Aperfeiçoando a segurança pública com Data Analytics

Neste artigo apresentaremos o Case da Secretaria de Segurança Pública de Santa Catarina (SSP), organização que impacta direta/indiretamente a vida de 6.7 milhões de pessoas e que busca ser referência nacional/internacional na gestão da segurança apoiada por dados e inteligência artificial.

O estudo de caso mostra como tem sido a caminhada da SSP nos níveis de cultura de Data Analytics do nível 2 para o nível 3, apresentando insights relevantes às organizações de porte similar que buscam estruturar seus processos de analytics com menor risco no menor tempo, alavancando oportunidades com uso de Inteligência Artificial.

Primeiros desafios

Compartilhar e interpretar informações são aspectos essenciais para uma gestão pública transparente e eficaz.

Organizações públicas e/ou privadas têm sido tradicionalmente compartimentadas e um dos desafios mais básicos é, portanto, o de conectar os “silos”.

Silo nesse contexto refere-se a informações autocontidas com pouca ou nenhuma comunicação entre unidades da organização.

No contexto da SSP uma tarefa que se repete em grande parte do trabalho dos gestores de área, além de conectar silos, é amenizar problemas de diversas naturezas.

Pode ser a falta de comunicação entre os setores e membros da equipe, pouco tempo para pensar estrategicamente, má distribuição de informações ou baixa agilidade das tarefas rotineiras.

O início do relacionamento entre as organizações se deu no ano de 2017 nos cursos de introdução à cultura de Data Analytics da Aquarela e também nas diversas interações ocorridas no ecossistema de inovação de Florianópolis .

A implantação do projeto trouxe um grande desafio: para que se tenha uma ferramenta ideal de apoio à decisão, precisamos que todos os dados estejam integrados e atualizados.

Na época a secretaria já contava com diversas coletas de dados e já alguns casos pontuais de sucesso com a implementação de BI.

O nível 2 de maturidade de Data Analytics se refere a uma situação onde vários dados já eram coletados de alguma forma, porém desacoplados de arquitetura voltada para Data Analytics. Em uma analogia é como se os materiais da casa estivessem todos no terreno, mas a casa em si não estava pronta para morar.

Esta falta de arquitetura de análise gerou grandes dificuldades de garimpar dados dentro da SSP. Por exemplo, alguém pergunta sobre um dado e ninguém sabe quem é a pessoa certa que detém a informação confiável e precisa. Quando isso acontece, além de tempo perdido, gera stress nas equipes.

Um problema era o alinhamento entre os órgãos, pois muitos setores não conheciam informações a respeito dos outros, mesmo que trabalhassem juntos em algumas ações.

O projeto Analytics chegou com o intuito de concentrar e compartilhar essas informações. Outra questão importante a ser resolvida foi a tempestividade. Muitos dados estavam desestruturados, o que gerava grande esforço para compilação e uso pelos gestores.  Era necessário que todos dados (ou a maior parte deles) estivessem integrados e atualizados.

Armazenar informações é fácil, mas dar um sentido a isso é difícil. Isto é especialmente desafiador quando você é impedido devido aos limites tecnológicos, que era a realidade da instituição. Informações e conhecimentos são livres, porém os insights eram raros e de difícil comprovação

Atividades do projeto

Diferentemente da gestão tradicional de projetos que se apresentam bastante determinísticos, os projetos de Data Analytics, por outro lado, desafiam os gestores por demandar uma orquestração de ações extremamente específicas para cada caso.

Ao longo do período do projeto, foram necessárias diversas interações internas e externas dos times da SSP até se chegar a conformação da versão 1.0 do escritório de análise. Abaixo listamos algumas das principais atividades :

• Definição dos papéis de Data Analytics para os níveis de gestão do projeto, gestão de processo, segurança e integração de dados;
• modelagem de dicionários de dados integrados (O que são dicionários de data analytics?);
• aquisição das licenças da ferramenta de BI – Qlik sense. A SSP encontrou solução para lidar com esses problemas a partir da adoção de uma única ferramenta tecnológica de Business Intelligence (BI), denominada projeto Analytics;
• geração de rápidas prototipações vinculadas às áreas da SSP sempre em conformidade com os 3 requisitos básicos de análise (objetivo de negócio, dados disponíveis e processos administrativos);
• definição da arquitetura de análise com a quebra dos processos por áreas de atuação e segmentação da segurança dos acessos;
• integração de dados e testes em grande escala;
• criação da marca do escritório de dados chamado Analytics;
• parceria com o HUBSSP – o primeiro laboratório de inovação em Segurança Pública do Brasil;
• pactuar fluxos de informações mais efetivos junto aos órgãos e trabalhamos para garantir que a versão mais atualizada dos dados esteja sempre disponível;

Resultados e situação atual

O Projeto Analytics vem conectando a SSPSC desde a raiz até o topo da árvore e tem sido um absoluto agente de mudança na instituição, transformando a cultura organizacional e aumentando a eficiência da gestão pública. Hoje esse ambiente analítico conta com cento e cinco logins alocados para gestores de todos os órgãos que fazem parte da estrutura da Segurança Pública catarinense:

• PMSC
• PCSC
• IGP
• CBMSC
• DETRAN

O ambiente é acessado por gestores de áreas administrativas e operacionais, tanto os que atuam na camada tática quanto estratégica das instituições, numa visão de uso horizontal da plataforma. Assim, o Analytics conseguiu otimizar a circulação das informações entre os setores, pois qualquer servidor pode ser capacitado para consultar informações disponíveis na plataforma e assim pensar estrategicamente.

Desde a implantação do projeto,  o acesso à informações, além de ficar ao alcance de todos os públicos com poucos cliques, contempla gráficos que promovem melhor visibilidade e clareza durante a interpretação dos relatórios.

A nova estrutura possibilita, ainda, economia de tempo com a apuração dos dados, reduzindo atrasos nas análises de rotina, pois é muito mais fácil acompanhar os indicadores chave regularmente.

Gestão de Contratos (vigência, orçamentos), RH (lotação dos servidores por órgão, faixa etária, grau de instrução), Gestão da Frota (características da frota por modelo, quilometragem rodada, infrações por veículo), Patrimônio (aquisição de bens materiais/móveis por tipo, período, por região) e Operacional (atendimentos policiais por tipo e região em um determinado período), são exemplos de painéis de análises disponíveis na solução.

Com o uso do BI na SSP, qualquer gestor pode consultar um dado. Esses são alguns dos problemas e soluções que o uso do Analytics vem resolvendo e consequentemente vem abrindo caminho para a aplicação de IA nos dados já estruturados (isso abordaremos em outro artigo).

Contudo, sabemos da importância em se manter a governança e auditoria desse ambiente para estarmos seguros de que os relatórios estarão disponíveis apenas àqueles que foram designados.

Logo, o compartilhamento de informações é propagado de maneira orquestrada e organizada, com total governança e gerenciamento desempenhados pela Coordenadoria de Gestão do Conhecimento da Divisão de Tecnologia da Informação e Comunicação da SSP.

A estratégia adotada para o caso é a gestão centralizada de conteúdo dos dados. Assim, quando um indicador é criado ele pode ser utilizado por qualquer pessoa que tenha acesso ao ambiente analítico, minimizando erros de conceito e fazendo com que todos utilizem a mesma visualização e enxerguem os mesmos números.

A área de TI passou a desempenhar um papel de gestora desse “barramento de dados”, possibilitando o uso e reuso das aplicações analíticas, garantindo uma visão integrada  das informações e a governança do projeto.

O aumento do nível de maturidade no tratamento e manipulação de informações usadas no processo decisório e na gestão do negócio fez com que falar em dados passasse a fazer parte do dia a dia dos gestores públicos e isso vem melhorando a cada dia.

Além disso, houve início do processo de democratização de acesso aos dados. Através da parceria com o HUBSSP, o time do projeto Analytics realiza seminários sobre temáticas de “Dados & Tecnologia”, com o objetivo de falar em dados.

A partir dessa iniciativa começou efetivamente a execução do plano de mudança para elevar a maturidade organizacional em Data Analytics. Esse processo de alfabetização em dados é fundamental pois faz com que os gestores desmistifiquem o uso de ferramentas de BI, estabelecendo uma cultura organizacional pautada em análise de dados.

Falar sobre Data Analytics em órgãos públicos é uma disrupção, afinal ainda é uma temática pouco explorada apesar da necessidade diante do indiscutível e acelerado processo de digitalização das organizações.

É preciso modificar ideias e pensamentos, romper paradigmas e atuar fortemente na mudança da cultura corporativa, sendo imprescindível ampliar essa discussão dentro do cenário corporativo governamental.

O Analytics SSP permitiu uma visão panorâmica como um raio-x institucional, o que resultou em ações que agregam diretamente para toda população.

A solução beneficia diversos níveis gerenciais das instituições: quando é preciso tomar alguma decisão o acesso é fácil pois informações de todos os órgãos da SSP encontram-se reunidas em um só local, de forma rápida e ágil. Com essa aplicação, não é preciso garimpar dados, o que diminui o tempo de análise e tomada de decisão.

O grande objetivo é transformar a SSP numa organização orientada por dados. O próximo desafio é ampliar o debate institucional na temática de dados abertos e uso de técnicas de Inteligência Artificial e caminhar para o nível 4 de maturidade de Data Analytics.

Buscar parcerias e aprendizados tanto com a academia como com o mercado privado é um caminho que a SSP tem adotado. A Aquarela acompanha e tem apoiado essa jornada da SSP no mundo da análise de dados desde o início. Contribuiu ainda com o material digital publicado no blog, como infográficos e e-books, que serviram de base teórica e metodológica para delinear estratégias de implantação e desenvolvimento de Data Analytics na SSP.  

Referências

Case do Analytics na revista Touch (pg. 46)

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