UTILIZAÇÃO DO MÉTODO MULTICRITÉRIO PROMÉTHÉE PARA DEFINIÇÃO DA ORDEM DE DESENVOLVIMENTO DE PROGRAMAS DE INDICADORES DE NEGÓCIO

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1 UTILIZAÇÃO DO MÉTODO MULTICRITÉRIO PROMÉTHÉE PARA DEFINIÇÃO DA ORDEM DE DESENVOLVIMENTO DE PROGRAMAS DE INDICADORES DE NEGÓCIO Área do trabalho: MC Multicritério Sérgio Luiz Pinto Pereira Faculdades Ibmec/RJ Av. Rio Branco, 108, quinto andar, CEP Rio de Janeiro, RJ, Resumo O presente trabalho apresenta o estudo de caso no qual é aplicado um método de apoio multicritério à tomada de decisão para um problema relativo a ordenação de desenvolvimento de programas para a extração, transformação e carga de indicadores de negócio. A empresa estudada atua na área de fabricação e venda de peças para o mercado automotivo e possui uma estrutura de informática que foca suas atividades no entendimento do negócio do cliente e na proposta de soluções, utilizando a compra de software ou o desenvolvimento de programas. O estudo demonstra como a utilização de um método de apoio à tomada de decisão permite aos agentes da decisão analisar as informações do problema e estruturar a solução, com a identificação de ações, de critérios e definição de pesos, de forma a refletir sobre as melhores soluções, para o caso apresentado. O método escolhido apresenta-se também como ferramenta de análise para situações semelhantes. Palavras-chave: Estudo de caso - Método multicritério de apoio à tomada de decisão - Solução de software Abstract This article presents a case study in which a multicriteria decision support method was applied to a problem concerning with the ordering of development of programs for the extraction, transformation and load of business indicators. The company studied operates in the area of manufacture and sale of car parts and has an information technology structure that focuses its activities on understanding the client's business and proposing solutions, using software purchase or programs s development.. The study demonstrates how the use of a decision support method allows a clear vision of the problem, enabling decision-makers to analyze the problem informations and structure the solution, identifying actions, criterios and weights, in way to present the best solutions, for the presented case. The method chosen is also presented as an analysis tool for similar situations. Key-words: Case study - Multicriteria decision support method - Software solution 1 INTRODUÇÃO Nas empresas modernas, após a proliferação de programas (pacotes) considerados básicos para a operacionalização (ERP, CRM e SCM), a próxima etapa a ser enfrentada é a de extração e avaliação das informações de negócio. São os desenvolvimentos que visam a análise dos dados gerados nos programas básicos e a transformação de dados em informações e, consequentemente, em conhecimento. Este processo, porém, pode envolver algum tempo de maturação, uma vez que as informações gerenciais, que não são essenciais para os processos operacionais, serão tratadas de maneira a permitir a extração de informações das bases operacionais. Como um processo de maturação exige um retorno constante das inconsistências de dados e a correção de informações no dia a dia da empresa. É um processo de qualidade de dados, que só é alcançado com o perfeito

2 entendimento que as informações não essenciais para a operação dos sistemas são essenciais para a análise dos resultados gerenciais e que necessitam de tratamento e controle (BERNSTORFF, 2001). A empresa em estudo é do ramo de fornecimento de peças para o mercado automotivo, e terá sua identidade preservada. Essa empresa, nos últimos três anos, fez um grande investimento em informatização para seus sistemas operacionais, comprando programas básicos (ERP e CRM) e contratando serviços de suporte ao desenvolvimento e implantação desses sistemas. O presente trabalho é resultado da necessidade real de análise das informações geradas nestes sistemas. O primeiro trabalho realizado foi à identificação de quais indicadores deveriam ser analisados para o gerenciamento dos negócios da empresa, especificamente para as áreas de comércio e marketing. Nesta análise foram levantados os indicadores necessários e o departamento de informática foi requisitado para a análise do esforço necessário para extração, tratamento e carga destes dados em uma base única de análise. 2 O PROBLEMA 2.1 A definição dos indicadores e a necessidade de disponibilização dos dados no menor tempo possível A empresa a ser analisada é uma empresa multinacional, com a fabricação tanto para a utilização na indústria quanto para o mercado de reposição. Atua em um mercado altamente competitivo, estando alternadamente entre a primeira e segunda posição na classificação mundial de empresas do seu setor. Apresenta-se em 170 países, com um parque industrial mundial de 80 fabricas e uma rede de distribuição em nível mundial. Seu mercado constitui-se de peças para automóveis de passeio, grandes veículos de carga e transporte, veículos agrícolas, veículos de engenharia civil, trens metroviários, veículos de duas rodas, bicicletas e aviões. Na América do Sul, possui três fábricas no Brasil e duas na Colômbia. Seu departamento de marketing e comércio é dividido em três áreas específicas, tratando de três linhas de produtos distintas. Cada linha de produto está relacionada a um tipo específico de veículo. As linhas mais importantes, que são escopo deste trabalho, estão relacionadas a veículos de passeio e veículos de carga normal (excluindo cargas específicas, como veículos agrícolas ou de engenharia civil). Estas linhas hoe trabalham de maneira independente, extraindo informações dos sistemas básicos (pacotes) e realizando o trabalho de extração, tratamento e carga de maneira independente, em cada departamento, utilizando ferramentas de usuário (Access e Excel), sem a auda do departamento de informática. 2.2 O Processo de Decisão Atual Cada departamento de marketing e comércio possui seus próprios indicadores, que são gerados de maneira independente pelos analistas internos, gerando para cada gerência um conunto de informações que são definidas pelas gerências. Como cada departamento desenvolve os seus próprios indicadores, os métodos e processos são independentes. Com a mudança da gerência novos indicadores são gerados e outros abandonados, a parti da definição de cada ocupante do cargo. Este processo de geração de indicadores de negócio gera a necessidade da figura do gerador dos indicadores, funcionários de cada área de marketing e comércio que têm como responsabilidade à geração das informações de acordo com as definições de cada chefia. Hoe, dependendo da linha de produto analisada, o processo de geração dos indicadores pode tomar mais de 60% do tempo do 1136

3 profissional, afastando-o da real necessidade de análise e tomada de decisão (transformação do dado em informação e daí em conhecimento). 2.3 O Estudo de Caso O caso em questão está relacionado ao esforço da direção da empresa na definição de indicadores únicos para as duas principais linhas de produto da empresa. O departamento de informática foi chamado para os seguintes trabalhos: Identificação de indicadores comuns às duas linhas produto; Identificação de indicadores específicos de cada linha produto; Padronização das fórmulas de cálculo para os indicadores comuns; Padronização das fontes de dados para a geração dos indicadores; Identificação de indicadores deseáveis e ainda não disponíveis. Como resultados destes trabalhos teríamos: Padronização e publicação de conceitos únicos para as duas linhas de produtos: tem como obetivo explicitar os termos e conceitos das duas linhas de produtos, unificando as definições, com a eliminação de definições idênticas para informações diferentes; Padronização das fórmulas de cálculo de indicadores: tem como obetivo a eliminação de indicadores com o mesmo nome gerado por fórmulas de cálculo diferentes; Padronização do momento da disponibilização da informação; Publicação das informações em uma única base de dados; Controle de acesso à informação. O trabalho de identificação dos indicadores consumiu três meses de trabalho, que gerou uma base padrão única de dados e 93 indicadores identificados. Estas informações foram apresentadas à diretoria, que aprovou o trabalho apresentado e definiu que a disponibilização das informações deve ser feita o mais rapidamente possível. Como o número de indicadores é grande, estabeleceu-se que o trabalho de disponibilização deve ser feito em versões. A utilização da estruturação multicritério do problema, mostrada na seção 3 deste artigo, visa à identificação dos indicadores que devem ser feitos primeiro, levando em consideração critérios que relacionem o menor esforço de desenvolvimento com a maior importância do indicador. Neste processo decisório iremos utilizar uma ferramenta de investigação matemática para a problemática de ordenação, onde o decisor irá ordenar as opções. O método a ser utilizado apresenta esta classificação sendo realizada parcialmente. 3 ESTRUTURAÇÃO MULTICRITÉRIO DO PROBLEMA 3.1 Definição dos Critérios de Avaliação Como critérios de análise foram considerados os seguintes aspectos: Disponibilidade da informação neste critério será verificada a disponibilidade da informação na fonte, que pode ser classificada da seguinte maneira: o Disponibilidade imediata a informação á existe na fonte. A extração seria neste caso imediata. Para os casos onde a fonte não existe e sea necessária a inclusão manual da informação, para este critério, foi considerado que a disponibilização seria imediata; o Após alteração neste caso a fonte da informação deve ser alterada antes da extração. São os casos em que a informação não é armazenada da maneira que o indicador necessita, sendo necessária a alteração do registro da informação no sistema de origem, que deve sofrer manutenção. Neste caso existe o esforço necessário para esta alteração, que implica em tempo e custo; 1137

4 o Verificação neste caso a fonte da informação deve ser alterada, porém o processo de alteração não é trivial, necessitando de uma análise mais complexa que a realizada no trabalho de definição de indicadores. É o pior caso, pois exige o esforço de análise, além do esforço de manutenção. Impacto no negócio neste critério será verificado o impacto do indicador no negócio, analisado pelo nível de atuação da gerência de nível médio sobre a informação. Foi classificado da seguinte maneira: o Impacto grau 5 o indicador é obrigatório ou tem relação direta com marketing e vendas, permitindo uma ação corretiva imediata; o Impacto grau 4 o indicador tem relação direta com marketing e vendas, mas não permite uma ação corretiva imediata; o Impacto grau 3 o indicador está relacionado com as áreas de apoio e permite uma ação corretiva imediata; o Impacto grau 2 o indicador está relacionado com as áreas de apoio, mas não permite uma ação corretiva imediata; o Impacto grau 1 o indicador não está relacionado à empresa. Nível de segurança da informação quanto mais confidencial for a informação, maior será o esforço de desenvolvimento, o que permite a classificação da seguinte maneira: o Segurança D2 informação confidencial, necessitando controle de acesso e criptografia da informação; o Segurança D3 informação não confidencial, de interesse departamental, necessitando controle de acesso. Prioridade nível de importância dado à informação pela direção de empresa. Difere do impacto pela atuação da gerência de nível médio. Foi classificado da seguinte maneira, em ordem de importância: o Prioridade de nível 0; o Prioridade de nível 1; o Prioridade de nível 2; o Prioridade de nível 3; o Prioridade de nível 4. Origem do dado classificado pela fonte da informação e a linha produto. Foi classificado da seguinte maneira: o Extração a informação existe nos sistemas hoe básicos, podendo ser extraída; o Extração DE (Data Entry) - a informação só existe nos sistemas básicos para uma das linhas de produtos. Para a outra linha é necessária a criação de programa de entrada de dados; o Data Entry a informação não existe nos sistemas básicos para as linhas de produtos, sendo tratada nas duas linhas em ferramentas do usuário (Access e/ou Excel). Faz-se então necessária à criação de programas de entrada de dados. Para que a família de critérios acima definida possa desempenhar adequadamente sua função de apoiar no processo decisório de estabelecendo da ordenação sobre os indicadores definidos, foram realizados testes de coerência a partir do três axiomas básicos, que são os axiomas da exaustividade, coesão e não redundância. Pelo axioma da exaustão não foram identificados novos critérios que poderiam impactar no processo de decisão. Pelo axioma da coesão, que foi detalhadamente analisado, não foi identifica correlações, apesar de a princípio termos imaginado que prioridade, impacto no negócio e segurança estivessem de alguma maneira ligados. Posteriormente verificamos que a prioridade estava ligada disponibilidade da informação e o impacto ao poder de atuação do agente de análise, não ao nível de segurança.. Pelo axioma da não redundância não foram identificados critérios repetidos. 3.2 Definição dos Atores 1138

5 Os atores do processo são os 93 indicadores identificados. Estes não serão apresentados neste artigo em função da confidencialidade da informação. Serão definidos como indicador01 até indicador93. 4 CONJUNTO DOS MÉTODOS ANALÍTICOS UTILIZADOS 4.1 O Método Promethée O método Prométhée (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations) é um método da escola francesa de tomada de decisão desenvolvida pelos professores J.P. Brans, B. Mareschal e P. Vincke, em 1984, e aperfeiçoado desde então (BRANS e MARESCHAL, 1994; 2004). A escolha desse método foi resultado da sua obetividade e flexibilidade. Consideramos que a sua utilização rápida, a fácil verificação, a transparência nos resultados e a flexibilização do processo de comparação foram fatores fundamentais na escolha do método. É uma ferramenta que tanto pode ser aplicada em grupos como individualmente. Segundo Schärlig (1996) e Vincke (1989), o Prométhée é um método de superação, que consiste em construir uma relação binária muito particular entre as alternativas em análise (GOMES et al., 2002). Atribuindo a cada critério um peso proporcional à sua importância, calcula-se, para cada par (a, b) de ações, o grau de superação pela expressão seguinte: onde: π (a,b) = 1 P p H (a,b) = 1 onde P = p = 1 P : peso do critério ; H(a,b): número compreendido entre 0 e 1, definido pelo critério de comparação. No uso do método Prométhée, são consideradas seis possíveis comparações entre as ações [a] e [b], o que determina o resultado da função F(a,b). Pela definição de Brans e Mareschal (2002) sendo d(a,b) = f(a) f(b) podemos definir uma função H[d(a,b)] como sendo o grau de preferência de [a] sobre [b]. Estas funções de preferência são mostradas na Tabela 1: Tipo Representação matemática Representação gráfica Parâmetros TIpo I - Critério usual 0 se d (Usual) = 0 1 Hi Sem parâmetros H (d )= 1 se d 0 0 di TIpo II Quasecritério (Formato-U) H (d )= 0 se d q 1 se d > q 1 Hi.q nível de indiferença 0 qi di 1139

6 Tipo Representação matemática Representação gráfica Parâmetros TIpo III Critério de d 1 Hi.p nível de preferência linear se d p preferência (Formato-V) H (d )= p estrita 1 se d > p 0 pi di TIpo IV Critério por níveis (Nível) H (d )= TIpo V Critério de preferência linear com zona de indiferença (Linear) H (d )= TIpo VI Critério gaussiano (Gaussiana) 0 se d q 1/2se q < d p 1 se d > p 0 se d q d q p q 1 se d > p d 2 2s 2 H (d )= 1 - e se q < d p 1 Hi 0 qi pi 1 Hi 0 qi pi 1 Hi di di.q nível de indiferença.p nível de preferência estrita.q nível de indiferença.p nível de preferência estrita.s nível de preferência 0 si di Tabela 1 : Funções de preferência do método Promethée A comparação é feita tanto de [a] para [b] quanto de [b] para [a]. Com a avaliação de todas as alternativas para todos os critérios, são construídas duas préordens, uma consistindo na ordem em que a alternativa [a] supera as demais e outra onde a mesma alternativa [a] é superada por todas as demais alternativas. Esses valores consistem do somatório de todas as avaliações por critério de uma determinada alternativa, multiplicadas pelos pesos relativos de cada critério e dividido pelo número de alternativas menos um. Com isso teremos a ordenação de superação de uma alternativa sobre todas as outras (primeira préordem) e uma segunda ordenação de superação de todas as alternativas sobre essa primeira (segunda préordem). Segundo Brans e Mareschal (2002), têm-se: φ+ (a) = π (a,b) (fluxo de superação da ação [a] sobre outras alternativas) φ (a) = π (b,a) (fluxo de superação de todas as outras alternativas sobre ação [a]) Os fluxos de superação positivos e negativos permitem a classificação parcial. Os fluxos de superação positivos apresentam a seguinte préordem: a S+ b φ+(a) > φ+(b) a I+ b φ+ (a) = φ+ (b) Uma ação será melhor tanto quanto seus fluxos positivos forem grandes. Os fluxos de superação negativos apresentam a seguinte préordem: a S b φ (a) < φ (b) 1140

7 a I b φ (a) = φ (b) Uma ação será melhor tanto quanto seus fluxos negativos forem pequenos. O método Prométhée I constrói uma classificação parcial, utilizando a interseção das duas préordens, onde: a P(¹) b ([a] é preferível à [b]) quando: a S+ b e a S b; a S+ b e a I b; a I+ b e a S b; a I(¹) b ([a] é indiferente à [b]) quando: a I+ b e a I b; a R(¹) b ([a] é incomparável à [b]) quando: a S+ b e b S a; b S+ a e a S b; Na comparação parcial, realizada no método Prométhée I, ações que seam incomparáveis ou indiferentes serão apresentadas, na ordenação, em um mesmo nível (mesma posição) em relação às demais. A classificação completa, por sua vez, realizada no método Prométhée II, faz-se pelo cálculo da diferença entre o fluxo positivo e o fluxo negativo: (a) = φ + (a) - φ (a) Na comparação completa, ações que seam indiferentes serão apresentadas, na ordenação, em um mesmo nível (mesma posição) em relação às demais. Neste artigo será utilizada a ferramenta Decision Lab, software desenvolvido pela empresa canadense Visual Decision com base no método Prométhée (BRANS e MARESCHAL, 2002). A utilização da ferramenta torna o processo de simples implementação, onde todos os cálculos do método serão realizados pela referido software. A apresentação dos resultados, em função do grande número de atores (indicadores) será feita por meio do Excel. 5 UTILIZAÇÃO DO MÉTODO PARA O PROBLEMA EM QUESTÃO 5.1 Definição dos Tipos de Comparação para Cada Critério As funções de preferência, parâmetros e escalas de cada critério são os indicados na Tabela 2: Critério ObeTIvo Unidade Escala Preferência Parâmetros Disponibilidade Maximizar Escala - Usual - Impacto Maximizar Escala 1-5 Usual - Segurança Maximizar Escala - Usual - Prioridade Minimizar Escala 0-4 Usual - Origem Maximizar Escala - Usual Definição dos Pesos Tabela 2: Funções de preferência, escalas e parâmetros do estudo de caso Os pesos foram definidos pela direção, com os seguintes valores: Disponibilidade 26,7%; Impacto 10,0%; 1141

8 Segurança 10,0%; Prioridade 26,7%; Origem 26,7%. Pela definição de pesos do agente de decisão, teremos o seguinte vetor de pesos V 1 : V1 = [1,33; 0,50; 0,50; 1,33; 1,33] 5.3 Aplicação dos Dados ao Método e análise dos resultados Os valores alcançados por cada alternativa após avaliação, bem como os resultados de uma análise comparativa dos mesmos, são apresentados na Tabela 3 e na Figura 5, a seguir: Comparativo Critérios - Pesos 26,7% 10% 10% 26,7% 26,7% Ações Máx - Imediata Maximize Máx - D3 Minimize Máx - Extração Descrição Disponibilidade Impacto Segurança Prioridade Origem Vantagens Desvantagens Totalização Classificação Indicador01-02 Imediata 5 D3 1 Extração 0,4993 0,0058 0,4935 Gr1 Indicador03 Imediata 5 D2 1 Extração 0,4819 0,0895 0,3924 Gr2 Indicador04-05 Imediata 5 D3 2 Extração 0,4501 0,0694 0,3807 Gr3 Indicador06 Imediata 5 D3 1 Extração-DE 0,4762 0,1041 0,3721 Gr4 Indicador07 Imediata 2 D3 1 Extração 0,4506 0,0788 0,3718 Gr5 Indicador08-09 Imediata 1 D3 1 Extração 0,4252 0,0833 0,3419 Gr6 Indicador10-13 Imediata 4 D3 2 Extração 0,4103 0,0982 0,3121 Gr7 Indicador14 Imediata 4 D3 1 Extração-DE 0,4363 0,1329 0,3034 Gr8 Indicador15 Imediata 4 D2 1 Extração-DE 0,4170 0,2166 0,2024 Gr9 Indicador16-18 Imediata 5 D3 1 Data Entry 0,3287 0,1272 0,2014 Gr10 Indicador19 Imediata 5 D3 3 Extração 0,3171 0,1186 0,1985 Gr11 Indicador20-21 Após alteração 4 D2 0 Extração 0,4912 0,3409 0,1503 Gr12 Indicador22 Após alteração 5 D2 1 Extração 0,4675 0,3179 0,1495 Gr13 Indicador23-30 Imediata 4 D3 3 Extração 0,2773 0,1473 0,1299 Gr14 Indicador31 Verificação 5 D2 1 Extração 0,4414 0,3324 0,1090 Gr15 Indicador32-35 Imediata 5 D3 2 Data Entry 0,2795 0,1909 0,0887 Gr16 Indicador36 Imediata 3 D3 3 Extração 0,2728 0,1872 0,0857 Gr17 Indicador37 Imediata 5 D3 4 Extração 0,3027 0,2516 0,0511 Gr18 Indicador38-41 Imediata 1 D3 3 Extração 0,2430 0,1960 0,0469 Gr19 Indicador42 Imediata 4 D2 1 Data Entry 0,2714 0,2397 0,0317 Gr20 Indicador43 Verificação 4 D3 2 Extração 0,3698 0,3411 0,0287 Gr21 Indicador44 Após alteração 5 D2 1 Extração-DE 0,4443 0,4163 0,0281 Gr22 Indicador45 Imediata 4 D3 2 Data Entry 0,2397 0,2196 0,0200 Gr23 Indicador46 Verificação 3 D2 1 Extração 0,3972 0,4010-0,0039 Gr24 Indicador47 Imediata 3 D2 1 Data Entry 0,2670 0,2796-0,0125 Gr25 Indicador48-50 Imediata 2 D2 1 Data Entry 0,2626 0,2840-0,0214 Gr26 Indicador51 Verificação 5 D3 2 Extração-DE 0,3865 0,4107-0,0241 Gr27 Indicador52 Após alteração 4 D2 1 Extração-DE 0,4045 0,4450-0,0406 Gr28 Indicador53 Verificação 1 D3 2 Extração 0,3355 0,3898-0,0543 Gr29 Indicador54 Imediata 4 D3 3 Data Entry 0,0922 0,1502-0,0580 Gr30 Indicador55-57 Imediata 5 D3 3 Data Entry 0,1465 0,2400-0,0935 Gr

9 Comparativo Critérios - Pesos 26,7% 10% 10% 26,7% 26,7% Ações Máx - Imediata Maximize Máx - D3 Minimize Máx - Extração Descrição Disponibilidade Impacto Segurança Prioridade Origem Vantagens Desvantagens Totalização Classificação Indicador58 Verificação 5 D2 2 Extração-DE 0,3691 0,4944-0,1252 Gr32 Indicador59-70 Imediata 4 D3 3 Data Entry 0,1066 0,2688-0,1622 Gr33 Indicador71 Verificação 5 D3 2 Data Entry 0,2390 0,4338-0,1948 Gr34 Indicador72 Imediata 3 D3 3 Data Entry 0,1022 0,3087-0,2064 Gr35 Indicador73 Imediata 5 D3 4 Data Entry 0,1320 0,3731-0,2410 Gr36 Indicador74-88 Imediata 1 D3 3 Data Entry 0,0723 0,3175-0,2452 Gr37 Indicador89 Verificação 5 D2 2 Data Entry 0,2216 0,5175-0,2958 Gr38 Indicador90-92 Imediata 4 D3 4 Data Entry 0,0922 0,4018-0,3096 Gr39 Indicador93 Verificação 1 D3 3 Extração-DE 0,1793 0,5373-0,3580 Gr40 Tabela 3: Valores de avaliação de cada indicador Figura 1: Resultados da comparação Infelizmente, pela quantidade de indicadores, a ferramenta não apresenta uma visão geral de classificação. Para melhor visualização das informações iremos utilizar o diagrama de l IGE (SCHÄRLIG, 1996), que apresenta a classificação ascendente e descendente em um gráfico cartesiano. A seguir, a Figura 2 apresenta o gráfico com a classificação dos grupos: 1143

10 0,6 Comparativo de Indicadores 0,5 0,4 Gr32 Gr28 Gr22 Gr24 Gr12 Gr21 Gr13 Gr15 Gr9 Gr2 Gr4 Gr5 Gr8 Gr3 Gr7 Gr6 Gr1 Ordem Ascendente 0,3 0,2 Gr40 Gr38 Gr27 Gr34 Gr29 Gr36 Gr39 Gr35 Gr10 Gr18 Gr16 Gr14 Gr25 Gr20 Gr17 Gr23 Gr26 Gr19 Gr31 Gr33 Gr11 0,1 Gr37 Gr30 0 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Ordem Descendente Figura 2: Gráfico de IGE Pelo gráfico da Figura 2 podemos considerar que as melhores opções de desenvolvimento estão no superior esquerdo. Para o desenvolvimento imediato estariam os indicadores que compõem os grupos os grupos Gr1, Gr2, Gr3, Gr3, Gr5, Gr6, Gr7, Gr8, Gr9, Gr10, Gr11 e Gr18. 6 RESULTADOS E ANÁLISE DE SENSIBILIDADE 6.1 Análise de Sensibilidade A análise de sensibilidade geral foi gerada pela ferramenta Decision Lab e seu resultado está mostrado na Figura 3: Figura 3: Análise de Sensibilidade Pela figura, verificamos que a validade do resultado mantém-se nos seguintes limites : 1144

11 Mantém-se com a variação isolada de peso de Disponibilidade entre 26,42% e 26,86%; Mantém-se com a variação isolada de peso de Impacto entre 10,16% e 10,27%; Mantém-se com a variação isolada de peso de Segurança entre 9,94% e 10,08%; Mantém-se com a variação isolada de peso de Prioridade entre 26,41% e 26,72%; Mantém-se com a variação isolada de peso de Origem 26,50% e 26,65%. Esta pequena margem de validade do posicionamento é devido ao grande número de ações e a pequenas variações entre elas, como demonstrado no gráfico IGE. 6.2 Comparação da Decisão Antes e Depois da Aplicação do Método No presente trabalho a definição dos pesos de cada critério foi fundamental para a geração do resultado final. A apresentação do gráfico de IGE explicitou quais as melhores opções em função da avaliação parcial doas posições de classificação ascendente e descendente. A ferramenta permitiu ao agente da decisão uma visão clara de desenvolvimento, mesmo com uma grande variedade de ações. Segundo Gomes et al. (2004) as vantagens da utilização, em seu conunto, dos métodos de apoio multicritério à decisão como quadro de referência analítico, são: Os métodos permitem uma abordagem mais abrangente e realista dos problemas complexos de decisão, pela modelagem de uma diversidade maior de fatores que se encontram envolvidos no processo decisório, tanto para critérios quantitativos quanto qualitativos; A utilização do método facilita a comunicação e integração entre as partes envolvidas no processo decisório; As preferências do agente de decisão ficam claramente explícitas com a utilização do método, permitindo maior organização e transparência do processo decisório, aumentando assim sua credibilidade; A utilização do método propicia maior compreensão das diversas dimensões do problema. Assim, o modelo inicial pode ser aprimorado, em função das discussões geradas durante o processo de tomada de decisão; A utilização do método agrega valor à informação, pois permite a abordagem de problemas considerados complexos e, ao mesmo tempo, dá ao processo de tomada de decisão clareza e transparência. O agente de decisão aprendeu sobre o problema, e pode explorar de maneira rápida e fácil, as alternativas de empresas, alterando a configuração de pesos. Com a utilização do método, foi possível a reavaliação dos critérios utilizados, a aplicação segura de uma decisão, a manutenção do histórico do que foi decidido e a definição dos limites em que esta decisão é válida. 7 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES A utilização de métodos de apoio à decisão permite que todo o processo de decisão sea auditável, o que beneficia o entendimento da decisão tomada e a escolha e definição dos critérios utilizados. Com a utilização sistemática do método, será possível um auste cada vez melhor dos critérios empregados, aprendendo com as experiências do passado para a geração de novos e melhores processos de decisão. O uso do método Prométhée, além disso, formaliza uma forma unificada de apoio à tomada de decisão na organização. Hoe, o processo de decisão na mesma é realizado de acordo com o analista que desenvolve o trabalho, sem padronização de sua forma. No estudo de caso que conduziu ao presente artigo, o agende de decisão ficou positivamente impressionado com a facilidade de manipulação do software Decision Lab, pela gama de relatórios e gráficos apresentados pela ferramenta, e pela possibilidade de simulação dos cálculos do método 1145

12 Prométhée fazendo uso de planilhas Excel. O processo de aprendizado foi relativamente rápido e o resultado final foi a visibilidade de todas as vantagens da utilização do método, sea a transparência de critérios e preferências, a memória de cálculo da decisão, a organização e seleção dos critérios, e a análise de sensibilidade. Ficou claro que o método adotado permite a apresentação do problema e da decisão tomada pela gerência para outras áreas de tecnologia da informação e da empresa (departamento de compras, por exemplo), de uma maneira bastante obetiva. A ferramenta permitiu que o agente da decisão soubesse claramente os limites da decisão e permitiu a explicitação dos critérios e pesos. O obetivo do estudo realizado foi apresentar uma alternativa ao agente da decisão, de maneira a possibilitar que o processo de decisão sea o mais claro possível, permitindo inclusive a visualização dos limites da decisão, o que pode, no futuro, inclusive, gerar a reavaliação dos critérios subetivos, fazendo com que o agente da decisão possa a questionar a sua própria intuição. As contribuições principais da utilização da ferramenta para a empresa são a padronização de linguagem, a explicitação do processo de pesos e critérios e a simplificação do processo hoe desenvolvido. Futuros trabalhos podem ser desenvolvidos seguindo esta mesma linha, levando em consideração a análise do problema para a identificação dos critérios relevantes. Consideramos que o processo de definição dos critérios, a quantificação de limites máximos e mínimos para cada critério, definição dos atores, a avaliação dos atores para cada critério e a definição dos pesos podem ser realizados para outros problemas da área de tecnologia da informação ou de outras áreas da empresa. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BERNSTORFF, Vitor Hugo (2001) Eficácia na Terceirização da Tecnologia da Informação: Aspectos de Controle. Anais do XXV ENANPAD, Campinas: ANPAD. BRANS, Jean-Pierre, MARESCHAL, Bertrand (1994) The PROMETHEE-GAIA Decision Support System for Multicriteria Investigations. Investigacion Operativa, 4, p BRANS, Jean-Pierre, MARESCHAL, Bertrand (2002) Prométhée-Gaia Úne méthodologie d aide à la décision en présence de critères multiples. Bruxelas: Editions de l Université de Bruxelles, Collection Statistique et Mathématiques Appliquées. GOMES, Luiz Flávio Autran Monteiro, GOMES, Carlos Francisco Simões, ALMEIDA, Adiel Teixeira de (2002) Tomada de Decisão Gerencial Enfoque Multicritério. São Paulo: Editora Atlas. GOMES, Luiz Flávio Autran Monteiro, Araya, Marcela Cecília Gutierrez, CARIGNANO, Claudia (2004) Tomada de Decisões em Cenários Complexos. São Paulo: Editora Thomson. SCHÄRLIG, Alain (1996) Pratiquer Electre et Prométhée. Un complément à Décider sur plusieurs critères. Lausanne: Presses Polytechniques et Universitaires Romandes. Collection Diriger l'entreprise 11. VINCKE, Philippe (1989) L Aide Multicritère à la Décision. Bruxelles: Editions de l Université de Bruxelles, Collection Statistique et Mathématiques Appliquées. YEH, C. (1999) The Study of Integrated Model of Geographic Information Systems and Multiple Criteria Decision Making for Watershed Management. Google [online], p Disponível :www.umich.edu/~iinet/chinadata/geoim99/proceedings/yeh_chaohsien.pdf. [29 de agosto de 2004] 1146

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