A revolução analítica está cada vez mais impactando tudo e todos ao nosso redor. Mas infelizmente, ainda são minorias as empresas que conseguem extrair e se atentar ao poder dos dados. Nos Centros de Serviços Compartilhados não é diferente. Por isso, escrevo aqui como a Ciência de Dados no CSC pode se tornar um guia de decisões para elevar a performance e se tornar cada vez mais estratégico.
Talvez você esteja se perguntando por onde começar e como você conseguirá extrair dados que de fato tenham valor e se transformem em planos de ação para alavancar a eficiência operacional. Te apresento então, como a ciência de dados pode te ajudar nas 6 principais dores atuais reportadas pelos principais Centros de Serviços Compartilhados do Brasil, de acordo com a última pesquisa realizada pela Associação Brasileira de Serviços Compartilhados.
1 – Produtividade;
2 – Automatização, Robotização Gestão e Controle de Processos;
3 – Eficácia dos indicadores e como identificar os obsoletos;
4 – Medição de desempenho das equipes;
5 – Gestão da Melhoria Contínua.
Produtividade: para entendermos como a ciência de dados pode colaborar para a produtividade nos centros de serviços compartilhados, vamos nos lembrar da máxima de Deming, válida até hoje: “Não se gerencia o que não se mede, não se mede o que não se define, não se define o que não se entende, e não há sucesso no que não se gerencia”.
Entendemos produtividade atualmente como a eficiência em gerar produtos e serviços de acordo com alguma métrica. Dessa forma, podemos definir produtividade como a razão entre os resultados gerados e os recursos aplicados.
Em um CSC, comumente os recursos aplicados serão medidos em termos de colaboradores, e os resultados, poderão variar de acordo com a atividade realizada: faturas emitidas, relatórios produzidos, materiais cadastrados, etc. Assim podemos então gerenciar a produtividade.
Os dados para podermos medir esses fatores, muito provavelmente estarão distribuídos entre vários sistemas dentro da empresa: logs dos seus ERPs, planilhas de Excel, e-mails enviados, tempo gasto em reuniões – e a coleta desses dados, bem como o tratamento deles para contemplar as mais diversas fontes e gerar métricas que de fato fazem sentido, pode se provar uma tarefa extenuante, motivo pelo qual soluções capazes de compreender e transformar em informações inteligentes o uso de todos os sistemas da empresa são grandes aliados, por centralizarem em uma base, em formato único, os insights mais relevantes para o negócio.
Com métricas definidas, conseguimos acompanhar a evolução da produtividade dentro do CSC, bem como cruzar com demais informações relacionadas à rotina de trabalho dos colaboradores para entender fatores que podem influenciar positivamente ou negativamente.
A atuação preditiva nesses fatores, possibilitam testes de hipóteses, ajustes na operação e avaliação de resultados e efeitos na eficiência operacional do time, permitindo que de fato a decisão seja tomada em cima de resultados mensurados e conclusivos.
Automatização, Robotização, Gestão e Controle de Processos: Todos esses pontos apontam para uma dor em comum: padrão. Processos padronizados, bem geridos e controlados são os primeiros candidatos a automatização e robotização.
É muito mais simples automatizar algo que já segue um padrão, quase que como um código bem definido: Se isso, então isso, se não, aquilo. Soluções capazes de compreender as rotinas em larga escala nos permitem, também em larga escala, analisar e detectar padrões repetitivos entre vários colaboradores. Dessa forma, temos uma maneira objetiva de determinar as atividades que mais consomem tempo, bem como suas respectivas complexidades, o que possibilita um ataque muito mais certeiro em o quê automatizar, para maximizar os ganhos.
Eficácia dos indicadores e como identificar os obsoletos: Voltamos a Deming nessa questão. O que queremos gerenciar mudou? Como realizamos essas atividades mudou? A definição de sucesso mudou? Se alguma dessas respostas é sim, muito provavelmente teremos indicadores obsoletos e ineficazes. Dados relativos à rotina dos colaboradores, rapidamente evidenciarão algum tipo de mudança nos processos, o que permite uma rápida ação para regularizar os indicadores para que eles representem de fato o que se quer medir.
Medição de desempenho das equipes: Tudo isso vai depender de como se determinará um bom ou mau desempenho dos colaboradores dentro da sua equipe. Soluções capazes de entender a jornada do colaborador como um todo, gerarão dados sobre as mais diversas dimensões de avaliação: colaboração com o time, tempo de foco nas atividades, produtividade, aperfeiçoamento profissional, entre outros. Definindo isso, as métricas de desempenho passam a ser uma extensão natural do que mais se valoriza num profissional nessa equipe.
Gestão da Melhoria Contínua: Geração contínua de dados de como as atividades são feitas dentro das organizações permitem uma constante comparação entre antes e depois, permitindo o desenho de hipóteses e validar o quão determinadas ações impactam em algum resultado de interesse. Por exemplo, a inclusão de um checklist dinâmico na área de trabalho do colaborador reduz o volume de retrabalho? Esse é um exemplo de hipótese que poderia ser facilmente testada a partir de dados sobre a rotina de trabalho dos colaboradores.
Analisando essas principais dores elencadas pelos CSCs do Brasil, vemos que a ciência de dados pode de fato colaborar, e muito, na resolução desses problemas. O importante, antes de qualquer linha de código, dashboard ou teste de hipótese ser iniciado é clareza sobre aonde se quer chegar, e quais os atuais meios são usados para isso, para então desbloquearmos todo o potencial do uso de dados dentro dos CSCs.
Escrito por: Duda Espindola – Co-Founder & Líder de Data Science na Fhinck
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