Onde as empresas estão errando? Muita informação sem uma análise de dados conclusiva

Posted by Athila Machado
at Friday June 30th, 2017.

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Uma das etapas primordiais na construção do conhecimento dentro das empresas é a análise e desdobramento das informações para focar o problema. Chamado no Método PDCA de Análise de Fenômeno, esta etapa permite identificar os pontos a serem priorizados em um determinado problema. Sem a priorização dos problemas, corremos o grande risco de desperdiçar tempo e energia em ações não conclusivas.

Ao longo de minha experiência como consultor em empresas de diversos portes e segmentos, vivenciei a implantação de diversos sistemas de informação como ERP, SCM, CRM, etc. Esses sistemas vêm evoluindo muito, de acordo com a figura abaixo:

 Evolução dos sistemas de Informação

 

análise de dados

Anos 2000 ERP + CRM + SCM

Anos 1990 ERP

Anos 1980 MRP II

Anos 1970 MRP

Anos 1960 BOM (Bill of materials)

 

 

A implantação desses sistemas visa facilitar e padronizar a operação do dia a dia e, claro, gerar informação para tomada de decisão por meio de uma boa análise de dados. Mas isso quase nunca acontece. Na maioria das vezes em que auxiliei os gestores a analisar os dados nas empresas, eu me deparei com a seguinte resposta: NÃO TEMOS ESSA INFORMAÇÃO. Muitas vezes a informação solicitada tratava-se do básico para a análise de um indicador ou processo.

Pois bem, vamos aos motivos que impedem uma análise de dados mais apurada em nosso mundo da informação rápida:

1. NÃO CONTEMPLAR A NECESSIDADE DE RELATÓRIOS

Não levar em consideração quais as necessidades os gestores têm de saída de dados no momento da implantação dos sistemas.

No intuito de garantir a implantação no tempo estabelecido (pois o prazo é um fator primordial neste caso), a parte de saída de dados (os famosos “relatórios”) na maioria das vezes não é contemplada, ficando para uma etapa posteriori que muitas vezes não se concretiza já que não são prioridade dos gestores.

2. ENTENDIMENTO DO PROCESSO POR PARTE DOS GESTORES

Os gestores, por não se aprofundarem na análise com um método estruturado, acabam desconhecendo pontos importantes que afetam seu processo. E o desconhecimento dos itens de verificação do processo afeta tanto o momento do input para idealização da base de informação como também na análise de desdobramento do problema no dia a dia.

análise de dados

3. UTILIZAÇÃO DE GRANDE NÚMERO DE PESSOAS PARA PROCESSAMENTO DE INFORMAÇÃO

O reflexo das duas falhas apontadas nos dois itens acima se traduz em um efeito oneroso para empresa, ou seja, criam-se mecanismos auxiliares para coleta de informações (planilhas Excel, folhas de tabulação, etc.) e, para processar esses mecanismos auxiliares, é necessário um batalhão de pessoas que fica o tempo todo tabulando dados. Mas nem sempre esse esforço é traduzido em informações precisas e suficientes para uma análise. Este custo de pessoal é um fator que pesa no custo dos processos de produção, comercial e financeiro. Recentemente, em um diagnóstico que fiz para uma empresa, eu me deparei com 44 colaboradores focados exclusivamente na coleta de dados para alguns indicadores de um processo produtivo, uma atividade cujo o custo benefício provou não ser pago.

4. MÉTODO DE ANÁLISE DE DADOS: Análise de Fenômeno – Fase 2 do método PDCA

Deixei para o fim este item por ser um dos mais importantes no que se refere a uma boa análise de dados. Podemos ser fortes nos três itens acima, mas se os gestores não adotarem uma metodologia de análise estruturada, não chegarão a uma boa conclusão. Dividir um problema amplo em problemas menores, a fim de identificar os focos dos problemas a serem priorizados é fundamental.

Podemos fazer os desdobramentos/aberturas:

  • Por Região
  • Por Tempo (hora, dia, mês, turno)
  • Por Sintoma (defeito, ocorrência)
  • Por Produto
  • Por Outros Fatores (processo, volume, preço, etc.)

Podemos utilizar várias ferramentas nesta etapa, elas auxiliarão a identificar o foco do problema:

  • Análise do Histórico.
  • Tabela de Estratificação.
  • Análise de Pareto.

 

EXEMPLOS DE FERRAMENTAS

análise de dados

 

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Trabalhando esses fatores acima, a empresa pode construir uma excelente análise de fenômeno, cujos dados serão fonte de informação que gerará conhecimento para a empresa norteando a análise de causas e, consequentemente, uma boa tomada de decisão. As informações estruturadas geram estatística que geram conhecimento que garantem a solução de problemas dos processos e sobrevivência das empresas.

 

Athila Machado remuneração variável

 

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