Tomada de decisão com base em informações geradas por ferramenta de business intelligence a partir de dados obtidos por meio de levantamento estratégico: uma proposta de modelo de gestão institucional para as unidades operacionais multiemprego do CBMDF

Abstract

O presente trabalho apresentou uma proposta de modelo de gestão institucional para os Grupamentos de Bombeiros Militares (GBMs) ou unidades operacionais multiemprego do Corpo de Bombeiros Militar do Distrito Federal (CBMDF) com foco na tomada de decisão com base em informações geradas por ferramenta de business intelligence (BI) a partir de dados obtidos por meio de levantamento estratégico. A pesquisa foi classificada como aplicada, tendo como objetivo principal aplicar as ferramentas de uma plataforma de BI na busca por soluções voltadas à gestão dos GBMs; a abordagem utilizada foi a quali-quantitativa visto que coletou, triou, organizou, processou, mensurou e interpretou dados, gerando informações a partir de fontes oficiais; o objetivo do trabalho foi atendido a partir da realização de uma pesquisa descritiva sobre as características dos militares dos GBMs, dos atendimentos realizados por cada GBM e de aspectos demográficos relacionados a cada Região Administrativa (RA); o procedimento técnico aplicado foi o levantamento estratégico de dados na busca por informações sobre os militares do CBMDF e sobre os aspectos demográficos da população do Distrito Federal (DF). Ao longo do trabalho restou observado que o conceito de área de atuação está relacionado com os limites geográficos determinados pelo CBMDF, considerando, por exemplo, o fator temporesposta, podendo ou não envolver as poligonais das RAs atuais. Foi proposto um novo paradigma para o conceito de área de atuação do GBM associado aos aspectos demográficos da RA vinculada ao GBM. Para a melhor gestão dos dados dos GBMs e das RAs, a pesquisa constatou que uma plataforma de BI se apresenta como ferramenta essencial pois permite coletar, triar, processar, analisar e visualizar dados e informações visando a melhoria do processo decisório institucional. Neste contexto, foi possível utilizar o POWER BI como modelo de plataforma de BI e como mecanismo de gestão de dados com potencial para se tornar uma valiosa ferramenta de tecnologia para a melhoria da tomada de decisão em todos os níveis de gestão do CBMDF. Por fim, foram apresentados e analisados os painéis BI com a proposta de modelo de gestão institucional para os GBMs sendo possível observar, dentre outras coisas, que: a população do DF irá aumentar e envelhecer até o ano de 2030; os GBMs são responsáveis por 90,65% dos atendimentos realizados pelo CBMDF; o contingente do Comando Operacional (COMOP) representa aproximadamente 40,33% do contingente do CBMDF; no DF, existem aproximadamente 2 bombeiros militares ativos para cada 1000 habitantes (número absoluto), sendo que esse número chega, em média, a 0,83 bombeiros militares do COMOP para cada 1000 habitantes (número relativo) e diversas outras informações relacionando bombeiros militares, atendimentos realizados e aspectos demográficos estratificados tanto por GBM como por RA. Por fim, o trabalho buscou mostrar que nenhum levantamento estratégico vai conseguir ser melhor que a informação da qual ele é derivado. Ou seja, coletar dados com qualidade, regularidade e objetivo definido é de vital importância para gerar informação estratégica capaz de otimizar a eficiência da Corporação.

The present study introduced a proposal for an institutional management model for the Fire Stations (FS) of Military Fire Department of the Federal District (CBMDF), focusing on decision-making based on information generated by a business intelligence tool using data obtained through strategic surveys. The research was classified as applied, with the main objective of applying tools from a business intelligence (BI) platform in the search for solutions related to the management of FS. The research approach used was quali-quantitative, as it collected, sorted, organized, processed, mensured, and interpreted data, generating information from official sources. The research objective this study was achieved through a descriptive research on the characteristics of FS military personnel, the services provided by each FS, and demographic aspects related to Administrative Region (RA). The applied technical procedure was the strategic data survey in the search for information about CBMDF military personnel and demographic aspects of the Federal District (DF). Throughout the work, it was observed that the concept of the operating area of a FS is related to the geographical boundaries determined by CBMDF, considering, for example, the response time factor, which may or may not involve the polygons of the current RA. Therefore, the adoption of a new paradigm was proposed, with the concept of FS operating area necessarily associated with the demographic aspects of the RA linked to the military unit. For the better management of FS and RA data, the research found that a BI platform is an essential tool because it allows CBMDF to collect, sort, process, analyze, and visualize data and information, aiming to improve institutional decision-making processes. In this context, it was possible to use POWER BI as a model for a BI platform and as a data management tool with the potential to become a valuable technology for improving decision-making at all levels of CBMDF management. Finally, BI panels were presented and analyzed with the proposal for an institutional management model for FS, making it possible to observe, among other things, that the population of DF will increase and age by the year 2030; FS perform more than 90.65% of the services provided by CBMDF; the Operational Command (COMOP) contingent represents 40.33% of the CBMDF contingent; in DF, there are approximately 2 active military firefighters for 1000 people (absolute number), and this number averages 0.83 active military firefighters in COMOP for 1000 people (relative number), along with various other pieces of information relating to military firefighters, services provided, and demographic aspects stratified by both GBM and RA. Finally, the work aimed to demonstrate that no strategic survey will be able to surpass the quality of the information from which it is derived. In other words, collecting data with quality, regularity, and a defined objective is of vital importance to generate strategic information capable of optimizing the efficiency of the Corporation.