HARVEST CITY PROJETO DE SISTEMA INTELIGENTE DE COMPRAS

FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS

CURSO DE GRADUAÇÃO ONLINE

VANIA ADRIANA RIBEIRO

Matrícula B42356

Sistemas de Informação – T01

Professor Robson Nascimento

HARVARD CASE STUDY

HARVEST CITY
PROJETO DE SISTEMA INTELIGENTE DE COMPRAS

São Paulo

4º trimestre - 2021

Introdução

O estudo deste Harvard Case nos desafia a ver além do programado, pois fatores previsíveis são facilmente tratados e contornados, sendo criada robustez, seja no processo ou no sistema, para que não gere prejuízo. Entretanto, há várias situações sem controle, conhecida como requisitos não funcionais, que precisam ser previstas e mitigadas, ou mesmo evitadas, visando fazer com que o fluxo de integração dos sistemas não seja comprometido.

O ponto fundamental, em qualquer situação de erro, sempre estará relacionado a planejamento. Seja um disaster recovery, por infraestrutura ao banco de dados, ou um problema de gerenciamento de servidores, ou algum problema com cloud, ou mesmo com o ponto enfatizado na unidade 10, sobre o conhecimento tácito, fator relevante inclusive para uma das respostas que irei dar às questões. É muito importante, numa obra dessa magnitude, que os módulos de conversão e transposição de conhecimento ocorram de forma nativa, evitando assim gaps irrecuperáveis, como o que assimilei na renúncia de John Casper. Ele tinha um papel, mas a disseminação de seu conhecimento adquirido, para embasamento e lições de modelos de centros de convenções pelo mundo (e certamente de problemas que enfrentaram) parece não ter seguido os ensinamentos de Nonaka e Takeuchi, onde afirmam que “conhecimento é criado apenas pelos indivíduos, pois uma organização não pode criar conhecimento por si mesma sem os indivíduos.”

Sobre os mesmos autores (1997), vejo que o modelo deveria ter sido aplicado dinamicamente, em espiral, pois tratava-se de um projeto que envolvia vários stakeholders, que em muitos casos sequer foram consultados quanto à suas necessidades, como foi o exemplo categórico do sistema de compras. O sistema de compras não se adaptou, mas exigiu resiliência de toda uma infraestrutura, quando na verdade deveria ter sido concebido em sua fase inicial, seguindo as etapas a serem cumpridas, conforme N&T: Metáfora, onde os brainstorms deveriam ter sido feitos, abordando os pontos críticos e suas tratativas, Analogia, onde os requisitos do projeto (fosse ele de infraestrutura ou do sistema de compras) seriam validados com relação à suas premissas, restrições e riscos, para então compor o Modelo, e a partir disso fasear o projeto. Isso deveria ter acontecido em junho de 2014, mas tardiamente ocorreu, de forma tendenciosa (pois não houve concessões para a Venso) em julho de 2015, ou seja, tarde demais, culminando numa tragédia anunciada.

Para o trabalho, busquei conhecimento no texto do Harvard Case, na apostila do curso, e em algumas fontes na internet, citadas em “Fontes de Pesquisa”.

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Questão 1 

A enfatização do uso de IoT no projeto revela claramente a dinâmica de uso entre software e hardware, criando um point de viagens de negócios, com atrativos, facilidades, interações tecnológicas (altamente necessárias, visto que o hotel poderia hospedar convenções de empresas e viagens de negócios), e que criaria diferencial entre o que os moradores da própria cidade, que também se beneficiariam do complexo, pois afinal de contas, também possuía um shopping, um dos pontos focais de consumo de Harvest City. A implantação e integração entre sistemas inteligentes, incluindo a infraestrutura de hospedagem e estacionamento, alimentação, comunicação de alto padrão de internet, tudo isso somado a um sistema integrado de compras (o que facilitaria toda a suply chain do local, devido a cadeia de troca de informações integradas), seria uma receita de sucesso, sem contar que não geraria custo adicional (pelo menos, não declarado, mas certamente diluído nas locações). A relevância dessa integração entre os locatários criaria agilidade nos processos de compra (pois vários itens eram comuns), otimizaria vários custos, e também reduziria os riscos, visto que o sistema poderia estar integrado a contratações de orçamentos com maior poder de negociação. A premissa estabelecida por Casper, de garantir uma experiência única entre todos, procurando entender “a voz do consumidor”, tornou-se um diferencial competitivo, pois o uso de sistemas inteligentes para capturar informações a serem utilizadas em benefício do negócio, sendo tudo isso viabilizado em nuvem, em soluções SaaS e IaaS.

Questão 2

Vale enfatizar que, independente da integração entre sistemas tradicionais e tecnologias emergentes, cada um desses sistemas possui seu fluxo de processos e atividades. As interações entre esses sistemas, na troca de dados e compartilhamento de informações, deve ser bem estudada, no famoso “de para”, para evitar os problemas já conhecidos, como a redundância de dados (os cadastros precisariam ser centralizados, e uma plataforma faria a transformação dos dados de acordo com cada sistema cliente), sua integridade (todos os CRUDs dos sistemas precisariam estar alinhados com relação a limitações e tipagens, para garantir que o dado compartilhado fosse único), sua rastreabilidade (rápida verificação de possíveis corrupções de dados, para restore pelo próprio log de tracert), o isolamento, pois a plataforma de acesso precisaria ser robusta, para garantir o túnel de acessos, sem gargalos, e a incoerência, pois os dados entre os sistemas sempre teriam que buscar um latest version, garantindo um repositório único e íntegro.

No enfoque do estudo de caso, vejo também o desafio do tempo de implantação, pois os prazos estabelecidos mostraram-se insuficientes, em razão das mudanças de escopo forçadas pela equivocada decisão de adequar o projeto original ao sistema de compras. Outro ponto que vi negativamente, onde o desafio tornou-se um risco, foi a comunicação, pois integrações entre sistemas geram incertezas e complexidades, que devem ser tratadas em dailys, para prever desvios de planejamento, e o principal desafio, a necessidade de simulação de problemas, e a correspondente robustez dos sistemas para resolver os problemas.

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