Benchmarking é uma estratégia de comparar a performance de empresas e ver quais são as melhores práticas. Essa comparação pode ser feita apenas por meio da troca de experiências e da observação ou comparando dados e conduzindo uma análise estatística, tudo depende do nível da cultura de dados da sua empresa.
Traduzido de forma literal, benchmarking significa “marca de referência” e essencialmente busca as melhores práticas para desenvolver processos dentro de qualquer companhia. Desta maneira, realizar análise de benchmarking significa comparar organizações semelhantes em busca de referências de desempenho.
Quer saber mais sobre os modelos estatísticos que podem ser usados para realizar esse processo de benchmarking? Continue lendo e saiba mais.
A importância do benchmarking
Técnicas de benchmarking são utilizadas em todo mundo para respaldar a realização das transformações necessárias para a melhoria de processos, práticas e resultados das organizações, uma vez que permite que as empresas avaliem, de forma clara e objetiva, seus pontos fortes e seus pontos de atenção em relação às outras.
Por isso, essa estratégia pode ser usada por todos os tipos de empresa, tanto as que estão começando quanto as antigas para monitorar a atividade da concorrência em busca de novas técnicas que podem ser incorporadas para melhorar o negócio. O benchmarking pode ser feito por uma equipe dentro da sua empresa ou contratando uma empresa que realiza outsourcing de data science.
Assim, tornam-se capazes de alcançar melhores resultados, crescendo ou se mantendo na liderança do mercado.
Os modelos de benchmarking
Os modelos de benchmarking são métodos de análise utilizados para realizar comparações sistemáticas entre unidades de produção, sejam elas, empresas, indústrias, departamentos, setores, indivíduos, etc. Ou seja, a ideia é comparar unidades de produção que atuam em áreas semelhantes.
As técnicas de benchmarking podem ser divididas em duas linhas: frontier benchmarking (benchmarking de fronteira) e average benchmarking (benchmarking médio). Segundo Jamasb e Pollitt (2000), os modelos de fronteira trabalham baseando-se nas “melhores práticas” enquanto os modelos médios trabalham com um “representante médio”.
Os órgãos reguladores no Brasil e em todo mundo têm adotado modelos de benchmarking para premiar os bons desempenhos. A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), por exemplo, utiliza modelos de benchmarking para avaliar a eficiência dos custos operacionais das concessionárias de transmissão de energia elétrica.
Os modelos de benchmarking frontier
De forma semelhante ao que ocorre na literatura estatística clássica, é comum distinguir os modelos de benchmarking entre abordagem paramétrica e não paramétrica.
Os modelos de benchmarking também são discriminados em determinísticos e estocásticos. Nos modelos estocásticos, a priori, existe uma tolerância devido ao fato de que as observações individuais podem ser afetadas por um ruído aleatório e se modela a estrutura média desprovida do impacto destes ruídos. Já nos modelos determinísticos toda variação é considerada fonte de informação significativa sobre a eficiência.
Os mais conhecidos na linha dos modelos de fronteira são:
1. DEA (Data Envelopment Analysis)
O DEA (Data Envelopment Analysis, ou Análise Envoltória de Dados) é um modelo que constrói fronteiras de produção de unidades que transformam múltiplos insumos em múltiplos produtos.
Tais fronteiras avaliam a eficiência dos planos executados pelas unidades produtivas e servem como referência para a criação de metas eficientes para cada uma.
2. COLS (Corrected Ordinary Least Square)
O COLS (Corrected Ordinary Least Square, ou Mínimos Quadrados Ordinários Corrigidos) é um modelo que faz uma abordagem paramétrica de cálculo de eficiência para analisar o desempenho das unidades produtivas.
Esse modelo permite um número maior de observações ao capturar a heterogeneidade não observável nas unidades ou no tempo.
3. SFA (Stochastic Frontier Analysis)
O SFA (Stochastic Frontier Analysis, ou Análise de Fronteira Estocástica) é um modelo baseado em análise de regressão por máxima verossimilhança. Sua fronteira é composta por um componente determinístico e um estocástico. Com o SFA, é possível estudar a eficiência de cada unidade produtiva, sendo ela fixa ou variável ao longo do período.
Vale lembrar que o DEA é baseado em técnicas de programação linear, enquanto o COLS e o SFA são técnicas estatísticas. Os modelos de Benchmarking podem ser utilizados em qualquer tipo de organização, e são instrumentos bastante úteis que ajudam na melhoria do seu desempenho.
Resumo dos diferentes tipos de modelos
| Determinístico | Estocástico | |
| Paramétrico | Mínimos Quadrados Ordinários Corrigidos (Parametric Corrected Ordinary Least Squares – COLS) | Análise de Fronteira Estocástica (Stochastic Frontier Analysis -SFA) |
| Não Paramétrico | Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA) | Análise Estocástica Envoltória de Dados (Stochastic Data Envelopment Analysis – SDEA) |
Em futuros artigos apresentaremos exemplos de aplicações dos modelos de fronteira mais utilizados. Siga-nos nas redes sociais para acompanhar todas as novidades e artigos publicados no blog! Estamos no Instagram, Facebook e LinkedIn.
