Avaliação da Maturidade em Analítica de Dados
em uma Operadora de Saúde

Data Analytics Maturity Assessment in a Health
Care Provider

Edmar Oliveira Guedes Júnior

https://orcid.org/0000-0001-7918-2844

Mestre
em Administração e Controladoria. Unimed Fortaleza (UNIMED FORTALEZA) – Brasil.
[email-masked]

Plínio Nobre Girão Barreto

https://orcid.org/0000-0002-0320-3204

Especialista. Unimed Fortaleza (UNIMED
FORTALEZA) – Brasil. [email-masked]

Érico Veras Marques

https://orcid.org/0000-0003-0011-6938

Doutor em Administração. Universidade
Federal do Ceará (UFC) – Brasil. [email-masked]

Jocildo Figueiredo Correia Neto

https://orcid.org/0000-0003-0839-5804

Doutor
em Administração. Universidade Federal do Ceará (UFC) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

A saúde suplementar no Brasil tem
alta relevância, dada a forte dependência de parcela considerável da população
em relação às empresas que compõem esse setor. As operadoras de saúde atuam em
um setor altamente competitivo e fortemente regulado, o que as incentiva a
buscar elevados níveis de eficiência assistencial e administrativo e gerenciar
minuciosamente os custos. Para tanto, elas têm adotado ferramentas de analítica
de dados para proporcionar melhores condições de gerenciamento de informações e
apoiar a tomada de decisões. Nesse contexto, a maturidade no uso dessas
ferramentas é importante, pois pode evidenciar usos mais ou menos aprofundados,
com diferentes níveis de benefícios alcançados. O objetivo dessa pesquisa é
avaliar o nível de maturidade no uso de analítica de dados por
parte de uma grande operadora de saúde de Fortaleza. Para tanto, foram aplicados
questionários eletrônicos junto a doze gestores da área de TI da empresa, o que
conferiu uma visão bastante ampla dos aspectos estudados. Os questionários
foram disponibilizados por uma plataforma on-line de avaliação de
maturidade baseada no modelo desenvolvido por Buitelaar
(2018a). A própria plataforma disponibiliza a pontuação por dimensão e por
agente pesquisado, permitindo a compilação dos resultados e a classificação da
organização no modelo. Sendo assim, a pesquisa caracteriza-se como um estudo de
caso único de natureza qualitativa e com abordagem descritiva. Com isso, pôde-se avaliar o nível de
maturidade da referida empresa, assim como identificar aspectos relacionados às
várias dimensões componentes do grau de maturidade.

Palavras-chave:
maturidade; analítica de dados; operadora de saúde.

ABSTRACT

Supplementary health care in Brazil
is highly relevant, given the strong dependence of a considerable portion of
the population on companies of this sector. Health care providers operate in a
highly competitive and heavily regulated sector, which encourages them to seek
high levels of care and administrative efficiency and to carefully manage
costs. Therefore, they have adopted data analytics tools to provide better
information management conditions and support decision making. In this context,
maturity in the use of these tools is important, as they can show more or less
in-depth uses, with different levels of benefits achieved. The aim of this
research is to assess the maturity level in the use of data analytics by a
large healthcare provider in Fortaleza. To this end, electronic questionnaires
were applied to twelve managers of the IT area in the company, which provided a
very broad view of the aspects studied. The questionnaires were made available
by an online maturity assessment platform based on the Buitelaar
Model (2018a). The platform itself provides the score by dimension and by agent
researched, allowing the compilation of results and classification of the
organization in the model. Therefore, this qualitative research is
characterized as a single case study and has a descriptive approach. With this,
it was possible to assess the maturity level of the referred company, as well
as identify aspects related to the various dimensions that compose the maturity
level.

Keywords: maturity; data analytics; health care provider.

Recebido
em 03/01/2022.  Aprovado em 15/03/2022.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2022.v12.p01-13.1758

1 INTRODUÇÃO

O setor de saúde tem
forte relevância por vários motivos. Em primeiro lugar, atende à população que
necessita da prestação de inúmeros tipos de serviços em saúde. Em segundo
lugar, é um setor da economia que movimenta recursos financeiros vultosos ao
longo de uma cadeia de suprimentos ampla e complexa. Por fim, em caso de
ineficiências ou falhas no funcionamento dos vários participantes desse setor,
a população como um todo sente os reflexos imediatamente e suas necessidades
críticas podem não ser atendidas.

Especificamente no
setor de operadoras de saúde suplementar, a diminuição do número de empresas
causa preocupação quando se trata de sustentabilidade no curto e médio prazo,
uma vez que tal redução reflete dificuldades enfrentadas pelas empresas do
setor. Para o cliente final, sobram menos opções de escolha e alternativas para
os tratamentos. Ocké-Reis, Andreazzi
e Silveira (2006) observaram maior concentração no mercado de planos de saúde,
sinalizando uma tendência à redução das operadoras.

Segundo Nunes
(2014), uma das características do setor de saúde suplementar é a forte
regulação, que impõe, entre outras, a obrigatoriedade da assistência integral à
saúde, a proibição da seleção de risco, a proibição da rescisão unilateral dos
contratos e a regulamentação dos prazos de carência e dos reajustes de preços.
Araújo e Silva (2018) citam que o número de operadoras está reduzindo, as
dificuldades operacionais estão aumentando e a margem de lucro está diminuindo.

Reduzir custos e
aumentar a eficiência é uma busca constante de qualquer empresa. No caso das
operadoras de saúde suplementar, essa combinação pode ser uma questão central
de sobrevivência. Com o crescimento dos gastos em saúde, decorrente da adoção
de alta tecnologia para diagnóstico e de novos tratamentos, a judicialização da
medicina e o alto índice de desperdício e de fraudes, o setor enfrenta enormes
desafios para manter-se viável (CARLINI, 2012; ARAÚJO; SILVA, 2018).

Nesse contexto, a
ciência de dados se apresenta como uma importante ferramenta de tecnologia de
informação (TI) capaz de gerenciar um volume crescente e variado de dados,
identificar padrões e revelar informações importantes que podem ajudar na
tomada de decisão estratégica das empresas. Ela pode dar suporte, por exemplo,
no direcionamento das ações em redução de custos, estratégias de marketing e
gestão de clientes, melhorando aspectos gerenciais e aumentando a
competitividade. Importante salientar que o processo de descoberta do
conhecimento e a mineração de dados, partes integrantes da ciência de dados,
tendem a crescer e se tornar uma prática cada vez mais comum na obtenção e
análise de dados nas organizações (SANTOS, 2017).

Atualmente, empresas
dos mais diversos segmentos têm à disposição uma quantidade de dados vultosa e
diversa. Além disso, há um rápido crescimento na quantidade de dados coletados
e gerados nas organizações (HAN; KAMBER, 2006), que podem explorá-los a fim de
conseguirem vantagem competitiva (PROVOST; FAWCETT, 2016). A analítica de dados
busca transformar dados brutos em informação e analisá-los de forma a
contribuir com o processo decisório, viabilizando a implementação de ações por
meio de modelos quantitativos, que, em última instância, podem trazer benefícios
à gestão (CORREIA NETO; MARQUES, 2020).

Naturalmente, o
emprego da analítica de dados nas organizações, particularmente nas operadoras
de saúde, requer um bom grau de maturidade. Há diferentes níveis de
profundidade do uso das ferramentas, o que pode sugerir, consequentemente,
diferentes graus de retorno a partir de sua utilização. Portanto, supõe-se que
ter elevado grau de maturidade em analítica de dados tende a trazer mais
benefícios à organização do que os esperados para usos mais superficiais dessas
ferramentas tecnológicas.

Diante disso, este
trabalho, procura responder à seguinte questão de pesquisa: qual é o nível de
maturidade em analítica de dados em uma operadora de saúde? Assim, o objetivo
do trabalho é avaliar o nível de maturidade em analítica de dados em uma
operadora de saúde.

Para atingir este
objetivo e responder ao problema de pesquisa, a pesquisa lança mão de um estudo
de caso em uma operadora de saúde localizada em Fortaleza-CE,
que usa analítica de dados em vários projetos da área de TI. A Unimed Fortaleza
desenvolve suas atividades em Fortaleza e região metropolitana, estando entre
as 20 maiores operadoras do país e sendo a oitava maior do sistema nacional
Unimed em número de clientes.

O artigo está
dividido da seguinte forma: a primeira seção é esta introdução, que mostra a
contextualização da pesquisa, seu problema de pesquisa e seu objetivo. Em
seguida, tem-se o referencial teórico, que aborda o sistema de saúde
suplementar brasileiro, a ciência de dados e maturidade em analítica de dados.
A seção seguinte abrange os aspectos e os procedimentos metodológicos adotados
na pesquisa. A quarta seção apresenta os resultados da pesquisa. A quinta seção
traz as considerações finais, após a qual são apresentadas as referências.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

O referencial teórico necessário para embasar este
estudo é composto pelo sistema de saúde suplementar no Brasil, seguido pela
ciência de dados e finalizando com maturidade em analítica de dados. Estes
tópicos são apresentados a seguir na ordem.

2.1 Sistema de saúde suplementar
no Brasil

O sistema de saúde
suplementar é composto por operadoras de planos de saúde, médicos, dentistas,
enfermeiros e demais profissionais da área da saúde, além de envolver
hospitais, laboratórios e clínicas em uma rede prestadora de serviços de saúde
que atende aos consumidores de planos privados de assistência médica e
odontológica (MACHADO; LIMA; BAPTISTA, 2017). Define-se como suplementar pelo
fato de se pagar para ter acesso à assistência médica, mesmo mantendo-se a
contribuição compulsória para a seguridade social, que inclui o direito
universal de acesso aos serviços de saúde. Além disso, seu caráter supõe a
existência e a limitação do sistema de saúde público, no qual o sistema privado
complementaria a cobertura de determinados serviços (BAHIA, 2011).

A regulação do setor
de saúde suplementar surgiu em 1998, com a publicação da Lei n. 9656/98
(BRASIL, 1998), que buscava corrigir a falta de mecanismos de controle do
governo federal sobre este setor (SOUSA, 2017). Conforme o Art. 1º, incisos I e
II da Lei nº 9.656, são descritos os planos privados de assistência à saúde e
as operadoras de saúde. O primeiro envolve a prestação continuada de serviços
ou cobertura de custos assistenciais a preço pré ou pós estabelecido, por prazo
indeterminado. A operadora de plano de saúde é uma pessoa jurídica constituída
sob a modalidade de sociedade civil ou comercial, cooperativa, ou entidade de
autogestão, que opera produto, serviço ou contrato de que trata o inciso I do
artigo.

Embora apresentando
avanços na proteção aos usuários de planos de saúde, a Lei 9656/98 não sanou os
principais conflitos entre as operadoras e seus clientes (SALAZAR; RODRIGUES;
NUNES JÚNIOR, 2005). Com isso, em janeiro de 2000, por meio da Lei 9.961/2000,
foi criada a Agência Nacional de Saúde (ANS), uma autarquia sob regime
especial, vinculada ao Ministério da Saúde, responsável pela regulação,
normatização, controle e fiscalização das atividades relativas à assistência
suplementar à saúde (BRASIL, 2000).

O modelo de
regulação do setor de saúde suplementar brasileiro é diverso ao praticado
internacionalmente. Na maioria dos países, a regulação é feita a partir da
atividade econômica em si, atuando sobre as empresas do setor, garantindo sua
solvência e a competitividade. No Brasil, optou-se por regular fortemente a
assistência à saúde, assim como a proibição da seleção de risco e do rompimento
unilateral dos contratos (BAHIA; VIANA, 2002).

2.2 Ciência de dados

A ciência de dados (data
science) é um conjunto de estratégias,
ferramentas e técnicas que buscam reunir equipes multidisciplinares, formadas
por pesquisadores com conhecimento sobre os problemas em análise, estatísticos,
matemáticos e cientistas da computação. Trata-se de um campo de estudos que
auxilia a descoberta de informação útil à tomada de decisão a partir de
diferentes bases de dados, sejam elas estruturados ou não (SANTOS, 2017;
PEDROSO; LIMA; ASSEF NETO, 2017).

O cuidado com a
saúde representa um importante desafio social e econômico que cada país
enfrenta. O aumento dos custos com a assistência médica, o envelhecimento e o
crescimento populacional influenciam as soluções de saúde, aumentando a
necessidade de novas tecnologias que contribuam com a segurança do paciente,
auxiliem o processo de tomada de decisão médica e, ao mesmo tempo, ofereçam
suporte à gestão (GONÇALVES; MATTOS; CHANG JUNIOR, 2019).

Segundo Pereira et al. (2012), com os avanços em TI, as
empresas passaram a depender cada vez mais de informação. Mais do que nunca, a
informação significa poder, e o seu uso apropriado pode estabelecer um
diferencial competitivo, proporcionando melhor atendimento aos clientes ou
otimizando a cadeia de serviços e produtos. Como ferramenta estratégica, seu
aproveitamento influencia o resultado das organizações, sendo vital para a
gestão.

Com o surgimento de
novos cenários, várias empresas passaram a empregar estatística, análise
quantitativa e modelagem preditiva como elementos estratégicos (DAVENPORT;
COHEN; JACOBSON, 2006). Logo, o surgimento de uma nova ciência, denominada
ciência de dados, passa a ganhar notoriedade. Sua definição continua a ser
desenvolvida, mas, em suma, trata-se de uma área que combina a necessidade de
conhecimento amplo e diverso, associada à necessidade de habilidades distintas,
visando coletar, preparar, analisar, visualizar, gerenciar e preservar grande
quantidade de informação (SANTOS, 2017).

Para se utilizar de
grande volume de dados, a ciência de dados, na construção de seus modelos, faz
uso de equipes multidisciplinares que devem ser capazes de analisar de forma
quantitativa um evento em diversas perspectivas e de forma integrada (CORREIA
NETO; MARQUES, 2020). Um cientista de dados requer um conjunto de habilidades
integradas que abrange matemática, big data, mineração de dados (data mining),
aprendizagem de máquina (machine learning), inteligência artificial (IA), estatística,
juntamente com uma profunda compreensão da organização, a fim de projetar
soluções aplicáveis (DHAR, 2013).

Guedes Júnior et al. (2020) argumentam que a evolução
da ciência de dados propicia novas oportunidades na melhoria de processos e no
entendimento de dados, direcionando as empresas ao alcance de seus objetivos
estratégicos. Segundo os autores, é possível, com a aplicação do conhecimento
gerado a partir das informações organizadas com o uso do Data Analytics, adotar medidas de relacionamento ao cliente
ou modificação de fluxos, tanto na esfera assistencial como na administrativa,
o que gera maior sustentabilidade no médio e longo prazo nas operadoras de
saúde.

2.3 Maturidade em
analítica de dados

Atualmente, muitas
organizações estão cientes de que a análise de dados pode trazer significativa
vantagem competitiva e, por isso, houve um aumento no interesse pela análise de
dados, devido aos seus potenciais benefícios estratégicos.  Uma cultura analítica madura permite que as
organizações usem efetivamente os dados nas decisões, e um número cada vez
maior de entidades decide medir e avaliar a eficácia das medidas tomadas com
base em dados coletados e não na mera intuição ou especulação (KRÓL; ZDONEK,
2020).

Ademais, a
maturidade em analítica de dados provê uma resposta dinâmica ao ambiente
volátil (KAPPELMAN et al., 2014). Ao
mesmo tempo, poucas organizações têm maturidade analítica suficiente para
gerenciar dados com eficácia. Contudo, cada vez mais organizações têm procurado
medir sua capacidade em analisar dados, avaliando sua maturidade analítica para
desenvolver suas competências e uma cultura analítica (HALPER; STODDER, 2014).

Os sistemas de
análise de dados podem contribuir de forma significativa para o alcance dos
objetivos estratégicos (COSIC; SHANKS; MAYNARD, 2012). As organizações têm
avançado no caminho da utilização de ferramentas como o BI (Business Intelligence) e uma série de modelos de maturidade de
inteligência de negócios e de maturidade analítica, a fim de identificar pontos
fortes e fracos. Tais ações têm ajudado o processo decisório ao utilizar o
conhecimento gerado a partir da análise de dados (MULLER; HART, 2016).

A maturidade
analítica, em grau mais avançado, pode ser alcançada mediante um processo de
evolução que envolva tecnologia, gerenciamento de dados, análises, governança e
componentes organizacionais, quando se torna possível integrar, gerenciar e
aproveitar todas as fontes de dados internas e externas relevantes ao processo
decisório, envolvendo ferramentas, pessoas, processos e estratégia (HALPER;
STODDER, 2014).

Modelos de
maturidade são usados para guiar esse processo de transformação. Em estudo
realizado por Król e Zdonek
(2020), 11 modelos possíveis de avaliação do grau de maturidade analítica de
uma organização foram apresentados e discutidos (Quadro 1). Segundo os autores,
a maioria dos modelos analisados utiliza cinco níveis de maturidade analítica.

Quadro 1 - Modelos de maturidade analítica
segundo Król e Zdonek
(2020)

Modelo

Desenvolvedor

Modelo de Maturidade de Processos
Analíticos (APMM)

Grossman, RL

Estrutura de quociente de maturidade
analítica

Aryng LLC

Estrutura de avaliação de maturidade
do Blast Analytics

Blast Analytics & Marketing

DAMM - Modelo de Maturidade de
Análise de Dados para Associações

Análise de associação

Modelo DELTA Plus

Davenport,
TH, Harris, J. e Morison, B.

Modelo de maturidade da Gartner para dados e análises

Gartner, Inc.

Modelo de Maturidade Logi Analytics

Logi Analytics

Modelo de maturidade analítica on-line

Caminho Cardeal

SAS Analytics
Maturity Scorecard

SAS Institute
Inc.

Modelo de maturidade de análise TDWI

TDWI,
Halper, F., Stodder, D.

Modelo de maturidade do Web Analytics

Hamel, S.

Fonte: Adaptado de Król
e Zdonek (2020)

Buitelaar
(2018a) propôs um modelo de avaliação da maturidade em analítica de dados
revisando de outros modelos, já que havia grande sobreposição entre eles.
Observou-se que muitos deles não são derivados de estudos científicos, o que
traz, segundo o autor, uma série de desvantagens, dentre as quais, a ausência
da descrição da metodologia para criação do modelo. Nesse caso, segundo o
autor, há uma clara necessidade da formulação de um modelo formalmente
construído e validado, no campo da maturidade e da análise orientada por dados.

De acordo com o
modelo de maturidade proposto por Buitelaar (2018a),
uma organização pode ser classificada em cinco estágios (Quadro 2).

Quadro 2 - Modelo de maturidade em analítica
de dados

Nível

Denominação

1

Comunicando

2

Analisando

3

Otimizando

4

Empoderando

5

Inovando

Fonte: Adaptado de Buitelaar
(2018a)

No primeiro nível
(comunicando), a organização se utiliza de relatórios básicos e planilhas em um
primeiro esforço para realizar análises, sem quaisquer processos formais para
orientar as atividades. A proliferação de planilhas leva à confusão, pois não
há mais uma única fonte ou qualquer responsabilidade pelos dados e planilhas, mas
há um interesse crescente no potencial do uso de dados e análises para apoiar o
processo de tomada de decisão. Tanto por parte dos funcionários quanto da alta
administração, há o desejo de não mais depender da intuição para a tomada de
decisões.

No segundo nível
(analisando), a análise de dados torna-se mais formal e organizada. Nesse
momento, a gerência visualiza relatórios e indicadores predeterminados,
usando-os para tomar decisões mais fundamentadas. O foco neste estágio é
examinar mais profundamente os dados para encontrar insights, que podem
não ser óbvios. Modelos analíticos podem ser criados para prever como os
eventos se desdobrarão no futuro.

O foco do terceiro
nível (otimizando) está no desenvolvimento e na operacionalização de análises
preditivas e o que se deve fazer futuramente para otimizar os resultados. Operacionalizar
o insight sem ações manuais é um desafio técnico com grande potencial
para o negócio.

O quarto nível
(empoderamento) se concentra em capacitar todos na organização com as
ferramentas e o conhecimento para analisar e melhorar o seu próprio trabalho ou
o de seu departamento. A capacitação também pode ser na forma de permitir a
integração rápida de recursos analíticos em produtos ou serviços. Capacitar é
um esforço que abrange toda a organização, quando já existe um direcionamento
de todos para a mudança durante os estágios anteriores. Ao mostrar
continuamente o sucesso de uma abordagem analítica, todos estão mais propensos
a responder positivamente à mudança.

No quinto e último
nível (inovando), a perspectiva é inovar. A maturidade baseada em dados e todas
as coisas nela representadas estão em um nível em que ela é a principal fonte
de vantagem competitiva da organização. Ela define a forma como os negócios são
feitos e abre portas para muitos produtos e serviços inovadores, redefinindo o
modelo de negócios da organização. Nessa etapa, a organização segue progredindo
e se redefinindo, estando a melhoria contínua profundamente arraigada.

O modelo proposto é
formalmente construído e validado com um processo de concepção totalmente
documentado, começando pela identificação das necessidades de informação,
crescimento, até a plena competência, tendo a análise como fator de
diferenciação. Enfatiza a integração e o discernimento analítico nos processos
dentro da organização e da cultura, além da necessidade de capacitar os
funcionários e os produtos (BUITELAAR, 2018a).

3 ASPECTOS E
PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

O presente trabalho caracteriza-se por ser de natureza
qualitativa, já que é um estudo de caso. O estudo de caso pode fornecer
dados quantitativos e qualitativos, já que há poucas limitações quanto à
natureza das atividades empregadas ou do tipo de dados compilados (COLLIS;
HUSSEY, 2005). Um estudo de caso, mesmo não permitindo a generalização,
viabiliza a comparação de resultados entre o caso estudado e outros
comparáveis, tornando-os mais robustos e convincentes (YIN, 2010).

Quanto aos
objetivos, a pesquisa é descritiva, pois seu propósito consiste em descrever
situações e acontecimentos, evidenciando como se comporta determinado fenômeno
(SAMPIERI; COLLADO; LUCIO, 2013).

No tocante à coleta
de dados, a medição da maturidade analítica foi realizada mediante a aplicação
de um questionário direcionado à área de ciência de dados, vinculada à
superintendência de TI da organização em estudo. Foi utilizado o modelo
proposto por Buitelaar (2018a) dada a sua facilidade
e disponibilidade de realização, além de representar, a partir da análise
bibliográfica, o único estudo com descrição da metodologia utilizada em sua
construção. Os questionários foram fornecidos aos respondentes via internet na
plataforma on-line disponível no endereço eletrônico https://data-driven.rubenbuitelaar.com
(BUITELAAR, 2018b).

Ao acessar a
plataforma, solicita-se a identificação da organização e do respondente. Em
seguida, é apresentada uma visão resumida do modelo, contemplando os cinco
estágios e suas principais características. Em seguida, inicia-se o
preenchimento do questionário.

O questionário é
composto por 24 questões distribuídas em 10 dimensões: (I) Dados, (II)
Métricas, (III) Competências, (IV) Tecnologia, (V) Liderança, (VI) Cultura, (VII)
Estratégia, (VIII) Agilidade, (IX) Integração e (X) Empoderamento. Cada questão
oferece 6 possíveis respostas, em nível de graduação variando de zero a cinco. Essas
opções de resposta são sentenças sobre a situação específica da variável
analisada, as quais devem ser analisadas e assinalada a afirmativa mais
adequada à realidade da organização. O questionário pode ser acessado no sítio eletrônico
indicado para verificação plena das questões.

O resultado do
questionário é dado por uma tabela e um gráfico com a média aritmética do
respondente por dimensão, além de um gráfico final de enquadramento no perfil
de maturidade proposto pelo desenvolvedor do modelo, situando a organização em
um dos cinco estágios (BUITELAAR, 2018a).

Foi solicitado que
os respondentes realizassem o mesmo na sede da operadora, local de trabalho dos
sujeitos da pesquisa, de forma individual e de acordo com um agendamento prévio.
Esse protocolo foi estabelecido a fim de deixá-los mais à vontade para
responder da maneira fidedigna e permitir maior confiabilidade das informações
coletadas. Os participantes da pesquisa também preencheram outro questionário desenvolvido
especificamente para coletar seus perfis profissionais.

Os respondentes
foram o gestor responsável pela área e os analistas do setor que compõem a área
de ciência de dados da organização. Eles foram orientados a escolher a
alternativa que melhor se adequasse à condição da organização. Para a
apresentação dos resultados, optou-se por codificar os sujeitos da pesquisa
como: A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K e L, a fim de preservar suas identidades.
Os resultados dos questionários voltados à medição da maturidade em analítica
de dados foram colhidos individualmente e em conjunto e apresentados em tabelas
e gráficos.

A operadora de saúde
em questão foi selecionada pela sua importância no contexto local e nacional,
no que tange à representatividade de sua carteira de clientes, assim como pelo
critério de acessibilidade. É uma cooperativa médica que desenvolve suas
atividades em Fortaleza e região metropolitana, estando entre as 20 maiores
operadoras do país, sendo a oitava maior do sistema Unimed em número de
clientes. Como operadora local, emprega 3.143 funcionários e detém 26,5% do
mercado onde atua com 340.775 beneficiários. Cerca de 59,79% da sua carteira refere-se
a planos coletivos de atendimento médico e 40,21% em planos individuais. O
faturamento em 2020 atingiu R$ 2,4 bilhões representando crescimento de 3,1% em
relação a 2019 (ANS, 2020; UNIMED FORTALEZA, 2020; UNIMED BRASIL, 2020).

4 RESULTADOS

Nesta seção,
apresenta-se o resultado compilado a partir da percepção dos sujeitos de
pesquisa integrantes da área de ciência de dados da Unimed Fortaleza submetidos
ao questionário. O Quadro 3 apresenta os dados de identificação de cada participante.

Quadro 3 - Área de atuação e perfil
profissional dos sujeitos da pesquisa

Sujeitos

Cargo / Função

Perfil profissional

A

Superintendente de TI

Idade: 49, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
7 anos

Tempo de serviço na cooperativa: 26
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 9 anos.

B

Gerente de Sistemas e Ciência de
dados.

Idade: 35 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
3 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 12
anos;

Tempo de experiência na área de Ciência
de Dados: 5 anos.

C

Médico, Analista

Idade: 33 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
2 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 2
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 2 anos.

D

Analista, Engenheiro de Dados

Idade: 30 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função: 1 ano;

Tempo de serviço na cooperativa: 6 anos;

Tempo de experiência na área de Ciência de Dados:  11 anos.

E

Analista de BI

Idade: 34 anos, sexo feminino;

Tempo de serviço no cargo / função:
7 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 7
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados:  11 anos.

F

Analista / Engenheiro de dados

Idade, 41 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função: 1 mês;

Tempo de serviço na cooperativa: 1 mês;

Tempo de experiência na área de Ciência de Dados: 7 anos.

G

Estatístico

Idade, 24 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
1 ano e 8 meses;

Tempo de serviço na cooperativa: 1
ano e 8 meses;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 1 ano e 8 meses.

H

Analista de Sistemas

Idade, 47 anos, sexo feminino;

Tempo de serviço no cargo / função:
10 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 13
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 10 anos.

I

Analista de BI

Idade, 45 anos, sexo feminino;

Tempo de serviço no cargo / função:
9 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 7
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 16 anos.

J

Estatístico / Cientista de Dados

Idade, 25 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
3 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 3
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 3 anos.

K

Estatístico

Idade, 25 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
3 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 3
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 3 anos.

L

Estatístico

Idade, 26 anos, sexo masculino;

Tempo de serviço no cargo / função:
2 anos;

Tempo de serviço na cooperativa: 2
anos;

Tempo de experiência na área de
Ciência de Dados: 2 anos.

Fonte: Elaborado pelos autores (2021)

Pode-se observar que
a área de ciência de dados da organização em estudo é composta por membros com
perfis de atividades e conhecimentos variados, formando uma equipe
multidisciplinar, corroborando com o indicado por Correia Neto e Marques
(2020). Segundo os autores, uma maior capacidade de análise e integração dos
dados é mais provável quando visto sob diferentes perspectivas.

Os resultados
individuais de cada avaliado são apresentados na Tabela 1, tomando-se como base
o resultado por dimensão em relação aos doze participantes.

Tabela 1 – Resultados individuais por dimensão

Dimensões

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

Média

Dados

3,3

4,0

3,3

3,0

3,3

2,7

3,0

3,0

2,7

3,0

3,3

3,0

3,13

Métricas

3,3

4,3

2,0

4,0

4,3

4,7

3,0

3,7

3,7

3,0

3,3

3,7

3,58

Competências

2,7

3,3

1,3

3,0

2,0

4,0

2,7

4,3

3,3

1,7

2,7

2,7

2,81

Tecnologia

4,0

5,0

2,0

4,0

5,0

5,0

2,5

4,0

4,5

2,0

3,5

2,5

3,67

Liderança

3,5

1,0

2,5

1,0

4,5

4,0

2,5

3,5

3,5

2,0

2,0

2,0

2,67

Cultura

3,5

3,0

2,0

2,0

4,0

4,0

2,0

4,0

3,0

2,0

2,0

2,0

2,79

Estratégia

2,0

3,0

1,5

1,5

3,0

4,0

2,0

4,0

2,5

2,5

2,0

2,5

2,54

Agilidade

4,0

3,5

1,5

3,0

4,0

4,5

2,0

3,0

3,0

2,0

2,0

3,0

2,96

Integração

3,0

3,5

2,0

3,0

2,5

3,5

2,0

3,5

3,5

2,5

3,0

2,5

2,88

Empoderamento

2,7

3,0

1,7

3,0

2,7

4,3

3,0

4,0

3,0

2,3

2,0

2,0

2,81

Fonte: Elaborado pelos autores (2021)

A primeira coluna da Tabela 1 contém
as dimensões utilizadas no modelo de avaliação. A segunda coluna apresenta os
resultados obtidos do respondente A para cada dimensão. Como cada dimensão é
avaliada por meio de determinada quantidade de questões, são apresentados
valores médios por dimensão (média aritmética das questões pertinentes à
dimensão). As onze colunas seguintes replicam o que foi coletado na segunda
coluna para os demais respondentes. A última coluna apresenta a média
aritmética simples das pontuações dos respondentes para cada dimensão do modelo,
indicando que os pesos das dimensões do modelo são iguais.

A partir da análise do resultado apresentado
e da média global de 2,98 (média aritmética das pontuações da última coluna),
infere-se que a organização em estudo está situada no terceiro nível de
maturidade (Otimizando). Assim, ela já tem consolidado o desenvolvimento
e a operacionalização de muitos esforços em analítica de dados, inclusive de
maneira preditiva. O sucesso na implantação dessas ferramentas leva à vantagem
competitiva, e a percepção das vantagens do uso da ciência de dados na cultura
organizacional passa a ficar mais clara, corroborando com Davenport (2014).

Em adição,
observa-se certo equilíbrio em relação aos resultados obtidos, situando a
organização em nível intermediário segundo a classificação de Buitelaar (2018b). As menores médias ocorreram em
“Estratégia” e “Cultura”, o que sinaliza maiores oportunidades de melhoria no
alcance dos objetivos estratégicos mediante maior esforço nessas áreas. A maior
variabilidade dentro da mesma dimensão encontra-se nas dimensões de
“Tecnologia” e “Liderança”, seguidas de “Agilidade” e “Cultura”. Portanto, a
percepção dos respondentes nesses quesitos é mais heterogênea, o que sugere
oportunidade de melhoria. Segundo a percepção dos respondentes, “Tecnologia” e
“Métricas”, com as maiores médias, têm o melhor resultado entre as dimensões. O
intervalo entre as diferentes dimensões analisadas variou entre 2,54
(“Estratégia”) e 3,68 (“Tecnologia”), o que situa a organização em um nível
intermediário de maturidade analítica.

O relatório de
diagnóstico proposto por Buitelaar (2018b) permite
uma série de interpretações de acordo com o resultado obtido em cada dimensão.
Com relação à dimensão “Dados”, percebe-se que grande quantidade de dados já
são obtidos e analisados. Sendo assim, a chave seria utilizar toda essa
informação de acordo com os objetivos da organização, devendo-se preocupar com
a qualidade dos dados obtidos.

Em relação à segunda
dimensão, “Métricas”, pode-se inferir que os relatórios estão normalizados e os
painéis de controle estão disponíveis para os gestores. Indicadores de
performance (KPIs - Key Performance Indicator), apoiados por modelos
analíticos, foram aprovados como indicadores de referência. O passo seguinte
seria avançar este processo para operações em tempo real, permitindo que anomalias
sejam detectadas e resolvidas rapidamente. Oportuniza-se, nesse momento, a
possibilidade de se criar um processo para detectar e lidar tempestivamente com
defeitos, anomalias e tendências.

Com relação ao
terceiro indicador, “Habilidades”, à medida que a análise evolui, as
competências necessárias evoluem. Se passa dos dados básicos colhidos, a partir
da mineração de dados, para conceitos mais avançados, tais como a aprendizagem
de máquina (machine learning).
Machine Learning é a maneira de dar
forma a um modelo computacional a partir da experiência passada, para ser capaz
de responder a eventos futuros (MURPHY, 2012). Pode ser utilizada uma grande
quantidade de dados para prever comportamentos futuros. Na medida é possível
prever o comportamento futuro, pode-se antecipar melhor as necessidades do
cliente e agir conforme a situação.

Com relação à quarta
dimensão, “Tecnologia”, o desafio consiste em integrar estes algoritmos
avançados de aprendizagem de máquina aos sistemas da organização. Existe uma
enorme quantidade de dados e diversas análises são necessárias para a sua
adequada utilização. Existe a necessidade de a infraestrutura ser capaz de
transportar e processar dados rapidamente, gerando informação e conduzindo o processo
decisório.

A quinta dimensão
(“Liderança”) tem a tarefa de conduzir a organização através do processo de
assimilar a competência em analisar dados. Pode-se concluir que já foram
implementados avanços, porém é importante perguntar se a organização tem o
interesse de ir além e, para isso, deve-se encorajar a cultura organizacional
como força motriz da análise.

A “Cultura” (sexta
dimensão) é provavelmente um dos quesitos mais difíceis de se mudar em qualquer
organização. No estágio atual, a liderança fornece os meios necessários, e a
cultura mantem os avanços que foram internalizados na organização. Nesse
momento, deve ser estimulada a melhoria contínua, em que todos estão empenhados
a levar a organização a níveis mais altos de trabalho analítico. A cultura
analítica pode apoiar o processo de melhoria sustentada pelos resultados
alcançados.

Com relação à sétima
dimensão (“Estratégia”), sinaliza-se que a análise cumpre um papel mais
proeminente na estratégia, que passa a se tornar mais presente em todos os processos.
Nesse momento, a análise torna-se um componente ativo na estratégia global da
organização.

Em relação à
“Agilidade” (oitava dimensão), sinalizam-se que os processos analíticos estão
mais integrados com os processos empresariais, tornando-se mais fluidos. Nesse
momento, deve-se ter a atenção as pessoas com as competências e
responsabilidades adequadas nos diversos setores. Organizações ágeis são
capazes de mudar rapidamente rumo a uma cultura que abrace a mudança e a
inovação. Nesse momento, Buitelaar (2018a) sugere que
devem-se definir ou reestruturar limites claros de decisão e responsabilidade,
a fim de se abraçar a mudança para reagir mais rapidamente, conforme as
necessidades estratégicas.

Com relação à
“Integração” (nona dimensão), cada vez mais, as análises são realizadas em
tempo real e ficam disponíveis para utilização nas diversas áreas da
organização. A automatização significa mais rapidez, o que requer um esforço
coordenado entre os analistas e os responsáveis pelos setores.

Na última dimensão,
“Capacitação”, os colaboradores passam a ter maiores habilidades, e o desafio
nesse momento é avançar na melhoria contínua, olhando o processo em contexto de
longo prazo. Nesta fase, painéis de monitoramento estão disponíveis e permitem
que novos dados sejam comunicados em tempo real, mostrando o estado atual das
operações, propiciando que novos eventos possam ser percebidos e solucionados
antes de se tornarem um problema. Nesse momento, o tempo entre a ocorrência e a
resolução de um problema é drasticamente reduzido, tornando-se mais fácil
encontrar o seu motivo.

A maturidade
analítica, em grau mais avançado, pode ser alcançada através de um processo de
evolução que envolva tecnologia, gerenciamento de dados, análises, governança e
componentes organizacionais, quando se torna possível integrar, gerenciar e
aproveitar todas as fontes de dados internas e externas relevantes ao processo
decisório, envolvendo ferramentas, pessoas, processos e estratégia (HALPER;
STODDER, 2014).

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Em relação ao sistema
de saúde suplementar, não há dúvidas de que é preciso rever processos e
investir em tecnologias capazes de aumentar o controle de custos e melhorar a
qualidade da assistência ao cliente. O progresso em tecnologia da informação
(TI) aplicada à saúde oferece novas oportunidades, trazendo benefícios em
qualidade dos serviços médicos e no resultado das operadoras de saúde. A
ciência de dados, como ferramenta de gestão, tende cada vez mais a ser
utilizada na obtenção e na análise de dados, compondo o arsenal disponível para
o setor usar de maneira estratégica.

Supostamente, quanto
maior o grau de maturidade no uso da analítica de dados para fundamentar as
decisões e ajudar a gestão, maior são os benefícios esperados. O uso aplicado
da TI como ferramenta de gestão deve ser conduzido com alto grau de eficiência
e eficácia e podendo ser plenamente administrado de forma continuada. Portanto,
é essencial identificar em que nível de utilização está a analítica de dados
nas empresas em particular no setor de saúde complementar.

O objetivo desse
estudo foi analisar o grau de maturidade em analítica de dados em uma operadora
de saúde com atuação em Fortaleza e região metropolitana. Essa operadora pode
ser considerada de grande porte, tanto em relação à sua área geográfica de
atuação quanto ao Brasil como um todo.

Constatou-se, a
partir da aplicação do questionário direcionado aos colaboradores da área de
ciência de dados, que a Unimed Fortaleza está em estágio de maturidade em nível
3 de um total de 5, segundo o modelo de Buitelaar
(2018a). Sendo assim, apresenta-se com desenvolvimento e operacionalização da
análise de maneira preditiva e suas ideias já são operacionalizadas de forma
automatizada. Portanto, a empresa objeto de estudo está em nível intermediário
de maturidade em analítica de dados conforme o modelo aplicado.

Como limitação do
estudo, deve-se registrar que ele foi conduzido durante a pandemia de COVID-19,
o que limitou, de certa forma, uma aproximação maior junto aos respondentes. Se
não fosse o contexto de isolamento social, a pesquisa poderia ter se desdobrado
de outras maneiras, o que poderia fazer surgir outras descobertas.

Tal estudo pode
servir de base para novas análises em estudos futuros, notadamente em
organizações ligadas à saúde. Uma análise comparativa dos níveis de maturidade
com outras operadora de saúde proporcionaria uma visão do uso relativo de
analítica de dados neste importante segmento econômico. Adicionalmente, poderia
ser verificado se há relação significativa entre o nível de maturidade e
variáveis tais como porte da empresa, nível de faturamento e região de atuação.
Há, sem dúvida, muito espaço para o desenvolvimento de outras pesquisas no
contexto do uso de analítica de dados em empresas do segmento de saúde suplementar.

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