se espera alcancar. Osobjetivos (What/Which) que se espera atingir, resolvendo os problemas oumitigando as perdas e dores apontadas anteriormente(no Why) e associadas com o negocio da empresa,impactado pelos dados e seus problemas. Os resultados desejados deverao serdefinidos em funcao de como os dados podem apoiar os negocios da organizacao.Aqui estamos no contexto da solucao.Exemplo pratico: Nesse nosso exemplo, os objetivos aserem alcancados serao, obviamente, a reducao, em proporcoes acordadas, dosindicadores apontados pelas autuacoes da ANS(inconsistencia entre os dados enviados e o percentual de consultasrealizadas fora do prazo maximo de espera), mitigando os riscos de multas eglosas. Tambem objetivaria analisar a genesedos problemas, buscando solucoes queevitem e/ou minimizem a sua reincidencia, analisando densidade de atendimentos,tempos medios de esperas, geografia dos problemas, processos aplicados, qualidadedos dados, etc Uma analise do alcance desses objetivos,com a observacao dos stakeholders envolvidos ja antecipara, em parte, oWhere, ou seja as areas/unidades de negocios por onde esses dados observadoscirculam e tem o seu CRUD efetuado(sao definidos/criados,trabalhados/lidos eatualizados/eliminados). Observe que, pela decomposicao eanalise dos problemas mencionados e as suas possiveis solucoes, os dadosemergem e serao anotados no compartimento Dados(M,R,T), classificados comoMestre, Referencial, Transacional ou outros. c)Aindaatrelado a esse contexto, focamos nosresultados e obtemos os requisitos dedados (What), vistos como uma forma dedetalhamento dos Resultados desejados. Mostra os requisitos, na forma deelementos e solucoes de dados, detalhando ainda mais o contexto da solucao. Porexemplo, um relatorio analitico de dados, com consultas marcadas, canceladas erealizadas, dimensionadas por local e tempo, poderia ser um requisito de dadoscom maior detalhe. Dessa forma, alguns dados comecam a aflorar na analise esugerir solucoes. Aqui pode se ganhar alguns insights iniciais sobre o HowMuch/How many, por exemplo, vislumbrando possiveis quantificacoes aproximadasainda (custo ou expectativas de investimento) com solucoes de BI ou Analytics.Exemplo pratico: Nesse ponto, dentro da nossaOperadora de Saude, partimos para o detalhamento das solucoes nas formas derequisitos de dados e de sistemas. Nesse ponto, ja e possivel termos a percepcao inicial dos principais dadosenvolvidos nos problemas(registrados em Dados-MRT) e potencialmente na solucaoa ser desenvolvida. Os dados normalmente sao categorizados em (M)estres, ( R )eferenciais e (T)ransacionais. De acordo com os problemas apresentadosidentificamos dados de consultas medicas realizadas (classificados como Transacionais),cuja responsabilidade e da GOP-Gerencia de Operacoes, dados inconsistentesrelativos a clientes atendidos(classificados como Mestres), tipos de planosusados (classificados como Referenciais), especialidades medicas envolvidas(Referenciais),CID(Referenciais),etc cuja responsabilidade seria da GPC-Gerencia de Planos eConvenios, etc. Aqui voce pensa sobre os tipos e busca uma classificacao paraele. A classificacao, entenda, aponta dados com comportamentos diferentesdentro dos negocios. E comportamentos diferentes, sugerem ciclos de vidasdiferentes. Assim, voce comeca a entender melhor os dados em que se baseiam osseus negocios. A garimpagem dos dados envolvidosnesse contexto da solucao sugere uma analise semantica mais detalhada sobreeles(os dados) e seus significados. E necessario o entendimento semantico dosdados. Glossarios iniciais de dados poderao ser definidos, visando a melhoriasemantica dos (significados) dos dados (Por exemplo, o que e uma consultacancelada?). Falamos dos metadados. Os dados, suas definicoes, regras deformacao. Se o dado definido esta mais generalizado ou especializado na suadefinicao. Aspectos de qualidade do dado, bem os regulatorios ou de segurancadaquele dado podem ser observados aqui.