UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLOGIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA
BPECREL:UM MÉTODO DE IDENTIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS RELEVANTES DO
CONTEXTO EXTERNO ASSOCIADAS AO PROCESSO DE NEGÓCIO
Eduardo Costa Ramos
Orientadora
Flávia Maria Santoro
Co-orientadora
Fernanda Araujo Baião
RIO DE JANEIRO,RJ–BRASIL.
BPECREL:UM MÉTODO DE IDENTIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS RELEVANTES DO CONTEXTO
EXTERNO ASSOCIADAS AO PROCESSO DE NEGÓCIO
Eduardo Costa Ramos
DISSERTAÇÃO APRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA
OBTENÇÃO DO TÍTULO DE MESTRE PELO PROGRAMA DE
PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO
DO RIO DE JANEIRO (UNIRIO). APROVADA PELA COMISSÃO
EXAMINADORA ABAIXO ASSINADA.
Aprovada por:
_____________________________________________
Profª. Flávia Maria Santoro, DSc. (UNIRIO)
_________________________________________________
Profª Fernanda Araujo Baião, DSc. (UNIRIO)
__________________________________________________
Profª Kate Cerqueira Ravoredo, D.Sc.
__________________________________________________
Prof. Duncan Dubugras Alcoba Ruiz, D.Sc.
RIO DE JANEIRO,RJ–BRASIL.
i
ii
Agradecimentos
Para essa conquista do título de mestre foi necessário muito esforço e
compreensão de muitas pessoas queridas que propiciaram as condições necessárias para
que eu pudesse me dedicar aos estudos e que entenderam o meu “afastamento”
temporário de dois anos e meio. Quero agradecer sinceramente a todas essas pessoas
que direta ou indiretamente foram essenciais nessa minha caminhada. Fiz uma grande
lista de amigos e irmãos para agradecer, mas como sempre me lembrava de mais
alguém para incluir, decidi generalizar os agradecimentos. Meus agradecimentos são:
À Deus pela oportunidade de viver esta vida, pela sua luz para ver o caminho do
bem, pela força para perseverar nesse caminho e pelo amor para viver em união.
À minha esposa, filha e filho que sempre me incentivaram e conseguiram
suportar até os momentos mais difíceis. Essa é uma conquista da família.
Ao meu pai, mãe e irmã, que também sempre incentivaram e apoiaram o meu
crescimento pessoal e profissional.
A todos os meus parentes, amigos e Irm:., pelo constante incentivo e carinho, e
em especial para os meus avós e para a minha sogra e meu sogro que deram e dão o
exemplo de superação a cada dia.
Às minhas orientadoras Flávia Santoro e Fernanda Baião pela orientação técnica
e pessoal, pela compreensão, carinho e pelos estímulos ao estudo conciliando sempre o
bom humor com a seriedade do trabalho orientado a resultados.
Ao CIO da BR Nelson Cardoso pelo incentivo, apoio e confiança depositada de
iii
Netto, a Guilherme Batista e a Sérgio Murilo cujo apoio também foi imprescindível para
a conclusão com sucesso do mestrado.
Aos amigos e colegas da BR que sempre me incentivaram e me apoiaram, em
especial a Wilmar Amorim, Eliza Mihaguti, Sandra Pellegrino, Gabriel Soares de
Aquino Júnior, Evanilto Mattos de Barros, Cláudio José Vidal de Souza, Alex Oliveira
Sales, Sander Rodrigues Teixeira, Maurício Rangel, Fabio Silva, Eric Soares, Marco
Lopes, Renato Correa Vieira, Maurício Henriques Marques Luz, Marsil Marcondes,
Luiz Fernando Botafogo, Carlos Lima Dias, Roberto Harkovsky, Adolfo Moises Sarkis,
Guilherme Nascimento Pate Santos, Almir Dominicini Fernandes e Adriano Pedroza
Galvao Titoneli Alvim.
Aos meus ex-chefes Evandro Abreu e Denise Cascardo pelo incentivo e apoio
fundamentais para essa conquista.
Ao professor Benur, pelo apoio para o meu crescimento profissional e pessoal,
pela minha indicação ao mestrado e por ter me apresentado a minha orientadora Flávia.
A todo o Corpo Docente do PPGI, que me proporcionou uma experiência única
de aprendizado e de troca de idéias. Em especial, além de minhas orientadoras, aos
professores Renata Araujo, Mariano Pimentel, Kate Revoredo, Gleison Santos, Astério
Tanaka e Márcio Barros pelos seus comentários nas bancas e pela oportunidade de
aprender em suas disciplinas propiciando o desenvolvimento de uma dissertação
melhor.
Aos colegas do PPGI e do laboratório NP2TEC, que proporcionaram um
ambiente agradável durante todo o mestrado.
Aos participantes de meus estudos de casos, agradeço pela colaboração. Sem o
iv
Um agradecimento aos técnicos administrativos Ercília Moreira e Alessandra
Nascimento pelo trabalho sério e pelo apoio.
Aos meus amigos Fabiana Kovacs, Nadja Diniz, Michelle Cunha e Roger
Mallepell.
À empresa Statsoft que gentilmente me permitiu usar o seu software de
mineração de dados: STATISTICA Data Miner.
À Greg Madey que gentilmente me permitiu usar os dados do SourceForge
Research Data Archive (SRDA).
A todas as pessoas que trabalharam para mim, seja como babá ou empregada
doméstica, pois esse trabalho foi de grande valia para eu ter tempo suficiente para
estudar.
Agradeço a oportunidade de conhecer e presenciar o verdadeiro trabalho de um
educador, que é o de compartilhar o conhecimento e estimular a criação e aquisição de
novo conhecimento. Tudo isso feito num ambiente muito colaborativo, de paz e de
amor, com muita dedicação e atenção aos alunos e aos colegas de trabalho. Refiro-me
aos educadores da UNIRIO, mais especificamente aos que tive oportunidade de
conhecer na PPGI. Se essa forma de trabalhar fosse o padrão brasileiro, provavelmente
o Brasil seria um país ainda mais desenvolvido, talvez até, o mais desenvolvido do
mundo. Que cada vez mais pessoas se sensibilizem de que a grandeza de um país está
diretamente relacionada à educação de cada uma delas e que educar é um ato de amor.
v
RAMOS, Eduardo Costa. BPECREL: Um Método de Identificação de Variáveis
Relevantes do Contexto Externo Associadas ao Processo de Negócio. UNIRIO, 2011. 278 páginas. Dissertação de Mestrado. Departamento de Informática Aplicada,
UNIRIO.
RESUMO
As organizações são pressionadas a rapidamente detectar e responder a mudanças em
seu ambiente, e isso depende da sua capacidade de adaptar seus processos de negócio
(CHOO, 2003) (ROSEMANN e RECKER 2006). Considerar as variáveis do ambiente
interno e externo permite abordar várias questões, como por exemplo, como o processo
de negócio foi executado na última vez em que o país enfrentou um cenário econômico
similar; se a execução desse processo trouxe resultados positivos ou não; quais foram as
razões ambientais externas que provocaram mudanças nas execuções anteriores do
processo. Essas variáveis ambientais são chamadas de contexto externo do processo.
Nessa pesquisa, foi proposto um método para identificar e priorizar as variáveis
externas que influenciam a execução de atividades específicas de um processo. O
método proposto aplica conceitos de inteligência competitiva e de técnicas de
mineração de dados. Um estudo de caso exploratório e outro explanatório foram feitos
para avaliar o método. Em ambos os estudos foi possível mostrar indícios da relevância
do contexto externo em relação às saídas das atividades do processo de negócio.
Palavras-chave: Processo de Negócio, Gestão do Conhecimento, Contexto Externo, Inteligência Competitiva, Mineração de Dados, KDD.
vi ABSTRACT
Organizations have been demanding to efficiently detect and respond to changes in their
environment, and this depends on its ability to adapt their business processes processes
(CHOO, 2003) (ROSEMANN e RECKER, 2006). Taking internal and external
environment variables into account enables to address issues such as how a business
process was executed last time the country experienced a similar economic scenario;
whether that process execution brought positive results or not; which were the external
environmental reasons that provoked changes in previous process executions. These
environmental variables are referred as the external context of the process. In this
research, we propose a method to identify and prioritize external variables that impact
the execution of specific activities of a process. The proposed method applies
competitive intelligence concepts and data mining techniques. An exploratory case
study and an explanatory study have been made to evaluate the method. In both studies
it was possible to show evidences of the relevance of the external context in relation to
the outputs of the activities of the business process.
Keywords: Business Process; Knowledge Management; External Context; Competitive Intelligence; Data Mining, KDD.
vii
Sumário
1 Introdução ... 1 1.1 Motivação ... 1 1.2 Caracterização do Problema ... 2 1.3 Metodologia de Pesquisa ... 31.4 Enfoque de Solução e Hipótese ... 4
1.5 Objetivos da Dissertação ... 5
1.6 Organização da Dissertação ... 6
2 Revisão Bibliográfica: Inteligência Competitiva através de Processos de Negócio ... 7
2.1 Processos de Negócio ... 7
2.2 Gestão do Conhecimento e Contexto ... 8
2.3 Inteligência Competitiva ... 17
2.4 Considerações Finais do Capítulo ... 27
3 Trabalhos Relacionados: Contexto em processos de Negócio ... 28
3.1 Primeiro Grupo: Técnicas de Análise Usadas em IC para Identificação de Variáveis do Contexto Externo ... 28
3.2 Segundo Grupo: Contexto Associado a Processos de Negócio ... 32
3.3 Considerações Finais do Capítulo ... 35
4 Mineração de Dados ... 37
4.1 Processos de KDD e Mineração de Dados ... 37
4.2 Processo de KDD de Fayyad et al. (1996) ... 38
4.3 Classificação... 43
4.4 Técnicas de Redução de Dimensionalidade ... 48
4.4.1 ... Feature Selection (FS) ou Seleção de Atributos 49 4.4.2 ... Significância Estastística (p-value / valor p / p-valor) 53 4.5 Árvore de Decisão ... 54
5 BPECREL - Método de Identificação de Variáveis Relevantes do Contexto Externo Associadas ao Processo de Negócio ... 59
5.1 Descrição do Método ... 59
5.2 Exemplo de Aplicação do método BPECREL no ciclo de IC ... 82
6 Estudos de Caso e Análise dos Resultados ... 86
6.1 Metodologia ... 86
viii
6.2.1 ... Descrição do Modelo do Processo de Análise de Crédito 91
6.2.2 ... O Conjunto de Dados 93
6.2.3 ... Aplicação do Método BPECREL 94
6.2.4 ... Avaliação e análise dos resultados da aplicação da proposta 101
6.2.5 ... Considerações Finais sobre o Estudo Exploratório 102
6.3 Estudo de Caso Explanatório ... 103
6.3.1 ...Descrição do Modelo do Processo de Desenvolvimento de Software do Source Forge ... 103
6.3.2 ... O Conjunto de Dados 108 6.3.3 ... Aplicação do método BPECREL - Fase 1 110 6.3.4 ... Aplicação do método BPECREL - Fase 2 115 6.3.5 ... Avaliação e análise dos resultados da aplicação da proposta 134 6.3.6 ... Considerações Finais sobre o Estudo Explanatório 138 7 Conclusões e Trabalhos Futuros ... 142
7.1 Contribuições ... 144
7.2 Trabalhos Futuros ... 144
Referências ... 146
Apêndice A – ROTEIRO para aplicação do Método BPECREL ... 157
Apêndice B – ROTEIRO para aplicação do Método BPECREL Adaptado para o Processo de Desenvolvimento de Software ... 197
Apêndice C – Resultado das Entrevistas ... 238
Apêndice D – Árvore de inteligência gerada ao final da fase 1 do método BPECREL do estudo de caso explanatório ... 255
Apêndice E – Resultado das Execuções do Feature Selection no estudo de caso explanatório ... 258
Apêndice F – Árvore de decisão resultante da fase 2 do método BPECREL do estudo de caso explanatório ... 259
Apêndice G – Documento entregue aos entrevistados com os Resultados da Aplicação do Método BPECREL (sem os Apêndices) ... 260
ix
Lista de Figuras
Figura 2.1 –Classificação do contexto quanto à relevância em relação ao foco de
atenção (BRÉZILLON E ARAÚJO, 2005). ... 12
Figura 2.2 – Modelo de cebola para identificar, classificar, compreender e integrar contexto relevante com modelos de processos de negócios (ROSEMANN, e RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008)... 14
Figura 4.1 – Figura das áreas do KDD. ... 38
Figura 5.1 – Ciclo de Vida de IC de Ramos e Santoro (2010). ... 60
Figura 5.2 – Método BPECREL para a descoberta da relevância de variáveis do contexto externo para o processo de negócio e suas atividades. ... 62
Figura 5.3 – Processo de IC (RAMOS e SANTORO, 2010). ... 64
Figura 5.4 – SubProcesso de “Identificar variáveis do contexto externo”: Processo de Identificação de Variáveis Relevantes do Contexto Externo Associadas ao Processo de Negócio (BPECREL). ... 65
Figura 5.5 – Categorias de Contexto Externo. ... 68
Figura 6.1 – Modelo do Processo de Análise de Crédito. ... 91
Figura 6.2 – versão preliminar do Método BPECREL usado no estudo de caso exploratório. ... 95
Figura 6.3 –Relevância das variáveis para a variável alvo “credibilidade” do processo de análise de crédito. ... 99
Figura 6.4 –Árvore de decisão (CHAID) gerada considerando as sete variáveis mais relevantes para prever a variável alvo "credibilidade" do processo de análise de crédito. ... 100
Figura 6.5 – Modelo do Processo de Desenvolvimento de Software do Source Forge considerado nessa pesquisa. ... 104
Figura 6.6 – Tela com o Fluxo usado para executar o FS no Workspace do Data Miner. ... 122
Figura 6.7 – As variáveis mais relevantes para a variável alvo categórica “status final” ordenadas por ordem decrescente do valor p (as variáveis mais relevantes estão em cima) usando uma amostra aleatória estratificada na rodada 1 de treinamento. ... 123
Figura 6.8 – Tela para Selecionar as variáveis relevantes e o conjunto de dados para ser minerado. ... 125
Figura 6.9 – Tela com os parâmetros da árvore de decisão C&RT gerada na iteração 1. ... 126
Figura 6.10 – Tela com os parâmetros do SVM na iteração 1. ... 127
Figura 6.11 – Tela com os parâmetros do Random forest na iteração. ... 127
Figura 6.12 – Tela com os parâmetros do Boosted trees na iteração. ... 127
Figura 6.13 – Tela com os parâmetros da rede neural na iteração 1. ... 128
Figura 6.14 – Tela com as taxas de erro dos modelos gerados na iteração 1. ... 129
Figura 6.15 – Crosstbulation da amostra de teste da árvore de decisão C&RT gerada (modelo 6) na iteração 2. ... 130
Figura 6.16 –Parte da árvore de decisão C&RT gerada (modelo 6) na iteração 2. ... 132
Figura F.1 – Árvore de decisão C&RT resultante da fase 2 do método BPECREL do estudo de caso explanatório. ... 259
x
Lista de Tabelas
Tabela 6.1 – Árvore de inteligência gerada no estudo de caso exploratório. ... 96 Tabela 6.2 – Lista de Variáveis Candidatas do Contexto Externo. ... 97 Tabela 6.3 – Parte da árvore de inteligência gerada ao final da fase 1 do estudo de caso explanatório. ... 114 Tabela 6.4 – Lista das Variáveis Candidatas do Contexto Externo. ... 114 Tabela 6.5 – Frequência e Valor p médio das variáveis nas 10 execuções do FS. ... 124 Tabela D.1– Árvore de inteligência gerada ao final da fase 1 do estudo de caso
explanatório. ... 255 Tabela E.1–Resultado das 10 execuções do FS com dados de treino no estudo de caso explanatório. ... 258
xi
Lista de Abreviaturas Utilizadas
BPECREL Business Process External Context Relevance
DM Data Mining
GC Gestão do Conhecimento
IC Inteligência Competitiva
KDD Knowledge Discovering in Database
MD Mineração de Dados
MO Memória Organizacional
1
1 Introdução
Neste capítulo serão apresentados a motivação desta pesquisa, o problema
abordado e a hipótese assumida. Além disso, serão apresentados os objetivos do
trabalho e a organização das partes deste documento.
1.1 Motivação
As organizações são pressionadas a rapidamente detectar e responder a
mudanças em seu ambiente, que podem incluir questões nas áreas: social, política,
econômica ou tecnológica, por exemplo. Para que a organização possa sobreviver
diante das adversidades que se apresentam é necessário que ela conheça o ambiente
e atue com eficácia (CHOO, 2003) (MORESI, 2001). Choo (2003) afirma que a
sobrevivência da organização depende de sua habilidade de processar informações
sobre o meio-ambiente e, por sua vez, transformar essas informações em
conhecimento que permita que a organização se adapte às mudanças externas e às
demais contingências impostas.
Uma característica importante das organizações que têm sucesso é que elas
são capazes de identificar e responder adequadamente a mudanças em seus
ambientes internos e externos (Alvarenga Neto et al., 2004). A busca por
flexibilidade está vinculada à necessidade das organizações de se adaptarem a
mudanças freqüentes e sem precedentes em seus ambientes. Tais perturbações na
2
de que os processos devem estar aptos a se adaptarem a tais alterações
(ROSEMANN e RECKER, 2006). Isso pode ser feito com apoio de iniciativas de
Gestão do Conhecimento (GC) e Inteligência Competitiva (IC) (Jung et al., 2006).
Tanto a Gestão do Conhecimento (GC) quanto a Inteligência Competitiva
(IC) têm foco nos objetivos estratégicos da organização. Enquanto que a IC se
concentra na parte externa, monitorando e internalizando informações a partir do
ambiente externo, a GC codifica, compartilha e usa o conhecimento gerado e
armazenado internamente na organização. Considerar as informações das variáveis
do ambiente interno e externo pode permitir à organização responder importantes questões, tais como: “como um processo de negócio foi executado pela última vez
que o país teve um cenário econômico similar ao atual?”; “esse processo trouxe
resultados positivos para a organização?”; “quais foram os motivos ambientais externos que desencadearam a alteração do processo no passado?”.
No entanto, o maior problema da GC e da IC não reside na falta de informação,
mas sim na sua qualidade, no seu conteúdo, na sua organização e no raciocínio que pode
ser desenvolvido a partir desta. Portanto, um grande desafio para as organizações é
como definir a relevância de suas informações, mais especificamente, nos seus vários
contextos (NUNES, SANTORO et al., 2009). Nessa pesquisa, o foco é nas informações
de contexto externo ao processo de negócio.
1.2 Caracterização do Problema
Contexto é definido como qualquer informação que pode ser usada para
caracterizar a situação de uma entidade (DEY, 2001). Em um cenário de processo de
negócio, o contexto é o conjunto mínimo de variáveis que contêm toda a informação
3
(ROSEMANN e RECKER, 2006). Desta forma, informações de contexto podem
estar associadas a qualquer elemento do processo, tais como atividades, eventos, ou
atores. Além disso, sua análise pode fornecer informações para identificar
problemas e aprender com o passado, além de ajudar a tomar decisões.
Não é viável armazenar todas as informações de contexto que poderiam fazer
parte da Memória Organizacional (Nunes et al., 2009), assim como não é viável
monitorar e coletar todas essas informações. Ao mesmo tempo, processos podem
não atingir seus objetivos devido a mudanças no ambiente externo. Por isso, é
importante às organizações poderem focar em monitorar, coletar e armazenar as
informações de contexto que são relevantes para atingir os objetivos de seus
processos de negócio.
Apesar de existirem algumas propostas que tratam do contexto associado a
processos de negócios (Nunes et al., 2009) (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e
ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008) (SAIDANI e NURCAN,
2007), ainda não foi proposto um método que apóie a identificação de contextos
externos relevantes para que o processo atinja seus objetivos e que tenham impacto em
atividades específicas durante a execução dos processos de negócio. Desta forma, o problema tratado nesta dissertação foi: “como determinar a relevância de variáveis
do contexto externo para um processo de negócio?”.
1.3 Metodologia de Pesquisa
A pesquisa desta dissertação foi iniciada com uma revisão bibliográfica
sobre a área de inteligência competitiva, gestão do conhecimento e de contexto,
gestão de processo de negócio. A partir deste trabalho inicial, se definiram questões
4
Uma nova pesquisa bibliográfica foi realizada, com um enfoque mais
específico nas propostas tecnológicas relacionadas à identificação de informações
relevantes do ambiente externo relacionadas a processos de negócio.
Com o conhecimento da literatura, foi possível propor um novo método, que foi
avaliado através de dois estudos de caso. A primeira proposta de solução foi publicada
no artigo de Ramos e Santoro (2010) no Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação
(SBSI), mais especificamente, no III Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de
Informação. Em seguida, essa proposta foi refinada e foi avaliada por um estudo de caso
exploratório. Esse segundo resultado foi publicado no Australasian Conference on
Information Systems (ACIS) por Ramos, Santoro e Baiao (2010). Finalmente, o método
proposto foi novamente refinado e foi avaliado por um estudo de caso explanatório.
Esse terceiro resultado foi publicado no Knowledge Management for Information
Sharing (KMIS) por Ramos, Santoro e Baiao (2011).
1.4 Enfoque de Solução e Hipótese
A manipulação de todo o conhecimento organizacional, bem como de
informações ambientais externas, requer a aplicação de técnicas de descoberta de
conhecimento, de modo a permitir o tratamento automático destas informações, bem
como extrair padrões a partir dele. Liebowitz (2003) propôs um conjunto de
frameworks para ajudar um gerente de projeto na conceituação e implementação de
iniciativas de gestão do conhecimento, e coloca algumas questões importantes que
precisam ser abordadas: (i) como as técnicas de descoberta de conhecimento podem
ser aplicadas para a mineração em bases de conhecimento?; (ii) como o
conhecimento proveniente de fora de uma unidade pode ser avaliado para uso
5
conhecimentos provenientes de fora de uma unidade?; (iv) que contexto deve ser
associado ao conhecimento armazenamento para assegurar sua interpretação e
aplicação?
Nesta dissertação, é proposto um método para identificar e priorizar as
variáveis externas que influenciam a execução de atividades específicas de um
processo. O método aplica conceitos de Inteligência Competitiva e técnicas de
mineração de dados (feature selection e árvores de decisão).
Desta forma, a hipótese desta pesquisa é enunciada da seguinte forma: “a
relevância de variáveis do contexto externo em processos de negócio pode ser
determinada com o uso de técnicas de Inteligência Competitiva e de Mineração de
Dados com base no histórico de valores”.
1.5 Objetivos da Dissertação
O objetivo geral da pesquisa foi definir um método para apoiar a
identificação e priorização de variáveis a serem consideradas no contexto do
ambiente externo que impactam a execução do processo e que podem não fazer
parte da memória organizacional. Esse método também deve mostrar quais as
atividades do processo são impactadas por essas variáveis.
Para alcançar este objetivo, os seguintes objetivos específicos foram
perseguidos durante o trabalho de pesquisa:
Estudar métodos de identificação de variáveis do ambiente externo propostos na literatura, extrair aqueles que melhor se aplicam ao objetivo geral e usá-los como base para a definição do método proposto;
Propor um método para apoiar a identificação e priorização de variáveis a serem consideradas no contexto do ambiente externo que impactam a execução do processo;
6
Aplicar e avaliar o método proposto em ambientes organizacionais com
processos de negócio reais.
1.6 Organização da Dissertação
Este trabalho foi dividido em sete capítulos, sendo o primeiro esta
Introdução.
No Capítulo 2, são apresentados os conceitos de Processos de Negócio,
Gestão do Conhecimento, Contexto e Inteligência Competitiva.
O Capítulo 3 trata de um levantamento bibliográfico sobre trabalhos
relacionados com a proposta de pesquisa.
No Capítulo 4, são apresentados os principais conceitos de Mineração de
Dados.
No Capítulo 5, é apresentada a proposta do método BPECREL.
No Capítulo 6, são apresentados a metodologia, os estudos de casos
(exploratório e explanatório) e avaliação dos resultados.
Finalmente, o Capítulo 7 faz um resumo do trabalho e realiza uma análise das
contribuições, conclusões, assim como apresenta possíveis trabalhos futuros de
7
2 Revisão Bibliográfica: Inteligência Competitiva através de
Processos de Negócio
Antes de descrever o método proposto é importante entender as duas áreas de
pesquisa bastante abrangentes: processos de negócio, gestão do conhecimento e
contexto, e inteligência competitiva. Nas seções deste capítulo são apresentados os
conceitos que fundamentam estas áreas.
2.1 Processos de Negócio
A Gestão de Processo de Negócio (GPN) é baseada na observação de que cada
produto fornecido por uma empresa é o resultado da execução de um número de
atividades. Processos de Negócio (PN) são os instrumentos chave para organizar essas
atividades e para melhorar o entendimento de suas interrelações (WESKE, 2007).
Hammer e Champy (1993) definem um processo de negócio como sendo “uma coleção
de atividades que usam um ou mais tipos de entrada e criam uma saída que seja de valor para o cliente”.
O desempenho da Organização é alcançado a partir do desempenho de seus
processos de negócio (HAN & KANG, apud HAN e PARK, 2008). Portanto, o
crescimento sustentável e bem-sucedido de uma Organização exige que ela meça,
melhore e gerencie o seu desempenho com relação aos seus processos.
Han e Park (2008) afirmam que o PN se tornou um fator de competência
8
ROSEMANN, 2006) "para sobreviver em um mundo crescentemente disruptivo, as
empresas precisam se tornar adaptáveis estrategicamente e eficientes do ponto de vista operacional”. A busca por flexibilidade está vinculada à necessidade das Organizações
de se adaptarem a mudanças freqüentes e sem precedentes em seus ambientes. Tais
perturbações na rotina de seus negócios devem estar refletidas nos processos de
negócio, no sentido de que os processos devem estar aptos a se adaptar a tais alterações
(ROSEMANN e RECKER, 2006).
Flexibilidade em processos de negócio é a capacidade de se adaptar a mudanças
externas através de alteração apenas onde a mudança afeta o processo (ROSEMANN e
RECKER, 2006). Esses processos flexíveis são chamados de processos context-aware,
ou seja, processos sensíveis ao contexto, pois o processo pode sofrer uma adaptação
quando ocorrer uma mudança no seu contexto.
O foco dessa dissertação é no contexto do ambiente externo às organizações. A
próxima seção apresentará o conceito de contexto adotado nessa pesquisa.
2.2 Gestão do Conhecimento e Contexto
O’Dell e Grayson (1998) definem gestão do conhecimento como sendo “a
estratégia conscienciosa de capturar o conhecimento certo para as pessoas certas no
momento certo e ajudando-as a compartilharem e a colocarem o seu conhecimento em ação de maneira a contribuir com a melhoria do desempenho organizacional”.
Informação e conhecimento são interpretações de “vários sinais, indícios e mensagens
do cenário externo” (CURLEY E KIVOWITZ, apud ROLAND, 2007, p. 10). Portanto,
informação depende da coleta de dados a que podem agregar valor e possuem um
contexto. Ou seja, pessoas podem entender o conjunto ou conjuntos particulares de
9
relevante, ela se transforma em conhecimento (DAVENPORT e PRUSAK, 1998), pois, “o valor não está na informação armazenada, e sim na criação de conhecimento que ela
pode fazer parte” (SVEIBY, apud PIMENTA, 2006, p.30).
Davenport e Prusak (1998) definem conhecimento como sendo “uma mistura
fluída de experiência construída, valores, informação contextual e insights
especializados que proporcionam uma estrutura para avaliar e incorporar novas
experiências e informação. Ele tem origem e é aplicado na mente dos conhecedores.
Nas organizações, ele costuma estar embutido não apenas nos documentos ou
repositórios, mas também em rotinas, processos, práticas e normas organizacionais”
(DAVENPORT E PRUSAK, 1998).
Choo (2003) argumenta que a riqueza organizacional é criada quando a
informação estratégica é usada para gerar novo conhecimento, o qual permite à
organização desenvolver novas capacidades, novos produtos e serviços, e melhorar os
produtos e serviços já existentes.
Nonaka e Takeuchi (1991) classificam o conhecimento em dois tipos:
Conhecimento explícito: “expresso em palavras e números, e facilmente
comunicado e compartilhado sob a forma de dados brutos, fórmulas científicas,
procedimentos codificados ou princípios universais”.
Conhecimento tácito: “é altamente pessoal e difícil de formalizar, o que dificulta
a sua transmissão e compartilhamento com outros. Está enraizado nas ações e
experiências de um indivíduo, em suas emoções, valores ou ideais”.
O maior problema da GC não reside na falta de informação, mas sim, na sua
qualidade, no seu conteúdo, na sua organização e no seu raciocínio. Um grande desafio
para as organizações é como definir a relevância de suas informações, mais
10
Brézillon (apud NUNES, SANTORO et al., 2009, p. 3) afirmam que a captura, o
gerenciamento e a disponibilidade de conhecimento tácito devem ser considerados junto
com o contexto desse conhecimento (conhecimento contextual) capturado de maneira a
fornecer melhores condições de reusá-lo. O conhecimento contextual reside na
experiência de cada profissional, em cada artefato, nas atividades, condições, fatos e
situações que ocorrem durante o desenvolvimento de um trabalho.
Contexto pode ser definido como "qualquer informação que possa ser usada para
caracterizar a situação de uma entidade" (DEY, 2001). Neste trabalho, será considerada
a seguinte definição para contexto de processo de negócio: "o conjunto mínimo de
variáveis contendo todas as informações relevantes que impactam o projeto e a
execução de um processo de negócio" (ROSEMANN e RECKER, 2006). A questão que
este trabalho trata tem como foco o contexto do ambiente externo, ou contexto externo,
pois se refere às informações que geralmente não podem ser capturadas dos sistemas
transacionais, mas sim, a partir do ambiente externo à organização.
Vieira et al. (2009) apresentaram diversas classificações propostas para as
informações contextuais visando facilitar a identificação do que considerar como
contexto. Vários critérios são usados para separar as informações contextuais, como: as
dimensões dos elementos contextuais; a granularidade da informação; sua periodicidade
de atualização e sua relevância em relação ao foco de atenção do usuário.
Antes de explicar a classificação de contexto em relação ao foco de atenção do
usuário, é importante mostrar a distinção entre os seguintes conceitos, segundo Vieira et
al. (2009): contexto e elemento de contexto, como descrito abaixo.
“Um elemento de contexto (CE) é qualquer dado, informação ou conhecimento
11
“O contexto da interação entre um agente e uma aplicação, para executar alguma
tarefa, é o conjunto de elementos de contexto instanciados que são necessários para apoiar a tarefa atual.”
Brézillon (2007 apud Vieira et al., 2009) define foco como podendo ser um passo na execução de uma tarefa ou em uma tomada de decisão. “O foco permite
determinar quais CEs devem ser instanciados e utilizados para compor um contexto. Os
elementos que compõem o contexto devem possuir um relacionamento de relevância
com a tarefa que o agente está executando. Um CE é um tipo de informação que pode
ser conhecida, codificada e representada antecipadamente; ela é estável e pode ser
definida em tempo de projeto. O contexto é dinâmico, depende do foco de atenção atual do agente e deve ser construído em tempo de execução, quando uma interação ocorre”
(Vieira et al., 2009).
Na classificação do contexto que trata do problema da relevância do contexto em
relação ao foco de atenção atual do usuário (Brézillon 2007 apud Vieira et al., 2009), “o
contexto não pode ser considerado de forma isolada, mas deve sempre ser visto como
relativo a um foco. O foco determina que CEs podem ser considerados relevantes, em
relação ao contexto. Como ilustra a Figura 2.1, a partir de um dado foco, o contexto é
classificado em três partes distintas: conhecimento contextual (CK), conhecimento
12
Figura 2.1 –Classificação do contexto quanto à relevância em relação ao foco de atenção (BRÉZILLON E ARAÚJO, 2005).
Brézillon (2007 apud Vieira et al., 2009) considera o conhecimento externo
(EK) como o conjunto dos elementos de contexto (CEs) considerados irrelevantes para
o foco e que não são usados na composição do contexto. Vieira et al. (2009) mostram o
seguinte exemplo: se o foco do usuário é encontrar especialistas para apoiá-lo em uma
tarefa de desenvolvimento de software, EK inclui elementos como peso, idade e estado
civil do especialista. CK representa os CEs relevantes para o foco (e.g. localização do
especialista, sua presença, disponibilidade e habilidades – informações que podem
apoiar a identificação de especialistas). PC é o subconjunto do CK que é instanciado
para uso efetivo no foco, ou seja, são os CEs que serão utilizados para compor o
contexto. No exemplo, o PC pode incluir a indicação de que o especialista Carlos está
presente e disponível e possui habilidades em Java.
Em (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN,
RECKER e FLENDER, 2008) foi descrito um framework de contexto em um modelo
de cebola no qual os diferentes níveis de contexto são representados em camadas. Esse
13
relevante com modelos de processos de negócio como mostrado na Figura 2.2 com
exemplos de fatores contextuais. Esse framework considera quatro tipos de contexto
com base em sua proximidade com o núcleo do processo de negócio (chamado de
contexto imediato e que considera as perspectivas tradicionais em um modelo de
processo).
A primeira camada é o núcleo desse framework de contexto e compreende os
processos e suas variáveis de contexto imediato. Quanto mais se afasta desse núcleo,
maior é a quantidade de variáveis do contexto relevantes que podem impactar o
processo. A segunda camada compreende a organização e todos os elementos que
facilitam a execução de um processo. Uma organização pode ser vista como um sistema
aberto e auto-regulado. No entanto, ela será impactada por suas relações com elementos
externos a esse sistema (camada 3) e pelo ambiente global em que a organização está
inserida (camada 4) (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006)
(ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008).
O contexto imediato abrange os elementos que facilitam a execução de um
processo. Estes elementos são tipicamente essenciais para a compreensão e execução de
um processo de negócio, como por exemplo: “Que dados são necessários? Qual recurso
organizacional é responsável para a próxima atividade? Quais aplicativos suportam essa etapa do processo?”. O contexto imediato inclui dados (de entrada e saída), recursos
organizacionais (Ex: unidade organizacional, grupo, cargo, pessoa) e de TI, e aplicações
relacionadas (Ex: middleware, servidor web e sistema de banco de dados)
(ROSEMANN, e RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e
14
Figura 2.2 – Modelo de cebola para identificar, classificar, compreender e integrar contexto relevante com modelos de processos de negócios (ROSEMANN, e RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008).
O contexto interno abrange informações sobre o ambiente interno de uma
organização que impactam o processo (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL,
2006) (ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008). O sistema interno de uma
organização incorpora elementos como recursos, normas e valores, preocupações e
interesses, estratégia, estrutura e cultura. Essas categorias abrangem, por exemplo, a
15
(ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e
FLENDER, 2008).
O contexto interno captura todos os elementos que fazem parte do sistema
organizacional em que o processo está incorporado. Outros exemplos típicos de
variáveis de contexto interno são: os principais interessados (stakeholders) internos à
organização e suas percepções de risco, infra-estruturas de comunicação e logística e
recursos financeiros e outros recursos como o de pesquisa e desenvolvimento
(ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e
FLENDER, 2008).
O contexto externo captura elementos que fazem parte de um sistema ainda
mais amplo cujo comportamento está além da esfera de controle de uma organização.
No entanto, esses elementos existem dentro da rede de negócios onde a organização
opera. Embora esse contexto não esteja na proximidade imediata das operações do
dia-a-dia do negócio da organização, ele ainda representa um impacto relativamente alto na
maneira de como a organização define e executa seus processos de negócio
(ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e
FLENDER, 2008).
Considerando a visão de uma organização como um sistema dentro dos sistemas
externos e ambientais (RÜEGG-STURM 2005, apud ROSEMANN e RECKER, 2008),
o contexto externo é composto por categorias de elementos de contexto relacionado com
fornecedores, concorrentes, investidores e clientes, entre outros.
Frameworks, como o modelo de Cinco Forças (PORTER, 1979), podem ser
usados para identificar variáveis de contexto externo que além de contemplar as
categorias de contexto já faladas, englobam também fatores específicos para a indústria
16
regulamentações, tais como práticas específicas da (ROSEMANN, RECKER,
FLENDER e ANSEL, 2006) (ROSEMANN, RECKER e FLENDER ,2008).
O contexto ambiental é a camada mais externa e, portanto reside além da rede
de negócios na qual a organização está inserida, porém esse contexto está relacionado
com a contingência nos processos de negócio. Nas ciências de gestão, muitas vezes, um
ambiente de sistemas organizacionais é caracterizado pelas categorias sociedade,
natureza, tecnologia e economia. Em cada uma dessas categorias pode haver variáveis
de contexto relevantes (Rüegg-Stürm 2005 apud ROSEMANN, RECKER e FLENDER,
2008). Essas variáveis ambientais podem ser relacionadas a clima (por exemplo,
aumento do volume de chamadas telefônicas durante a temporada de chuva), a tempo
(por exemplo, modelos de operação de uma empresa serão diferentes de acordo com o
dia ou a data, como nos domingos ou antes do Natal) e a fatores relacionados à força de
trabalho, como por exemplo, greve (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL,
2006) (ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008).
Um exemplo bem conhecido é o sistema de segurança dos EUA (Homeland
Security System Advisory) com seus níveis de alerta: verde (baixo), azul (vigiado),
amarelo (elevado), laranja (alto) e vermelho (extremo). Cada um desses níveis é
claramente associado a um conjunto de mudanças de processos nos departamentos
relevantes e nas forças armadas. Enquanto algumas dessas variáveis ambientais podem
mudar frequentemente e podem ter um impacto muito alto em um processo de negócio,
outras dessas variáveis podem demorar muito para mudar seus valores (por exemplo, a
disponibilidade de recursos naturais em um país, a moeda, o sistema político). Outras
variáveis podem ser relacionadas ao ambiente macroeconômico, como por exemplo, as
políticas nacionais (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006)
17
Nessa dissertação, o termo “contexto externo” engloba o contexto externo e o
contexto ambiental (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006)
(ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008).
2.3 Inteligência Competitiva
Um dos momentos mais importantes do processo decisório é a redução da
incerteza a ele relacionada, o que só é alcançado por meio de um trabalho para ampliar a
compreensão acerca da principal fonte de incerteza: o ambiente competitivo (CASTRO
e ABREU, 2006). A Inteligência Competitiva (IC) pode ser usada para reduzir as
incertezas do ambiente externo.
A Inteligência Competitiva (IC) é um processo que envolve a coleta de
conhecimento ou de informações através da observação, pesquisa e interação com
usuários, concorrentes e os funcionários da organização. A SCIP (Society of
Competitive Intelligence Professionals), sociedade que representa os profissionais de
inteligência competitiva (IC) sediada nos EUA, define IC como “um programa
sistemático e ético de coleta, análise, disseminação e gerenciamento das informações
sobre o ambiente externo, que podem afetar os planos, as decisões e a operação da organização” (BRODY, 2008) (SCIP, 2011).
A Associação Brasileira dos Analistas de Inteligência Competitiva (ABRAIC, 2011) define IC como “um processo informacional proativo que conduz à melhor
tomada de decisão, seja ela estratégica ou operacional”. É um processo sistemático que
visa descobrir as forças que regem os negócios, reduzir o risco e conduzir o tomador de
decisão a agir antecipadamente, bem como a proteger o conhecimento gerado
18
Para Miller (2002) e Fuld (1995), a IC não é exclusiva das grandes empresas
multinacionais podendo ser tão útil quanto para as organizações de pequeno e médio
porte quanto para as de grande já que todas elas também precisam construir vantagens
competitivas. O objetivo principal da IC é a manutenção ou desenvolvimento de
vantagem competitiva em relação aos concorrentes.
Um efetivo processo de IC acontece em um ciclo contínuo chamado de Ciclo
de IC. O ciclo de vida de IC (ciclo de IC) é um “processo informacional composto pelas
etapas de coleta e busca ética de dados, informes e informações formais e informais
(tanto do macroambiente como do ambiente competitivo e interno da empresa), análise de forma filtrada e integrada e respectiva disseminação” (ABRAIC, 2011).
Ao utilizar esse processo, líderes, gerentes, empresários e organizações serão
mais bem preparados para atingir seus objetivos e sobreviver quando ocorrerem
alterações ou problemas no ambiente externo (BLENKHORN & FLEISHER, 2005). O
processo de IC identifica e monitora continuamente as necessidades de informação e de
inteligência da organização, filtra e valida as informações coletadas para analisá-las e
transformá-las em inteligência para apoiar as tomadas de decisão, além de avaliar
continuamente a sua utilidade nas tomadas de decisão.
De acordo com MCGONAGLE (2007), um documento de Stephen Miller na
Sociedade de Profissionais de Inteligência Competitiva apresenta a expressão atual do
modelo clássico de IC como sendo um processo contínuo de 5 etapas: (1) planejamento
e direção; (2) coleta; (3) análise; (4) disseminação; e (5) feedback.
O processo KIT (HERRING, 1999) para a identificação e definição de necessidades de inteligência da alta gerência e da organização atende a esse modelo
clássico de IC. A etapa feedback não estava representada no ciclo tradicional de IC em
19
que o sucesso desse processo depende da constante comunicação entre os analistas de IC e os tomadores de decisão: “as reuniões também proporcionam um meio de obter
feedback dos usuários sobre os trabalhos anteriores e em curso”.
As etapas do modelo clássico atual são:
1. Planejamento e direção: os analistas de inteligência identificam as
necessidades de inteligência dos tomadores de decisão;
2. Atividades de coleta: os analistas de inteligência identificam todas as fontes
potenciais de informação e realizam as atividades de coletar as informações legalmente
e eticamente a partir das fontes disponíveis, seguindo-se da seleção e organização das
informações coletadas (BOSE, 2008);
3. Análise: os analistas de inteligência analisam as informações coletadas e as
transformam em inteligência acionável que irá apoiar planejamentos e decisões da
organização (MILLER, 2001);
4. Divulgação: os analistas de inteligência entregam formalmente os resultados
da análise para os tomadores de decisão em um formato adequado aos usuários do
produto (MILLER, 2001), incluindo normalmente relatórios, reuniões e painéis (BOSE,
2008);
5. Feedback: os tomadores de decisão tomam decisões. Estas são avaliadas e o
ciclo de IC volta à sua etapa inicial para descobrir e aprimorar as suas necessidades de
inteligência. Nessa etapa é feita a avaliação do processo, ou seja, a mensuração do
impacto da atividade de inteligência para os usuários do produto (BOSE, 2008).
Além do ciclo clássico de IC, há várias outras abordagens, como as descritas por
Santos et al. (2009): de Jaworski at al. (2002), de Choo (2001) e de Lesca (1998). Os
ciclos de IC têm em comum uma etapa de “Planejamento e direção” para identificar as
20
externo que deverão ser coletadas e analisadas. Prescott (2004) considera que essa
atividade de identificar as necessidades de informação do contexto externo para apoiar a
tomada de decisão é uma das mais importantes ao se implementar IC em uma
organização. O problema abordado nesta pesquisa é especificamente relacionado
com essa etapa.
Definir as reais necessidades de inteligência de uma organização, e fazê-lo de
uma forma que resulte na produção de inteligência que seja usada pela organização para
tomar decisões, é um dos objetivos maiores objetivos dos profissionais de IC
(HERRING, 1999). O uso de um processo sistematizado ou formal para gerenciar a
identificação de necessidades de informação "é uma forma comprovada para realizar essa tarefa” (HERRING, 1999). Esse processo (identificar necessidades, coletar,
analisar e produzir inteligência apropriada) provê a base para o planejamento
operacional alinhado com as constantes mudanças de necessidade de inteligência dos
usuários e da organização (HERRING, 2006).
Em 1999, Herring publicou o processo KIT (Key Intelligence Topics - Tópicos
Chave de Inteligência) para a identificação e definição de necessidades de
inteligência da alta gerência e da organização. O objetivo é criar um ambiente cooperativo entre usuários e profissionais de IC que suporte os dois sentidos de
comunicação para identificar e definir as reais necessidades de inteligência da empresa
(HERRING, 1999).
Herring (1999) definiu o processo KIT para o mundo corporativo adaptando o
processo de inteligência usado pelo governo norte-americano chamado NIT (National
Intelligence Topics). Em meados da década de 1980, ele criou e implantou com sucesso
21
entrevistou mais de mil executivos e gerentes em quase todos os setores industriais
(HERRING, 1999).
A ausência de necessidades de inteligência da organização é frequentemente
citada como a razão básica para o mau desempenho do programa de IC. No entanto, em
programas de IC bem sucedidos, por exemplo, na Motorola, Merck e NutraSweet, o uso
de um processo formal de gestão de identificação de necessidades foi um de seus fatores
críticos de sucesso (HERRING, 1999). Porém, Herring (1999)(2006) ressalta que
implementar ou usar o processo KIT não é uma tarefa fácil.
O processo KIT tem sido utilizado por muitas empresas (HERRING, 1999). O
uso desse processo tem crescido desde 1999 e tem se tornado a ferramenta básica que os
profissionais de IC usam para definir as necessidades primárias de inteligência da
organização e para planejar as operações para produzir a inteligência de negócios para
atender a essas necessidades (HERRING, 2006).
Tópicos Chave de Inteligência (KITs) apóiam a especificação, definição e
priorização das necessidades de informação no nível estratégico da organização. Os
KITs são itens que devem ser constantemente monitorados para garantir o sucesso do
negócio. Eles devem ser mais detalhados na forma de KIQs (Key Information Questions
- Perguntas chave de Informações), que são itens que especificam o conteúdo de cada
KIT. Os KIQs são criados a partir da análise dos KITs usando modelos analíticos
adequados (HERRING, 2006). Por exemplo, o KIT "decisões de investimento
estratégicos" pode consistir dos seguintes KIQs: "Qual é o envolvimento de outros
investidores nos concorrentes?" e "Quais são os investimentos essenciais dos
concorrentes?".
A essência do processo KIT é um diálogo interativo entre os principais
22
comunicação, pois há um treinamento específico que ensina aos gerentes como pedirem
informações. Os KITs são identificados através de entrevistas aos gerentes fazendo
perguntas abertas (HERRING, 1999). O processo KIT faz com que a área de IC opere
no modo proativo, ou seja, a área de IC toma a iniciativa de entrevistar os gerentes para
ajudá-los a identificar e definir suas necessidades de informação (HERRING, 1999).
O resultado das entrevistas fornece o foco necessário para realizar operações de
inteligência eficazes, permitindo ao mesmo tempo aos gestores do programa de IC
determinar os recursos necessários para atender às reais necessidades de inteligência da
empresa. Após a definição e priorização dos KITs específicos, o profissional de IC deve
desenvolver e executar planos de ação para coletar, analisar e produzir a inteligência
apropriada que é necessária para satisfazer as necessidades definidas pelo KIT
(HERRING, 2005).
Mody (2005) afirma que os KITs ajudam os líderes a identificar a informação
necessária para desenvolver planos de ação, atingir os objetivos para que a organização
seja flexível e ágil para se adaptar. Ela complementa que os KITs ajudam os líderes a
identificar questões estratégicas cujas respostas pela IC pode adicionar valor para a
tomada de decisão.
Os KITs se dividem em três categorias: Decisões e ações estratégicas; Tópicos
de alerta antecipado, considerando ameaças e questões sobre as quais os tomadores de
decisão não querem ser surpreendidos; e Principais atores do mercado, como por
exemplo, clientes, concorrentes, fornecedores e parceiros (HERRING, 1999). Esses
KITs não são mutuamente exclusivos, pois, por exemplo, um KIT focado na estratégia
também pode exigir um perfil de um concorrente e algum tópico de inteligência para
23
poderia indicar uma necessidade para modificar a nova estratégia competitiva
(HERRING, 1999).
O primeiro tipo de KIT, decisões estratégicas e ações estratégicas ou ações
KITs, foca na identificação de concorrentes, na avaliação de riscos e oportunidades, no
desenvolvimento estratégias, na seleção e avaliação de membros da equipe e parceiros,
e na analisando do contexto cultural (MODY, 2005).
O segundo tipo de KIT, tópicos de alerta antecipado, foca na identificação de
tendências no mundo dos negócios, da política e da economia, por exemplo, na
realização de monitoramento ambiental, na discussão do ambiente de negócios, e no
planejamento para diversas mudanças na legislação ou na política (MODY, 2005).
O terceiro tipo de KIT, principais atores do mercado, foca nas questões de
monitoramento de marketing (vendas, investimentos, parcerias e concorrentes), na
investigação de futuros parceiros e colaboradores, e na confecção de relatórios
atualizados para os principais membros da organização (MODY, 2005).
Mody (2005) destaca alguns benefícios de usar o processo KIT, como por
exemplo:
o processo KIT não trabalha com advinhação. Ele garante que o programa de IC
seja orientado às necessidades da Organização;
o processo KIT força o corpo gerencial a olhar criticamente suas estratégias e a
encontrar falhas ou oportunidades que podem existir nas constantes mudanças do
mercado (MODY, 2005).
Porém, Herring (2006) ressalta que o mau uso do processo KIT pode causar
alguns problemas. As seguintes duas ações levam a alguns problemas operacionais
24
Alguns gerentes de inteligência competitiva simplesmente não têm o acesso ou a disciplina necessária para fazer as entrevistas de forma
pró-ativa para definir os KITs.
Falta de experiência de gerenciamento dos grentes de IC.
Herring (2006) identifica os seguintes problemas operacionais e do mau
entendimento do processo KIT (HERRING, 2006):
KIT não é um processo de perguntas com respostas simples. O primeiro
problema é um mal-entendido básico: o desenvolvimento de KITs não é um processo de
"pergunta e resposta" , mas, sim, um processo contínuo de identificação das
necessidades de inteligência (HERRING, 2006). Igualmente importante, um KIT é raramente satisfeito por uma simples "resposta”. Geralmente ele requer algum conjunto
de coleta e de análise, muitas vezes usando diversas técnicas de análise, além de usar
fontes primárias e secundárias para coletar (HERRING, 2006).
KITs não são KIQs. O segundo problema está relacionado com a falta de uso de
modelos analíticos para se analisar os KITs pra produzir os KIQs adequados. Isso pode
resultar em KIQs que não contribuem para solucionar o KIT (HERRING, 2006). KIQs
são utilizados tanto para analisar o KIT e quanto para determinar os tipos de operações
de inteligência que são necessárias para desenvolver o entendimento e insights sobre os
elementos críticos de um KIT (HERRING, 2006). Por exemplo, se o KIT foca nos
planos de produtos futuros de um concorrente, o KIQ relacionado pode perguntar
"Quanto isso vai custar?" Um plano de coleta de inteligência seria desenvolvido para
descobrir o "custo das mercadorias" do produto, ou seja, das peças que compõem o
produto. Também exigiria uma estimativa dos custos de fabricação do produto e das
25
KITs exigem planos de ação. O terceiro problema trata do KIT individual e seu
uso. A identificação das necessidades de inteligência do usuário é apenas o começo da
tarefa de inteligência. Além disso, o profissional de IC deve analisar os KITs, entender
como o gestor pretende usar o resultado da inteligência, determinar os tipos de coleta,
de análise e dos produtos necessários para atender às necessidades da organização
(HERRING, 2006).
A quantidade de KITs deve ser gerenciada. O quarto problema é fundamental
para o uso do processo de identificação KIT necessidades de KIT: determinar o número
de KITs que podem ser tratados eficazmente por uma área de inteligência. Este número
vai depender do tamanho dessa área, mas a verdadeira questão é a gestão de inteligência
competitiva: tanto a gestão das expectativas dos usuários quanto a gestão de trabalhar a
variedade de KITs que a empresa pode ter (HERRING, 2006).
Além dessas questões relacionadas ao mau uso relatado por Herring (2006),
McGonable (2007) critica o processo KIT que, segundo ele, apresenta alguns
problemas: (1) é um processo burocrático, pois foi baseado no modelo clássico de
inteligência do governo americano e, portanto, herdou os seus problemas; (2) se aplica
apenas ao nível estratégico apoiando as necessidades de tomada de decisões
estratégicas, ou seja, não se aplica para a IC usada no nível tático ou técnico; (3) não
atende às necessidades dos profissionais que trabalham acumulando as funções de
usuário final, analista e coletor de IC, ou seja, das pessoas que tanto provêm quanto
usam a IC.
Além de McGonable (2007), não foi encontrada outra referência criticando o
processo KIT. Apesar das críticas levantadas por ele, em relação ao problema (1), ele
mesmo concorda que o processo KIT pode ser bem empregado no nível estratégico das
26
Já Mody (2005) diz que os KITs ajudam os líderes a identificar a informação necessária
para desenvolver planos de ação, atingir os objetivos para que a organização seja
flexível e ágil para se adaptar. Quanto aos problemas (2) e (3), McGonable (2007)
discute como resolvê-los: limitar o processo KIT apenas para o uso estratégico; criar
novos e diferentes modelos de IC para o nível tático e para profissionais de IC que
executam sozinhos todo o ciclo. Porém, ele não fala de um modelo existente que possa
ser aplicado nesses casos. Ele fala que novos modelos devem ser criados.
O método proposto nesta dissertação é baseado no processo KIT. Isto se deve ao
fato de que é um processo cujo sucesso da aplicação foi comprovado. O sucesso dos
programas de IC das empresas Motorola, Merck, e NutraSweet teve como um dos
fatores criticos o uso do processo KIT para formalmente identificar as necessidades de
inteligência da organização (HERRING, 1999). Além disso, o processo KIT é muito
usado nos Estados Unidos da América e no Brasil, inclusive pelas pequenas e médias
empresas, que em geral são ágeis. No Brasil, o SEBRAE definiu o Termo de IC para
apoiar as PMEs (SEBRAE, 2011). Esse termo foi baseado no processo KIT. O próprio
Herring (2006) disse que o uso do processo KIT aumentou de 1999 para 2006. Esse
processo já foi muito testado por ele, pois, já em 1999, ele já tinha entrevistado mais de
mil executivos e gerentes em quase todos os setores industriais (HERRING, 1999).
Quanto ao futuro do processo KIT, Mody (2005) diz que à medida que o
mercado se torna mais globalizado é provável que os executivos sêniors precisem de
mais KITs estratégicos. Isso pode levar a um investimento maior em IC fazendo com
que os seus benefícios sejam mais evidentes. Quando isso acontecer, o processo KIT vai
englobar os níveis táticos e estratégicos das organizações locais e globais. No futuro, a
IC estará embutida no desenvolvimento estratégico das organizações e terá muito apoio
27 2.4 Considerações Finais do Capítulo
Neste capítulo foram apresentados os conceitos fundamentais de processos de
negócio, gestão do conhecimento e contexto, e inteligência competitiva.
Em relação à IC, foi descrito em detalhes o processo KIT, para identificação das
necessidades de inteligência das organizações, que serviu de base para criação do
método proposto. Já em relação a Contexto e Processos de Negócio, nessa dissertação, foi definido o “contexto externo” como sendo aquele que engloba o contexto externo e o
contexto ambiental (ROSEMANN, RECKER, FLENDER e ANSEL, 2006)
(ROSEMANN, RECKER e FLENDER, 2008), ou seja, se refere a elementos externos à
28
3 Trabalhos Relacionados: Contexto em processos de Negócio
A identificação de variáveis do ambiente externo de uma organização vem sendo
tratada de várias formas. Um primeiro grupo de propostas está relacionado com técnicas de análise usadas no ciclo de IC nas etapas de “Planejamento e direção” e de “Análise”.
Essas técnicas são voltadas para análise do nível estratégico na organização. Um
segundo grupo se baseia no conceito de contexto associado a processos de negócio.
3.1 Primeiro Grupo: Técnicas de Análise Usadas em IC para Identificação de Variáveis do Contexto Externo
Análise, na inteligência competitiva, pode ser vista como os meios pelos quais a
informação é interpretada para produzir inteligência (insightful findings) ou
recomendações para a ação da organização (FLEISHER e BENSOUSSAN, 2000). A
análise é importante para as tomadas de decisão porque permite a realização de tarefas
importantes, como por exemplo, providencia a redução do número de variáveis de
entrada a considerar e considera a contexto que relaciona os dados com a situação da
empresa.
Fleisher e Bensoussan (2000) afirmam que a redução do número de variáveis
consideradas na análise é uma dos pontos mais importantes para permitir que o tomador
de decisão possa decidir focando nas variáveis críticas que fundamentam os aspectos
29
os tomadores de decisão a entender como os fenômenos do ambiente se relacionam com
a missão, objetivos e estratégia de sua empresa.
Nessa seção, são abordados os modelos analíticos mais usados, segundo uma
pesquisa feita pela SCIP(2006): Análise SWOT, Cinco Forças de Porter (PORTER,
1980) e Análise de Concorrentes, também chamada de Análise Competitiva. Além
desses, há vários outros, como o modelo de Análise de Cenário, Business Screening
Matrix e Análise de Stakholders (FLEISHER e BENSOUSSAN, 2000). Ainda há os
modelos PEST/STEEP/PESTEL, Segmentação de Mercado e Análise dos Quatro
Cantos (Four Conrners Analysis). Alguns dos modelos analíticos avançados são Perfil
Psicológico (Psychological Profiling), Sombra (Shadowing) e Engenharia Reversa.
No processo KIT, para cada KIT identificado no ciclo de IC, o analista de
inteligência poderá usar um conjunto diferente de modelos analíticos para transformar
as informações e o conhecimento em inteligência. A etapa de coleta só começa após a
escolha dos modelos analíticos de cada KIT para que o analista de IC não corra o risco
de coletar o tipo de informação errada para a análise (FLEISHER e BENSOUSSAN,
2000). Portanto, os modelos analíticos são usados também para detalhar os KITs em
KIQs.
Porém, é muito importante saber quais modelos analíticos são mais apropriados
para cada KIT (Key Intelligence Topic). A Análise SWOT é indicada quando a
organização precisa conhecer suas próprias vantagens competitivas em relação ao
mercado. Porém, se o KIT está relacionado a uma indústria, talvez o Modelo de Cinco
Forças de Porter seja mais adequado. Ou talvez a organização necessite saber a posição
de um concorrente. Nesse caso, a Análise de Quatro Cantos (Four Corners Analysis )
pode ser mais apropriada (PORTER, 1980). Se a organização precisa do perfil gerencial
