Gestão de processos de TI: Proposta de um indicador para quantificação do desempenho percebido

Abstract

Gerenciar sistemas de informação é uma tarefa essencial da área de TI para garantir a eficiência operacional em empresas de grande porte. Neste contexto, nas últimas décadas vem sendo promovida de forma gradual uma gestão baseada no desempenho percebido (Perceived Performance), cujo foco está em adequar os sistemas para maximizar a produtividade do usuário final. Esta pesquisa foi realizada em uma empresa de Florianópolis/SC que desenvolve testes automatizados para medir em tempo real a performance de sistemas por meio de seu indicador de performance, calculado até então como uma adaptação da fórmula do Apdex (Application Perfomance Index), que possui limitações e caráter qualitativo. A dificuldade de se obter um indicador capaz de avaliar quantitativamente processos sob o ponto de vista de desempenho percebido está ligada a complexidade de modelar avaliações humanas, que não apresentam relação linear com o tempo. Desta forma, buscou-se identificar em referências bibliográficas recomendações sobre tempos adequados de resposta, fatores cognitivos e fatores externos que afetam na percepção do usuário sobre a performance do sistema que está interagindo. A partir de uma pesquisa-ação, o presente trabalho propõe um método para medir o desempenho percebido dos processos de TI. Para o desenvolvimento desse método, foram utilizados dados reais de clientes da empresa vinculada ao estudo e um conjunto de fatores identificados na revisão bibliográfica. Essas informações estruturaram as discussões e auxiliaram na validação do método proposto por meio de grupos focais. Também foram realizadas simulações com os dados obtidos da empresa, que levaram a definição da estrutura de cálculo do indicador. Com fins de comparação, o método atual da empresa e o proposto pelo trabalho foram aplicados em exemplos práticos, onde se constatou que a estrutura do novo indicador, composta por indicadores intermediários, e a utilização de uma escala contínua possibilitou uma maior sensibilidade às oscilações de desempenho dos processos, assim como uma visão mais holística das causas de quedas de performance.

Managing information systems is an essential task in the IT area to ensure operational efficiency in large companies. In this context, in the last decades, management based on perceived performance has been gradually promoted, whose focus is on adapting systems to maximize the end user productivity. The research was done in company from Florianópolis/SC that develops automated tests to measure in real time the performance of systems through its performance indicator, calculated until then as an adaptation of the Apdex (Application Perfomance Index) formula, which has limitations and qualitative character. The difficulty of obtaining an indicator capable of quantitatively evaluating processes from the point of view of perceived performance is linked to the complexity of modeling human evaluations, which have no linear relationship with time. In this way, it was intended to identify in bibliographic references recommendations on adequate response times, cognitive factors and external factors that affect the user's perception over the performance of the system he is interacting with. Based on research, the present work presents a method to measure the perceived performance of IT processes. For the development of this method, real data from clients of the company were linked to the study and a set of factors identified in the literature review were used. This information structured the discussions and helped in the validation of the proposed method through focus groups. Simulations were also carried out with the data obtained from the company, which led to the definition of the indicator calculation structure. For comparison purposes, the current method of the company and the one proposed by the work were applied in practical examples, where it was found that the structure of the new indicator, composed of intermediate indicators, and the use of a continuous scale enabled a greater sensitivity to the oscillations of process performance, as well as a more holistic view of the causes of performance drops.