As decisões tomadas com base em intuição, senso comum e anos de experiência podem ser válidas, mas tendem a ser menos eficientes do que os métodos científicos. Análises oferecem metodologia que incorpora variáveis cruciais e simulações que mostram o impacto de nossas escolhas antes da implementação ser realizada.
O aplicativo de métodos estatísticos e matemáticos para a tomada de decisão corporativa – Analytics – tem sido o foco de grande parte do mercado atual. Mas para usá-lo com sucesso, é necessário mais do que produtos. Aqui está o processo de implementação do aplicativo, em sete passos.
1- Defina o problema. Suposições podem ser desafiadoras e os termos usados para defini-las é o que, em Six Sigma, chamam de “definição operacional”. Precisamos definir, também, os objetivos. Quais critérios serão usados para selecionar a decisão mais apropriada? Quais estados condicionais existem relacionados ao problema, e como eles serão afetados pelas alternativas de solução? Qual é o escopo da definição do problema, e como saberemos quando formos bem sucedidos?
2- Identifique fatores relevantes. Os fatores relevantes incluem as variáveis controláveis e incontroláveis. Examine se essas variáveis estão relacionadas entre si, diretamente, ou se existem outras possibilidades. Fique atento às variáveis latentes, fatores ocultos que não são observados diretamente mas que interferem no comportamento de outras variáveis. Por fim, fatores de risco e fatores incertos.
3- Foque em coleta de dados e preparação. Esse passo pode se tornar complicado, especialmente quando se explora grandes quantidades de dados. Algoritmos de mineração de dados identificam, frequentemente, características, incluindo afinidade de dados e padrões que não aparecem prontamente em exames superficiais. Esse também é o momento de estabelecer a linha de partida – medidas do processo atual contra os futuros resultados pós-implementação.
4- Modelo de solução. Aqui, modelos matemáticos de um processo e suas variáveis simulam o comportamento do processo verdadeiro. Um modelo em funcionamento pode ser amplamente composto por correntes ou cadeias de fórmulas matemáticas.
5- Relate os resultados. O analista precisa conseguir explicar a análise passo-a-passo. É com base nesse relatório que as decisões serão tomadas. Em alguns casos, é uma decisão unica que pode modificar um processo; em outros casos, pode ser a decisão de iniciar um novo processo.
6- Implemente a decisão. É nesse ponto que os modelos e simulações migram do estado conceitual para o prático. É necessário planejamento detalhado e gerenciamento de projeto. Em muitos casos, a implementação falha por falta de habilidades qualificadas de gestão de projeto.
7- Acompanhe. O acompanhamento no período de pós-implementação é o momento de comparar as medidas de linhas de partida atuais com os resultados pós-implementação. Os períodos de comparação e avaliação devem ser acompanhados de perto e relatados por ciclo, seja mensal, trimestral ou anual. Você vai precisar de etapas graduais suficientes para aperfeiçoar e ajustar os modelos. (tradução Rheni Victório)
