A coleta e análise de dados é um procedimento para reunir informações, criar evidências, testar uma hipótese, garantir histórico de dados para fazer previsões, executar tarefas e serviços.
É um procedimento frequentemente negligenciado e fonte de muito problemas graves.
A estrutura, o registro e a recuperação de dados não podem ser negligenciados, tanto pelo planejamento quanto pela execução da tarefa, controle e ajustes.
A coleta de dados está na base do sucesso da empresa e precisam refletir a realidade de forma consciente, padronizada, correta e consistente.
Os padrões da coleta de dados são coletivos e perpassam toda a empresa.
Não existe hierarquia para o erro, ou seja a busca da acurácia e precissão dos dadso com os fatos precisam está conscientizada na mente de todos ona empresa,
Neste particular, a fundamentação teórica visa dar essa visão do todo e suas partes e deixar evidente as relações e importância de todos para a engrenagem funcionar sem impurezas, de forma eficaz e eficiente.
Problemas na coleta de dados e informações gera impactos desastrosos nas previsões (forecasting) , dimensionamento d recursos, gestão e resultados.
Coleta de Dados para Previsões de Carga de Trabalho
A figura ilustra um modelo genérico que se aplica a qualquer sistema de filas, dos mais simples aos mais complexos.
Quaiquer sistemas de filas, e existem muitos, podem ser estudados e atomizados na Equação N = λ x T (Lei de Little).
Os dados essenciais para elaborar previsões de carga de trabalho são:
- Distribuição da quantidade de serviços no tempo que chegam a um servidor (pessoa, computador, sistema).
- TMA – tempo médio de atendimento dos serviços ofertados.
- Serviços ofertados – quantidade total de solicitações de serviços
- Serviços abandonados na fila de espera.
- Serviços atendidos com sucesso.
Esses 5 indicadores (e derivados) permitem fazer previsões de carga de trabalho no curto médio e longo prazos, dimensionar recursos, gerenciar escalas de trabalho, fazer medidas e monitoramento e definir níveis e acordos de serviço, com precisão.
Fatores de Desempenho
Os principais aspectos a serem atentados quando de dados para previsão de cargas de trabalho (também demanda e preço) são: anomalias, normarização, planejamento
Anomalias na coleta de dados são: erro no cômputo do volumes de serviços, erros na geração de dados e identificação de padrões de repetição, falta de informações sobre eventos externos ou internos a empresa que alteram a demanda de serviço ou a oferta de serviço.
Normalização … o conteúdo dos dados devem ser analisados e normalizados para identificar números que podem representar anomalias; identificar as razões para as anomalias e decidir se as anomalias devem gerar ajustes nos dados.
Planejamento … TMA – tempo média de atendimento do serviço e a quantidade de serviços ofertados, são incorporados no histórico de dados das tarefas, em intervalos de tempo bem determinados, para refletir a realidade de forma mais precisa;
Amostragem … Amostrar é o processo no qual se converte um sinal (por exemplo, uma função contínua no tempo ou espaço) em uma sequência numérica (uma função discreta no tempo ou espaço). A versão de Shannon do teorema é:
por exemplo para sistemas com taxas de chegada de serviços em intervalos de 60 minutos, a frequência mínima de amostragem dos dados para a formação do histórico de dados deve ser de 30 minutos (ver teorema de Nyquest). Para sustemas de grande porte em redes digitais, a taxa de amostragem pode chegar na casa de segundos.
O diagrama de fluxo de dados e informações na empresa ilustra pontos fundamentais da gestão de dados e informação em a habilidade de coletar dados para gerar informações de qualiddae é fundamental para fluir
Coletar dados é um processo para aquisição, armazenamento e recuperação de informações
o planejamento de tarefas, desempenho, controle e ajustes.
Planejamento … fazer previsões de demanda, dimensionafr
Objetivo … listar perguntas principais para a melhoria do processo de coleta e análise de dados
No processo de previsão (forecasting) de carga de trabalho (taxa de chegada de serviço x tempo médio de serviço), a premissa principal é que “o histórico de dados é a melhor fonte para prever o futuro.
A coleta e análise de dados são atividades fundamentais para obter amostras de “volumes de dados” com qualidade.
De nada adianta excelente conhecimento de processos de elaboração de previsão de carga de trabalho e demanda, sem o tratamento adequado da coleta e análise dados.
Se houver erros de dados na entrada de qualquer procedimento , o resultado de saída será negativamente afetado.
O grau de importância que uma empresa dá a coleta e análise de dados é um bom indicador da qualidade e maturidade de serviços.
