quinta-feira, 1 de setembro de 2016

Dados Dinâmicos, um novo ativo de dados? Por que gerenciá-los, onde e como encontrá-los?

Ninguém duvida que o fornecimento de dados de alta qualidade é valioso para uma empresa, mas neste artigo nós olhamos para além disto. Michael Fuller, Gerente de Prática de Modelagem de Decisões na Starpoint Controls, afirma: "O negócio é operado principalmente sobre dados não persistentes." Se isto for verdade, qual é a sua natureza? Como estão operando o negócio? Como podemos capturá-los? Além disso, qual é o papel do profissional de dados no seu gerenciamento?

A natureza deste dado é que ele é criado dinamicamente, sempre que o negócio chega a alguma conclusão em um momento de tomada de decisão. Ele está operando o negócio porque as conclusões guiam as operações e os processos de negócio da organização, e determinam seu resultado, sucesso ou fracasso no atendimento de sua missão. No entanto, as abordagens tradicionais de gerenciamento de dados ignoram a existência destes dados dinâmicos, que não são persistentes e armazenados em bancos de dados.

É necessária uma nova abordagem para a captura destes dados dinâmicos, uma abordagem que instigue a inovação no pensamento de negócios, descobrindo e gerenciando estes dados anteriormente ignorados. Esta abordagem pode fazer uma enorme diferença na maturidade organizacional, no desempenho e, talvez, na sua sobrevivência da organização. O papel dos profissionais de dados é trazer boas práticas de dados para estes dados dinâmicos. Se isto soa interessante, considere a abordagem abaixo.

Repensando a Nossa Abordagem Atual para Requisitos de Dados


As características proeminentes desta nova abordagem são um framework de requisitos e um novo modelo de gerenciamento de dados, que leve em consideração tanto os dados persistentes como os dados dinâmicos.

O framework garante a integridade de todos os requisitos, incluindo a necessidade de um novo modelo para a descrição dos dados dinâmicos. O novo modelo é o Modelo de Decisões, que transforma pensamentos empresariais importantes (i.e., julgamentos) em ativos de negócio (e de dados) tangíveis, rigorosos e gerenciáveis. Na prática, o Modelo de Decisões já tem avançado a prática da Gestão de Dados de uma forma revolucionária para os negócios em diversas organizações públicas e privadas, em diversos países e setores empresariais. Hoje, diversas organizações já têm aplicado o gerenciamento e a modelagem de decisões nas suas operações, com resultados expressivos e impressionantes.

Com base na experiência prática em organizações que já adotaram a modelagem de decisões, esta abordagem não somente acelera a produtividade e o sucesso. Ela também coloca a liderança da organização no controle dos julgamentos de negócio importantes, que estão por trás da tomada de decisões operacionais que formam a base do seu funcionamento diário.

A abordagem proposta começa com um framework familiar para boa parte dos profissionais de dados.

O Framework


Esta abordagem adota o Zachman Framework para Arquitetura Corporativa [1], que é a base para toda a teoria moderna sobre Arquitetura Corporativa. Assim, ela provavelmente irá se ajustar à maioria das - se não todas - arquiteturas presentes nas organizações governamentais. O Zachman Framework propõe uma ontologia para a decomposição de sistemas, processos ou organizações complexas, consistindo em seis colunas que representam as dimensões que são interrogatórias (O Que, Como, Onde, Quem, Quando, Por Que), e seis linhas que representam os pontos de vista dos públicos-alvo (Executivo, Gerente de Negócio, Arquiteto, Engenheiro, Técnico, e Empresa Funcional).

Existem, portanto, 36 células na matriz do framework, cada uma contendo um conteúdo exclusivo desta célula, que não deve aparecer em qualquer outra célula. Assim sendo, é um esquema normalizado de artefatos de decomposição, porque não permite a duplicação desnecessária de conteúdo entre as células. John Zachman chama o conteúdo das células de "primitivas". As primitivas em cada célula se conectam a todas as demais primitivas presentes em uma mesma linha.
Figura 1: O Zachman Framework para Arquitetura Corporativa v3.0 © Zachman International

Usar este framework para requisitos garante completude. Cada célula corresponde a uma visão de uma audiência particular e se conecta às outras células através de metadados apropriados.

Para simplificar, nós explicamos o framework e a abordagem em cinco passos simples:
  • Passo 1: Validar o Escopo do Projeto.
  • Passo 2: Confirmar os Entregáveis do Framework
  • Passo 3: Identificar os Modelos
  • Passo 4: Incluir os Modelos de Decisão com os Modelos de Dados
  • Passo 5: Apresentar um Entregável Holístico.

Passo 1: Validar o Escopo do Projeto

Para começar na Figura 1, comece na Linha 1, a perspectiva do Executivo. Crie listas para os diversos domínios dentro do escopo:
  • Lista de itens de informação
  • Lista de processos de negócios
  • Lista de locais
  • Lista de unidades organizacionais
  • Lista de eventos/ciclos de negócio
  • Lista de metas, estratégias e decisões de negócio
Se você não tem certeza sobre o conteúdo de qualquer uma destas listas, solicite aos patrocinadores que preencham as lacunas antes de prosseguir.

Passo 2: Confirmar os Entregáveis do Framework.

Usando o framework, identifique os tipos de entregáveis de requisitos para o projeto, passando para a linha 2, a perspectiva do Gerente do Negócio. Para cada célula, descreva o entregável correspondente. É importante mencionar que, hoje, a maioria dos entregáveis pode ter a forma de modelos, cada modelo orientado para uma dimensão diferente do framework. A Figura 2 contém uma lista de entregáveis e modelos potencialmente úteis para os requisitos de negócio.

Figura 2: Entregáveis Úteis para os Requisitos de Negócio

Passo 3: Identificar os Modelos

Quando possível, favoreça modelos sobre outras representações, por três razões:
"Primeiro, cada modelo reduz a complexidade. Em segundo lugar, cada modelo permite a mudança da sua dimensão independente das outras dimensões. Em terceiro lugar, verifica-se que um modelo especialmente adaptado às características da dimensão modelada representa melhor cada dimensão. Por exemplo, os dados são mais bem modelados em diagramas que mostram a relação de cada entidade de dados com as demais, onde os ícones representam as entidades de dados e as linhas representam as relações de dados. Por outro lado, o fluxo de processos é melhor modelado em diagramas que representam o fluxo das atividades do processo, onde os ícones representam as atividades e as linhas representam a sequência do processo." (Von Halle e Goldberg, 2009) [2]

Sua lista de decisões de negócio é uma dimensão separada - nem dados, nem processos. Portanto, elas merecem seu próprio tipo de modelo, adaptado às suas características intrínsecas e definido com rigor. Decisões de negócio são mais bem modeladas em diagramas que mostram a relação entre cada entidade de lógica de negócio com as demais, onde os ícones representam as entidades de lógica e as linhas representam relações inferenciais.

Além disso, modelos de decisões orientam os modelos de dados e de processos, e vice-versa, e os dados dinâmicos emergem da interação entre estes três tipos de modelos.

Passo 4: Incluir Modelos de Decisões com os Modelos de Dados

Há pelo menos cinco razões para incluir os modelos de decisões com os modelos de dados.

Razão #1: As regras de negócio das decisões de negócio são a dimensão esquecida da arquitetura corporativa e da descrição dos sistemas
Regras de negócio representam, talvez, a única dimensão que não tinha tido seu próprio modelo no âmbito da arquitetura corporativa e da descrição de sistemas de TI. A boa notícia é que Modelos de Decisões preenchem esta lacuna, através de um modelo autônomo exclusivo para a organização das regras de negócio, de forma semelhante como o Modelo Relacional representa os dados. A lógica das regras de negócio em um Modelo de Decisões (como os dados em um modelo de dados) é representada em sua forma atômica, compartilhando metadados com, e tendo pontos de conexão para, os outros modelos de requisitos comumente usados, como os modelos de processos, casos de uso, modelos organizacionais e modelos de motivações de negócio. E mais ainda, Modelos de Decisões fazem referência a dados além daqueles comumente gerenciados em nossos modelos de dados e de bancos de dados.
Figura 3: Relacionamento entre Modelos de Decisões e outros Entregáveis de Requisitos

Razão #2: Modelos de Decisões melhoram a tomada de decisões de negócio.
Quando os líderes de negócios podem ver a sua lógica de negócios em uma estrutura tangível e rigorosa de um Modelo de Decisões, ela se torna um catalizador para uma melhor tomada de decisões de negócio. Isto tem um efeito profundo não somente sobre os requisitos e sistemas, mas também na maturidade organizacional e no desempenho empresarial.

Razão #3: Modelos de Decisões transcendem os dados disponíveis.
A prática comprova que um Modelo de Decisões para decisões de negócio importantes baseado somente em dados já existentes em modelos de dados e bancos de dados pode ser um erro caro! Agilidade, reconhecimento do negócio, e prevenção de riscos, frequentemente requerem Modelos de Decisões que dependem de dados que não estão disponíveis, ou ainda não estão bem compreendidos, e, portanto não estão no escopo dos modelos de dados existentes.

Exemplos são as decisões necessárias para processar uma solicitação de inclusão de um beneficiário em um programa social. Quantas decisões acontecem, hoje, ao longo deste processo? Quão bem estas decisões estão sendo tomadas? Quantas solicitações precisam ser processadas manualmente? Quais informações estão faltando para uma automação mais completa? Quais informações seriam úteis para a tomada de decisões melhores e mais consistentes?

Outros exemplos são aquelas decisões por trás do cálculo de um benefício, imposto, taxa, ou qualquer outra decisão de natureza pecuniária. Quantas decisões são tomadas ao longo dos processos que tratam destes assuntos? Quais são mais importantes? Quais precisam de melhoria, hoje? Quais informações estão faltando e que poderiam afinar estas decisões, reduzindo o risco, melhorando o serviço ao cidadão, e aumentando a eficácia, transparência e governança destes processos e informações?

Então, a qualidade de uma decisão de negócio é apenas tão boa quanto duas características: (1) a qualidade da lógica de negócio dentro do Modelo de Decisões em si, e (2) a qualidade dos dados referenciados, e criados, pelos Modelos de Decisões. Os dados criados por um Modelo de Decisões, e que não estão disponíveis como informação bruta, informatizada ou não, são os dados dinâmicos que estamos procurando explicitar e trazer à luz.

Razão #4: Modelos de Decisões são, por sua natureza, iterativos e ágeis.
Podemos liberar partes de Modelos de Decisões, começando com uma decisão de cada vez, e podemos construir uma lista preliminar de possíveis condições necessárias para se chegar a uma conclusão. Podemos, então, investigar a disponibilidade de dados relacionados, e entregar as definições de dados. Em seguida, podemos preencher os detalhes do Modelo de Decisões, normalizar o modelo em si, investigar a disponibilidade e qualidade dos dados, e construir, ou estender, um modelo de dados que leve em consideração não somente os dados estáticos (em geral armazenados em bancos de dados), como os dados dinâmicos decorrentes da lógica das decisões de negócio.

Além disso, podemos evoluir os Modelos de Decisões ao longo do tempo, ajustando suas condições e conclusões às mudanças no ambiente de negócios e as demandas da Sociedade, como mudanças na legislação e regulamentos, e às necessidades específicas da organização, criando um ciclo virtuoso de melhoria contínua das decisões de negócio da organização.

Razão #5: Modelos de Decisões sempre revelam importantes peças de informação que temos ignorado.
Um Modelo de Decisões chega a muitas mini-conclusões (decisões de suporte) antes de chegar à decisão final. Estas mini-conclusões são julgamentos momentâneos, cujos valores de dado não precisam estar armazenados em um banco de dados, mas que são criados dinamicamente. Dados dinâmicos são a cola que mantém coesa a forma de pensar do negócio e a qualidade de sua tomada de decisões. Desta forma, dados dinâmicos emergem como um ativo de extrema importância para os líderes de negócio, talvez igual ou mais importante do que alguns dados persistentes.

Estes valores de dados dinâmicos, anteriormente ignorados, precisam de nomes apropriados, definições de negócio e domínios de valores. Se estes dados não forem gerenciados corretamente, os Modelos de Decisões caem por terra, o que significa que suas conclusões podem ser erradas, equivocadas ou arriscadas, e a organização pode sofrer. Conclusões erradas ou arriscadas resultam, por exemplo, se um Modelo de Decisões não abrange totalmente um domínio de valores de um dado de condição ou de conclusão, ou se os valores de conclusão estão sobrecarregados (representam conclusões correlacionadas). Conclusões erradas ou arriscadas resultam, também, se um valor de dados dinâmicos não pode ser inferido por falta de uma descrição completa de sua lógica de regras de negócio, o que provoca a quebra do relacionamento inferencial entre as inúmeras decisões de suporte presentes em um Modelo de Decisões. Precisamos gerenciar os valores de dados dinâmicos com a mesma disciplina que aplicamos aos dados persistentes.

A capacidade de comparar visualmente dois Modelos de Decisões pode ser revolucionária para a organização! Isto porque as diferenças entre eles se tornam imediatamente óbvias: Qual Modelo de Decisões conduz às conclusões mais seguras? Qual é o risco em entregar um Modelo de Decisões que não leve em consideração todas as condições e dados importantes? Além disso, qual é o papel dos profissionais de dados no sentido de garantir que o negócio constrói Modelos de Decisões utilizando todos os dados necessários, e com a qualidade adequada, para uma tomada de decisões segura e alinhada com a lógica e as regras da organização? Porque esta é uma questão muito importante: a nova abordagem começa inicialmente com Modelos de Decisão, mas iterativamente adiciona os modelos de dados que suportam a tomada de decisões através de todos os processos operacionais da organização.

Passo 5: Apresentar um Entregável Holístico.

Após a conclusão dos modelos, organize o documento de requisitos de acordo com o framework de referência. Faça a apresentação dos requisitos, destacando as principais características do sistema, a partir de cada um dos aspectos e das perspectivas das diversas partes interessadas. Mostre a coerência entre as diversas visões, e os relacionamentos entre os modelos de dados, de processos e de decisões.

Figura 4: Integração dos Domínios de Informação, Processos e Decisões na Arquitetura Corporativa

Conclusão


A abordagem para a descrição de requisitos aqui proposta enfatiza a sinergia que emerge quando você combina as práticas atuais de dados com a Modelagem de Decisões. As partes mais importantes desta abordagem são:
  • Selecione um framework de requisitos que faça distinção entre as dimensões discretas necessárias para a descrição da arquitetura
  • Use o framework para identificar os entregáveis de requisitos para sua audiência de negócios
  • Entregue modelos para cada dimensão do seu projeto, especialmente para dados, decisões e processos de negócio, e faça isto iterativamente
  • Entenda o valor dos Modelos de Decisões:
    • Representa a dimensão esquecida de uma maneira rigorosa e normalizada
    • Melhora a tomada de decisões do negócio e a maturidade organizacional
    • Transcende os dados estáticos disponíveis nas bases de dados convencionais
    • É iterativo e ágil por natureza
    • Sempre revela informações importantes que temos ignorado nas abordagens de dados tradicionais
  • Construa Modelos de Decisões para as decisões importantes para a organização, para hoje e para o futuro
  • Organize um entregável de acordo com o framework escolhido, realçando a integração entre os domínios da informação, dos processos e da lógica.
Lembre-se:
"O negócio é operado principalmente sobre dados não persistentes".
O que estamos fazendo quanto a isto?


Notas:
[1] Também conhecido como Zachman Framework, é um trabalho autoral de John A. Zachman da Zachman International.
[2] tradução autorizada de The Decision Model: A Business Logic Framework Linking Business and Technology, von Halle & Goldberg, © 2009 Auerbach Publications/Taylor & Francis, LLC, Kindle Edition

Um comentário :

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