O que significa I.I. (Inteligência da Informação)

É fato que as informações caracterizam um tipo de ativo intangível de importância estratégica para a grande maioria das organizações. Como tema recorrentemente abordado por especialistas em Gestão do Conhecimento, Tecnologia da Informação, Segurança de Informações e Governança Corporativa, é consenso que uma “gestão de informações” eficaz e eficiente resulta em valor direto à gestão de uma organização.

Exemplos típicos: quanto vale a proteção de uma estratégia de marketing antes de sua divulgação? Quanto vale o banco de dados das instituições de cartão de crédito? E de outras instituições financeiras? Qual o valor agregado ao cadastro de clientes potenciais de uma organização (considerando a hipótese, por exemplo, de seu concorrente ter acesso a ele)? Como mensurar a importância de uma formulação de produto sigilosa (exemplo clássico da Coca-Cola)? E o conhecimento logístico de uma distribuidora? E por aí vai.

Não é à toa que se trata de um tema recorrente. Muito citado na década passada por gurus como Peter Drucker, Prahalad e Alvin Toffler, creio que definitivamente chegamos à era da economia da informação, vinculada à aplicação de conhecimentos sem precedentes ao processo de geração de riqueza. Saber tomar as melhores decisões com base na análise de informações passa a ser um dos fatores competitivos mais importantes nos mais variados segmentos de negócio.

Diante deste cenário, considero importante, diante de tantas notícias e opiniões a respeito, pararmos um instante e trazer à pauta o conceito básico que difere os dados, as informações e os indicadores.

Quando dizem que “informações” são abundantes, na realidade devemos interpretar que os “dados” são abundantes. No mundo corporativo, diante da necessidade de automatizações dos processos operacionais e burocráticos, as empresas começaram a armazenar os parâmetros utilizados pelos softwares nas operações. Todas as vezes que um pedido de venda entra em um sistema, por exemplo, ele carrega consigo diversos dados: valor do pedido, data e hora de sua colocação, nome do vendedor que o gerou, nome do auxiliar que o cadastrou, nome do cliente, seu telefone e endereço, quantidade vendida, preço praticado, comissão, prazo de entrega, etc. Cada um desses “bullets” de cadastro são uma coluna e linha de alguma tabela constante em um banco de dados.

Ou seja, cada item cadastrado isoladamente significa um “dado”. Temos, portanto, uma definição que gosto de utilizar: dados são as menores unidades possíveis de armazenamento em um sistema informatizado que, correlacionado com outros dados, viabilizam sua transformação em informações.

Avançando no conceito, portanto, quando agrupamos, ordenamos e cruzamos diversos dados obtemos informações. No nosso exemplo anterior, quando somamos todos os preços praticados de todos os pedidos emitidos em um determinado mês, obtemos uma informação: “receita mensal”. Como temos dados referentes ao endereço de cada cliente, podemos ainda obter a “receita mensal por região”. E assim sucessivamente.

Ou seja, informação é o agrupamento de diversos dados para descoberta de uma determinada variável de interesse. Essa variável, geralmente, traduz-se por meio de uma operação matemática (soma, contagem, média, etc.) mediante segmentações dos dados disponíveis.

Por último, temos os indicadores. Estes, por sua vez, são o resultado de uma operação calculométrica, que utiliza informações disponíveis. Quando dividimos, por exemplo, a informação “receita mensal” pela informação “quantidade de funcionários” temos o indicador “receita per capita”.

Considerando estes três níveis (dados-informações-indicadores), podemos fazer um paralelo com a sua utilização para eficácia do processo decisório. Pois dados são abundantes, mas informações e indicadores nem sempre são utilizados com foco na decisão bem sucedida.

Para atingir este objetivo, a organização necessita implementar algo que chamo de I.I. – Inteligência da Informação. Sabemos que, dado à existência de dados em grande número, as informações possíveis de serem extraídas são praticamente infinitas. Podemos agrupar, organizar, calcular, reorganizar, classificar e integrar os dados da maneira como quisermos, o que resulta em uma quantidade enorme de informações potencialmente existentes. Qualquer profissional que já teve acesso ao banco de dados de uma empresa sabe do que estou falando.

Diante deste universo de informações de extração viável, a grande questão é a seguinte: quais as informações que efetivamente fazem a diferença ao negócio? Quais informações podem gerar conclusões objetivas e que permitem ao gestor tomar ações focadas em resultados? Como utilizar um extrator (ou um software de BI) de maneira a obter e analisar somente as informações essenciais ao negócio?

A melhor maneira de uma organização atingir este objetivo é com o uso disseminado e contínuo da estatística em seu processo decisório. Estatística é a ciência que estuda os números. Suas ferramentas permitem obter padrões de comportamento e diagnosticar causas e efeitos entre informações, relevância de variáveis sobre determinado resultado e causas de problemas. Além de possibilitar o teste de hipóteses, fazer previsões, etc.

Informação sem estatística é somente informação. Gera incerteza para a tomada de decisão científica. Não contém embasamento para prover segurança ao gestor. Promove a decisão por empirismo. Deixa as decisões do negócio nas mãos da “arte” e do “feeling” do elemento decisor.

Informação com estatística é constatação. É o conhecimento dos fatos. Promove a decisão científica, direta e objetiva. O responsável pela decisão passa a ser o transformador do conhecimento extraído em ações. A organização fica muito menos dependente de “artistas”. Existe uma estrutura decisória maior do que seus elementos-chave. É o efetivo “processo decisório”.

Programas como o consagrado “Six Sigma”, evolução até hoje utilizada pela ferramenta desenvolvida por Deming – o CEP, aplicam conceitos estatísticos de forma indiscriminada e disseminada nos processos produtivos (aplicação de Six Sigma em outras áreas ainda é incipiente). Precisamos aplicar tais teorias para todo e qualquer processo. Informações financeiras, contábeis, comerciais, de marketing, entre outras – todas devem ser fruto de trabalho estatístico antes de sua interpretação.

Por outro lado, a existência de indicadores (conforme colocado acima) já configura uma evolução da informação, provendo maior cientificidade à gestão. Se a utilização da estatística ainda é pouco aplicada e dependente de um amadurecimento de gestão de maior porte, a utilização de indicadores não o é.

Entendo que a gestão por resultados, baseada em indicadores financeiros, operacionais, de mercado e de pessoas, é o primeiro passo de toda organização em prol da Inteligência da Informação. Indicadores bem desenvolvidos, coerentes com a estratégia organizacional, que medem os efetivos resultados dos processos e do negócio, caracterizam uma oportunidade de aplicação de maior cientificidade às decisões diárias. Não é à toa que os mais modernos Modelos de Excelência em gestão dão ênfase cada vez maior o sistema de medição da performance – e seus resultados.

Resumindo o contexto geral: na era da informação as organizações precisam focar na “inteligência das informações”. Assim como somente dados bem armazenados não bastam, informações sem foco e sem estudo também não. É preciso mais! É preciso estudá-las e analisá-las de forma adequada, estruturada e contínua. Os administradores precisam não só destinar recursos à gestão de TI. É necessário  considerar uma lacuna cada vez mais latente. Em suma, é fundamental alocar recursos no desenvolvimento de I.I.

Rafael Scucuglia é Diretor de Operações da Gauss Consulting