - geral
P 2 Revisar o Mapa de Extração de/para
P 3 Desenhar o plano detalhado de extração por tabela
P 4 Desenvolver o processo de extração e carga para as tabelas
P 5 Automatizar as rotinas de extração e carga
Q
Construção do Painel de Controle
Q 1 Desenvolver aplicativo de exploração e visualização
Q 2 Revisar aplicativo de exploração com usuários
R
Validação da Base de Métricas
R 1 Preparar massa de teste
R 2 Carregar os dados de teste
R 3 Validar carga de massa de teste
R 4 Executar e validar as consultas e menu de navegação
S
Implantação
S 1 Executar e testar o fluxo completo do sistema
S 2 Configurar procedimentos de acesso e segurança
S 3 Conduzir treinamento dos usuários
T
Ajustes do Sistema de Mensuração
T 1 Identificar e verificar queries críticas
T 2 Rever indexação e agregação
T 3 Rever modelos de dados
T 4 Rever rotinas de extração e carga da base de métricas
Patrocinador
W
Estrate-
Líder
Especialista
Especialista
Desenv.
Gestor
gista
Projeto
Métricas
Modelagem
Software
R
E
E
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E
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E
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R
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E
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E
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E
E
E
E
E
E
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R
W
E
E
E
R
E
W
W
E
W
E
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E
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E
R
E
R
R
R
E
R
R
E
R
E
R
R
R
E
E
E
E
E
E
E
E
E
R
E
Responsável pela atividade =
Envolvido no desenvolvimento da atividade =
Fornece informações / insumos para a atividade =
Legenda:
Quadro 9. Trilha Técnica
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R
E
W
Para a Trilha Informacional, devemos avaliar os seguintes elementos:
 Processos de ownership (custódia da informação).
 Regras de aferição e visualização relacionadas ao tratamento de
outliers, faixas de tolerância, médias móveis, ajustes sazonais,
“heranças” entre unidades de negócio, gestores, territórios e
departamentos.
 Grau de confiabilidade dos dados.
 Rapidez na atualização (latência) de informações.
 Uniformidade nas regras de negócio e no significado das
variáveis.
 Atualização dos principais elementos informacionais – Matriz de
Variáveis, Mapa Estratégico e Repositório de Metadados.
Para a Trilha Tecnológica, devemos avaliar os seguintes elementos:
 Existência de uma arquitetura computacional robusta, estável,
com alta disponibilidade e de fácil acesso para todos os usuários
autorizados.
 Divisão clara dos processos e papéis operacionais, em função das
camadas analíticas utilizadas.
 Mecanismos para espelhamento e distribuição das informações.
 Mecanismos para versionamento e controle das modificações.
 Coerência na indexação das variáveis.
 Facilidade de aprendizado e manuseio das ferramentas de
visualização dos painéis.
Gestão de Desempenho
José Luiz Kugler
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Conclusão
Os princípios e as técnicas de avaliação de desempenho podem ser
aplicados a qualquer tipo de organização – quer sejam empresas com
fins lucrativos, entidades e agências governamentais ou organizações do
terceiro setor. No caso de organizações em que o lucro não seja o
principal determinante, devemos levar em consideração algumas
diferenças importantes em relação ao setor privado [2]; no entanto, os
principais fundamentos permanecem válidos.
A adoção de um método de avaliação de desempenho não é uma solução
mágica. Tampouco se resume à escolha e coleta de indicadores e à
implantação de um software que permita a visualização de métricas e
indicadores - embora estas ferramentas sejam componentes valiosos da
solução. Qualquer que seja o setor, a implantação eficaz da Gestão de
Desempenho precisa considerar de forma cuidadosa, no mínimo, as
seguintes questões:
 Conceituação das métricas e indicadores relevantes para o
negócio e para o contexto específico da organização, a partir das
questões críticas de negócio.
 Uma vez definidas as métricas, isto não significa que as ações
gerenciais a elas atreladas sejam automáticamente realinhadas; a
importância relativa dos objetivos e metas pode sofrer alterações
profundas, quando os mesmos passam a ser aferidos.
 Estabelecimento de processos e mecanismos de coleta e aferição
das métricas.
 Adequação das expectativas e papéis dos diversos envolvidos
(stakeholders).
 Busca de consenso e entendimento comum em relação às
métricas de desempenho propostas, aos desdobramentos práticos
da estratégia da organização e aos mecanismos de causa e efeito
identificados.
 Adoção de uma abordagem metodológica baseada na análise
crítica das motivações estratégicas da organização.
 Entendimento das relações de causa e efeito e dos modelos
mentais dos principais stakeholders.
 Tradução realista e pragmática dos indicadores em relação ao
mapa de estratégia da empresa.
 Promoção contínua do debate, da reflexão e do aprendizado sobre
o mapa de estratégia e seus desdobramentos práticos em todos
os níveis da organização.
Gestão de Desempenho
José Luiz Kugler
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Notas e Referências
[1]
As principais entidades dedicadas à promoção das técnicas de gestão baseadas
em indicadores utilizam terminologia distinta. O Gartner Group utiliza a
expressão CPM - Corporate Performance Management, ao passo que a
Performance Measurement Association consagrou o termo PMM – Performance
Measurement & Management, o qual foi adotado neste documento. O Meta
Group adota o termo BPM – Business Performance Management. Por sua vez, o
Balanced Scorecard Institute popularizou a expressão BSC, a partir dos
conceitos desenvolvidos por Robert Kaplan e David Norton.
[2]
Berman, Evan. How Useful Is Performance Measurement. Public Performance &
Management Review, 2002, Vol. 25 No. 4.
[3]
Brown, Stanley. Strategic Customer Care. Princeton, John Wiley, 2001.
[4]
Eckerson, Wayne W. Data Quality and The Bottom Line. The Data Warehouse
Institute, 2002.
[5]
Flint, D. BAM: Evaluating Tomorrow’s Management Technology. Gartner Research
Note, 2002.
[6]
Goethert, Wolfhart & Fisher, Matt. Deriving Enterprise-Based Measures Using the
Balanced Scorecard and Goal-Driven Measurement Techniques. Pittsburgh,
CMU/SEI, 2003.
[7]
Kaplan, Robert & Norton, David P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy
into Action. Boston, Harvard Business School Press, 1996.
[8]
Kaplan, Robert & Norton, David P. The Strategy-Focused Organization, How
Balanced Scorecard Companies Thrive in the New Business Environment.
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[9]
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Gestão de Desempenho
José Luiz Kugler
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Gestão de Desempenho
José Luiz Kugler
[email protected]
Autor
José Luiz Kugler, PhD
Professor da FGV/EAESP. Especialista na aplicação de técnicas analíticas, principalmente nas
áreas de controladoria e planejamento. Desenvolveu diversos projetos e pesquisas em gestão
estratégica, business intelligence, data mining e modelagem de indicadores de desempenho. É
autor de dois livros e vários artigos.
Desempenhou funções executivas e consultivas junto a empresas e órgãos governamentais no
Brasil e exterior. É Diretor Presidente da Optimize Tecnologia da Informação Ltda. (São Paulo).
Foi Diretor Executivo de Desenvolvimento de Negócios da CTIS Tecnologia S/A. (São Paulo);
Diretor de Business Intelligence para a América Latina na Informix Software Corporation
(Miami); Diretor Gerente na Morgen Trading Company (New York); Diretor Técnico na CPM
Sistemas (São Paulo) e Diretor de Serviços Profissionais na CPM Systems (Fort Lauderdale);
professor na University of Pittsburgh, Pennsylvania (Pittsburgh); e professor na Fordham
University (New York). Foi também professor nos programas de MBA da FIA/USP.
Foi consultor de diversas empresas privadas além do Banco Central, Caixa Econômica Federal,
Ministério do Trabalho e Emprego e diversos governos estaduais.
É Engenheiro Civil (UFPR), pós-graduado em Information Economics (Carnegie Mellon
University), Mestre em Ciências em Administração (COPPEAD/UFRJ) e Doutor em Administração
(University of Pittsburgh).
Contato
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Telefones
(11) 3281 7755 (FGV)
(11) 9937 6043 (celular)
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