Empresas na atualidade estão investindo muito em novas tecnologias, como Cloud Computing, Big Data, Inteligência Artificial (AI), Business Intelligence e robotização, como apoio no processo de armazenamento e análise de dados. Porém, essas tecnologias não substituem a necessidade de modelagem das informações e regras de negócio.
Modelagem de Dados
A modelagem de dados está ligada diretamente com um “conceito” ou uma ideia de quais informações devem ser analisadas, ou seja, o setor de controladoria muitas vezes tem a incumbência de levantar os principais pontos geradores de informação para tomada de decisão.
Contudo, o “conceito” não pode ser idealizado sem a modelagem. E esse ponto cabe ao pessoal de tecnologia da informação entender e usar a tecnologia adequada afim de disponibilizá-las para consultas dos gestores.
Muitas empresas acabam exigindo do TI que gerem informações como se fossem técnicos e isso acaba gerando descrédito ao setor, pela dificuldade de entender as regras do negócio. Isso também ocorre com a controladoria, que acabam recorrendo a planilhas eletrônicas para gerar informações aos gestores, ocasionando em demora e dificuldades em gerar as informações necessárias em prazos hábeis.
Mesmo usando uma ferramenta de Business Intelligence, o Controller pode se deparar com um modelo lento para gerar gráficos ou dashboards, por isso não se pode definir modelos sem o setor de Tecnologia da Informação. Essa parceria é muito importante e não concorrem entre si, pois o Controller sempre terá como atributo garantir a veracidade e regra de negócio e o TI a melhor forma tecnológica e agil na entrega dessas informações.
Inteligência da Informação
O modelo de negócios está diretamente ligado à capacidade de aplicar inteligência às informações corporativas, e isso vem sempre carregado de critérios desenvolvidos pela experiência de cada Controller. Não existe uma convenção de conceito a ser implementado, porém é necessário aplicação de boas práticas que facilita o processo de modelagem.
Alguns pontos podem ajudar na aplicação do “conceito”.
- Uma boa pratica é: Inicialmente não detalhar demais as informações, pois quanto mais detalhadas, mais custosas e demoradas elas se tornaram e com isso a necessidade de recursos para analisar também aumentará;
- Outra recomendação é trabalhar muito bem os cadastros, através deles serão consolidados os resultados para diversos indicativos;
- Não podemos esquecer de dar prioridade aos itens de maior relevância, que podem ser gerados através de análise de sensibilidade, Pareto, etc;
- Não usar critério de rateio sem argumentos bem fundamentados, sabe-se que a melhor forma de direcionamento de gastos indiretos são os apontamentos;
- Cuidar da classificação de gastos para que cada item caia em sua “caixa” correspondente;
- Identificar quais informações são importantes para a alta gestão;
- Usar tecnologias adequadas para disponibilizar as informações de forma que todos possam acessar com facilidade;
- Buscar soluções já consolidadas no mercado para modelagem e inteligência ao invés de ficar realizando testes internos;
- Prover de conhecimento técnico do negócio ou buscar apoio de técnicos para adotar critérios adequados de geração de KPI;
Enfim, não existe um modelo padrão. A experiência de cada consultor, gestor ou controller é necessária para a configuração e modelagem que atenda a maior parte dos questionários dos players de tomada de decisão.
O importante é, no processo sempre buscar por conhecimento e metodologias inovadoras de analises de resultados, que facilitem a rastreabilidade das informações e principalmente que visem oportunidades de melhorias.
De nada vale adotar a melhor tecnologia se as bases de informações estão mal construídas, e de nada vale obter a melhor metodologia se a tecnologia não acompanha. Atualmente o nosso principal dever como Controladoria e TI é apresentar informações em tempo real, suprindo as necessidades das tomadas de decisão dos gestores em diversos níveis da organização.