ANÁLISE COMPARATIVA DOS PRINCIPAIS MODELOS DE MATURIDADE DESTINADOS À GESTÃO DE DADOS

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1 ISSN ANÁLISE COMPARATIVA DOS PRINCIPAIS MODELOS DE MATURIDADE DESTINADOS À GESTÃO DE DADOS Luciano Garcia Mangueira, Alex Silva Alves (UFF LATEC; Esalq/USP) Resumo: Os dados devem ser reconhecidos como ativos críticos nas organizações. Eles podem se transformar em poderosas ferramentas para identificar novas oportunidades, definir estratégias, minimizar os riscos e desenvolver novos produtos e/ou serviços que possam proporcionar vantagens competitivas para a organização. O estudo apresenta conceitos de gestão de dados, governança de dados, qualidade de dados, maturidade em gestão de dados, bem como a importância de mensurar a capacidade da gestão de dados das organizações. Por fim, apresenta uma avaliação dos principais modelos de maturidade destinados à gestão de dados. O estudo, cujo método exploratório, bibliográfico e pesquisa-ação, avalia os modelos de maturidade de acordo com 9 critérios e tem como objetivo fornecer subsídios para que organizações e profissionais da área possam, através dos resultados apresentados, optar pelo modelo mais adequado para a necessidade da sua organização e por conseguinte, mensurar a capacidade da gestão de dados, bem como traçar estratégias para caminhar no sentido da evolução e amadurecimento. Palavras-chaves: gestão de dados; governança de dados; qualidade de dados; maturidade em gestão de dados

2 1. INTRODUÇÃO A informação tornou-se uma necessidade crescente para qualquer setor da atividade humana. Tornou-se tão importante que Drucker, em 1993, já defendia o primado da informação como a base e a razão para um novo tipo de gestão, em que o binômio capital/trabalho seria suplantado pelo binômio informação/conhecimento. Caminha-se desde então para a sociedade do saber, onde o valor da informação tornou-se fortemente confrontado à importância do capital; e a informação e o conhecimento passaram ao papel-chave da produtividade, competitividade e do sucesso empresarial. Segundo Braga (2000, p.8), quanto mais confiável, oportuna e exaustiva for essa informação, mais coesa será a empresa e maior será o seu potencial de resposta às solicitações concorrenciais. A informação deve ser reconhecida como ativo crítico nas organizações. Trata-se de um valioso instrumento que necessita e merece ser gerido, pois através da informação é possível conhecer melhor os clientes, fornecedores, produtos, enfim, a vida da organização. A informação pode se transformar em poderosas ferramentas para tomada de decisão, de forma a identificar novas oportunidades, definir estratégias, minimizar os riscos, desenvolver novos produtos e/ou serviços que possam proporcionar vantagens competitivas para a organização. A efetiva gestão da informação é, portanto, para as organizações um desafio importante a ser perseguido. Segundo Zorrinho (1995, p.146), gerir a informação é decidir o que fazer com base em informação e decidir o que fazer sobre informação. É ter a capacidade de selecionar, de um repositório de informação disponível, aquela que é relevante para uma determinada decisão e, também, construir a estrutura e o design desse repositório. A partir da década de 1980 a gestão da informação inicia uma trajetória de extrema importância na vida das organizações, que a coloca no mesmo patamar dos demais trabalhos e processos, como a gestão de recursos humanos, gestão de processos, gestão de negócios, gestão financeira. Assim, a gestão da informação passou a ser considerada mais uma atividade essencial, como qualquer outro tipo de trabalho desenvolvido nas organizações (SILVA, 2007). Segundo Reis (1993, p.20), para que esta gestão da informação seja eficaz, é necessário que se estabeleça um conjunto de políticas coerentes que possibilitem o fornecimento de informação relevante, com qualidade suficiente, precisa, transmitida para o local certo, no tempo correto, com um custo apropriado e facilidades de acesso por parte dos utilizadores autorizados. 2

3 O conjunto de políticas citado por Reis (1993, p.20) é uma realidade atual das organizações. As organizações estão cada vez mais se estruturando, implantando políticas, processos, treinando pessoas, criando departamentos em busca de melhoria contínua em relação à gestão dos seus dados. A Petrobras, por exemplo, entre 2011 e 2012, criou cinco departamentos especializados em gestão de dados na área de Exploração e Produção, treinou pessoas, criou processos, elegeu gestores da informação, para que em parceria com o departamento de TI (Tecnologia da Informação) fosse possível obter mais agilidade nas respostas, e seus dados tivessem mais confiabilidade, segurança e controle, principalmente quando compartilhados e/ou integrados aos demais sistemas na organização. A literatura revelou questões emergentes relacionadas à gestão de dados, bem como uma carência em publicações relacionadas ao tema, principalmente sobre Maturidade de Dados. Newman (2006, p.14) afirma que: gestão de dados é um tema emergente que precisa de mais desenvolvimento e pesquisa. Como a literatura atual reconhece a necessidade de avançar nos aspectos inerentes à maturidade de dados, este trabalho visa a sem a pretensão de esgotar o tema, dada sua natureza de estudo exploratório contribuir para o debate sobre o assunto, bem como analisar de forma comparativa os modelos de maturidade destinados à gestão de dados mais citados pela literatura, pois o estudo revela que, até o presente momento, ainda não há na literatura um modelo de maturidade que tenha se tornado referência na área de gestão de dados. Dada à situação problema apresentada, esta pesquisa tem como objetivo avaliar, de forma comparativa, os principais modelos de maturidade destinados à gestão de dados. Além dos aspectos pré-textuais, o presente trabalho está estruturado em cinco capítulos: Introdução, Revisão da literatura, Aspectos metodológicos da pesquisa, Análise comparativa dos modelos de maturidade e Considerações finais. O primeiro capítulo abrange os elementos introdutórios onde são apresentados a contextualização do tema, situação-problema e o objetivo da pesquisa. O capítulo dois busca resgatar os aportes teóricos para dimensionar os principais temas relacionados à gestão de dados. O terceiro capítulo reúne informações acerca do procedimento metodológico abrangendo a abordagem, método e estratégia de pesquisa que se aplica ao estudo. 3

4 O quarto capítulo apresenta efetivamente a análise comparativa dos modelos de maturidade destinados à gestão de dados. Neste capítulo são abordados os resultados obtidos através do questionário sob a percepção dos respondentes. O quinto e último capítulo apresenta as conclusões deste trabalho. Considerações finais quanto aos temas aqui estudados, bem como informações inerentes aos resultados obtidos através da análise comparativa dos modelos de maturidade destinados à gestão de dados. 2. REVISÃO DA LITERATURA 2.1. A importância da informação Nenhuma empresa pode escapar aos efeitos da revolução da informação, e os custos relacionados à obtenção, processamento e transmissão da informação estão mudando a maneira de fazer negócios (PORTER; MILLAR, 1985). Toda e qualquer organização possui atividades, processos, estratégias, projetos, rotinas, padrões e principalmente pessoas, as quais são responsáveis por manter o funcionamento das engrenagens organizacionais; e todas dependem de informação. Segundo Braga (2000, p.2), a gestão moderna exige que a tomada de decisão seja feita com o máximo de informação, entretanto, apenas a quantidade de informação não é suficiente, principalmente para tomada de decisões, a informação fundamentalmente deve ser confiável, ou seja, correta, fidedigna, segura, disponível em tempo hábil e de forma controlada. A informação deve assumir o papel de redutora de incerteza e fonte de vantagem competitiva, portanto, quando mal gerida, torna-se fator crítico de sucesso. Segundo Mosley et al. (2009, p.26), a gestão de dados visa o planejamento, execução e fiscalização de políticas, práticas e projetos para adquirir, controlar, proteger e alavancar eficazmente o uso dos ativos de dados na organização. Sua missão é atender e exceder às necessidades de informação de todos os envolvidos (stakeholders) da empresa em termos de disponibilidade, qualidade e segurança. A gestão de dados é uma responsabilidade tanto do setor de Tecnologia da Informação quanto de seus clientes internos e externos e envolve desde a alta direção, que utiliza informações para tomada de decisões e definir suas estratégias, até profissionais de nível operacional, que muitas vezes são responsáveis pela coleta e produção dos dados. A literatura revelou questões emergentes relacionadas à gestão de dados e qualidade dos dados. Wright (2006) afirma que a confiança do tomador de decisão se baseia na qualidade dos 4

5 dados. No entanto, Davenport (1994) afirma que a definição das necessidades de informação é o aspecto mais negligenciado pela maioria das empresas. Dados mal gerenciados podem gerar um enorme impacto negativo e/ou prejuízos para uma organização. Imaginemos, por exemplo, uma decisão tomada por um profissional do departamento operacional de uma plataforma petrolífera baseada em dados incorretos. Neste caso, o risco se eleva potencialmente, podendo ocasionar graves acidentes ou até mesmo derramamento de óleo no mar, acarretando um desastre ecológico de proporção astronômica. Além do pagamento de uma multa ao órgão regulador que pode chegar à escala de dezenas de milhões de reais, a imagem da empresa é comprometida e manchada diante do mercado interno e externo, gerando prejuízos tangíveis e intangíveis. A partir de 2002, companhias norte-americanas de capital aberto e empresas estrangeiras com ações negociadas no mercado norte-americano foram obrigadas a cumprir a lei Sarbanes-Oxley (SOX). Esta lei foi promulgada após graves escândalos contábeis envolvendo empresas como a Enron e a WorldCom em A lei exige que executivos de empresas de capital aberto sejam pessoalmente responsáveis pela credibilidade das informações financeiras fornecidas aos seus respectivos acionistas. Após a implantação da lei SOX, as organizações perceberam que tinham que criar políticas de gestão de dados de forma a se adequar às exigências da lei, principalmente políticas de qualidade e segurança de dados. A Petrobras, por exemplo, até 2012 criou cinco gerências especializadas com a responsabilidade de gerenciar dados de exploração e produção (E&P), implantou políticas, processos, procedimentos e responsabilidades, apoiado pelo departamento de Tecnologia da Informação e alinhado ao planejamento estratégico da companhia. Em suma, quanto mais confiável, oportuna e exaustiva for essa informação, mais coesa será a empresa e maior será o seu potencial de resposta às solicitações concorrenciais (BRAGA, 2000, p.8) Governança, qualidade e maturidade de dados Há muitas definições de governança de dados na literatura, entretanto, todas apontam para a mesma direção. Para Marco (2006, p.28), Governança de dados é a prática de organizar e implementar políticas, procedimentos e padrões para o uso efetivo de ativos de informações estruturadas e não estruturadas de uma organização. 5

6 Para Gregory (2010, p.235), Governança de dados é a prática de negócios que define e gerencia estratégias para pessoas, processos e tecnologias de forma a assegurar que ativos valiosos sejam formalmente protegidos e gerenciados em toda da organização. (2009, p.16), em seu livro The Data Asset: How Smart Companies Govern Their Data for Business Success, afirma que: Governança de dados é uma metodologia e filosofia para beneficiar seus dados. Não é um programa ou uma tecnologia que vai "corrigir" o problema. Outros autores, como Mosley et al. (2009, p.310), dizem que a gestão da qualidade de dados é uma das mais importantes funções da gestão de dados. A gestão da qualidade de dados é um processo de apoio crítico na gestão da mudança organizacional. Alterações nas regras de negócio, estratégias de integração de negócios corporativos, fusões, novas aquisições e/ou parcerias podem ocasionar misturas de fontes de dados por parte do departamento de Tecnologia da Informação. Nestes casos, bases de dados são diretamente impactadas, é preciso redobrar a atenção e traçar estratégias e projetos capazes de absorver as mudanças e ao mesmo tempo atender as necessidades do negócio, para isso, necessitase de uma forte e eficiente gestão da qualidade de dados. Segundo o dicionário Aurélio (2010), maturidade significa "estado ou condição de maduro, pessoas ou das coisas que atingiram completo desenvolvimento". Anderson e Jessen (2003, p.457) afirmam que o conceito de maturidade aplicado a uma organização é o estado alcançado quando ela se encontra em condições perfeitas para atingir os seus objetivos. Segundo Rocha e Vasconcelos (2004, p.93), os modelos de maturidade fornecem aos gestores das organizações um poderoso instrumento para determinar em que estádio de maturidade se encontra, de modo a se planejar as ações necessárias para progredir em direção a uma maturidade superior e, por consequência, alcançar os objetivos desejados. Eles se baseiam na premissa de que as organizações, pessoas, áreas funcionais, processos e atividades evoluem através de um processo de desenvolvimento ou crescimento em direção a uma maturidade mais avançada, atravessando um determinado número de estádios distintos Maturidade em gestão de dados Segundo Fisher (2009, p.63), entender a maturidade de uma organização é o primeiro passo para determinar o caminho a ser seguido em direção ao sucesso em gestão de dados. 6

7 O modelo de maturidade para gestão de dados é a ferramenta mais apropriada para auxiliar uma organização a mensurar a sua capacidade atual, bem como oferecer subsídios para traçar estratégias e mudanças organizacionais no sentido de alcançar melhorias na sua gestão de dados e, com isso, avançar para o próximo nível de maturidade, até que a organização alcance o seu objetivo, ou seja, a maturidade desejada. Segundo Panian (2009, p.12), os programas relacionados à gestão de dados não são comuns, tratando-se, conjuntamente, de um assunto ainda incipiente, estando longe de ser rotina na maioria das organizações. Mesmo aquelas que adotaram a governança de dados e começaram a implementar programas, geralmente há ainda muito a se fazer. Panian (2009, p.12) ainda afirma que a maioria das empresas encontra-se em algum lugar dos dois primeiros níveis de maturidade. Após o surgimento dos conceitos relacionados à gestão de dados, algumas ferramentas de avaliação tornaram-se disponíveis na indústria. São os modelos de maturidade relacionados ao tema. Embora esses modelos de maturidade sejam relativamente novos e ainda em evolução, eles fornecem um mecanismo capaz de avaliar e informar onde a organização se encontra no caminho para a melhoria em gestão de dados. Os modelos de maturidade indicam caminhos pelos quais a implementação de programas de gestão de dados podem tornar uma organização mais produtiva e competitiva. 3. ASPECTOS METODOLÓGICOS DA PESQUISA Buscando atingir os objetivos deste estudo e, consequentemente, uma solução para o problema da pesquisa, o estudo se propõe a investigar na literatura os principais conceitos relacionados à gestão de dados. Nesta etapa, classifica-se o método de pesquisa como Exploratório, pois segundo Gil (2002, p.41), tem como objetivo proporcionar maior familiaridade com o problema, de forma a torná-lo mais explícito. Para Andrade (2009, p.124), A pesquisa exploratória é o primeiro passo de qualquer trabalho científico. Proporciona maiores informações sobre o tema que o pesquisador pretende abordar; auxilia-o a delimitá-lo; ajuda-o a definir seus objetivos e a formular suas hipóteses de trabalho e também a descobrir uma forma original de desenvolver seu assunto. O método de pesquisa adotado baseia-se fundamentalmente na estratégia para o cumprimento dos objetivos propostos pelo estudo, que mostrou uma carência em publicações relacionadas à gestão de dados, principalmente no Brasil. Newman (2006, p.14) afirma que Gestão 7

8 de dados é um tema emergente que precisa de mais desenvolvimento e pesquisa. O estudo revela que o tema progrediu, embora ainda apresente diversas lacunas. Há escassez de publicações sobre maturidade de dados e modelos de maturidade direcionados à gestão de dados. Tendo sido realizada uma busca sistemática de textos sobre o tema nas principais bases científicas disponíveis, não foram encontradas publicações que realizassem uma análise comparativa entre modelos de maturidade existentes, aplicados à gestão de dados. O estudo irá se concentrar na avaliação dos principais modelos de maturidade em gestão de dados existentes, avaliando-os segundo um conjunto de critérios apresentados no item a seguir deste capítulo. A estratégia de pesquisa Bibliográfica foi adotada para descrever os capítulos Introdução e Revisão da Literatura. A fundamentação teórica baseia-se nas principais fontes de pesquisa: Portal de Periódicos CAPES, Scielo, Google Acadêmico, Banco de Teses e Dissertações, livros entre outras publicações eletrônicas que contribuíram para agregar conhecimento em relação ao tema. A etapa seguinte do estudo baseou-se na análise comparativa dos modelos de maturidade direcionados à gestão de dados mais citados pela literatura. Nesta etapa, adotou-se a estratégia Pesquisa-Ação, pois segundo Thiollent (1986, p.14) apud Gil (2002), é um tipo de pesquisa com base empírica que é concebida e realizada em estreita associação com uma ação ou com a resolução de um problema coletivo e no qual os pesquisadores e participantes representativos da situação ou do problema estão envolvidos de modo cooperativo ou participativo. Para Miguel (2011, p.61), o uso da pesquisa-ação pode trazer resultados positivos tanto para a academia como para as organizações, atuando como um mecanismo de cooperação entre esses dois atores. Baseado nas propostas dos autores Oliveira (2006) e Herzson (2004), alguns critérios foram integralmente adotados neste estudo, outros foram adaptados para o contexto dos modelos de maturidade destinados à gestão de dados e os demais foram criados com base no próprio referencial teórico e na experiência do pesquisador. Portanto, os critérios adotados para a fase de avaliação dos modelos destinados à gestão de dados são apresentados na Tabela 1. Critério Disponibilidade Detalhamento dos níveis de maturidade Tabela 1: Critérios de avaliação adotados na pesquisa Comentário Leva em consideração a forma como o modelo encontra-se disponível materialmente para os interessados, bem como a sua facilidade de obtenção. Ele é facilmente encontrado na literatura e/ou na internet? Leva em consideração o conteúdo, a descrição, o detalhamento em cada nível de maturidade no modelo. 8

9 Ações de melhoria Método de avaliação Clareza Facilidade na aplicabilidade Aderência ao DMBOK Adaptabilidade Identificação de pontos fortes e fracos Descrição das ações de melhoria a serem tomadas para alcançar o próximo nível de maturidade. A organização descobre quantitativamente qual o seu nível de maturidade em gestão de dados através do modelo? O modelo de maturidade apresenta uma linguagem clara e fornece um bom entendimento para os interessados? Leva em consideração o grau de facilidade ao aplicar o modelo. O modelo de maturidade encontra-se aderente aos conceitos de gestão de dados segundo o DMBOK? Leva em consideração a adaptação e/ou customização do modelo de maturidade a novas situações organizacionais, culturas internas, internacionais, realidade da empresa ou do mercado. O modelo permite a identificação de pontos fortes e fraquezas da organização em gestão de dados? Fonte: elaboração própria. A avaliação dos critérios utilizados se deu por meio da aplicação de um questionário estruturado com perguntas fechadas, para os quais foram dadas opções de resposta a cada critério segundo uma escala de Likert. As opções de resposta associadas a cada critério (Não Possui, Fraco, Regular, Bom e Ótimo) são representadas por dados qualitativos, as quais reproduzem melhor facilidade de entendimento por parte do respondente. Após a conclusão do preenchimento do questionário, as opções de resposta, representadas por dados qualitativos, são traduzidos em dados quantitativos por um simples motivo: permitir o somatório das respostas e tornar possível a identificação de quantos pontos cada modelo de maturidade atingiu em cada critério de avaliação. 4. ANÁLISE COMPARATIVA DOS MODELOS DE MATURIDADE 4.1. Visão geral dos modelos de maturidade analisados Para decidir quais modelos são mais apropriados para avaliar a maturidade da gestão de dados de uma organização, é preciso entender suas semelhanças, diferenças e limitações (COSTA, MOURA, LUNA, 2009, p.2). A tabela 1 a seguir apresenta uma visão geral dos 6 (seis) modelos de maturidade analisados. A tabela tem como objetivo apresentar uma visão sucinta em relação ao tema em que o modelo se destina a mensurar, bem como as principais características e linhas de pensamento dos seus respectivos autores. Tabela 2: Matriz de Comparação dos Modelos de Maturidade Visão Geral dos Modelos de Maturidade 9

10 Modelos DataFlux Data Governance Maturity Model Data Governance Council Maturity Model EIM Data Governance Maturity Model Information Quality Maturity Model Data Quality Management Maturity Model MITRE s Data Management Maturity Model Autor (DataFlux ) (EWSolutions) (Information Impact) Kyung-Seok Ryu, Joo-Seok Park e Jae- Hong Park Burton G. Parker (MITRE ) Ano de Criação Fonte: Elaboração própria. Visão Geral - Modelo desenvolvido para mensurar a maturidade da governança de dados. - Descreve as características em cada fase de maturidade em quatro grandes dimensões: Pessoas, Processos, Políticas e Riscos. - Modelo define 11 categorias que compõem a governança de dados e residem em quatro grandes grupos: Resultados, Facilitadores, Disciplinas Básicas e Disciplinas de Apoio. - Cada categoria possui cinco níveis de maturidade. - Modelo se destina a mensurar a gestão da informação empresarial. - O modelo fornece orientação para as organizações que buscam gerir seus ativos de informação. - evidencia a gestão da informação como um ativo. - Foco na Qualidade da Informação. - English afirma: é uma ferramenta para ajudar as organizações a descobrirem seus pontos fortes e fracos em relação à qualidade da informação. - O modelo possui 5 níveis descritos em quatro dimensões: Compreensão da gestão e atitude, status da organização em QI, Tratamento do Problema de QI e Custo da QI como percentual da receita. - Foco na qualidade de dados. - Os autores afirmam: para alcançar a integração completa dos dados corporativos é necessário uma gestão direcionada a metadados, a padronização de dados e arquitetura de dados. - O modelo descreve problemas e soluções para cada nível de maturidade. - Parker afirma que o conhecimento está no topo da estrutura da gestão da informação, que é sustentada por quatro pilares: Sistemas, Tecnologia, Regras e Dados, tendo como base a infraestrutura. - O modelo de maturidade baseia-se no CMM (Capability Maturity Model) e contempla 18 processos chaves (KPA s), praticamente trocou-se a palavra software por Dados Consolidação das respostas e perfil dos respondentes O questionário foi encaminhado para 104 (cento e quatro) pessoas e 39 (trinta e nove) responderam, obtendo-se uma taxa de retorno de 37,50%. 10

11 A maior parte dos respondentes (51%) é Administrador de Dados da Petrobras. Eles trabalham em unidades operativas distintas da companhia, onde a área de administração de dados é fortemente atuante, tais como: Sede-RJ, Bacia de Campos e Espírito Santo. O percentual de 28% refere-se aos alunos do último período do curso de Sistemas de Informação da Faculdade Municipal Miguel Ângelo da Silva Santos, localizada na cidade de Macaé, no Estado do Rio de Janeiro. Estes respondentes atuam como variável de controle, de modo a se observar se a experiência do respondente pode ou não influenciar no padrão de resposta. Por conseguinte, 21% dos respondentes contemplam a classificação Consultores. Trata-se de profissionais especializados no tema gestão de dados. Trata-se de proprietários de empresas de consultoria em gestão de dados, professores universitários com publicações relacionadas ao assunto, proprietário de empresas de treinamentos em Administração de Dados e membros da instituição DAMA Data Management Association Resultados e discussões A partir das respostas adquiridas através do questionário, foi possível sumarizá-las e obter o total de pontos atingidos por cada modelo de maturidade destinado à gestão de dados em cada critério de avaliação, conforme a Tabela 3 a seguir. Critérios de Avaliação Tabela 3: Pontuação atingida por critério de avaliação Pontuação Atingida Por Critério de Avaliação Data Governance Maturity Model (DataFlux Tony Fisher) Data Governance Council Maturity Model EIM Data Governance Maturity Model ( ) Information Quality Maturity Model (Larry English) Data Quality Management Maturity Model () MITRE s Data Management Maturity Model () Disponibilidade Detalhamento dos níveis de maturidade Ações de Melhoria Método de avaliação Clareza Facilidade na aplicabilidade Aderente ao DMBOK Adaptabilidade Identificação de pontos fortes e fracos Total: Fonte: elaboração própria. A partir do total de pontos atingidos pelos modelos de maturidade em cada critério de avaliação, foi possível observar: 11

12 O modelo de maturidade MITRE () foi o único que adquiriu uma pontuação baixa no critério Disponibilidade, que leva em consideração a forma como o modelo encontra-se disponível materialmente para os interessados, bem como a sua facilidade de obtenção. No critério que leva em consideração o conteúdo, a descrição e o detalhamento em cada nível de maturidade, os seis modelos analisados atingiram uma pontuação positiva, com destaque para o modelo Information Quality Maturity Model. O modelo de obteve 131 pontos, pontuação mais alta atingida por um modelo dentre todos os critérios de avaliação. Esta pontuação representa 28% acima da média geral aritmética (102 pontos). São 15 pontos acima do 2 colocado (EIM Data Governance Maturity Model), com 116 pontos e 30 pontos a frente da última posição (DQMMM), com 101 pontos. No critério Ações de Melhoria, que descreve as ações de melhoria a serem tomadas para alcançar o próximo nível de maturidade, dois dentre os seis modelos avaliados atingiram pontuação baixa: MITRE e com 89 e 87 pontos respectivamente. Os demais modelos neste critério de avaliação atingiram uma pontuação acima de 100 pontos, com destaque para o modelo IQMM de, que atingiu a 1ª colocação com 113 pontos. Percebe-se uma avaliação baixa para quase todos os modelos no critério Método de Avaliação, que descobre quantitativamente qual nível de maturidade em gestão de dados uma organização se encontra. Apenas o modelo IQMM de atingiu uma pontuação (107 pontos) acima da média geral aritmética (102 pontos). A pesar da 1ª colocação, 107 pontos representam apenas 5% acima da média geral. Isto significa que o 1 colocado obteve uma avaliação mediana neste critério. No critério Clareza, apenas dois modelos atingiram uma pontuação abaixo da média geral aritmética (102 pontos): DataFlux () e MITRE, com 98 e 96 pontos respectivamente. Em relação ao critério que considera a facilidade de aplicabilidade do modelo, O modelo IQMM de foi o único a atingir uma pontuação acima da média geral. Foram 110 pontos adquiridos contra os demais modelos de cuja segunda colocação atingiu 102 pontos, a terceira posição 101 pontos e a última 85 pontos. A última posição neste critério (85 pontos) foi conquistada pelo modelo MITRE e representou a menor pontuação atingida por um modelo de maturidade dentre todos os critérios de avaliação. Apesar da 1ª colocação 12

13 do modelo IQMM, a pontuação representa uma distância de apenas 8% da média geral aritmética. No critério Aderência ao DMBOK, que considera o modelo de maturidade aderente aos conceitos de gestão de dados, segundo o DMBOK, apenas o modelo da conquistou a pontuação acima da média geral. Entretanto, seus 107 pontos representam uma avaliação mediana, são apenas 5% acima da média geral. Os demais modelos atingiram neste critério uma pontuação baixa. O segundo colocado (IQMM) atingiu apenas 97 pontos, declinando até a última colocação conquistada pelo modelo DataFlux, com apenas 89 pontos, 15% abaixo da média geral. O critério Adaptabilidade considera adaptação e/ou customização do modelo a novas situações organizacionais, culturas internas, internacionais, realidade da empresa ou do mercado. Neste critério, apenas dois modelos dentre os seis obtiveram uma pontuação abaixo de média geral (102 pontos). Com 99 e 94 pontos, respectivamente, os modelos DQMMM e MITRE atingiram as últimas colocações. Os demais atingiram uma pontuação muito próxima, com uma pequena vantagem para o modelo EIM Data Governance Maturity Model (), que conquistou a primeira colocação com 109 pontos. O 9 e último critério de avaliação permite a identificação de pontos fortes e fracos da organização em gestão de dados. Neste critério, o modelo de (IQMM) conquistou a 1ª posição, com 110 pontos. Logo em seguida vem o modelo DataFlux com 108 pontos, EIM de com 107 pontos e na última posição o modelo MITRE com 90 pontos. A Tabela 4 a seguir apresenta o Ranking dos modelos de maturidade por critério de avaliação. Esta visão permite visualizar os modelos de maturidade na ordem decrescente de pontuação atingida, destacando os modelos que conquistaram a primeira posição, segundo a percepção dos respondentes. 13

14 Tabela 4: Ranking dos modelos de maturidade por critério de avaliação. Ranking dos Modelos de Maturidade Por Critério de Avaliação Colocação 1 Lugar 2 Lugar 3 Lugar 4 Lugar 5 Lugar 6 Lugar Disponibilidade (116) (110) (107) (104) (101) (95) Detalhamento dos níveis de maturidade (131) (116) (113) (111) (104) (101) Ações de Melhoria (113) (111) (103) (100) (89) (87) Método de avaliação (107) (100) (96) (96) (95) (92) Clareza (118) (116) (109) (103) (98) (96) Facilidade na aplicabilidade (110) (102) (101) (99) (94) (85) Aderente ao DMBOK (107) (97) (95) (94) (92) (89) Adaptabilidade (109) (106) (105) (104) (99) (94) Identificação de pontos fortes e fracos (110) (108) (107) (97) (95) (90) Fonte: Dados da pesquisa. Percebe-se, através da tabela 4, que três dentre os seis modelos de maturidade conquistaram a melhor posição dentre os critérios de avaliação. O modelo EIM Data Governance Maturity Model, de Garter, mesmo que por uma pequena diferença de três pontos em relação ao segundo colocado (), atingiu a primeira posição apenas no critério Adaptabilidade. Já o modelo Data Governance Council Maturity Model da conquistou a primeira posição em dois critérios: Disponibilidade e Aderência ao DMBOK, ambos por uma vantagem significativa em relação ao modelo que ocupa a segunda posição, principalmente no critério Aderência ao DMBOK. O modelo da conquistou 107 contra 97 pontos atingidos pelo modelo IQMM de, na segunda colocação. Importante destacar o modelo Information Quality Maturity Model de, que conquistou a primeira posição em seis dente os nove critérios de avaliação. A Tabela 5 a seguir apresenta a quantidade e a descrição dos critérios conquistados através de maior pontuação por cada modelo de maturidade. 14

15 Modelos de Maturidade Information Quality Maturity Model Tabela 5: Critérios conquistados por modelo de maturidade Critérios conquistados por Modelo de Maturidade Quant. de Critérios 6/9 Critérios de Avaliação Detalhamento dos níveis de maturidade Ações de Melhoria Método de avaliação Clareza Facilidade na aplicabilidade Identificação de pontos fortes e fracos Data Governance Council Maturity Model 2/9 Disponibilidade Aderente ao DMBOK EIM Data Governance Maturity Model 1/9 Adaptabilidade Fonte: Dados da pesquisa. A Tabela 6 a seguir apresenta o ranking da pontuação geral atingida pelos modelos de maturidade. Tabela 6: Ranking dos modelos de maturidade por pontuação geral Ranking dos Modelos de Maturidade Por Pontuação Geral 1 Lugar 2 Lugar 3 Lugar 4 Lugar 5 Lugar 6 Lugar (1001 pontos) (955 pontos) (929 pontos) (906 pontos) (898 pontos) (841 pontos) Fonte: Dados da pesquisa. A primeira coluna da Tabela 6 mostra que o modelo de (Information Quality Maturity Model) atingiu a 1ª posição na pontuação geral com 1001 pontos. Isto significa que o modelo de English foi o melhor avaliado segundo a percepção dos respondentes. O segundo modelo melhor avaliado pelos respondentes foi o modelo de (EIM Data Governance Maturity Model) com 955 pontos. Apesar do modelo de ter conquistado a primeira posição em apenas um critério de avaliação (Adaptabilidade), ele conquistou a segunda posição na pontuação geral com 26 pontos à frente do modelo da, que mesmo conquistando a primeira posição em dois critérios de avaliação: Disponibilidade e Aderência ao DMBOK, ficou com a terceira posição. 15

16 A última posição na pontuação geral foi conquistada pelo modelo MITRE`s Data Management Maturity Model. O modelo de Parker não conquistou a primeira posição em nenhum critério de avaliação e obteve a avaliação mais baixa segundo a percepção dos respondentes, atingindo ao final apenas 841 pontos. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O estudo exploratório com base na revisão da literatura revelou uma percepção de que muitas organizações reconhecem seus dados como um patrimônio estratégico e que necessitam de uma gestão efetiva. Este trabalho teve como objetivo contribuir para o debate sobre gestão de dados, tendo como foco principal avaliar de forma comparativa os modelos de maturidade destinados ao tema. Os resultados do processo de avaliação mostram que o modelo Information Quality Maturity Model IQMM atingiu 1001 pontos, sendo o de maior pontuação. O modelo se destacou ainda mais por ter atingido a maior pontuação em 6 (seis) dentre os 9 (nove) critérios de avaliação. O fato intrigante deste resultado é que o modelo IQMM de foi criado em 1999, sendo o segundo modelo de maturidade mais antigo encontrado na literatura, 4 anos depois do modelo MITRE de Burton G. Parker (1995). Os demais modelos de maturidade foram criados em 2006, 2007 e Portanto, espera-se que os modelos, ao passar dos anos, não só evoluam, mas também cubram lacunas e/ou fraquezas identificadas nos modelos já existentes. Entretanto, o modelo de, mesmo criado em 1999, conquistou uma avaliação superior aos modelos mais recentes. Quanto ao critério Aderência ao DMBOK, verificou-se que a primeira edição do guia de boas práticas foi publicada em 2009, entretanto, o modelo de, mesmo criado 10 anos antes, obteve a 2ª maior pontuação, ficando atrás do modelo da, que neste critério atingiu 107 pontos. Uma pontuação um pouco acima da média, entretanto, suficiente para garantir a posição do modelo mais aderente ao DMBOK. Cabe ressaltar que a 1ª posição do modelo de não o torna uma referência para avaliar a capacidade da gestão de dados de uma organização. Entretanto, ele mostrou ser o modelo mais apropriado para avaliar a capacidade em relação aos critérios nos quais ele atingiu a maior pontuação. 16

17 O estudo revela, com base nos resultados da avaliação, que existe espaço para uma proposta de um modelo de maturidade que possa unificar as qualidades e os pontos fortes dos modelos existentes e, ao mesmo tempo, preencher as lacunas identificadas no processo de avaliação. Embora se trate de um estudo exploratório realizado sobre uma amostra não probabilística de respondentes, as limitações em termos de não representatividade da amostra e da pouca disponibilidade de uma literatura que abordasse a eficácia dos modelos de maturidade em gestão de dados nas organizações brasileiras não permitem generalizações sobre os resultados obtidos, dificultando a avaliação da real prevalência de um modelo de maturidade em relação a outro(s). Ainda, a forte presença de respondentes de uma única empresa do setor de óleo e gás também pode influenciar os critérios que delimitam a escolha de um modelo em detrimento de outros. Mesmo que sejam usadas variáveis de controle, um contingente de 51% de respondentes em uma única empresa pode trazer vieses e interpretações não-generalizáveis para organizações de outros setores. No entanto, apesar das limitações características deste trabalho de pesquisa, acredita-se que os resultados obtidos não invalidam a sua natureza de pesquisa empírica. Pelo seu caráter de estudo exploratório, os resultados a que se chegou podem permitir que novos estudos, a partir das considerações delineadas neste trabalho, formulem hipóteses que mereçam investigações mais amplas sobre o tema de modelos de maturidade em gestão de dados nas empresas brasileiras. Dentre tais conjuntos de hipóteses, pode-se verificar, em trabalhos futuros, se tais resultados permanecem ao se incluir organizações e empresas públicas, assim como organizações do setor privado, usando como variáveis de controle o tipo de empresa, o porte, a experiência do respondente, dentre outros. Uma vez obtidos tais resultados, e tendo sido feitos ajustes pertinentes na metodologia, pode-se utilizar ferramentas mais avançadas, como a análise multicritério, atribuindose pesos aos critérios de modo a ajudar o tomador de decisão a usar o modelo de maturidade mais aplicado a sua organização. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANDRADE, M. M. Pesquisa científica: noções introdutórias. In:. Introdução à metodologia do trabalho científico: elaboração de trabalhos na graduação. 6. ed. São Paulo: Atlas, Cap. 10, p ANDERSON, E. S.; JESSEN, S. A. Project Maturity in Organizations, International Journal of Project Management. n.21, p ,

18 BRAGA, A. A Gestão da Informação. Revista Millenium. Vol. 19, CIRIBELLI, M. C. Como elaborar uma dissertação de mestrado através da pesquisa científica. Rio de Janeiro, Editora 7Letras, COSTA, C. P.; MOURA, H. P.; LUNA, A. J. H. de O. Modelos de Maturidade de Gestão do Conhecimento: Uma Análise Comparativa. Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Recife, PE, Outubro, p. 2, DAVENPORT, T. H. Ecologia da informação: Por que só a tecnologia não basta para o sucesso na era da informação. São Paulo: Futura, DRUCKER, P. Gerindo para o Futuro. Difusão Cultural. Lisboa, ENGLISH, L. P. Improving Data Warehouse and Business Information Quality. Wiley, New York, ENGLISH, L. P. Information Quality Applied: Best Practices for Business Information, Process and Systems. Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.: FISHER, T. The Data Asset. How Smart Companies Govern their Data for Business Success, John Wiley and Sons, New Jersey, GIL A. C. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 4ª Edição. São Paulo: Atlas, GREGORY A. Data governance - Protecting and unleashing the value of your customer data assets. Macmillan Publishers Ltd Vol.12 Nº3 Pág Nov HERSZON, F. L. Como medir a maturidade em GP de uma empresa. SEMINÁRIO INTERNACIONAL MATURIDADE EM GERENCIAMENTO DE PROJETOS PMI, , São Paulo. Palestra apresentada... São Paulo: PMI / Promon, MARCO, D. Understanding Data Governance and Stewardship, Part 1, Metadata Management & Enterprise Architecture, DM Review, Pag. 28, September MIGUEL, P. C. Aspectos relevantes no uso da pesquisa-ação na engenharia de produção. Exacta, São Paulo, v. 9, n. 1, p , MOSLEY, M.; BRACKETT, M.; EARLEY, S.; HENDERSON, D. The DAMA Guide to The Data Management Body of Knowledge: DAMA - DMBOK Guide. 1. ed. Estados Unidos: Technics Publications, NEWMAN, D. e LOGAN, D. Governance Is an Essential Building Block for Enterprise Information System. Research, OLIVEIRA, W. A. Modelos de maturidade: visão geral. Curitiba, Mundo PM, n.6, p. 6-11, dez/jan

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