https://doi.org/10.29327/721197

Publication Date:  2020

Publication Name:  AUMENTO DO PERCENTUAL DE SUCESSO DE PROJETOS UTILIZANDO PROBABILIDADE E INDICADORES

RESUMO – Neste estudo eu proponho a utilização de teoremas da probabilidade e de indicadores chave para aferir os índices de sucesso ou insucesso de um projeto através do cálculo das probabilidades dos seus eventos elementares, esses que serão correlacionados a indicadores de sucesso. Buscando gerar através desses cálculos informações que sejam relevantes sobre o andamento do projeto, em momentos de arquitetura, planejamento e execução do mesmo, ajudando com isso a aumentar o percentual de sucesso das decisões a serem tomadas e a disponibilizar informações que auxiliem o mapeamento prévio de medidas de contingências a serem tomadas visando a finalização com sucesso de todas as atividades e eventos pertencentes ao projeto em questão.

#MATEMATICA

#Probabilidade

#Indicadores

#Projetos

#KPI

#Metricas

#Gestão

#Planejamento

1- INTRODUÇÃO

Quando estamos executando alguma atividade, seja a execução de uma tarefa simples como ir à padaria comprar um pão ou uma complexa como gerenciar um projeto, quanto mais informações relevantes nós tivermos para nos auxiliar no processo de tomada de decisão maiores serão as chances de nós termos sucesso na conclusão dessa atividade.

Por exemplo se nós soubermos que a probabilidade da rota que normalmente usamos para ir à padaria está congestionada é alta nós provavelmente usaremos outra rota. Da mesma forma se nós soubermos que a probabilidade de um membro da nossa equipe não entregar uma demanda crítica dentro prazo estimado é alta nós provavelmente tomaremos uma medida de contingência.

Os cálculos probabilísticos não preveem o futuro ou estão sempre 100% corretos, porém eles podem nos ajudar fornecendo informações que ajudem a aumentar o nosso percentual de certeza sobre determinado evento.

Baseado nisso eu proponho neste estudo utilizarmos ferramentas teóricas (teorias, fórmulas e métodos) que ajudem a aumentar o número de informações que nós temos para que assim possamos tomar decisões mais precisas. Sendo que todas as ferramentas aqui abordadas serão baseadas em fórmulas de probabilidade e técnicas de gerenciamento de projetos.

Essas ferramentas estão encapsuladas em dois grupos, sendo: os indicadores, que são pontos chaves que nós iremos definir de acordo com as peculiaridades de cada projeto e conjuntos de fórmulas de probabilidade matemática, essas que nos ajudarão a mensurar o percentual de sucesso dos indicadores individualmente e de forma macro, para que assim possamos calcular a incerteza de finalização do projeto dentro dos requisitos do mesmo.

Um indicador pode ser uma situação em que as atividades ou os recursos dos projetos devem estar em determinado período de tempo ou a mudança de estado (finalizado, a iniciar, executando, etc.) de uma atividade em si e nesse estudo definiremos probabilidade como uma “uma medida de informação ou crença sobre ocorrência do evento” (CYMBALISTA M. Probabilidade em espaços discretos. 2018. (10m55s). Disponível em: <

https://youtu.be/9jAxVU8VcoQ?t=637

>. Acesso em: 13/01/2020), sendo que o evento por ser qualquer atividade que estejamos executando.

Segundo Pierre Simon Laplace nós podemos “… considerar o presente estado … como resultado de seu passado e a causa do seu futuro. Se um intelecto … tiver conhecimento de todas as forças que colocam a natureza em movimento … para tal intelecto nada seria incerto e o futuro, assim como o passado, estaria ao alcance de seus olhos”[1], ou seja, quanto mais dados tivermos sobre os processos que estamos executando mais preciso será a nossa medição de probabilidade. Porém devemos tomar cuidado para não criar indicadores pobres no sentido de não ter importância nenhuma para o projeto ou para as atividades.

[1] BELLUZZO, GALÍPOLO. Os cientistas estão chegando. Bresser Pereira, 2016. Disponível em:

http://www.bresserpereira.org.br/terceiros/2016/outubro/16.10.cientistas-chegando.pdf

. Acesso em: 15 de janeiro de 2020.

2- MATERIAL E MÉTODOS

Neste estudo me basearei na teoria clássica da probabilidade de Laplace, ou seja, ele só é aplicável para casos 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.)

Eventos complexos normalmente não são equiprováveis, então para aplicar a teoria clássica neles é necessário decompor os eventos complexos em eventos elementares e depois trabalhar com os elementares utilizando os teoremas.

FÓRMULAS E TEOREMAS DE PROBABILIDADE

Abaixo segue a relação de fórmulas e teoremas que poderão ser utilizados para mensurarmos a probabilidade dos indicadores que iremos definir, sendo que a fórmula da teoria clássica poderá ser utilizada em quase todos os casos que envolve os indicadores abordados neste estudo.

Lista de teoremas e fórmulas:

1. A teoria clássica da probabilidade é usada para calcular casos equiprováveis e a sua fórmula é [imagem 01], onde “m” é igual ao número de resultados favoráveis e “n” o número de resultados possíveis.

imagem 01 – Teoria Clássica da Probabilidade | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

2. O evento complementar acontece quando não ocorre o evento considerado e pode ser calculado pela fórmula [imagem 02]. Por exemplo se a probabilidade de uma tarefa ser concluída com sucesso é 80% a probabilidade de falha é 20% (100% – 80%).

imagem 02 – Evento Complementar | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

3. O teorema da união acontece quando ocorre algum dos eventos e pode ser calculado pela fórmula [imagem 03]. Sendo que em caso do eventos serem mutuamente excludentes a fórmula muda para [imagem 04], porque [imagem 05] é igual a 0.

imagem 03 – Teorema da União | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

imagem 04 – Teorema da União, Caso do eventos serem mutuamente excludentes | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

imagem 05 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

A fórmula do teorema da união pode ser generalizada para operações com mais eventos, por exemplo para 3 evento teríamos: [imagem 06].

imagem 06 – Fórmula do teorema da união pode ser generalizada | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

4. A probabilidade condicionada é quando um evento ocorre com base em outro evento que já ocorreu, pode ser calculado pela fórmula [imagem 07], onde B é o novo espaço amostral.

imagem 07 – A probabilidade condicionada | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

5. 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 08].

imagem 08 – Teorema do Produto ou Teorema da Interseção | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

Assim como o teorema da união o teorema do produto pode ser generalizado para operações com mais eventos, por exemplo para 3 eventos teríamos: [imagem 09].

imagem 09 – Teorema do Produto Generalizado | Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

Os eventos independentes acontecem quando a probabilidade do primeiro evento não altera a probabilidade do segundo evento e podem ser calculados pela fórmula [imagem 10]. E em casos de evento independentes o teorema do produto pode ser simplificado para [imagem 11].

imagem 10 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

imagem 11 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

Neste estudo eu não darei exemplos com todos os teoremas acima, porém achei importante inclui-los porque durante uma aplicação prática deste estudo pode surgir alguma situação em que eles sejam necessários.

PROJETOS

Segundo o PMBOK (GUIA PMBOK Sexta Edição, 2016, p. 542) um “Projeto é um esforço temporário empreendido para criar um produto, serviço ou resultado único. A sua natureza temporária indica um início e um término definidos. Temporário não significa necessariamente que um projeto tem curta duração. O fim de um projeto é alcançado quando os objetivos são atingidos ou quando o projeto é encerrado porque os seus objetivos não serão ou não podem ser alcançados, ou quando a necessidade do projeto deixar de existir. A decisão de encerrar um projeto requer aprovação e autorização de uma autoridade apropriada.”

Eu irei usar a definição do PMI (Project Management Institute) porque ela abrange a definição de projeto de várias outras metodologias e frameworks de mercado para o gerenciamento de projetos e nesse artigo eu buscarei sempre uma visão genérica para que as teorias e ferramentas aqui contidas possam aderir a utilização em diferentes metodologias e frameworks.

Logo todo projeto é um esforço temporário com uma data de início e uma data de finalização defendida e um projeto pode ser finalizado ou cancelado com dois estados diferentes sendo esses a finalização com sucesso e a finalização sem sucesso (objetivos e requisitos do projeto alcançados ou não).

INDICADORES

Nesse artigo eu tratarei os indicadores como pontos chave que na percepção do gerente do projeto tem importância para finalização do mesmo com sucesso. Considerando que o objetivo do gerenciamento de um projeto é finalizá-lo com sucesso é importante acompanhar e controlar todas as suas etapas garantindo que elas sejam executadas com êxito. Sendo que uma das formas mais comuns de fazer esse controle é fazer um cronograma de todas as atividades, destacando as datas de início e os deadlines de cada uma, junto com os pré-requisitos e relacionamentos entre elas.

Com o cronograma é possível elaborar gráficos de acompanhamento e analisar possíveis datas de finalizações, além de problemas que podem surgir com atrasos (quando uma demanda atrasa quais outras serão afetadas). E o meu objetivo aqui (nesse artigo) é propor a utilização de indicadores, que serão atualizados através de cálculos probabilísticos, para que estes nos ajudem a fazer o controle das atividades de uma forma mais robusta.

UTILIZAÇÃO DOS INDICADORES

Todos os indicadores a serem utilizados deverão ser indicadores numéricos e os seus valores iniciais serão sempre o número de possibilidades do conjunto a qual o indicador pertencente. Por exemplo podemos definir um indicador como “número de atividades finalizadas com sucesso antes do deadline” e se tivermos no projeto um total de 200 atividades o valor inicial desse indicador será 200.

O valor do indicador deve ser atualizado sempre que o conjunto ao qual ele pertence sofre alguma atualização, no nosso exemplo do indicador de atividades, sempre que uma atividade for entregue (com sucesso ou não) ele deve ser atualizado. Como o valor inicial dele é sempre o número de possibilidades o valor do mesmo sempre poderá variar entre o número total de possibilidades e zero.

Nunca teremos um indicador com valores negativos e se por alguma razão o número de possibilidades for alterado o indicador deve ser replanejado. Por exemplo se o indicador de atividades tiver um valor inicial de 200 e for adicionado mais 10 atividades o indicador deve ser alterado acrescentando mais 10 atividades e todos os seus cálculos pregressos devem ser refeitos. Note que acrescentarmos 10 ao valor atual do indicador e se por exemplo 50 atividades tiverem sido finalizadas fora do prazo do deadline (atrasadas) o valor do nosso indicador seria 150 (200 atividades menos 50 atividades em atraso) e por tanto o acrescentaríamos 10 ao número atual, ou seja, ao valor atual de 150 totalizando o novo valor atual de 160.

3- RESULTADOS E DISCUSSÃO

Para exemplificar o proposto neste artigo eu vou usar um exemplo hipotético de um projeto com 10 atividades e 3 recursos envolvidos na execução. Sendo que nesse caso nós vamos considerar os deadlines em dias a contar do início da execução do projeto (a data de início não será importante nesse exemplo).

Adicionalmente eu acrescentei as informações sobre a prioridade de execução das atividades (quanto maior o número maior a prioridade) e a dificuldade de cada uma (quanto maior o número maior a dificuldade).

Tabela 1: Relação de atividades do projeto hipotético

Tabela 1: Relação de atividades do projeto hipotético

Com os dados da tabela 1 é possível definir indicadores de controle de execução das atividades e executar o controle através mensuração da probabilidade deles. Eu usarei exemplos que abrangem atrasos em entregas de atividades, porém podem ser definidos inúmeros outros indicadores conforme necessidade. Por exemplo indicadores de qualidade, indicadores de performance dos membros da equipe e indicadores de alterações de escopo das atividades.

Tabela 2: Relação de Indicadores e seus valores

Tabela 2: Relação de Indicadores e seus valores

Nos processos de planejamento e arquitetura de projetos são utilizados métodos (da metodologia ou do framework que estiver sendo usado) para definir quais são as informações de deadline, prioridade e dificuldade de cada atividade, além de já ser feito a divisão delas entre os recursos das equipes. Por tanto no início das atividades a informação de probabilidade de sucessos dos indicadores é sempre 100%, considerando que já teve um esforço para definir esses dados. O que será mensurado e controlado é se essa probabilidade continuará em 100% com o decorrer do projeto.

Para demonstrar vamos considerar que após alguns dias de execução do projeto a situação de entrega das atividades esteja conforme a tabela 3.

Tabela 3: Situação das atividades do projeto após alguns dias de execução

Tabela 3: Situação das atividades do projeto após alguns dias de execução

De acordo com os dados as atividades com mais de 6 dias de execução ainda não foram finalizadas e por tanto ainda não é sabido se elas foram ou não finalizadas com sucesso, porém é possível calcular qual a probabilidade delas serem finalizadas com sucesso.

Para isso o primeiro passo é atualizarmos os nossos indicadores com as novas informações fornecidas na tabela 3.

Tabela 4: Relação de Indicadores com informações atualizadas

Tabela 4: Relação de Indicadores com informações atualizadas

A probabilidade inicial de todos os indicadores é 100% ([imagem 12], como o número dos casos possíveis é igual o número de casos prováveis o resultado da divisão é sempre 1 e 1 em probabilidade é igual a 100% ([imagem 13]) ).

imagem 12 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

imagem 13 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

Seguindo a mesma lógica é possível calcular as probabilidades dos indicadores, para isso basta aplicarmos a fórmula da probabilidade em cada um:

Calculo das probabilidades dos indicadores

Agora que nós temos a probabilidade de todos os indicadores, ou seja, o grau de certeza ou incerteza da conclusão deles (para saber a incerteza é só subtrair a certeza por 100% (evento complementar)). Com essas novas informações nós já poderíamos tomar várias ações de contingência por exemplo no indicador IV que tem a menor probabilidade de sucesso. Além disso se esses indicadores fossem abundantes o suficiente (se nós fizermos um trabalho de descoberta e mapeamento de todos os indicadores importantes) nós poderíamos ter uma visão geral do projeto através das médias deles (considerando que é tudo base 100, poderíamos fazer a média simples e no caso apresentando teríamos uma probabilidade de sucesso de 60,87%).

Dessa forma podemos manter um controle fino do projeto durante o seu percurso, para isso basta sempre atualizarmos os indicadores.

Aprofundando um pouco podemos notar que nas atividades da tabela 1 nós temos algumas que são executadas por dois ou mais recursos e se verificarmos a atualização (tabela 3) veremos que uma atividade dela ainda está em execução. Trata-se da atividade 5 com deadline de 10 dias. Nós podemos então calcular a probabilidade dela ser concluída com sucesso e para isso basta calcularmos a probabilidade de A e B concluírem as suas atividades com sucesso (indicadores II e III).

Quando a probabilidade for a de “um evento ou outro evento” (união) e um evento não alterar os outros eventos (serem mutuamente excludentes) pode-se calcular a mesma somando as probabilidades dos eventos e quando for a de “um evento e outro evento” pode-se calcular a mesma multiplicando os eventos (teorema da interseção simplificado, quando a ordem do primeiro evento não altera os outros).

Logo como a atividade 5 é a probabilidade de A e B para calculá-la teríamos [imagem 14], porém podemos refinar ainda mais esse cálculo adicionando as probabilidades dos outros dados conhecidos dessa atividade (probabilidades das atividades maiores que 5 dias (indicador V), probabilidade das atividades com prioridade maior que 3 (indicador VII) e probabilidade das atividades com dificuldades maiores que 3 (indicador VIII) ).

imagem 14 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

A nova fórmula ficaria [imagem 15], calculando:, ou seja, a atividade 5 tem a probabilidade de 14,85% de ser concluída dentro do prazo da deadline estipulada para a mesma.

imagem 15 – Clique na imagem para ver a fórmula inteira.

Como pode ser percebido uma probabilidade baixa (menos de 50%), por tanto esse seria um exemplo de uma atividade que necessitaria de alguma medida de contingência para garantir a sua conclusão com sucesso, como dividi-la em outras atividades mais fáceis.

[1] É importante ressaltar que o Indicador VI não é complementar do indicador V, pois ele trata-se de uma medida de performance dos recursos em cada nível de dificuldade e o somatórios deles (V e VI) não é 100% uma vez que os recursos poderiam ter 100% de probabilidades nos dois indicadores.

4- CONCLUSÃO

Conforme demonstrado através da utilização de cálculos probabilísticos junto com a definição de indicadores chave é possível aferir e controlar a probabilidades dos eventos associados ao projeto. Além de ser possível, através da atualização dos dados dos indicadores com o andamento do projeto, manter um controle do percentual de certeza e incerteza de conclusão das atividades e dos eventos associados aos indicadores.

Dessa forma os envolvidos com o projeto terão mais informações à sua disposição quando forem tomar decisões e realizar análises no e sobre o projeto. Tornando o processo de tomada de decisão mais robusto e preciso, além de proporcionar informações que auxiliam o controle de performance e qualidade dos eventos do projeto, conseguindo prever antecipadamente possíveis medidas de contingência que precisarão ser tomadas.

5- REFERÊNCIAS

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: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Introdução – Parte 1 – Probabilidade e Estatística | Aula 1. 2019. (1m19s). Disponível em: <

https://youtu.be/ExpavHMRfoc

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Introdução – Parte 2 – Probabilidade e Estatística | Aula 2. 2019. (1m45s). Disponível em: <

https://youtu.be/1lVkyscF2bY

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Probabilidade em espaços discretos – Parte 1 – Probabilidade e Estatística | Aula 3. 2019. (6m35s). Disponível em: <

https://youtu.be/MG2C67NTjBk

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Probabilidade em espaços discretos – Parte 2 – Probabilidade e Estatística | Aula 4. 2019. (10m55s). Disponível em: <

https://youtu.be/9jAxVU8VcoQ

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Teoremas de probabilidade – Parte 1 – Probabilidade e Estatística | Aula 8. 2019. (10m16s). Disponível em: <

https://youtu.be/fKUsnlSnxpE

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Teoremas de probabilidade – Parte 2 – Probabilidade e Estatística | Aula 9. 2019. (1m). Disponível em: <

https://youtu.be/Vs5wJOtt6pc

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Teoremas de probabilidade – Parte 3 – Probabilidade e Estatística | Aula 10. 2019. (5m20s). Disponível em: <

https://youtu.be/NYfDVDvYuwQ

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CYMBALISTA, M. Teoremas de probabilidade – Parte 4 – Probabilidade e Estatística | Aula 11.. 2019. (7m17s). Disponível em: <

https://youtu.be/zbrdy8xLmGY

>. acesso em: 15 jan. 2020.

ZINI, J. Probabilidade Básica. 2019. (50m57s). Disponível em: <

https://youtu.be/gtNwXLIRzTM

>. acesso em: 15 jan. 2020.

ZINI, J. Probabilidade. 2018. (58m20s). Disponível em: <

https://youtu.be/TTlUIuhippw

>. acesso em: 15 jan. 2020.

ZINI, J. Análise Combinatória e Probabilidade. 2019. (47m32s). Disponível em: <

https://youtu.be/feQTmmj2WO4

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CURIÓ, S. Aprenda Probabilidade. 2019. (16m29s). Disponível em: <

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CURIÓ, S. Agora ficou Fácil: Probabilidade. 2018. (17m17s). Disponível em: <

>. acesso em: 15 jan. 2020.

CURIÓ, S. Fácil e Rápido: Probabilidade. 2019. (8m43s). Disponível em: <

>. acesso em: 15 jan. 2020.

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.