Autor: Edson Pereira Santos

Publication Date:  2022

Publication Name:  Metodologia Ohana – Criando Equipes De Alta Performance

RESUMO- Neste estudo eu proponho um processo modelado com foco em aumentar a performance de uma equipe através de informações que enriqueçam a tomada de decisão do líder. Ele busca organizar a descoberta, o controle e o monitoramento de dados situacionais, nos ajudando a gerar uma percepção de como estavam, como estão e como tendem a estar as pessoas, os projetos e as atividades da equipe.

#Equipes

#GestãoDeProjetos

#Análises

#IndicadoresdeDesempenho

1- INTRODUÇÃO

O objetivo forma a equipe, ou seja, toda equipe nasce por uma razão e durante a sua existência as pessoas envolvidas nela colaboram entre si para alcançar esse objetivo.

Porém as equipes são “[…] compostas por seres humanos imperfeitos, as equipes são inerentemente disfuncionais” (LENCIONI e REISNER, 2015, p. 8) e o esforço exigido para que todas as pessoas da equipe trabalhem colaborativamente em direção ao objetivo pode se tornar árduo e as vezes até parecer ilusório (impossível).

Temos que lembrar que as pessoas carregam consigo as suas experiências de vida e sua a “[…] representação do mundo seria [são] formadas pelas experiências e a cultura em que a pessoa está inserida” (SANTOS, E. P, 2020, p. 10), ou seja, cada pessoa é formanda por como e onde ela viveu, pelo que ela experimentou em sua vida e cada uma pode reagir a uma mesma situação de forma única. Nós (pessoas) somos diferentes (físico e mental) uns dos outros, temos virtudes e valores próprios, além da capacidade de termos pensamentos diferentes. Esses que nos levam a poder gerar soluções diferentes para um mesmo problema, o que é na maioria das vezes algo bom.

Mas essas diferenças também podem gerar conflitos disfuncionais e desvios do objetivo principal da equipe, fazendo com que a qualidade dos entregáveis caia ou que esses entregáveis nem cheguem a existir.

O líder, dentre os papeis inerentes da sua responsabilidade, tem o dever de manter a sua equipe com uma performance saudável: entregando resultados dentro dos níveis de qualidade, investimentos e prazos acordados. Sendo que para isso ele tem a sua disposição vários frameworks e métodos que focam tanto na gestão das pessoas, quanto nos processos e nos projetos envolvidos. Muitos destes que já foram exaustivamente testados e usados em várias outras empresas e equipes.

Nesse cenário o que eu proponho nesse trabalho é um conjunto de processos através dos quais nós possamos mensurar, analisar e controlar a saúde (situação) da equipe, das ferramentas utilizadas e das atividades executadas. Focando em descobrimos como está a saúde atual, se ela está piorando ou melhorando com o decorrer do tempo e qual a sua tendência futura. Nos guiando a conseguimos gerar conhecimentos que nos auxiliem a tomar decisões que ajudem a equipe a alcançar os seus objetivos com sucesso.

Sendo que eu estou agrupando esse conjunto de processos junto com práticas que auxiliam a sua correta execução em ecossistema que eu denomino aqui como Metodologia Ohana.

2- MATERIAL E MÉTODOS

A Metodologia Ohana deve ser vista como um ecossistema que contêm várias práticas (técnicas e processos) que tem como objetivo ajudar equipes dos mais diversos segmentos a aumentarem as suas performances. Essas práticas estão organizadas em três grandes grupos de trabalho que juntos formam o que eu denominarei aqui de Processo Ohana de Performance, sendo que cada grupo tem os seus próprios objetivos e as suas próprias contribuições especificas para o processo.

Os grupos de trabalho têm importância igual para o processo e não conseguiríamos executar o mesmo (processo) sem um deles, são eles: Analisar, Mensurar e Controlar.

Figura 1 – Ciclo de Execução e Grupos de Trabalho do Processo Ohana de Performance

Fonte: Desenho feito pelo autor.

Além dos três Grupos de Trabalho o ecossistema da Metodologia Ohana conta com cinco segmentos de atividades, que são os pontos focais dos Grupos de Trabalho e as fontes nas quais nós aplicaremos as práticas com objetivo de gerar conhecimento. Esse conhecimento posteriormente será utilizado para gerar inteligência sobre o segmento em questão e essa inteligência nos ajudará a tomar decisões que levem a ações com objetivo de aumentar o índice de performance dos recursos e atividades envolvidas, sendo eles: Pessoas, Equipes, Produtos, Projetos e Atividades.

Figura 2 – Segmentos de Atividades

Fonte: Desenho feito pelo autor.

Um segmento não tem mais importância do que o outro e nós devemos escolher com quais nós vamos trabalhar de acordo com a nossa necessidade. Além disso a Metodologia Ohana não tem intuito e não deve ser vista como uma nova metodologia ou framework para gerenciar projetos, produtos ou mesmo pessoas. O seu objetivo é nos proporcionar recursos com os quais consigamos analisar, mensurar e controlar a performance de algo (segmento), sabendo como esse segmento está no decorrer de um determinado período, como ele está atualmente e qual a sua tendência futura.

Os segmentos não devem ser vistos com um processo e sim como recursos a serem trabalhados, ou seja, eles não precisam ser executados em etapas ou de forma sequencial, ao invés disso devemos eleger com qual segmento queremos ou precisamos trabalhar e focar os nossos esforços nele até obtermos uma inteligência satisfatória sobre ele.

Nesse ponto eu acredito que seja importante definirmos qual é o conceito que eu estou abordando nesse estudo sobre: dados, informações, conhecimento e inteligência:

Dados: Informação que sozinha não consegue nos levar a nenhuma compreensão ou significado.

Informação: Grupo de dados que juntos conseguem nos levar a ter a compreensão ou significado sobre algo.

Conhecimento: Informação analisada, que além de compreensão nos da um parâmetro geral da informação e nos permite ter alguma aplicação pratica para ela. Um conhecimento no permite avaliar o artefato e executar ações baseadas nessa avaliação.

Inteligência: Conhecimento controlado, analisado, monitorado, cruzado com outros conhecimentos e isso não apenas pontualmente como também em um fluxo de tempo pré-determinado. Desenvolvendo inteligência sobre algo, conseguiremos avaliar e entender qual a sua tendência através de seus dados históricos, nos possibilitando executar ações significativas e interversões quando necessário.

3- RESULTADOS E DISCUSSÃO

Como mencionado a Metodologia Ohana é executada através do Processo Ohana de Performance, esse que possui três grupos de trabalhos, cada um com as suas responsabilidades e entregáveis únicos que somados constituem o processo como um todo, são eles:

Analisar

O objetivo da análise é gerar conhecimento, coletando os dados capturados no processo de mensuração e trabalhando com eles até termos uma compreensão significativa sobre o item em questão. Além disso é na etapa de análise que nós definimos os parâmetros do que será mensurado, ou seja, quais informações serão coletadas e em qual período.

Para isso precisamos ponderar sobre o segmento que vamos trabalhar e sobre os cenários em que eles estão inseridos, quais são as informações relevantes para termos um mínimo de compreensão sobre eles e quais dados precisaremos coletar para chegar nessas informações. Esse é um trabalho de mapeamento onde vamos levantar todas as informações que podem nos ajudar a entender o segmento.

Com essas informações definidas nós vamos executar a atividade mais importante dessa etapa que é a de cruzar as informações entre si e definir quais os indicadores de performance (do inglês Key Performance Indicator (KPI)) que poderíamos utilizar para termos um mínimo conhecimento sobre elas (sempre a um nível que seja significativo). É importante que o indicador nos diga algo, como por exemplo se o segmento está melhorando ou piorando, se ele está estável, o quão distante ele está do que desejamos. Se um indicador não nos passa uma informação ele deve ser eliminado.

Nós vamos utilizar três tipos de indicadores para realizar todas as análises e eles são os elementos mais importantes para o processo.

Tipos de Indicadores de Performance a serem utilizados:

Situacionais: São indicadores utilizados para aferir se determinado evento ocorreu e são sempre um valor de sim ou não, por exemplo: o funcionário está motivado, o sistema está estável, a pessoa emagreceu, o funcionário está satisfeito com o salário e assim por diante.

Numéricos: São indicadores utilizados para aferir uma posição no tempo de determinado artefato e são sempre números quantitativos, por exemplo: números de vendas, números de clientes, número de falhas e assim por diante.

Percentuais: São indicadores utilizados para aferir variações de estado e como o nome diz são sempre números percentuais, por exemplo: percentual do SLA, percentual de falhas, percentual de aumento de ROI e assim por diante.

A análise deve ser efetuada usando esses indicadores como base, sendo que os valores deles são coletados com o processo de mensuração. É importante definirmos indicadores que fazem sentido para cada equipe que formos trabalhar e que representem alguma informação relevante para o processo, por exemplo para uma equipe de TI poderíamos ter: SLA, RPC, erros ocorridos, falhas ocorridas, manutenibilidade.

Através dos dados obtidos na mensuração é possível termos uma visão dos valores de cada indicador, porém só com o valor atual e o histórico não conseguiríamos ter insumos suficientes para sabermos se ele está bom ou ruim. Logo precisamos de outros dados para fazer a análise, que são o Valor Ótimo e o Valor Péssimo de um indicador, sendo que precisamos definir para cada indicador quais são os seus estados ótimos e péssimos.

Para os indicadores situacionais nós podemos definir uma entre duas situações: se o evento que ocorreu é bom ou ruim. Já para os percentuais e numéricos nós precisamos definir um número referente ao valor péssimo e ao valor ótimo de cada um. Com a relação entre Valor Ótimo e Valor Péssimo se torna possível efetuarmos análises e aferirmos por exemplo o quão distante ou próximo estamos do que julgamos como ótimo ou péssimo.

E essa informação consegue nos guiar por exemplo para análises detalhadas como em quais atividades ou recursos de um dado segmento estamos com performances aceitáveis e inaceitáveis, sendo que olhando os indicadores em uma linha do tempo podemos analisar inclusive o que está estável e o que está tendendo a uma instabilidade (com grande variação entre o bom e ruim).

Além do tipo, os indicadores podem ter até duas profundidades que denominarei aqui de Profundidade Macro e Profundidade Específica. Inicialmente todos os indicadores têm apenas a Profundidade Específica, porém se agruparmos vários indicadores que juntos no deem um conhecimento sobre o estado de todos os específicos nós teremos um novo indicador de Profundidade Macro. Um indicador macro sempre deverá ser fruto de um grupo de indicadores específicos, se não for ele não é um indicador macro e sim um específico.

Além disso um indicador macro não tem um valor próprio para as grandezas Valor Ótimo (VO) e Valor Péssimo (VP), além de sempre ter o seu tipo correlacionado com os seus filhos (indicadores específicos que o geraram) e não efetuamos coleta de dados para atualizá-lo diretamente, sendo que o valor dele é sempre a média aritmética dos valores dos seus filhos, assim como os valores de VO e VP dele são as médias aritméticas dos VO e VP dos seus filhos.

Denominarei aqui a ação de cruzar vários indicadores filhos para gerar um pai de Técnica de Cruzamento, sendo que o objetivo dele é sempre gerar um novo indicador macro através do qual podemos conseguir ter um entendimento do status dos filhos sem precisar observar cada indicador filho separadamente. Isso nos permite por exemplo termos um quadro macro com um controle gerencial do todo e um quadro com os específicos com um controle operacional.

É importante documentarmos todo esse processo de descoberta e definição dos indicadores específicos e macros, criando assim um roteiro de como os dados base deve ser agrupados ou calculados para chegarem até as informações e como essas devem ser trabalhadas para chegamos até aos indicadores, terminado em quais indicadores podem ser agrupados (observando o correlacionamento deles e correlacionamento do que eles querem representam ou informar) e quais agrupamentos de específicos correspondem a quais macros. Esse roteiro da arquitetura dos indicadores será imprescindível na etapa de mensuração para podermos atualizarmos as informações dos indicadores e vou o denominar aqui de Mapa da Cadeia de Indicadores.

Figura 3 – Exemplo do Mapa da Cadeia de Indicadores

Fonte: Desenho feito pelo autor.

Mensurar

Nessa etapa é coletado todos os dados necessários para atualizarmos as informações dos indicadores, o objetivo dela é a coleta e atualização da base de indicadores que estamos trabalhando. Garantindo que todos tenham informações confiáveis e sempre o mais atualizadas possível de acordo com os seus critérios e regras, como por exemplo o período de extração dos dados.

Na análise nós desenhamos toda a cadeia de dados até chegarmos nos indicadores macro e na mensuração nós atualizamos os dados primários e cascateamos essa atualização até os indicadores específicos, sendo que com a atualização dos específicos os macros consecutivamente se atualizam também.

Então podemos dizer que a partir dessa etapa nós já começamos a ter conhecimentos que nos ajudam a entender melhor cada pilar e sabermos se ele está de acordo ou não com o que esperamos ou desejamos.

Na pirâmide de cascata de atualização podemos ter uma noção hierárquica da atualização, sendo que ela ocorre de baixo para cima e quanto mais no fundo da pirâmide estivermos mais numerosos e menos significativos para nós os dados serão. O esforço dessa etapa é fazer com que os dados da base consigam transitar até o topo, nos gerando assim conhecimento de grande impacto e relevância.

Figura 4 – Cascata de Coleta e Atualização de Dados e Indicadores

Fonte: Desenho feito pelo autor.

O processo de como devemos analisar esses dados brutos e irmos moldando os mesmos para conseguir gerar informações e o conhecimento deve ser definido na etapa de análise e, portanto, aqui na mensuração apenas seguirmos o roteiro de como devemos arrumar as informações.

Controlar

O objetivo do controle é gerar inteligência a partir da análise e da utilização de técnicas nos indicadores definidos e atualizados pelas outras etapas. Para executarmos corretamente as atividades dessa fase devemos garantir a finalização com sucesso das fases de análise e mensuração, uma vez que os resultadas dessas fases são os principais insumos para as atividades de controle.

É esperado que os resultados da etapa de analise já nos forneçam uma boa compreensão do status dos indicadores definidos, nos possibilitando criar um conhecimento solido sobre eles e já nos ajudando a definir ações que nos auxiliem a aproximar os valores cada vez mais do que desejamos para cada indicador. Porém esse conhecimento tem algumas limitações, pois ele foca no status do indicador em uma posição fixa no tempo, presente ou passado, não analisando a performance do valor no decorrer do tempo, nem a sua tendência futura.

Saber se um indicador está ou não dentro do esperado é importante, assim como saber se ele historicamente estava dentro ou não do esperado. Porém apenas com essa informação não saberíamos afirmar por exemplo se o indicador está em um caminho de melhora ou piora, assim como não saberemos qual a sua tendência futura.

O conhecimento da performance de um indicador no decorrer do tempo somado ao controle dessa performance para buscar se aproximar cada vez mais do ponto ótimo é o processo principal dessa etapa, ou seja, através do conhecimento de como os indicadores se comportaram, como estão se comportando e como tendem a se comportar nos buscaremos construir uma inteligência de como a vida de cada indicador é (variação de status) e inclusive o controle continuo nos permitirá irmos enriquecendo essa inteligência com o decorrer do tempo.

A vida de um indicador é determinada pelas variações dos valores dos seus dados desde o primeiro dado até o último do período da análise. Sendo que para fazer sentido todo controle de um indicador sempre deve estar compreendido em um período, logo podemos dizer que sem os dados históricos de um indicador não é possível aplicar com perfeição o processo de controle aqui definido.

Para nos ajudar com o controle nós usaremos quatro técnicas que chamaremos de Técnicas de Controle e Análise. Sendo que elas não são dependentes umas das outras, ou seja, para cada situação ou tipo de indicador temos que analisar qual a melhor técnica a ser utilizada.

Cada técnica tem o objetivo de gerar conhecimento sobre parte da vida de um indicador e pode ser utilizada uma ou mais técnicas no mesmo indicador dependendo da necessidade.

Técnicas de Controle e Análise

Tendência: A primeira técnica que podemos utilizar é a tendencia, através dela poderemos conhecer como o indicador tende a se comportar, se por exemplo o seu valor tende a se manter estável ou a aumentar.

A principal ferramenta que utilizaremos para calcular a tendência será média aritmética de um indicador, calculada pela equação: [imagem 01]

imagem 01

Taxa de Atualização: A taxa de atualização nos permitirá atualizarmos a tendência e termos uma noção do que aconteceu com o valor no decorrer do tempo, por exemplo poderíamos analisar a tendência do percentual de aumento de um valor com base no seu histórico para sabermos o quanto o ele tende a aumentar.

A tendência nos permite saber o valor provável de um número de acordo com os valores anteriores, porém normalmente os valores não se alteram de forma linear ou mesmo natural. No mercado, por exemplo, as empresas podem realizar ações para impulsionar um valor a subir e nesses momentos a taxa de atualização pode nos ajudar a analisar o quando o valor subiu com essa determinada ação.

Nós podemos calculá-la pela fórmula: [imagem 02]

imagem 02

Probabilidade: Usando os dados históricos dos indicadores, nós podemos aplicar fórmulas matemáticas para entender em qual situação esses indicadores têm mais probabilidade de estar futuramente. Sendo que para nesse estudo utilizamos a técnica de probabilidades apenas em casos que sejam equiprováveis.

A probabilidade de realização de um dado acontecimento associado a uma experiência aleatória é igual ao quociente entre o número de resultados favoráveis a realização deste acontecimento e número total de resultados possíveis para experiência. (GONÇALVES, Esmeralda e LOPES, Nazaré. Probabilidades: Princípios Teóricos, p. 24, 2013.)

Para calcularmos os casos equiprováveis usaremos a fórmula da teoria clássica [imagem 03].

imagem 03

Para os eventos complementares que “acontece quando não ocorre o evento considerado e pode ser calculado pela fórmula [imagem 04]” (Santos, E. P. Aumento do Percentual de Sucesso de Projetos Utilizando Probabilidade e Indicadores.

https://doi.org/10.29327/721197

, 2020, p.6).

imagem 04

Para os eventos de união que “acontece quando ocorre algum dos eventos e pode ser calculado pela fórmula [imagem 05]” (Santos, E. P. Aumento do Percentual de Sucesso de Projetos Utilizando Probabilidade e Indicadores.

https://doi.org/10.29327/721197

, 2020, p.6).

imagem 05

E por fim o “teorema do produto ou teorema da interseção acontece quando ocorrer todos os eventos com base em outro evento que já ocorreu e pode ser calculado pela fórmula [imagem 06]” (Santos, E. P. Aumento do Percentual de Sucesso de Projetos Utilizando Probabilidade e Indicadores.

https://doi.org/10.29327/721197

, 2020, p.6).

imagem 06

Distanciamento: O cálculo do distanciamento entre os valores tem o objetivo de nos ajudar a entender qual é a situação atual do indicador e o quão longe ele esta dos seus extremos, VO e VP.

Fórmulas do distanciamento:

Fórmulas do distanciamento

O DOP, por exemplo, é importante para sabermos qual o caminho máximo que um indicador precisa percorrer para sair de uma situação em que esteja próximo ao VP para uma nova situação que se próximo de VO. Os valores de DVP e DVO nos permitir controlar pontualmente o quão distantes estamos dos dois extremos (VP e VO), enquanto DPP e DPO nos auxilia a controlar percentualmente o quanto estamos distantes de cada extremo. E por fim o DPPO nos auxilia a controlar a distância entre a nossa aproximação do VP e VO.

Quanto menor for DPO melhor será a condição do indicador e quanto menor for DPP pior será a condição. Sendo que podemos usar o DPPO para controlar de forma macro DPP e DPO: quanto maior for DPPO melhor será a condição do indicador, ou seja, DPO terá um valor mais baixo do que DPP. Quanto mais DPPO se aproximar de 50% mais próximo ao um ponto médio entre VO e VP o indicador estará e quando menor for DPPO pior será a condição do indicador, ou seja, DPO terá um valor mais alto do que DPP.

Sempre devemos buscar fazer com que DPO seja menor que DPP e consecutivamente devemos trabalhar para que DPPO sempre seja maior que zero.

4- CONCLUSÃO

Conforme mencionado através da execução dos processos e das práticas da Metodologia Ohana nós podemos gerar e manter inteligência sobre os diversos segmentos que estamos gerenciando e consequentemente torna-se possível tomarmos decisões mais assertivas. Além disso o esforço de gestão e demonstração de resultados do Lider pode ser reduzido com a criação de indicadores macro que sozinhos consigam nos aclarar informações de vários outros indicadores específicos, nos permitindo rapidamente descobrir e explicitar informações.

5- REFERÊNCIAS

LENCIONI, P.; RESINER, S. Os 5 desafios das equipes: Uma história sobre liderança: ed. GMT Editores, 2015.

PMI – PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE. Guia PMBOK®: Um Guia para o Conjunto de Conhecimentos em Gerenciamento de Projetos, sétima edição, Pennsylvania: PMI, 2021.

NETO, C.; CYMBALISTA, M. Probabilidade: ed. Edgard Blucher, 2012

GONÇALVES, E.; LOPES, N. Probabilidades: Princípios Teóricos: ed. Escolar Editora, 2013.

RYAN, M. Cálculo para Leigos: ed. Altas Books, 2016.

MOREIRA, R. Aplicações da teoria da Decisão e Probabilidade Subjetiva em Sala de Aula do Ensino Médio. 2015. Dissertação (Mestre em Matemática) – Universidade Estadual de Campinas, 2015. Disponível em

https://www.ime.unicamp.br/~laurarifo/alunos/dissertacaoAndrea.pdf

. Acesso em: 28 mai. 2022.

SANTOS, E. P. Aumento do Percentual de Sucesso de Projetos Utilizando Probabilidade e Indicadores, 2020. Disponível em

https://doi.org/10.29327/721197

Acesso em: 28 mai. 2022.

SANTOS, E. P. Enriquecimento de Reuniões Através do Metamodelo da Programação Neurolinguística, 2020. Disponível em

https://doi.org/10.29327/712012

Acesso em: 28 mai. 2022.