Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para implantação do método Time ...

241 Pages·2016·6.13 MB·Portuguese

Escola de Gestão
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining
para implantação do método Time Driven Activity Based Costing
( TDABC ) em organizações orientadas por projectos.
Agliberto Alves Cierco
Tese submetida como requisito parcial para obtenção do grau de
Doutor em Gestão Geral, Estratégia e Desenvolvimento Empresarial
Orientadora:
Doutora Maria João Major, Professora Associada com
Agregação ISCTE-IUL
Coorientador:
Doutor André Soares Monat, Professor Adjunto
ESDI – UERJ
Maio, 2015
Escola de Gestão
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para
implantação do método Time Driven Activity Based Costing
( TDABC ) em organizações orientadas por projectos.
Agliberto Alves Cierco
Tese submetida como requisito parcial para obtenção do grau de
Doutor em Gestão Geral, Estratégia e Desenvolvimento Empresarial
Júri:
Doutor Luís Antero Reto, Professor Catedrático, Reitor do ISCTE-IUL
Doutor Antônio de Araújo Freitas Júnior, Pró-reitor de Ensino, Pesquisa e Pós-
graduação e Director de Integração Académica da Fundação Getulio Vargas,
FGV.
Doutor Martius Vicente Rodriguez y Rodriguez, Director da faculdade de
administração da Universidade Federal Fluminense, UFF
Doutor André Soares Monat, Professor Adjunto ESDI – UERJ
Doutora Maria João Major, Professora Associada com Agregação ISCTE-IUL
Maio, 2015
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

Agradecimentos

A conclusão de uma tese é como um renascimento para o mundo real, após meses de
profunda dedicação a escrever, testar diversas vezes os modelos, além de reavaliar toda a
redacção.
Inicialmente, gostaria de agradecer a Deus e a Jesus Cristo e Nossa Senhora que passaram na
frente e conseguiram livrar-me de muitos empecilhos e bloqueadores de criação que surgiram
durante a redacção deste grandioso projecto.
Agradeço à minha esposa, Patricia de Mello Alves Cierco, com a mesma intensidade,
pela sua ajuda presencial e espiritual.
Do lado académico, agradeço imensamente toda a boa vontade e paciência da professora
Maria João Martins Ferreira Major e do professor André Soares Monat, que foram boníssimos
e com imensa disposição me indicaram os caminhos correctos a serem seguidos.
Também agradeço à toda equipe das unidades organizacionais dos locais onde pesquisei e
posteriormente apliquei os modelos aqui propostos, sempre com interesse de ajudar e
percebendo a real utilidade dos métodos propostos.

I
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

Dedicatória

Dedico esta tese aos meus queridos pais, ambos falecidos, Alberto de Verjat Cierco e
Antonia Alves da Silva Cierco, que – lá do Céu – devem estar orgulhosos
por eu ter conseguido concluir mais esta etapa na minha vida.
E dedico à minha esposa, Patricia, que muito me ajudou, dando apoio em todos os momentos
e podendo suportar a nossa separação física, ora por estar fora do país acompanhando as
aulas, ora por estar me dedicando a elaborar esta tese.
Muito obrigado!

II
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

RESUMO
Quando o método ABC (Activity Based Costing) foi apresentado para o rateio de custos de
actividades de processos gerenciais, representou uma profunda modificação em relação aos
métodos anteriormente utilizados.
Logo ficaram patentes as enormes vantagens que trazia assim como os desafios em implementá-
lo. O método TDABC (Time Driven Activity Based Costing) surgiu devido justamente às
dificuldades operacionais do uso do ABC. Ao invés do uso de estimativas, normalmente dadas
pelo corpo de funcionários da empresa, do percentual de tempo gasto em cada actividade, o
TDABC propõe duas fundamentais mudanças em relação ao seu predecessor.
A primeira é que se considera um tempo de inactividade em relação ao total de horas
potencialmente trabalhadas (idle time). A segunda é que será calculado o tempo gasto por hora
de trabalho.
Nesse caso, o gasto em cada actividade será conduzido multiplicando-se esse valor por hora
pelo total de horas requerido por ela. O método TDABC gera um resultado fundamental na hora
que for implantado em uma empresa. São as chamadas equações de tempo para cada actividade.
Nessas equações, é calculado o tempo gasto em cada actividade diante de diferentes níveis de
complexidade na execução dessa. Todo esse trabalho só é possível diante da existência de
sistemas de gestão integrada ERP (Enterprise Resource Planning) que registram cada acção na
empresa.
Nessa tese de doutoramento há duas propostas relativas a implantação do TDABC em
empresas: A primeira é que o acompanhamento dos tempos de actividades seja feito por um
sistema de ERP associado a um sistema de Business Intelligence (BI) ao invés de um sistema
simples de ERP.
A segunda proposta é decorrente da primeira. Sugere-se o uso de algoritmos de data mining
(principalmente os algoritmos de árvore de indução e de análise de conglomerados), presentes
nos sistemas de BI, para a detecção de níveis de complexidade nas equações de tempo.
Como razão para a primeira proposta mostramos que sistemas de ERP jamais foram planejados
para a detecção de padrões entre os dados neles armazenados. Portanto, sozinhos, eles não
poderiam detectar os níveis de complexidade existentes na execução de uma mesma actividade.
Para a segunda proposta mostramos que em organizações orientadas por projectos, ou que
tenham departamentos que elaborem projectos e possam ser considerados como análogos a
estas, a escala do número de actividades e seus dados gerados é tão ampla que gera a
necessidade de um sistema automático de detecção de níveis de complexidade nessas
actividades.
A construção desses objectivos nessa tese segue a seguinte ordem: Primeiro é elaborada uma
revisão do método ABC e as razões que levaram ao modelo subsequente TDABC. Em seguida
apresenta-se também os conceitos de gerenciamento de projectos e Business Intelligence,
notadamente a arquitectura multidimensional de dados e os algoritmos de data mining,
introduzindo-se a maneira com que BI possibilita a diferenciação em níveis de complexidade
nas equações de tempo. Para tanto faz-se uma introdução à linguagem MDX (Multidimensional
Expression) de construção de relatórios em BI. Também se mostra, através de uma introdução
aos sistemas de ERP, que esse tipo de sistema sozinho não viabilizaria esse tipo de resultado.
Como forma de ilustrar todos esses conceitos é relatada a experiência de colecta de dados de
actividades em projectos desenvolvidos em três organizações e a aplicação de BI para a geração
das equações de tempo sobre esses dados.

Palavras-chave: ABC, TDABC, Business Intelligence, Gerenciamento de Projectos,

JEL: M150 e M410

III
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

ABSTRACT

ABC (Activity Based Cost) method was introduced in order to organize the way costs should
be partitioned among enterprise management activities, and caused a deep change in the way
this division used to be made.
Soon it became quite clear the huge advantages of employing such method and the challenges
associated with it.
The TDABC method (Time Driven Activity Based Cost) was designed to overcome the
operational difficulties in using ABC. Rather than employing estimates provided by the
company employees, concerning the time spent on each management activity, TDABC suggest
two pivotal changes in comparison with its predecessor.
First, TDABC considers an idle time regarding the potential total time available for work.
Second, TDABC calculates the cost spent per work hour.
Therefore, the overall activity cost is reached by simple multiplication of this cost per hour by
the number of work hours required by the activity. TDABC produces a fundamental output
when it is employed in a company. It is the set of time equations for the management activities.
Through these equations, it is possible to calculate the time spent in each activity considering
also their different levels of complexities. This result is possible only due to ERP (Enterprise
Resource Planning) systems that record every action being performed within the company.
In this thesis, it is suggested two main initiatives concerning the usage of TDABC in enterprises.
The first one is to employ a Business Intelligence (BI) system associated with an ERP system
in order to track the time spent on the management activities.
The second initiative is a consequence of the first. It is suggested the usage of Data Mining
algorithms (mainly the algorithms for cluster analysis), available in BI suites, for the detection
of the complexities levels within the time equations.
As justification for the first initiative, it is shown that ERP systems were never designed to
detect patterns within their databases. Therefore, without a BI module, it would be quite
cumbersome for an ERP system to detect complexity levels in executing a management activity.
For the second initiative, it is shown that an average enterprise produces a large-scale number
of management activities, and tracking these activities generates a huge amount of data. The
volume of information makes impossible to realize the levels of complexities inside the time
equations without an automatic procedure to support it.
The first part of this work is oriented to introduce a revision of the ABC and TDABC methods.
Later, it is introduced the concepts of projects and project management. It is also presented
some concepts about Business Intelligence systems and the multidimensional data architecture.
The work also introduces the data mining algorithms that make available the detection of the
complexity levels in management activities.
It is also introduced the MDX( Multidimensional Expression ) language for building reports in
BI systems as way to generate the proper sets of data for such detection. It is then reinforced
the difficulties to perform this type of analysis in pure ERP systems. In order to illustrate these
results it is reported a case study performed in three project management companies and the BI
generation of time equations.

Key-words: ABC, TDABC, Business Intelligence, Project Management

JEL: M150 and M410

IV
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

INDICE

CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO 1
1.1 Apresentação 1
1.2. Motivação 3
1.3. Objectivos 4
1.4. Premissas 4
1.5. Metodologia Adoptada 5
1.6. Estrutura da Tese 6
1.6. Contribuições 7
CAPÍTULO 2.METODOLOGIA DA PESQUISA 9
2.1. Introdução 9
2.2. Tipo de Pesquisa e Etapas Seguidas 9
2.3. Preparação e Design da Pesquisa 10
2.4. Análise Epistemológica e Ontológica da Pesquisa 12
2.5. Recolha da Evidência e Construção do Modelo 15
2.6. As Empresas. 18
2.7.Análise da Evidência. 28
2.7.1 Validade Interna e Externa. 28
CAPÍTULO 3. ACTIVITY BASED COSTING E TIME-DRIVEN ACTIVITY-BASED
COSTING. 30
V
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

3.1. Introdução. 30
3.2. Origens do Activity Based Costing. 32
3.2.1. Fases do desenvolvimento do ABC. 33
3.3 As etapas da abordagem ABC. 40
3.3.1. Primeira etapa. 40
3.3.2. Segunda etapa. 42
3.4 Aspectos da implantação do sistema ABC 45
3.5. Diferenças entre os Sistemas Tradicionais de Apuramento de Custos e o ABC. 47
3.6. Activity Based Management. 47
3.7. Relevância Perdida. 50
3.8. Activity Based Costing e os investimentos em Tecnologia da Informação. 55
3.9. Time Driven Activity Based Costing 56
3.10. Vantagens e Desvantagens do TDABC. 60
CAPÍTULO 4. GESTÃO DE PROJECTOS. 64
4.1. Introdução. 64
4.2. Definições de Projecto. 64
4.3 Gestão de Projectos. 65
4.4. Programa e Portfólio de Projectos. 67
4.5. Project Management Office (PMO) 68
4.6 Outras Tipologias para PMO. 69
VI
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

4.7. Processos de Gestão e Ciclo de Vida de Projectos segundo o PMBoK. 70
4.7.1 Processos de Gestão de Projectos. 70
4.7.2. As fases do projecto. 71
4.7.3. Ciclo de vida dos projectos. 72
4.8. Estruturas organizacionais em gestão de projectos. 73
4.8.1. Estrutura Matricial Forte. 74
4.8.2. Projectos em Estruturas Compostas. 76
4.8.3.Projectos em Organizações Projectizadas (ou orientadas por projectos). 77
4.9. O Work Breakdown Structure (WBS) 78
4.10. PRINCE2. 79
4.11. ICB (IPMA Competence Baseline). 83
4.12. ISO 21.500. 84
4.13. RUP. 85
4.14. Governança em TI. 86
4.14.1. CobiT. 87
4.14.2. ITIL. 89
CAPÍTULO 5. BI, ERP e TDABC. 91
5.1. Introdução. 91
5.2. O Problema da Diferenciação de Complexidades em Actividades. 91
5.3. Business Intelligence. 93
VII
Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para TDABC em projetos

5.4. Componentes de um Sistema de BI. 96
5.5. O Sistema Multidimensional para Análise de Actividades em Projectos. 98
5.4.1. Modelagem de Dados para os Data Marts. 100
5.5 – Data Mining 108
5.6. Aplicando Business Intelligence em Time-Driven Activity-Based Costing. 109
5.7 – Os Sistemas ERP. 112
5.8 – Construção de relatórios de BI. 119
5.9. Análise de Aglomerados. 127
5.10. Aplicação do DMAP para TDABC. 134
5.10.1 – Abordagem por Alvo. 138
5.10.2 – Abordagem por Posicionamento. 139
5.10.3 – Abordagem por Inteligência. 142
5.11. Data Mart para Actividades de Projectos. 146
CAPÍTULO 6 – CONCLUSÃO 155
6.1. Sumário da Tese. 155
6.2. Contribuições da Investigação Desenvolvida. 157
6.3. Limitações do Trabalho Realizado e Sugestões para Pesquisa Futura. 158
ANEXO A - Relação dos entrevistados Empresa A. 161
ANEXO B - Relação dos entrevistados Empresa B. 162
ANEXO C - Relação dos entrevistados Empresa C. 163
VIII