É difícil encontrar alguém que não tenha ouvido falar no Big Data. Pode é não ser tão fácil encontrar alguém que consiga justificar claramente o seu uso. Basicamente, consiste em recolher milhões de dados de diferentes sistemas, processá-los, combiná-los com outros e obter informações relevantes para tomar decisões. A Netflix usa-o para sugerir o que assistir aos seus 220 milhões de assinantes, os partidos políticos para maximizar as suas campanhas eleitorais ou a Amazon para antecipar o tipo de pedidos que receberão dos seus 4 mil milhões de clientes.
O uso dessa quantidade de dados e as suas combinações torna necessário haver uma gestão específica dessa informação para tirar conclusões válidas. Se pensamos agora em Facility Management, o Big Data tem menos aplicação, pois a nossa escala de trabalho é diferente. Não temos “milhões de nada», sem utilizadores, nem metros quadrados ou até mesmo equipamentos.
Pessoas
Que o Facility Management tem mais a ver com os indivíduos do que com as instalações, é o que temos vindo a dizer há muito tempo. Foi assim que pensámos quando redigimos a norma ISO 41011, sendo “pessoas” a única palavra que se repete duas vezes na definição de FM. Assim, justifica-se que os modelos de FM, sendo focalizados nas pessoas, devem garantir o suporte adequado aos seus clientes ou utilizadores.
Cobrir as necessidades básicas e a procura de serviços pontuais, entender o que é mais importante para o trabalho de cada um, propor soluções alternativas ou até mesmo monitorizar a satisfação dos indivíduos, pode ajudar a prever o que vai ser exigido e oferecê-lo antes que seja requerido. Antecipar-se aos requisitos pode determinar que uma organização seja mais dinâmica e produtiva, com a vantagem competitiva que isso implica.
Abordagem preditiva
Um utilizador de um espaço de escritórios costuma gerar em média 19 solicitações ou incidências por ano. Esse número pode disparar para mais de 40 em empresas com um alto nível de, digamos, servilismo. Se apenas o processamento (abertura, registo, atribuição e fecho) de cada um deles leva cerca de uma hora, para cada 100 funcionários é necessário um recurso a tempo integral no departamento de suporte. Embora esses dados sejam anteriores à pandemia, dão uma ideia da “procura” que os funcionários podem gerar e o custo de os atender.
Estando uma parte importante da força de trabalho a trabalhar à distância, seja a tempo parcial ou integral, o que essas pessoas precisam nas suas casas também deve ser tido em consideração. Nos escritórios, deteta-se rapidamente se algo afeta a produtividade, mas se os colaboradores não estiverem por perto, é mais difícil perceber o impacto de uma carência ou constrangimento. Investir para antecipar a procura é mais importante do que nunca e exige o uso de uma quantidade não muito grande de dados, mas com uma diversidade de fontes e condicionantes. De qualquer forma, o foco deve estar na previsão e não na correção, pois os custos e os tempos de resposta são muito mais caros do que quando todos estão no mesmo lugar.
Utilização dos dados
O termo “Small Data” foi cunhado pela primeira vez em 2016 pelo escritor Martin Lindstrom no seu livro “Small Data: As pequenas pistas que revelam grandes tendências”. O autor relata a sua experiência e metodologia para analisar modelos de negócio baseando-se no contato direto chegando à imersão na casa do consumidor final. Com esta metodologia, é possível captar nuances determinantes que o Big Data não nos permite vislumbrar. Além disso, os sistemas necessários para gerir modelos de Small Data são muito mais acessíveis e próximos e podem ser geridos em qualquer computador.
As arquiteturas necessárias para a análise são relativamente simples e não requerem programadores experientes ou algoritmos complexos. Os modelos podem ser independentes e focados em problemas concretos, manipulando dados concretos. Não é necessário mover toda a “lacuna” de dados raiz, algo muito pesado para gerir. Podem concentrar-se em resolver aspetos específicos, incluindo a quantidade de informações que são necessárias num determinado momento, algo importante para cobrir as necessidades no mundo do Facility Management.
