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O grupo O grupo System Marketing System Marketing & & LogystemLogystem apresenta o processo apresenta o processo “Gestão da Informação” baseado na metodologia:“Gestão da Informação” baseado na metodologia:O grupo O grupo System Marketing System Marketing & & LogystemLogystem apresenta o processo apresenta o processo “Gestão da Informação” baseado na metodologia:“Gestão da Informação” baseado na metodologia:

TDQM - TDQM - Total Data Quality Management.Total Data Quality Management.TDQM - TDQM - Total Data Quality Management.Total Data Quality Management.

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Projeto Por quê? TDQM Instituição Social QIBRAS ContatoÍndice

Projeto TDQM para o DpRC BradescoProjeto TDQM para o DpRC Bradesco

1. Objetivos (Etapas 0 e 1 da Metodologia):1.1 Entregas Previstas1.2 Produtos Finais

2. Organização do Projeto2.1 Bradesco2.2 System Marketing – SM2.3 Papéis e Responsabilidades

3. Etapas do Projeto3.1 Processo de Avaliação do Ambiente dos Aplicativos e Sistemas3.2 Processo de Avaliação Técnica dos Aplicativos Prioritários3.3 Metodologia - Avaliação do PROCESSO 3.4 Metodologia - Avaliação do APLICATIVO3.5 Metodologia - Avaliação das Fontes EXTERNAS

4. Análise do Investimento

Apêndice AMapa Produto da Informação (IP-Map)

Apêndice BHistóricos, Institucional, QIBRAS e Contato




1. Objetivos (Etapas 0 e 1 da Metodologia):

I.Levantar os Aplicativos e Sistemas relevantes para o “Processo de Gestão de Qualidade de Informação” no DpRC;

II.Priorizar Sistemas para Mapeamento dos Processos;

III.Identificar a necessidade de informação de cada usuário sob a ótica “Informação como um Produto”:

a) Mapear Processos.b) Mapear Insumos Necessários (internos e externos).c) Identificar Agentes (Provedores, Custodiantes e Usuários) .d) Estipular Medidas de Qualidade para os processos.

IV. Definir as políticas de uso da informação;

V. Traçar um Mapa de ações prioritárias.




1. Objetivos (Etapas 0 e 1 da Metodologia):

1.1 Entregas Previstas

Aceite do Plano de Qualidade da Informação 01/01/2010

Apresentação inicial – Descobertas da Qualidade das Informações 30/04/2010

Apresentação final – Descobertas da Qualidade das Informações 30/06/2010

1.2 Produtos Finais

Resultados detalhados do projeto Análise detalhada do projeto RecomendaçõesResumo




2. Organização do Projeto:

2.1. BRADESCO

Executivo patrocinador do projetoContato Técnico SêniorContato TécnicoContato de Produção

2.2. System Marketing - SM

Sócio Sênior – Guilherme RochaGerente do Projeto – Sérgio SeysselLíder da Estratégia de Marketing - Frank BlockProdução de documentação – 2 Consultores PlenosUniversidade de Arkansas Little Rock (UALR)Prof. Dr. John Talburt – Conselheiro de Qualidade de Informação Sênior




2. Organização do Projeto:

2.3. Papéis e Responsabilidades

SM é responsável pelo gerenciamento e execução do plano do projeto em parceria com os recursos da UALR para desenvolver e entregar os resultados da avaliação.

SM é responsável pelo plano de avaliação técnica, critério de mensuração e entregas de resultados.

Bradesco é responsável por disponibilizar quaisquer e todos os recursos incluídos, mas não limitados a, recursos humanos, recursos de processamento de dados, detalhes de processamento, histórico e outras informações que possam ser consideradas necessárias durante o projeto.

Bradesco é responsável pelo processamento de arquivos no sistema CRM e outros processos definidos na seção 3 deste plano.




3. Etapas do Projeto:

3.1. Avaliação do Ambiente, dos Aplicativos, do Sistema

O grupo de Qualidade da Informação da SM executará a avaliação do ambiente do DpRC, para identificar e priorizar o estudo dos sistemas em uso sob a ótica Qualidade de Informação. Os sistemas vitais, cujo o impacto das melhorias reflete o incremento imediato dos indicadores de performance, serão estudados em profundidade.A proposta permitirá que a visão cinza das áreas prioritárias de atuação, sejam substituídas por uma visão clara das áreas cuja ação imediata repercuta em resultados.

Avaliação Preliminar

Atue nesse ponto para incrementarA qualidade de dados!




3. Etapas do Projeto:3.1. Avaliação do Ambiente, dos Aplicativos, do Sistema

(cont.)(cont.)O trabalho a ser

executado

compreenderá a

entrevista de cerca

de 25

colaboradores para

Mapeamento

Qualitativo.





3.1. Avaliação do Ambiente, dos Aplicativos, do Sistema (cont.)(cont.)

A “radiografia” da percepção dos usuários aliada a análise técnica indicará as frentes

prioritárias de intervenção.

Representação

consistente

Representação Concisa

Preenchimento

Ausência de erros

Relevância

Volume de Informações

Interpretabilidade

Retrato da Informação Usabilidade da Informação

Acessibilidade Facilidade de Manipulação

Reputação

Utilidade da Informação

Desenvolvimento e Produção

Segurança/Confidencial idade

Atualização

Grau de Dependência





3.2. Processo de Avaliação Técnica dos Aplicativos Prioritários

O grupo de Qualidade da Informação da SM executará a avaliação em duas áreas de foco dos Sistemas selecionados: PROCESSO e APLICATIVO. Essas avaliações gerarão relatórios e informações para definição das ações de Qualidade de Dados prioritárias.

3.3. Metodologia - Avaliação do PROCESSO

Entregas SM: Mapeamento de processos, IQM (Gerenciamento Qualidade da Informação) observações e avaliação funcional do processo.

Dependências: Bradesco permitirá acesso aos gerentes dos processos ou outro recurso requerido para entrevista. Além disto, Bradesco disponibilizará recursos de processamento de dados durante a tarefa de Avaliação Funcional do Processo.





3.3. Metodologia - Avaliação do PROCESSO (cont.)(cont.)

Mapeamento de processos e observações do IQM:

O Analista da SM despenderá dois meses no Bradesco revendo o processo de construção dos sistemas prioritários do DpRC.

O primeiro mês será dedicado a entrevistas com os gerentes para mapear os processos gerais.

O segundo mês será dedicado para follow-up para responder questões específicas.

Das informações coletadas, os analistas criarão:

Mapa de Processos IP (Apêndice A deste documento)Relatório sobre a maturidade e capacidade em IQM observada durante o processo do

sistema CRM





3.4. Metodologia - Avaliação do Aplicativo

Entregas SM: Avaliação das dependências dos sistemas do DpRC : Bradesco disponibilizará recursos de processamento de dados necessários para realização

dos processos dos sistemas DpRC, durante o processo de avaliação do Aplicativo. Processo para Teste de Performance GeralSM fornecerá ao Bradesco um arquivo de Benchmark que contenha nome e informação de

endereço. Bradesco processará o arquivo de Benchmark em seu serviço, adicionando o arquivo com

seus indivíduos, domicílios e endereços utilizando todas as fontes – A, B, C e D. Analistas analisarão a performance geral do sistema de cadastro DpRC contra o

Benchmark original, incluindo: Comparativo de acuracidade geral entre o que foi realizado pelo sistema do DpRC e

o realizado pela SM, escorado através do índice Rand ajustado. Comparativo de acuracidade geral entre o que foi realizado pelo sistema do DpRC e

o realizado pela SM, escorado através do índice Talburt-Wang.





3.5. Metodologia - Avaliação das Fontes EXTERNAS

Entregas SM : Avaliação das Fontes de Informação necessária para Operação:Dentro do escopo de estudo, uma equipe de trabalho dedicar-se-á ao levantamento das bases de dados utilizadas pelo DpRC para atender às demandas de usuários internos da companhia.Tal levantamento servirá para identificar as principais fontes de informação, seus formatos, conteúdo e domínio, recência, frequência e utilidade, bem como os processos de transformação, o que resultará no desenho da arquitetura de HUB de dados. Além do levantamento das fontes, serão definidos os principais personagens do processo de aquisição de dados: a)Provedores de Dadosb)Custodiantes – responsáveis pela manutenção do repositório e pelas políticas de aquisição de dados e de gestão da informaçãoc)Usuários Benefícios: Incremento da velocidade de entrega nas solicitações, definição das responsabilidades, mensuração do retorno do investimento na aquisição das informações e ajuste nas políticas de gestão da informação.




3.5. Metodologia - Avaliação das Fontes EXTERNAS - Hub de Dados:


Entrada da Requisição HUB de Dados Resultado da Requisição

Usuário Custodiante Provedor

XML

Usuário

Lote Lote

XML

Operador

Pesquisa de Sites de Órgãos Oficiais , Sites de Classe e Parceiros Comerciais e outros

sites de interesse do Bradesco

Pesquisa realizada nas bases de dados internas e externas

DataSetting Java para Validação On-line

Processamento do Lote enviada com saída dos resultado final dentro do layout

solicitado pelo cliente

O resultado da solicitação de busca será retornado dentro da estrutura de XML

valida para leitura do sistema legado do cliente,retornando todas as informações

contratadas/solicitadas

Resultado da pesquisa será entregue via HTML na tela do operador solicitante da

pesquisa, retornando de maneira estruturada as informações do perfil

contratado

Poderá ser solicitado o enriquecimento de dados por Lote via FTP/Email

para o HUB

A solicitação via XML podendo haver integração entre o sistema legado do Bradesco e os serviços de

buscas no HUB

Acessando o sistema via web cada operador poderá

gerar uma solicitação pontual para os servidores

conectados ao HUB

Meios de solicitação de busca de dados Processamento da solicitação no HUB Resultado da solicitação de busca de dados



4. Análise do Investimento:

Entregas (previsão para 30 de junho de 2010)

Avaliação do Processo dos Sistemas Prioritários do DpRCAvaliação Funcional do ProcessoObservações sobre Avaliação de Resultados e Qualidade das InformaçõesRecomendaçõesRelatório de medida da acuracidade

Relatório do Índice Rand Ajustado Relatório do Índice Talburt-Wang Ajustado

Observações sobre Avaliação de Resultados e Qualidade das InformaçõesArquitetura do Hub de Dados, políticas, requisitos e estrutura funcionalRecomendações Ações Prioritárias



Apêndice AApêndice A

Mapa Produto da Informação (IP-Map) - Fabricação de um Produto de Informação:

Considere o processo pelo qual um produto é confeccionado e vendido. Uma vez que dado produto é fabricado, a decisão é tomada se uma peça se adéqua, ou não, a um determinado padrão. Se o produto está dentro deste padrão, ele é embalado e vendido. Se estiver fora, outra decisão deverá ser tomada com base no defeito que poderá ser corrigido por um simples retrabalho, ou contrariamente, necessitará de grandes alterações. Estes processos de fabricação, inspeção, re-trabalho e reconstrução, alimentam vários relatórios enviados para gerenciamento referente à “saúde” e viabilidade dos processos envolvidos. Se você estiver desenhando este processo, ele seria algo como segue:





Agora, considere a criação de um Produto de Informação (IP). Ele é um pouco mais complexo, desde que qualquer dado IP pode ser composto por múltiplas fontes em múltiplos locais, dados crus destas múltiplas fontes poderiam ir através de uma variedade enorme de processos de transformação como parte da produção, e várias avaliações podem ser efetuadas em todos os passos onde cada IP é criado. Assim como o processo de fabricação, o foco é geralmente a um nível local, como um DBA originalmente interessado na saúde e manutenção da fonte de dados em um particular padrão de qualidade, com uma pequena compreensão de que esse simples sistema é parte de um produto muito maior. A chave para qualquer iniciativa de qualidade é praticar melhorias contínuas da fabricação como um sistema, e não como bits e peças.





O propósito para criação de um IP-Map é possibilitar uma representação visual, um modelo conceitual, desta fabricação de IP como um sistema. Esta representação possibilita uma análise crítica dos passos de um processo de produção e pode ajudar a identificar potenciais problemas e permitir maneiras de como atacar estes problemas. Ele pode ajudar os processos possibilitando qualidade na fonte. Responsabilidade para qualquer área de trabalho pode ser atribuída à responsabilidade dos indivíduos para realizar um ou mais passos no processo de fabricação como um trabalho vindo e indo através da área deles. Mais importante, as dimensões da qualidade de dados podem ser incorporadas dentro destas áreas, assim como “preenchimento” pode ser o interesse primário de uma área enquanto “tempo” pode ser o foco de outra área.





A seguir um IP-Map de um sistema de admissões num hospital. Um paciente, ou acompanhante, terá que preencher muitos formulários em papel, que serão convertidos em registros eletrônicos sobre os pacientes. Ali pode ser solicitado o histórico médico que poderá ser incorporado ao registro de admissão do paciente. Estes arquivos combinados caminham através de uma checagem para se ter certeza de seu preenchimento e cruzar dados antes que estes novos dados alimentem o sistema médico oficial do hospital, onde estes dados serão novamente combinados com registros de pagamentos. Uma vez que o registro é criado e verificado neste sistema oficial, ele é então transformado para ser incluído no sistema de gestão do hospital, que inclui informações de interesse com todos os inputs e outputs do hospital.




O processo de formulário em papel transformado em registro eletrônico é facilmente exposto a erros. É importante atribuir responsabilidades neste processo, a um indivíduo, e permitir que esta pessoa desenvolva com seu time idéias de como melhorar o processo de controle de qualidade e de execução.



Se provermos esta visualização aos membros de um grupo de funcionários, cada membro pode compreender melhor o papel deles nos processos gerais, assim como uma recepcionista que pode talvez agora verificar porque é importante ter segurança na informação desde o início, desde um registro que não teve algum formulário de informação de pagamento preenchido e que passou anteriormente, gerando trabalho adicional e até uma nova entrevista com a pessoa que está sendo admitida naquele momento.



Apêndice BApêndice B

Organizações armazenam cada vez mais dados; Usam dados para gerar inteligência de negócios; Usam uma variedade de análises diferentes e complexas de dados; Usam uma variedade de diferentes softwares para gerenciá-los; O volume de dados é medido em Terabytes e Petabytes (não mais Gigabytes); TI = Information + Technology Futuro: Tecnologia = Commodity, Diferencial competitivo = INFORMATION

Qualidade de gestão é muito mais complexa e mais problemática.

EDI ERP Internet SCM CRM Grid ComputingB2B RFID

Com

plex

idad

e T

écni

ca


Os consumidores é que definem qual o real significado de Qualidade de Dados:

Os Dados servem a múltiplas finalidades

Qualidade Ótima

De acordo com essa Definição, Qualidade de Dados pode ser considerada ruim, mesmo sendo tecnicamente válida: O usuário dedica horas para transformar dados em informação útil O volume de dados disponível é insuficiente





Demanda por Melhor

Qualidade nos Dados

Ris

co

C

res

ce

nte

Baixa

Cred

ibilid

ade

Custos Crescentes

Redução de Receitas

Risco RegulatórioRisco no Desenvolvimento de SistemasRisco na Integração de DadosRisco nos Investimentos

Questões Relacionadas a confiança na empresaDecisões duvidosasBaixa PrevisibilidadePrevisões questionáveisGestão Inconsistente de Relatórios

Detecção e CorreçãoPrevençãoRetrabalhoMultasPagamentos IndevidosCusto com MO crescenteAtraso nos processamentosCarga de Processamento crescenteAumento no Tempo de Resposta

Risco a SaúdeRisco a PrivacidadeRisco a competitividadeDeteção de Fraudes

Atraso e Perdas na CobrançaPerda de ClientesPerda de oportunidadesAumento do Custo com o Volume

A Qualidade de Dados afeta a organização em diversas frentes:




Quantificando o Custo da má Qualidade de Dados:

Problema Custo Custo de Oportunidade Risco aos Negócios

Dados Incorretos Falha na cobrança Perda na Postagem Desperdício em

Campanhas Fraudes

Não localizar Clientes Descuidado com clientes

valiosos Impossibilidade de contatar o

cliente

Perda de contato com o cliente Unificar dados de clientes incorretamente Incapacidade de gerenciar a privacidade

de dados do cliente

Dados Incompletos Falha na cobrança Necessidade de buscar

mais dados na fonte Adquirir dados de

terceiros

Lacunas no conhecimento do cliente

Impossibilidade de contatar o cliente

Serviço ao cliente prejudicado

Perda de contato com clientes Unificar dados de clientes incorretamente Incapacidade de gerenciar a privacidade

de dados do cliente

Dados Redundantes

Desperdício de postage Desperdício na

Operação Custo de

Armazenamento

Incerteza sobre a quantidade de clientes

Visão incorreta sobre o valor do cliente

Visões conflitantes sobre o perfil do cliente

Incapacidade de gerenciar a privacidade em todos os dados do cliente

Contagem errada de clients compromete a estratégia

Intergridade da empresa sob suspeita

Dados Fictícios Falha na cobrança Impossibilidade de

validar os dados cadastrais

Decisões Incorretas Se expor em relações com clientes fraudulentos

Incapacidade de localizar a origem da fraude




A Análise de Dados e BI sofrem com a má Qualidade de dados: 60-90% dos recursos do negócio em análise de dados é desperdiçado em atividades de gerenciamento de dados.

Decisão + Ação

Análise

Extração, Transformaçãoe

Validação

Decisão + Ação

Análise

Extração, Transformação eValidação

Dados Ruins Dados Bons

Incremento na QD

Tem

po

Nec

essá

rio



IP

IQ

Processos

Funções

Aplicações

Camada Técnica(databases, redes, etc.)

Camada de Aplicação(e.g. Dados de um pedido)

Camada de Funções de Negócio (ex. Fazer um pedido)

Camada de Negócio(ex. Processo de venda)

Camada de Gerenciamento(visão, estratégia, objetivos, IP,…)

TDQMTDQM


Reduzindo a distância entre Indicadores de Qualidade e os Indicadores de Performance





Gerenciamento da Qualidade Total – Ciclo de Melhoria Contínua

•Definição do Escopo, •Governança de Dados•Entender a Estratégia da Cia, Ambiente de IT e os KPI

•Mensurar Usuário•Mensurar DQ

•Identificar os domínio Críticos• Analisar os Impactos•Ajustar Escopo Projeto

•Entrevistas• Worshops•Analisar os Processos•Detalhar as Problemas de

Qualidade(Origem dos problemas,

impactos nos KPI)

•PLanejar ProjetosDe Qualidade•Piloto•Priorizar de acordocom Impactos•Montar Plano de ações

•Executar os projetos de QD•Melhorar a Qualidade•Monitorar QD

0. Escopo

1. Avaliação

2. Análise deImpacto

3. Análiseda OrigemProblemas

4. Definiçãodo Plano De Ação

4. Execução

•Further reading: „Daten- und Informationsqualität - AUF DEM WEG ZUR INFORMATION EXCELLENCE“ (Vieweg, 2008) F. Block in cooperation with Gebauer – Hinrichs – Mielke.

Plano de Ação QD

t1 t2 t3 ….t1 t2 t3 ….

Domínio Dados

Ger. QD Ger. QD




Breve histórico da System Marketing inserida na evolução da Qualidade dos Dados

A identificação da System no mercado de Gestão de Informações evoluiu em busca da ciência do negócio. Após pesquisa de mercado, ficou claro que o núcleo sobre Data Quality estava no MIT – Massachussets Institute of Tecnhology em Boston.

Coincidindo com a System Marketing, que logo depois, em 1997, desenvolveu o que posteriormente revolucionaria o mercado de Qualidade de Dados: o sistema para tratamento de cadastros: DataSetting®o sistema para tratamento de cadastros: DataSetting®.

O início se deu em 2006 com a formação do Grupo de Qualidade, empresas parceiras com know-how complementar ao core business da System Marketing que assumiram a responsabilidade do tema.

Em 2007 o desafio entusiasmou 300 executivos do mercado durante a 1ª Conferência Internacional em Qualidade de Dados, com a palestra de professores da Universidade de Boston;

No ano seguinte, em 2008, nova versão do evento focou-se então em cases de sucesso. A SkyDirecTV foi convidada a apresentar o projeto entre dois cases norte-americanos;

Finalmente em novembro de 2009, o professor PhD Richard Wang, principal precursor do TDQM, apoiou a 3ª versão da Conferência na companhia de duas executivas francesas. E divulgou a criação da QIBRAS - Associação de Qualidade de Dados e Informação no Brasil.

Fonte: http://www.grupodequalidade.com.br/

Desde 1993, o MIT já reunia anualmente encontros profissionais e acadêmicos para fóruns de discussão sobre Total Data Quality Management, a Gestão de Qualidade Total com foco na gestão de informação.

Fonte: http://web.mit.edu/tdqm/




System Marketing apoia 1º Prêmio Ecofuturo de Educação para a Sustentabilidade. O 1º Prêmio Ecofuturo de Educação para a Sustentabilidade, promovido pelo Instituto Ecofuturo (www.ecofuturo.org.br) vai selecionar e premiar os responsáveis pelas melhores ideias educativas criativas concebidas a partir do livro "A vida que a gente quer depende do que a gente faz", voltadas para a aprendizagem da sustentabilidade em seu sentido mais amplo.

A System Marketing apoia a iniciativa, respondendo pelo monitoramento de inscrições, projetos e planos de aula sobre educação ambiental realizados e encaminhados por professores e escolas participantes. Para tanto, “a empresa disponibilizou uma posição de atendimento (PA) com colaborador que, além de receber os contatos, responde as mensagens enviadas pelos concorrentes”. http://www.fabricadecrm.com.br/index.php/crmonline/

A Associação Maria Helen Drexel protege, promove e educa crianças e adolescentes abandonados.A Associação Maria Helen Drexel, fundada em 15/06/73, é uma sociedade civil (CGC-MF nº 44.006.203/0001-60) de caráter assistencial e sem fins lucrativos. A missão é dar amparo, proteção, promoção e educação a crianças e adolescentes abandonados e ou carentes, proporcionando-lhes um lar substituto, sem qualquer distinção quanto à cor, raça, condição social, credo político ou religioso. http://www.fabricadecrm.com.br/index.php/crmonline/welcome/index/13

Petit Comité sobre “Legislação Promocional”.Entender como obter subterfúgios legais, saber como nos prevenir, como realizar as ações promocionais com sucesso, de ponta a ponta foram os assuntos tratados neste evento organizado pelo Grupo System Marketing & Logystem:

A System incentiva o esporte pelo 3º ano consecutivo.O “Circuito Empresarial de Golfe” é um torneio direcionado aos empresários golfistas e aos sócios dos clubes. Independente da competição, o foco está no marketing de relacionamento e na confraternização. Cada mês, uma das empresas

patrocinadoras é responsável pelo evento.

Papel Social do Grupo:




QIBRAS – A Associação Brasileira de Qualidade de Dados e Informações

A QIBRAS - Qualidade da Informação Brasil - é o resultado do incentivo do professor Ph.D. Richard Wang e dos seus esforços para reunir em um único grande movimento todas as principais iniciativas relacionadas à Qualidade dos Dados e Informações no Brasil. Professor Wang é diretor do MIT, programa de qualidade do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos e também leciona no Departamento de Qualidade da Informação, na Universidade Arkansas.Histórico: http://www.fabricadecrm.com.br/index.php/fabrica/welcome/qibras


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Av. Dr. Mauro Lindemberg Monteiro, 185Galpões 1 e 2CEP 06278-010 - Osasco/SP Tel. +55 11 3511-2929www.fabricadecrm.com.br

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