A coleta e análise de dados visa garantir que os dados a serem utilizados para fazer previsões e executar tarefas e serviços sejam corretos, normalizados, precisos e representativos.
As anomalias mais frequentes … nos dados são: erro no cômputo do volumes de servços, erros na geração de dados, padrões de repetição, feriados e eventos.
A estrutura, o registro e a recuperação de dados … não podem ser negligenciados, tanto pelo planejamento quanto pela operação da tarefa e empresa. Caso contrário, gera impactos desastrosos nas previsões (forecasting) , dimensionamento, gestão e resultados.
Os dados essenciais para elaborar previsões são … quantidade deserviços, TMA (tempo médio de atendimento ou tempo médio de serviços), Tempo médio de front office (interação com cliente) e Tempo médio pós chamada para o agente completar o serviço.
Todos os serviços devem ser computados para as previsões, num histórico de dados: 1) serviços que não foram atendidos, 2) serviços abandonados na fila de espera e 3) serviços atendidos.
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 médio de atendimento do serviço e a quantidade de serviços serviços ofertados, deven ser incorporadon dentro do planejamento em intervalos de meia hora (teorema de Niquest) , para refletir a realidade de forma mais precisa.
Objetivo … listar perguntas principais para a melhoria do processo de coleta e análise de dados para empresas que trabalham com planejamento diário mais complexo, recursos físicos e humanos em rede, dependentes de previsões de carga de trabalho e ajustes de demanda e recursos de curto orazo.
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 dos dados na rede (cadeia) de serviços da empresa.
Se houver erros de dados na entrada, de cada etapa, o resultado na saída será também errado.
O grau de importância que uma empresa dá a coleta e análise de dados é um bom indicador da sua qualidade e maturidade