i
Modelo de ma u idade pa a apoio à implemen ação
de uma iloso ia de ges ão o ien ada a p ocessos
numa o ganização
Ma ia Ma ga ida Figuei edo Roque e
Disse ação ap esen ada como equisi o pa cial pa a
ob enção do g au de Mes e em Ges ão de In o mação com
especialização em Ges ão da In o mação e Business
In elligence
i
LOMBADA MGI
MEGI
2018
Modelo de ma u idade pa a apoio à implemen ação de uma iloso ia
de ges ão o ien ada a p ocessos numa o ganização
Sub í ulo:
Ma ia Ma ga ida Figuei edo Roque e
MGI
i
ii
NOVA In o ma ion Managemen School
Ins i u o Supe io de Es a ís ica e Ges ão de In o mação
Uni e sidade No a de Lisboa
Modelo de ma u idade pa a apoio à implemen ação de uma
iloso ia de ges ão o ien ada a p ocessos numa o ganização
po
Ma ia Ma ga ida Figuei edo Roque e
Disse ação ap esen ada como equisi o pa cial pa a a ob enção do g au de Mes e em Ges ão
de In o mação com especialização em Ges ão da In o mação e Business In elligence.
O ien ado : P o esso Dou o Ví o Dua e San os
No emb o 2018
iii
AGRADECIMENTOS
A ealização do p esen e abalho só oi possí el g aças ao con ibu o de á ias pessoas com quem
enho o p i ilégio de pa ilha a minha ida e que pe manen emen e es ão a meu lado, p esen eando-
me com o seu apoio e azendo-me ac edi a que udo é possí el de consegui desde que nos
p oponhamos a al.
Que o ag adece ao meu o ien ado Ví o San os pela eno me expe iência pa ilhada, pela
disponibilidade, simpa ia e sábios conselhos. Sem a sua o ien ação es e abalho não se ia possí el.
Ag adeço às minhas que idas ilhas, Inês e I ene, que me acompanha am e apoia am dia iamen e em
odos os momen os.
Ag adeço ao meu companhei o, José, pelo apoio, paciência e disponibilidade. És o esponsá el po eu
es a nes e pa ama de ealização! Sem o eu apoio e incen i o, não consegui ia ousa desa ia -me e
ba alha po udo o que semp e desejei e ambicionei.
Sem o osso apoio não es a ia ago a a esc e e es as pala as, es a - os-ei e e namen e g a a po
e em semp e ac edi ado em mim p opo cionando-me a opo unidade necessá ia pa a nunca desis i
dos meus sonhos.
Ag adeço a disponibilidade, apoio, co esia e amabilidade do Dou o Ped o Mal a, do Dou o Gonçalo
Ba is a, do Dou o Jo ge Pe ei a e do Dou o Gab iel Pes ana, sem os quais o con ibu o cien í ico e
adesão à ealidade des e abalho se iam, po ce o, subs ancialmen e in e io es.

i
“A coisa mais di ícil é a decisão de agi , o es o
é apenas enacidade” Amelia Ea ha .
RESUMO
A ualmen e as o ganizações compe em num me cado li e. Pa a e em capacidade de compe ição
necessi am de e uma es u u a o ganizacional sólida que apenas acon ece quando exis e uma boa
plani icação. O ganiza signi ica es u u a , p ocessos e a de inição cla a e obje i a de quem az o quê,
quando, onde e como.
Os p ocessos são undamen ais nas o ganizações. Di am o seu caminho, pa a onde ão, se se cump em
obje i os, se os mesmos es ão alinhados com as es a égias de inidas. Todas as o ganizações p ecisam
de uma linha o ien ado a do seu pe cu so e uma de inição de quando e em que momen o de em
ees u u a e melho a o que já oi es u u ado. Quan o maio a o ganização maio a di iculdade em
implemen a al e ações e, é aqui que o Business P ocess Managemen (BPM) em um papel
undamen al no pe cu so. Quan o mais o BPM es i e alinhado com os obje i os planeados, mais ácil
se o na de al e a e implemen a .
Ao longo dos anos á ios es udos êm sido ei os sob e o ema BPM, á ias amewo ks êm sido
p opos as, á ios modelos de ma u idade êm sido desenhados, no en an o, a di iculdade man ém-se.
Como a alia a ma u idade de um p ocesso? Es e abalho incide sob e essa ma é ia. Na e isão da
li e a u a é ei o um esumo dos modelos de ma u idade de inidos a ní el académico e as suas
p incipais ca ac e ís icas. Pos e io men e p opõe-se uma p opos a de modelo de ma u idade de BPM.
Como me odologia oi ado ada a Design Science Resea ch com a a aliação e e uada a a és da
ealização de um ques ioná io que con ou como pa icipan es pe i os académicos na á ea do BPM e
di e o es de depa amen os de sis emas de in o mação. Es e ques ioná io possibili ou a ecolha de
in o mação pa a complemen a ao modelo p opos o.
PALAVRAS-CHAVE
Negócio, Ges ão, P ocessos, Modelo, Ma u idade, Desempenho
i
ABSTRACT
Nowadays o ganiza ions compe e in a ee ma ke . To compe e hey need o ha e a solid o ganiza ional
s uc u e ha only happens wi h a good planning. O ganizing means s uc u es, p ocesses and he
clea and objec i e de ini ion o who does wha , when, whe e and how.
P ocesses a e undamen al in o ganiza ions. They de e mine hei pa h, whe e hey a e going, i he
goals a e me , i hey a e aligned wi h he de ined s a egies. All o ganiza ions need a guideline o
hei cou se and a de ini ion o when o es uc u e and imp o e wha has al eady been s uc u ed. The
g ea e he o ganiza ion, he g ea e he di icul y in implemen ing changes, i is he e ha Business
P ocess Managemen (BPM) plays a undamen al ole in he cou se. The mo e BPM is aligned wi h he
planned objec i es, he easie i becomes o change and implemen .
O e he yea s, se e al s udies ha e been done on he BPM heme, se e al amewo ks we e p oposed,
se e al ma u i y models we e designed, howe e , he di icul y emains.
How o e alua e he ma u i y o a p ocess? This pape add esses his issue. In he e iew li e a u e, we
summa ize he ma u i y models ha a e de ined a he academic le el and hei main cha ac e is ics.
Subsequen ly, a p oposal o a BPM ma u i y model is p oposed.
As a me hodology was adop ed he Design Science Resea ch whose e alua ion has been ca ied ou by
conduc ing a ques ionnai e ha included as pa icipan s academic expe s in he a ea o BPM and
di ec o s o in o ma ion sys ems depa men s. This ques ionnai e enabled he in o ma ion ga he ing
o complemen he p oposed model.
KEYWORDS
Business; Managemen ; P ocess; Model; Ma u i y; Pe o mance
ii
SUBMISSÕES RESULTANTES DESTA DISSERTAÇÃO
Ap esen ação de pos e ; CAPSI 2018 - Con e ência da Associação Po uguesa de Sis emas de
In o mação, San a ém.
14
1 INTRODUÇÃO
As emp esas assen am em modelos e es u u as o ganizacionais. A o ma como se o ganizam é c ucial
pa a o seu desen ol imen o, sendo o clien e o seu p incipal oco e e os clien es sa is ei os, a sua
undamen al mais- alia.
En e a p ocu a do clien e e a o e a das emp esas, há uma dimensão a explo a que p opo ciona
opo unidades de ape eiçoamen o e melho ias. O pon o ó imo acon ece quando a sa is ação do
clien e se conjuga e in e liga com os obje i os e a es a égia das emp esas.
O Business P ocess Managemen (BPM) ou a ges ão de p ocessos de negócio, isa es u u a de o ma
dinâmica e p oac i a a i idades de negócio, com p ecisão e con iabilidade. Pa a o conc e iza de e
conside a a o imização, a melho ia, a edução de empos e cus os, semp e sem pe de de is a o
obje i o inal: a sa is ação e a idelização do clien e (Figu a 1-1):
Figu a 1-1 Concei o do BPM
Po p ocessos de negócio en endem-se á eas especi icas das o ganizações com a i idades p óp ias e
de inidas que se complemen am. O mapeamen o desses p ocessos no o ganog ama da o ganização,
pe co e ans e salmen e os depa amen os, in e ligando-os. Es a pe spe i a holís ica de p ocessos
denomina-se de end- o-end p ocess ou isão pon a-a-pon a do negócio.

15
Pode-se en ão conclui que o BPM é uma o ma o ien ada de a icula e aplica de modo in eg ado,
me odologias, es u u as de abalho, écnicas e e amen as, pa a p ocessos que mui as ezes são
aplicadas de manei a isolada (ABPMP, 2013).
1.1 MOTIVAÇÃO
A g ande complexidade e compe i i idade do mundo emp esa ial, impõe mudanças cons an es no
pano ama o ganizacional, endo impac os di e os e ans e sais em odas as o ganizações.
Es a ola ilidade é uma a iá el impo an e a e em con a, e elando-se a impo ância da
moni o ização con inua do BPM, assim como da sua adap ação à linha es a égica das o ganizações,
sendo de i al ele ância pa a a sus en abilidade e c escimen o das mesmas.
1.2 OBJETIVOS
O obje i o des e abalho é p opo um modelo de implemen ação de BPM de aco do com a
ma u idade das o ganizações e iden i ica as ca ac e ís icas undamen ais pa a cada ní el de
p o undidade de implemen ação.
P e ende-se de ende nes a disse ação a necessidade de se medi quais os ní eis de ma u idade dos
p ocessos nas o ganizações e es uda uma no a dimensão de a o es que sejam ca alisado es e
ino ado es. Como passos in e médios pa a alcança es e obje i o, p e ende-se ob e espos as
conc e as a ques ões como:
✓ Como a alia o ní el de ma u idade de p ocessos nas o ganizações?
✓ Como as o ganizações a aliam e implemen am os seus p ocessos?
✓ Em que medida uma ges ão de p ocessos em in luência na es u u a de uma o ganização?
Faze uma a aliação dos modelos de BPM e pe spe i a sob e o seu uncionamen o e aze uma
ap eciação e análise sob e os seus ní eis de ma u idade na expec a i a de con ibu os pa a o u u o.
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2 REVISÃO DA LITERATURA
2.1 BPM - BUSINESS PROCESS MANAGEMENT
O BPM é “a ealização dos obje i os de uma o ganização a a és da melho ia, ges ão e con ole dos
seus p ocessos essenciais ao negócio. De e en ol e ecnologia que nas ci cuns âncias ce as e quando
jus i icado, se á de conside a a sua u ilização”(Jes on & Nelis, 2015).
Business P ocess Managemen (BPM) “é um campo especial do conhecimen o po á ios mo i os. Em
p imei o luga é uma enc uzilhada de pon os de is a múl iplos e bem di e en es” (Dumas, La Rosa,
Mendling, & Reije s, 2013).
Business P ocess Managemen (BPM) “é cada ez mais is o como uma disciplina de ges ão que em
um impac o signi ica i o nas o ganizações”(Von Rosing, Von Scheel, & Schee , 2014).
O BPM ac esce alo a a és das pessoas e da execução baseada em ecnologia, ac esce pe o mance
e pe mi e a execução con ínua de es a égias (Ki chme , F anz, & Gusain, 2017).
Figu a 2-1 E olução his ó ico empo al do BPM e ecnologias (Ha mon, 2007)
17
O BPM em um pe cu so his ó ico (Figu a 2-1) desde os anos oi en a a é ao século XXI. A e olução em
sido no ó ia e la gamen e discu ida no en an o, os p incípios e as esponsabilidades man ém-se: a
análise dos p ocessos de negócios, a melho ia da a i idade pa a aumen a a e iciência e a
p odu i idade das emp esas po um lado, e a pe manen e esponsabilidade da ges ão po ou o
(Ha mon, 2007).
2.1.1 Ges ão de P ocessos s Ges ão po P ocessos
T adicionalmen e as emp esas es u u am-se em depa amen os que se o ganizam uncionalmen e
po p ocessos, como po exemplo o p ocesso de pagamen o de salá ios a colabo ado es:
✓ depa amen o de ecu sos humanos > p ocessamen o de salá ios > pagamen o aos
colabo ado es.
Po de inição p ocesso é um conjun o de a i idades ei as po pessoas ou máquinas com o obje i o de
c ia alo pa a uma o ganização (ABPMP, 2013). A moni o ização e con ole do p ocessamen o de
salá ios é undamen al pa a que não oco am e os na cadeia do seu uncionamen o logo, o que se
en ende po Ges ão de P ocessos é p ecisamen e moni o iza e con ola p ocessos especí icos
(ABPMP, 2013).
Po e um signi icado mais la o do que o concei o an e io a Ges ão po P ocessos ab ange oda a
o ganização e odos os seus p ocessos. Assim
✓ de e p omo e in e ligação en e depa amen os e p ocessos numa isão mais ampla,
✓ de e es a alinhada com a es a égia da emp esa,
✓ oca -se no desen ol imen o pa a o clien e,
✓ analisa e medi pe manen emen e po meio de indicado es, o desempenho dos p ocessos,
✓ capaci a , o ma e di eciona as equipas de abalho e
✓ p omo e a comunicação den o da o ganização de o ma a c ia sine gias que conco am pa a
a c iação de alo ac escido (ABPMP, 2013).
2.1.2 Concei o de BPM
Pa a Jes on (2015) es a disciplina isa a ges ão e icien e e e icaz dos p ocessos de negócio. Conside a
ambém que as pessoas es ão no cen o dos p ocessos de negócio pelo que é imp escindí el o ná-las
pa e da solução (Jes on & Nelis, 2015).
De e-se en ende que o BPM é mais do que so wa e, mais do que eengenha ia e mais do que
modelação de p ocessos, azendo pa e in eg an e da ges ão das o ganizações, ca ece de uma análise
cons an e e a ual. Como uma disciplina de ges ão, o BPM eque uma isão o ganizacional end- o-end
18
e uma g ande dose de senso comum (Jes on & Nelis, 2015). Pa a T ckman (2010), BPM é de inido
como os es o ços de uma o ganização pa a analisa e melho a con inuamen e os p ocessos de
negócio conside ados como essenciais pa a o seu uncionamen o, (e.g., p odução, ma ke ing,
comunicações) e de ine um p ocesso de negócio como um conjun o de a i idades coo denadas e
logicamen e elacionadas, que de em se ealizadas pa a o e ece alo aos clien es e cump i
obje i os es a égicos (T kman, 2010).
Tabela 2-1 -Di iculdades, bene ícios, ca a e ís icas e o ganização do BPM
Di iculdades na
implemen ação de
BPM
Bene ícios na
implemen ação de
BPM
Ca a e ís icas
de BPM
Funcionamen o do
BPM
En endimen o, pela
o ganização, do BPM,
Rosemann (2010)
Melho ias globais na
o ganização,
T kman (2010).
Jes on (2015)
Visão sis émica dos
p ocessos,
Rosemann (2010)
Mapeamen o/Pad onização
de p ocessos,
Weske e al. (2004),
ABPMP (2013)
Alinha BPM com
es a égias da
o ganização,
Jes on (2015)
Maio pe o mance e
aumen o de
compe i i idade,
Rosemann (2010),
Jes on (2015)
Foco no alo do clien e,
Jes on (2015)
Ges ão de p ocessos (end-
o-end),
Jes on (2015)
Colabo ado es pouco
quali icados
Sa is ação dos
pa cei os de negócio
(in e nos e ex e nos).
T kman (2010)
Possibili a a e iciência,
Jes on (2015)
Documen ação/ egis o das
a i idades
Di iculdades inancei as
na implemen ação
Redução de cus os
ABPMP (2013)
Ges ão do
conhecimen o,
Ha mon (2007)
de inição de
esponsabilidades
Resis ência à cul u a do
BPM,
Rosemann (2010)
Mul idisciplina idade
( écnica e e amen as),
Rosemann (2010)
Cen o de excelência BPM
/Esc i ó io de p ocessos,
ABPMP (2013)
Fal a de en endimen o
pela al a adminis ação,
ABPMP (2013)
Disponibilidade de ecu sos
(Ki chme e al., 2017)
Mudanças equen es de
leis egula ó ias
Os dois p incipais d i e s do BPM são: eduzi cus os e a necessidade de o imiza ou c ia p ocessos,
no en an o o seu pon o undamen al é a necessidade de melho a a sa is ação dos clien es e ga an i
ní eis de compe i i idade. Jus i ica-se que a ges ão de p ocessos seja uma pa e in eg an e da ges ão
"no mal". A melho ia dos p ocessos de negócio é um Wo k in P og ess que de e se man ido
con inuamen e e que az pa e da solução. O sucesso do BPM passa pela ins i ucionalização do
p ocesso de melho ia como uma p á ica de ges ão undamen al, que não pode se e e i amen e
alcançado, sem a capacidade de se ge i p oac i amen e.
19
2.1.3 Ciclo de ida de BPM
O BPM in eg a pa a além da ges ão de p ocessos, uma abo dagem num ciclo de ida con ínuo (ABPMP,
2013) que se ca ac e iza basicamen e pelos seguin es passos: es a égia, desenho, con igu ação,
implemen ação e con olling.
Figu a 2-2 Ciclo de ida do BPM (Rosemann & B ocke, 2010a)
O ciclo de ida de BPM de Rosemann (2010a), (Figu a 2-2) iden i ica possí eis ameaças que possam se
supe adas, a a és de um plano ca ac e izado po ases ou e apas. Es e plano em po obje i o, não
só a melho ia dos p ocessos cujas ope ações ca eçam de e isão, como ambém p ocu a soluções,
acionaliza e aumen a a p odu i idade.
As e apas iden i icadas no seu conjun o, de em pe mi i uma o imização dos p ocessos pois o mé odo
“cen a-se em melho ias inc emen ais de p ocessos exis en es, no malmen e ocando-se em a e as
especí icas de manei a con ínua, nos di e sos es ágios do ciclo de ida dos mesmos” (ABPMP, 2013).
Pa alelamen e e pa a Jes on (2015), há uma aixa empo al pa a a implemen ação das melho ias
iden i icadas, que no malmen e se p olonga po um la go pe íodo. Uma o ganização que ado e o BPM
como di eção es a égica, em de es abelece que é undamen al que haja colabo ação e consis ência
pa a ga an i a ob enção máxima de bene ícios, caso con á io e “a menos que exis a uma es u u a
cla a, odas as ques ões se ão mis u adas (po exemplo, obje i os, es a égias, es ições, p incípios e
di e izes)” (Jes on & Nelis, 2015).
No en ende de Rosemann (2010a) os p ocessos emp esa iais mo em os elacionamen os a a és de
um ciclo de ida de mudanças de es ado, seja desde a inconsciência a é o é mino do elacionamen o
pa a o caso dos s akeholde s ou, desde a ideia a é à sua e o ma ou escisão, pa a o caso dos a i os da
emp esa e ou os i ens de in e esse a a és de um ciclo de ida p óp io. Assim,

20
✓ Exis e um momen o em que os clien es não sabem que exis em.
✓ Há ambém um momen o em que eles deixa am de se clien es ou po enciais clien es po
qualque mo i o.
✓ Há um momen o em que um p odu o ainda não oi pensado.
✓ Há ambém um momen o em que o p odu o oi e i ado.
En e esses ex emos há uma sé ie de mudanças de es ado que exigem que alguém aça algo pa a os
mo e pa a o p óximo es ado p og essi o (Rosemann & B ocke, 2010a). Nes e con ex o Rosemann
(2010a) en ende que es es são p ocessos cujos luxos de alo êm de se abalhados pois caso
con á io os clien es po enciais podem não se iden i icados ou quali icados e os ciclos de
elacionamen o e a i os podem e edundâncias. (Rosemann & B ocke, 2010a).
Um con ex o cla amen e o mulado, ga an e que cada no o a gumen o possa se colocado den o do
con ex o p e iamen e acei e pa a de e mina o impac o nos p ocessos. É necessá io aça obje i os,
delinea di e izes e p incípios, pois caso con á io as á ias pa es en ol idas, êm endência pa a
segui em di eções di e en es e consequen emen e não se á possí el uma abo dagem consis en e.
Daí que, os p incípios o ien ado es das o ganizações ais como a es a égia e o modelo de negócios,
se ca ac e izem como “a qui e u a de p ocessos" ou seja, a linha o ien ado a pa a a execução dos
mesmos p ocessos, con o me Jes on (2015) (Figu a 2-3).
Figu a 2-3 A qui e u a de p ocessos (Jes on & Nelis, 2015)
Es a a qui e u a de p ocessos consis e num conjun o de modelos que desc e em os p incípios
undado es do BPM, den o de uma o ganização e é a e e ência pa a qualque o ma de mudança
(Jes on & Nelis, 2015).
21
2.1.4 Disciplinas
O BPM, na sua génese, é uma abo dagem de ges ão que analisa uma o ganização de o ma holís ica
como um conjun o de p ocessos de negócios e não apenas a sua implemen ação num sis ema de
so wa e, mas sim, como um conjun o de in e ações logicamen e o ganizadas en e cul u as, sis emas
e pa es ex e nas que indi idualmen e e em conjun o compõem a o ma como a o ganização abalha
(Cle eland, 2012). A sua implemen ação de e se is a de o ma la a e não como algo que de e se
con inuamen e melho ado, no en an o, exis em a i idades (disciplinas) que isam uma melho ia
con inua ais como
✓ o desenho (c ia i idade) que isa c ia p ocessos no os ou modi ica os já exis en es;
✓ a modelação, ou seja po exemplo, passa a BPMN (Business P ocess Model and No a ion) os
p ocessos já exis en es;
✓ a análise;
✓ o desempenho;
✓ a ans o mação e
✓ a ecnologia
A cha e pa a es a iloso ia de ges ão são as mé icas de negócio e os p ocessos que o necem
in o mações sob e a o ma como a o ganização abalha e que se desc e em nos capí ulos seguin es.
2.1.4.1 Desenho
“O desenho de p ocessos é a de inição o mal de obje i os, en egá eis, o ganização das a i idades e
eg as necessá ias pa a p oduzi um esul ado desejado. Inclui o dena a i idades, num luxo com base
nos elacionamen os dessas a i idades e a iden i icação e associação de compe ências, equipamen o
e supo e necessá ios pa a as execu a “ (ABPMP, 2013).
O desenho de p ocessos implica a c iação de um p ocesso pa a um no o p odu o pelo que en ol e a
iden i icação e a o denação de unções e a i idades na ope ação em conjun o com os mecanismos de
supo e, as ecnologias de p odução e os sis emas.
Pa a execu a um desenho de p ocessos e icaz é necessá ia a comp eensão holís ica dos p ocessos, as
á eas uncionais en ol idas e a o ma como as a i idades são execu adas nessas á eas.
2.1.4.2 Modelação
“O p opósi o da modelagem é c ia uma ep esen ação do p ocesso de manei a comple a e p ecisa
sob e o seu uncionamen o” (ABPMP, 2013).
22
Os modelos são aplicados pa a c ia es u u a (o ganização), pa a ap endizagem, p e isão, medição,
con ole, e c., sendo a me odologia aplicada pa a essa ep esen ação ei a po diag amas, mapas ou
modelos, endo cada um des es e mos um p opósi o especí ico, a ep esen ação, a análise e desenho
dos p ocessos espe i amen e.
Nes a e apa do p ocesso de modelação exis e a necessidade de o ganiza e es u u a de o ma a
man e -se o obje i o p e endido, sem exis i dispe são. Logo plani ica é undamen al e pa a isso há
e amen as com no ação s anda d em que a linguagem e simbologia u ilizada pe mi e a lei u a
uni e sal dos dados. O BPMN ou Business P ocess Model and No a ion é um exemplo de uma
e amen a comum e s anda d que pe mi e a iden i icação e a lei u a uni o me de um p ocesso, po
pe i os. Sob e es e ema a OMG.o g (2011) diz o seguin e
Pa a a ep esen ação de luxos é usada a me odologia BPMN (Business P ocess No a ion) cujo obje i o
p incipal é o nece uma no ação que seja p on amen e comp eensí el po odos os analis as de negócio
que c iam os ascunhos iniciais dos p ocessos, pelos écnicos esponsá eis pela sua implemen ação e,
ambém, pa a os emp esá ios que ão ge i e moni o á-los. Assim, o BPMN c ia uma pon e pad onizada
en e o p ocesso de negócios e a sua implemen ação (Objec Managemen G oup (OMG), 2011).
No en endimen o de Teles, (2013), os p ocessos são igualmen e isionados como “um g á ico de luxo
de elemen os, os quais são a i idades, e en os, ga eways e luxos de sequência (conec o es) que
de inem uma semân ica ini a de execução” (Teles, 2013).
Exis em ou as no ações pa a a modelação de p ocessos, ais como o luxog ama, que consis e num
conjun o simpli icado de símbolos, o EPC (E en -d i en P ocess Chain) uma cadeia de símbolos
o ien ados a e en os cons uído no âmbi o do ARIS (A qui e u a de Sis emas de In o mação
In eg ados), o UML (Uni ied Modeling Language), uma linguagem-pad ão pa a a cons ução de
es u u as de p oje os ela i os a so wa e que pe mi e isualiza os esul ados em diag amas
pad onizados
1
e o IDEF (In eg a ed De ini ion Language), uma linguagem usada pa a sis emas e
engenha ia in o má ica (IDEF, 2007).
No en endimen o de Be nus, Go anson, Gø ze, Jensen-Waud, Kandjani, Molina, No an, Rabelo,
J.,Rome o, Saha, & Tu ne , (2016) “A modelação emp esa ial p ecisa passa da men alidade de
engenha ia emp esa ial ("c ia modelos pa a muda o design") pa a a men alidade de conscien ização
emp esa ial ("usa modelos pa a ob e in o mações e c ia uma comp eensão compa ilhada e
explíci a da ealidade")” (Be nus e al., 2016).
1
h ps://p .wikipedia.o g/wiki/UML
23
2.1.4.3 Análise
Em e mos p á icos um p ocesso desc e e uma sequência ou um luxo de a i idades numa o ganização
com o obje i o de ealiza um abalho (Objec Managemen G oup (OMG), 2011) e a análise de
p ocessos ou a ase As-Is consis e na a aliação em empo eal de como esses p ocessos es ão a
unciona a a és de a os documen ados e alidados.
Es a análise é undamen al pa a uma ideia mais p ecisa de como os p ocessos se a iculam e
es u u am e a necessidade de melho ia dos mesmos (ABPMP, 2013).
Es e p ocedimen o enquad a-se no ciclo de ida dos p ocessos como uma melho ia con inua.
O ganizações onde exis am p ocessos mal cons uídos ou pouco de inidos podem esul a em
ine iciências g a es que p o a elmen e se aduzi am em meno alo e baixos esul ados.
O obje i o p incipal de qualque negócio é ob e alo e a alia se os seus obje i os es ão ou não a se
a ingidos po isso a análise As-Is pode ajuda na decisão de ans o ma ou não, p ocessos já
implemen ados.
2.1.4.4 Ges ão de desempenho
A ges ão do desempenho em po obje i o con ola e moni o iza os p ocessos ao ní el de luxos de
abalho ou de p ocesso a a és de medições, mé icas, medidas e indicado es.
Pa a ABPMP (2010), a medição do desempenho é a “Capacidade de medi e in e p e a o desempenho
de p ocessos” a a és de qua o dimensões: empo, cus o, capacidade e qualidade. A du ação do
p ocesso es á associada ao empo, o cus o ep esen a o alo co esponden e a ecu sos ou de
opo unidade. A capacidade es á associada ao endimen o ou en abilidade dos p ocessos e a
qualidade é ep esen ada em alo es pe cen uais.
A medida do desempenho pode se a e ida a a és de dados, a mé ica a a és de in o mações e o
indicado , segundo ABPMP (2010), “é uma ep esen ação de o ma simples ou in ui i a de uma
mé ica ou medida pa a acili a sua in e p e ação quando compa ada a uma e e ência ou al o”.
2.1.4.5 T ans o mação
A ans o mação de p ocessos e i ica-se quando as o ganizações são ab angidas pelas mudanças do
ambien e emp esa ial e sen em a necessidade de modi ica os seus p ocessos pa a o imiza em e
e igo a em a sua o e a. Com a mo i ação de encon a uma melho pe o mance dos p ocessos as
o ganizações ans o mam-nos (ABPMP, 2013).
30
Figu a 2-4 Business Rules Managemen Li ecycle (BRMLC), (Nelson e al., 2008)
No es udo e e uado po Nelson e al. (2008) em A li ecycle app oach owa ds business ules
managemen , diz que, “os esul ados suge em que su giu um ciclo de ida na ges ão de eg as de
negócios e que é dis in o dos ciclos de ida adicionais de ges ão do conhecimen o” (Figu a 2-4).
Com base na sín ese dos esul ados do es udo, o BRMLC oi pensado pa a inclui ês ambien es de
al o ní el (alinhamen o, ges ão de eg as e implemen ação), que são decompos os em oi o e apas
(planea , cap u a , o ganiza , au o , dis ibui , es a , aplica e man e ).
Os e ei os p imá ios da abo dagem BRMLC incluem sepa a a ges ão das eg as do ambien e de
implemen ação, assim como o uso de um eposi ó io de eg as independen e, a ualizações de TI pa a
a equipa de negócios e o alinhamen o de implemen ações de BR com inicia i as simila es em oda a
emp esa (Nelson e al., 2008).
2.1.4.6.4 BPMS - Business P ocess Managemen Sui e
Fala em BPMS ou em ambien e de ges ão de negócios signi ica desc e e “um conjun o de
e amen as que une ecnologia da in o mação e ambien e de ope ação. Nes e ambien e BPMS o
negócio desen ol e-se”(ABPMP, 2013).
Pa a Ha mon (2007) “BPM” signi ica ges ão de p ocessos de negócios e "BPMS" signi ica sis emas que
ajudam a ealiza BPM. (Ha mon, 2007).
O e mo "ambien e" desc e e a ope ação esul an e da u ilização de BPMS, pois na sua execução, ge e
aplicações que o necem o supo e às ope ações de negócio e nesse ambien e, a capacidade de ge i
aplicações pode p omo e uma impo an e an agem compe i i a quando ap o ei ado ao máximo.
Um BPMS pe mi e conside a (ABPMP, 2013):

31
✓ aplicações ansacionais
✓ abalha aplicações de ges ão
✓ aplicações que con olam o luxo de abalho e como esse abalho é ei o ou de e ia se ei o.
✓ Isso inclui a a ibuição
o acompanhamen o,
o balanceamen o da ca ga de abalho,
o iden i icação de e os,
o ges ão de desempenho,
o ela ó ios
O BPMS possibili a e p omo e a modelação de p ocessos, modelação de luxos de abalho, de inição
de eg as, simulação de ope ações de negócio, au omação de p ocessos, ope ação de negócio,
acompanhamen o de desempenho, moni o ização e con ole de a i idades. Pode ambém simula
cená ios possí eis e a alia esul ados com base em es es que espelham a si uação eal na qual a
aplicação se á usada (ABPMP, 2013).
Pa a a ep esen ação dos cená ios u iliza-se o BPMN po se a no ação mais u ilizada. Ap esen a-se
po símbolos que ep esen am a e as, decisões, ações au oma izadas. Fo mulá ios são associados a
a e as den o do BPMS, assim como ela ó ios e in e aces dos modelos de p ocessos pa a sis emas
legados podem se in oduzidos pa a "chama " ou as aplicações e o ma uma sé ie de a e as
au oma izadas.
As e amen as BPMS e oluí am e êm passado de simples e amen as de modelagem de luxo de
abalho, a conjun os complexos de e amen as in eg adas que o e ecem uma pla a o ma e ambien e
comple os de ope ação.
O BPMS em sido cada ez mais u ilizado pa a supo a o design, análise, execução e moni o ização de
p ocessos de negócios. Em al ambien e, a e olução dos p ocessos de negócios e, em ge al a melho ia
dos mesmos, podem se in o madas po á ias e amen as, como po exemplo, moni o ização e
mine ação de p ocessos (Be nus e al., 2016).
2.1.4.6.5 BAM - Business Ac i i y Moni o ing
O Business Ac i i y Moni o ing (BAM) ou a moni o ização da a i idade do negócio é uma das á eas
eme gen es na análise de p ocessos de negócios que oi desen ol ida pa a ob e in o mações em
empo eal sob e o s a us e os esul ados desses p ocessos.
32
O obje i o das e amen as BAM é usa dados egis ados pelos sis emas de in o mação e diagnos ica
p ocessos ope acionais (Ma oua e al., 2016).
A í ulo de exemplo Weske e al. (2004) indica o ARIS P ocess Pe o mance Manage (PPM) que ex ai
in o mações de audi o ia (ou seja, in o mações egis adas du an e a execução) e exibe essas
in o mações de manei a g á ica (po exemplo, empos de luxo, es angulamen os, u ilização, e c.). A
moni o ização de a i idade come cial ambém inclui a ex ação de modelos de p ocessos de logs.
Figu a 2-5 Pi âmide de endências do Business P ocess (Rosemann & B ocke, 2010a)
Moni o iza a a i idade das o ganizações c ia uma sé ie de desa ios cien í icos e p á icos como po
exemplo, quais os p ocessos que podem se descobe os e qual a quan idade de dados necessá ios
pa a o nece in o mações ú eis (Weske e al., 2004).
2.1.4.6.6 SOA/EAI - Se ice O ien ed A chi ec u e and En e p ise Applica ion In eg a ion
SOA, que signi ica a qui e u a o ien ada a se iços, é um concei o a qui e ónico em design de so wa e
que en a iza o uso de se iços combinados pa a supo a os equisi os de negócios di e amen e.
Segundo Rosemann (2010) SOA, inicia com o obje i o de eu iliza ecu sos de so wa e exis en es
num conjun o de p ocessos das o ganizações.
Em SOA, os ecu sos são disponibilizados aos consumido es de se iços na ede, como a e ac os
independen es e com acesso de o ma pad onizada.
SOA de e basea -se num ní el de abs ação pa a que os p ocessos possam se discu idos numa
linguagem comp eendida po emp esá ios e po p o issionais de TI pelo ac o de as eg as de negócio
es a em in e ligadas com TI (G aham, 2006b).
33
Sob uma pe spe i a écnica, SOA é uma abo dagem pa a desenha e a qui e a soluções podendo se
implemen ado numa camada de mensagens ou de in eg ação, ou pe mi indo que aplicações o neçam
se iços pa a ou as aplicações (ABPMP, 2013).
Um dos bene ícios de SOA são as eduções signi ica i as nos cus os de manu enção de TI de ido a se
possí el e i a em-se os in e aces ca os dos p og amas de so wa e adicionais, pe mi indo que odos
os componen es de so wa e sejam simplesmen e inculados ao ambien e de in eg ação do SOA
(Rosemann & B ocke, 2010a).
Kodali (2005) iden i ica a a qui e u a o ien ada a se iços como uma e olução da compu ação baseada
na pe gun a/ espos a e a sua lógica come cial ou as unções indi iduais de uma aplicação são
modula izadas e ap esen adas como se iços pa a aplicações consumido /clien e e o que é
undamen al pa a esses se iços é a in e ace do se iço se independen e da implemen ação (Kodali,
2005).
Enquan o que SOA é um pad ão de in eg ação que em como obje i o a desag egação de se iços e
não depende de uma solução de e cei os, a En e p ise Applica ion In eg a ion (EAI) é
uma amewo k pa a pe mi i a in eg ação de dados en e á ias aplicações nas emp esas, além de
simpli ica p ocessos de negócios en e os aplica i os e on es de dados conec ados (Inno a i e
A chi ec s, 2013).
Lin hicum (2001) de ine de o ma p á ica o concei o de EAI como “a pa ilha sem limi es de in o mação
e p ocessos de negócio, exis en es em qualque aplicação ou on e de dados nas emp esas”
(Lin hicum, 2001).
Tabela 2-3 Cená io de P ós e Con as na u ilização de SOA e EAI, adap ado de Inno a i e A chi ec s (2013)
SOA
Se ice O ien ed A qui ec hu e
EAI
En e p ise Applica ion In eg a ion
P ós
✓ Reu ilização de se iços pa a ou as
aplicações
✓ Fácil de a ualiza e man e
✓ Con iá el e menos e os de so wa e
✓ Local independen e
✓ Escalá el e disponí el
✓ Independência da pla a o ma
✓ Alcança me as ácil e apidamen e;
✓ En ega ga an ida
✓ Simpli ica a compu ação assínc ona
dis ibuída e o acesso a on es de dados
✓ Maio lexibilidade
✓ Pe mi e a eu ilização de dados em
ou os aplica i os
Con as
✓ Aumen o dos cus os ge ais de ido ao maio
empo de espos a e ca ga da máquina
✓ Ges ão de se iço complexo
✓ In es imen o inicial signi ica i o
✓ A qui e u a mais complexa
✓ Cu a de ap endizagem mais ín ima
✓ Possí eis bo lenecks de desempenho
✓ Di iculdade pa a acede ou man e a
lógica do negócio
34
Apesa de especialis as na ma é ia conside a em a EAI como passado, com SOA exis em soluções EAI
embaladas que podem se ap op iadas pa a in eg ações em g ande escala. A SOA, po ou o lado,
o e ece uma melho lexibilidade pa a se adap a às mudanças de equisi os e ecnologias (Inno a i e
A chi ec s, 2013).
2.1.4.6.7 ER – En e p ise Reposi o y
Um Reposi ó io da Emp esa (ER) é uma localização cen al pa a a mazena in o mação sob e
p ocessos, esponsabilidades, aplicações de supo e e ge e odos os a e ac os, as elações en e si e
os obje os o a do eposi ó io num modelo de me adados que pode ap esen a as a i idades da
o ganização po á ios ní eis ou camadas (ABPMP, 2013). O eposi ó io de p ocessos pode con e os
seguin es dados da o ganização:
✓ luxog ama do p ocesso de negócio;
✓ os equisi os do negócio;
✓ as desc ições uncionais;
✓ a a qui e u a emp esa ial;
✓ quem é o dono de p ocesso;
✓ ecnologia u ilizada;
✓ con oles associados.
Os esponsá eis po desen ol e um modelo de a qui e u a co po a i a de p ocessos são os a qui e os
de p ocessos, assim como de implemen a e man e um eposi ó io de p ocessos de negócio, a sua
me odologia, modelos de e e ência e pad ões ela i os aos p ocessos das emp esas (ABPMP, 2013).
2.1.4.6.8 BPI – Business P ocess In elligence
Numa e en e mais a ual, Ma oua e al. (2016), iden i ica am um campo de pesquisa eme gen e
denominado de in eligência de p ocessos de negócios (BPI – Business P ocess In elligence) que isa
moni o iza e analisa p ocessos exis en es e e i ica a sua e iciência, con o midade, p e isão e
o imização u ilizando uma écnica chamada de p ocess mining que desc e e écnicas de análise à
pos e io i ao pe mi i explo a a in o mação egis ada em bancos de dados. De aco do com Ma oua e
al. (2016) o p ocess mining a ualmen e con ém ês possí eis aplicações:
✓ a descobe a do conhecimen o do p ocesso;
✓ a e i icação da sua con o midade, is o é, de e a , localiza , explica e medi des ios en e um
modelo de inido e o modelo de p ocesso eal ex aído dos dados disponí eis;
✓ o ape eiçoamen o e ex ensão de um modelo de p ocesso com dados de e en os;
35
✓ e en iquece um modelo de p ocesso com in o mações de desempenho.
O p ocess mining isa p eenche a lacuna en e os dados das a i idades ob idos a a és de egis os de
e en os (po exemplo, logs de ansações num sis ema ERP) e os modelos de p ocessos de inidos.
O obje i o p incipal da écnica de mine ação de p ocessos é ex ai conhecimen o de his ó ico,
a qui os e e en os egis ados. Es e conhecimen o é usado pa a a descobe a de p ocessos e pa a
melho a a qualidade dos mesmos, de e ando des ios e e en uais p oblemas nos modelos.
A essência do p ocess mining é a ex ação do conhecimen o do p ocesso a a és de e en os egis ados
po sis emas de in o mação. Usa o p ocess mining é conside ada uma abo dagem com po encial pa a
eduzi o empo necessá io pa a a análise de p ocessos, bem como pa a o nece uma imagem mais
p ecisa dos mesmos pois é conside ado mais dinâmico do que as abo dagens adicionais pa a
p ocessos (Ma oua e al., 2016).
Figu a 2-6 P incipais ipos de e amen as de so wa e usadas em BPM (Ha mon & Wol , 2014)
2.1.4.7 Fa o es c í icos de sucesso (CSFs)
As o ganizações endem a p econiza o BPM como a o ma mais e icaz e e icien e pa a a ingi obje i os
emp esa iais de uma o ma es u u ada e ab angen e. Segundo T kman (2010), de ido à na u eza
a iscada do BPM, ou seja, a o ma como es á di e amen e elacionado com as es u u as
o ganizacionais e a sua mudança, o am iden i icados a o es c í icos de sucesso ou insucesso.

36
A e isão da li e a u a o nece CSFs (C i ical Success Fac o s) simila es e ge ais sob e BPM, ais como,
apoio da ges ão de opo, ges ão de p oje os, coope ação na comunicação e o mação de u ilizado es
inais (T kman, 2010).“Embo a enha ha ido mui a pesquisa sob e écnicas de modelagem de
p ocessos e e amen as co esponden es, hou e pouca pesquisa empí ica sob e os a o es de sucesso
e a a aliação pos hoc de seu sucesso” (T kman, 2010). Fa o es cha e pa a o sucesso do BPM passam
po
✓ amplo conhecimen o de BPM;
✓ especí ico conhecimen o do negócio;
✓ implemen ação de TI, e
✓ es ei a in e ligação en e a o ganização e os p ocessos.
A análise SWOT (S eng hs, Weaknesses, Oppo uni ies & Th ea s) (Figu a 2-7) pe mi e a alia pon os
o es, acos e plano es a égico pa a as omadas de decisão de BPM.
Figu a 2-7 Ma iz SWOT (Pe ei a, 2013)
2.2 EPM – ENTERPRISE PROCESS MANAGEMENT
Em eg a, as o ganizações ge am alo pa a os clien es a a és dos p ocessos e da o ma como eles
uncionam, po isso “é necessá io ge i p ocessos pon a a pon a numa pe spe i a de al o ní el de
in e ação e in eg ação” (ABPMP, 2013).
Se o núme o de p ocessos implemen ados numa no a o ganização o g ande é necessá io mon a o
mecanismo de ges ão de odos esses p ocessos – EPM (En e p ise P ocess Managemen ) – um modelo
37
de ges ão de p ocessos. “Em EPM o oco es á em medi o que impo a pa a os clien es, ado ando-se o
pon o de is a desses clien es” (ABPMP, 2013)
2.2.1 Concei os
A abo dagem sis émica da ges ão (Teo ia de sis emas) e a abo dagem con ingencial de ges ão (Teo ia
da Con ingência) ocam aspe os a conside a nas o ganizações como um sis ema social es u u ado
com me as a a ingi .
Os p oje os de BPM são a i idades de negócios complexas que exigem uma es u u a e uma
abo dagem o ganizadas pa a a sua implemen ação, a o es es es conside ados como p incípios c í icos
de sucesso (Jes on & Nelis, 2015). Segundo es udos e pesquisas ao longo de á ios anos o am
iden i icados seis a o es essenciais, conside ados como CSFs (C i ical Success Fac o s) de BPM:
✓ Alinhamen o Es a égico,
✓ Modelo de Go e nance,
✓ Mé odos,
✓ Tecnologias de In o mação (IT),
✓ Pessoas e Cul u a (Rosemann & B ocke, 2010b)
Assim, um modelo de ma u idade BPM bem es abelecido e alidado empi icamen e de e iden i ica
os seis elemen os co e da ges ão o ien ada a p ocessos (Figu a 2-8).
Figu a 2-8 Os Seis elemen os co e do BPM (Rosemann & B ocke, 2010b)
38
A ges ão e o ape eiçoamen o de p ocessos eque em a emoção de passos conside ados
desnecessá ios p econizando melho ias e limpeza dos mesmos, conduzindo à sua simpli icação
(Rosemann & B ocke, 2010b).
Como exemplo, uma das écnicas pa a cada e apa da melho ia dos p ocessos pode se ei a a a és da
análise dos se iços de IT “Se ice Desk”, onde são epo ados e os e são de e ados pon os a
melho a , iden i icando assim melho ias a implemen a . Uma inicia i a ípica de IT é ca ac e izada
pelas seguin es e apas (Rosemann & B ocke, 2010b):
✓ mapea o p ocesso de des ino;
✓ iden i ica p oblemas;
✓ p io iza p oblemas;
✓ iden i ica causas de p oblemas e co eções;
✓ analisa al e na i as;
Em aços ge ais e pa a Jes on (2015) e um quad o igo oso, mas lexí el, é essencial pa a acili a
melho ias nos p ocessos de negócio.
Nes a linha de pensamen o, o Business P ocess Go e nance (BPG) consis e num conjun o de di e izes
ocadas na o ganização e em odas as a i idades e inicia i as de BPM den o da mesma, endo como
obje i o, a ges ão de odos os seus p ocessos de negócios (Rosemann & B ocke, 2010a).
2.2.2 Alinhamen o Es a égico
En ende-se po alinhamen o es a égico de uma o ganização quando a a es u u a e a es a égia se
encon am alinhadas po sine gias di ecionadas pa a os mesmos ins (ABPMP, 2013).
A ope acionalização do alinhamen o es a égico é um desa io nas inicia i as de BPM, que segundo
Rosemann (2010a), na maio pa e das ezes p essupõe uma lacuna en e a es a égia ge al e a pa e
ope acional dos p ocessos.
Vá ias eo ias o am cons uídas à ol a dos es udos elabo ados, mas pa a Rosemann (2010a) a cha e
pa a o alinhamen o es a égico é a a aliação das inicia i as de Business P ocess Managemen .
39
Figu a 2-9 Relação alinhamen o es a égico/ es a égia co po a i a
Em eg a o alinhamen o es a égico es á em unção da es a égia co po a i a, mas o con á io ambém
pode acon ece , a es a égia co po a i a es a em unção do alinhamen o es a égico desde que a
o ma como BPM es á es u u ado seja compe i i a (Rosemann & B ocke, 2010a).
Pa a T kman (2010) o es ilo de o ganização ideal depende de es ições, sejam in e nas ou ex e nas, e
não há uma o ma uni e sal pa a medi uma boa ou má ges ão. No en endimen o de T kman (2010)
nas o ganizações e icazes, o design o ganizacional de e es a con ido nos seus subsis emas e não
apenas aze pa e do meio da o ganização, ou seja, as o ganizações de em alinha a sua es u u a
com a es a égia pa a pude em compe i umas com as ou as (T kman, 2010).
2.2.3 Modelos de Go e nance
Apesa da complexidade de BPM e indo a aumen a de ido a inúme as inicia i as emp eendidas,
ambém o g au de ma u idade dos p ocessos c esce o que ans o ma BPM em complexidade e exige
ele ado ní el de ges ão po isso o BPM Go e nance se de i al impo ância pa a a con inuidade do
negócio (He naus, Vuksic, & Š embe ge , 2015). Ve i ica-se que a esponsabilidade ad hoc pa a
a i idades de BPM não é su icien e. Os es o ços de BPM de em se ins i ucionalizados pa a sus en a
a conquis a e apoia a con inuidade ( om B ocke e al., 2014).
Os modelos de go e no de BPM supo am mé odos o ien ados a p ocessos, p á icas mul i uncionais e
p ocedimen os de oda a emp esa, possibili ando que inicia i as o ien adas a p ocessos sob e i am e
se p olonguem (He naus e al., 2015), pelo que se des acam dois modelos u ilizados pelas emp esas,
o Comi ê de P ocessos e o Cen o de Excelência de P ocessos de Negócio (CBPE).
2.2.3.1 Comi ê de P ocessos
O Comi ê de P ocessos consis e numa es u u a o ganizacional. Os modelos de Go e nan es eque em
o ganização, es u u a e ges ão co po a i a, pelo que é ecomendada a c iação de um conselho de
BPM, onde a lide ança execu i a, de p ocessos e uncional se eúnem e a “sua missão podem inclui a
iden i icação e esolução de p oblemas de in eg ação in e uncional, con li os en e p ocessos e
46
A me odologia Rummle -B ache ajudou odos os en ol idos na mudança de p ocessos emp esa iais a
comp eende o alcance do p oblema e o nece a base sob e a qual odas as me odologias globais de
edesenho de p ocessos es ão baseadas (ABPMP, 2013).
Pa a Ha mon (2007) uma das con ibuições mais impo an e ei as po Rummle e B ache oi o
desenho de uma es u u a que mos a, num único diag ama, como udo se elaciona. Fo am
conside ados ês ní eis desempenho:
✓ um ní el o ganizacional,
✓ um ní el de p ocesso e
✓ uma a i idade ou ní el de desempenho.
Consequen emen e Rummle e B ache ap esen a am uma ma iz que ob i e am após c uza ês
ní eis de análise com ês pe spe i as di e en es. As pe spe i as são as me as e medidas, o desenho e
implemen ação e a ges ão da o ganização. A ma iz iden i ica no e p eocupações que uma
o ganização que p e enda muda os seus p ocessos de e e em conside ação assim como abo dagens
que se concen am apenas em p ocessos ou em desempenho.
Figu a 2-16 Pe o mance F amewo k de Rammle -Bache (Ha mon, 2007)
A amewo k de desempenho desen ol ida p ocu a desc e e uma o ganização madu a e capaz de
ap o ei a os p ocessos sis emá icos e en a iza a p eocupação nos p oje os dos p ocessos e nas
medidas de sucesso da sua ges ão. Com e ei o, a es u u a Rummle -B ache desc e e os pon os
undamen ais que uma o ganização madu a de e domina (Ha mon e al., 2007; Pin o Filho, 2007,
p.73-83).

47
2.2.5 Modelos de Ma u idade
Uma o ganização pode se a aliada em e mos de ma u idade dos seus p ocessos a a és de modelos
p óp ios desen ol idos pa a esse im. Pa a Dumas e al.(2013), a a aliação da ma u idade isa
es abelece uma linha de base pa a discu i a in eg idade e a qualidade do conjun o de p ocessos
execu ados den o da o ganização (Dumas e al., 2013). Os modelos de ma u idade podem se usados
pa a ês p opósi os (Pöppelbuß & Röglinge , 2011):
✓ como uma e amen a desc i i a pe mi indo uma a aliação As-Is, de pon os o es e acos;
✓ uma e amen a p esc i i a que pe mi e o desen ol imen o de um o ei o pa a a melho ia e
✓ como uma e amen a compa a i a que pe mi e a a aliação compa a i a das no mas da
indús ia e de ou as o ganizações.
Vá ios êm sido os modelos desen ol idos pa a medi a ma u idade de se iços de TI (Technological
In o ma ion), de alinhamen o es a égico, de melho ia con inua, a qui e u a co po a i a e ges ão do
conhecimen o e do negócio. Esses modelos são de na u eza p esc i i a e o am p oje ados pa a a alia
a compe ência, a capacidade e o ní el de desempenho, de um domínio selecionado com base num
conjun o de c i é ios mais ou menos amplo, ou seja, pa a a alia a ma u idade dos p ocessos nas
o ganizações (Jes on & Nelis, 2015). Apesa do aumen o do núme o de modelos, exis em desa ios ais
como, os es udos empí icos limi ados sob e a sua alidação e uma ex ensão limi ada das p op iedades
acioná eis desses modelos na o ien ação da sua aplicação. Esses desa ios di icul am o uso gene alizado
dos modelos de ma u idade no campo do BPM (Ta han, Tu e ken, & Reije s, 2016).
Pa a Rosemann (2010a), o BPMM (Business P ocess Ma u i y Model) é um modelo de ma u idade de
p ocesso de negócio mais alinhado com as necessidades do mesmo e as p eocupações dos a qui e os
de p ocessos (Rosemann & B ocke, 2010b). No en ende de Jes on (2015), o “BPMM alonga e a ualiza
modelos de ma u idade an e io es, abo dando os equisi os e complexidades iden i icadas no BPM de
uma o ma mais holís ica e con empo ânea” (Jes on & Nelis, 2015).
O BPM pode se inco po ado numa es u u a o ganizacional de á ias o mas, assim como os concei os
de ní el de ma u idade, udo depende do caminho pa a a in eg ação o mal de uma es u u a de
ges ão de p ocessos assim como dos di e en es passos que possam exis i .
Po exemplo, Jes on e Nelis (2006) p opuse am os seguin es passos e olu i os:
✓ p imei o, inicial: p oje o BPM;
✓ segundo, de inido: p og ama BPM;
✓ e cei o, epe i i o: um Cen o de Business P ocess Excellence; e
48
✓ qua o, ge ido e o imizado: pa icipação no ní el do conselho e nomeação de um CPO (Chie
P ocess O ice ).
Os ní eis especi icados são undamen almen e di e en es e cada um em obje i os, es u u as e
posições di e en es den o da o ganização, bem como desa ios especí icos (Jes on & Nelis, 2006).
Tabela 2-4 Modelos de ma u idade, adap ado de Rosemann & B ocke (2010a)
Modelos ma u idade
Tema
Fon e
P ocess Condi ion Model
(PCM)
E icácia e e iciência pa a a alia o
es ado de Ma u idade de um
p ocesso
DeTo o and McCabe (1997)
S a egic Alignmen Ma u i y
model (SAM)
Ma u idade do alinhamen o
es a égico
Lu man (2003)
Business P ocess Reenginee ing
Ma u i y Model (BPRMM)
P og amas de eengenha ia de
p ocessos
Maull e al. (2003)
P ocess Ma u i y Ladde (PML)
Modelo de ma u idade BPM
baseado no CMM
Ha mon (2003, 2004)
P ocess Pe o mance Index
(PPI)
Fa o es de sucesso na ges ão de
p ocessos cha e
Rummle -B ache (2004); G oup
(2018)
BPM Ma u i y Model (BPMM-
OMG)
P á icas aplicadas a p ocessos
disc e os
Cu is e al., (2004); OMG (2008)
Business P ocess Managemen
Ma u i y Model (BPMMM)
Ma u idade das capacidades pa a
a ges ão de p ocessos
Rosemann; de B uin (2005); de
B uin (2009)
Capabili y Ma u i y Model
In eg a ion (CMMI)
Ma u idade dos p ocessos
desen ol idos po so wa e
SEI (2006a, 2006b)
P ocess En e p ise Ma u i y
Model (PEMM)
De inição de p ocesso e
compe ência das emp esas
Hamme (2007)
Os modelos de ma u idade po oca em as es u u as em uncionamen o das emp esas, no malmen e
exigem mudanças de pa adigma o ganizacional, ou seja, ges ão a empo pa cial ou a empo in ei o
(donos de p ocessos e CPOs), a implemen ação de equipas mul i uncionais (equipas de p oje os ou
p ocessos) e c iação de depa amen os especializados (uma unidade BPM au ônoma ou in eg ada)
(He naus e al., 2015). Pa a um melho en endimen o dos modelos ap esen ados no quad o acima
ap esen a-se um enquad amen o dos mesmos assim como as ca ac e ís icas que os de inem.
2.2.5.1 PCM-P ocess Condi ion Model
O modelo de condição de um p ocesso ou PCM é uma isão holís ica de BPM de endida po DeTo o e
McCabe (1997), com uma abo dagem à ges ão po p ocessos. Segundo Rosemann (2010b) pa a de ini
49
a ma u idade ou a "si uação do p ocesso" DeTo o (1997) usa duas dimensões, a e icácia e a e iciência.
Pa a classi ica especi ica que de e se ei a uma cla a dis inção en e os modelos de ma u idade e os
p ocessos pa a que se esponda à ques ão "O quan o os p ocessos es ão a ançados?" e pa a os
modelos de ma u idade da o ganização pa a que se esponda à ques ão "O quan o a o ganização, na
ges ão dos seus p ocessos de negócios, es á a ançada?" (Rosemann & B ocke, 2010b).
No en ende de Sundq is , Backlund & Ch onée , (2014), a de inição de e iciência, abo dada po
DeTo o é conside a odos os equisi os in e nos e e en es a cus os, ma gens, u ilização de a i os e
e icácia, como udo o que sa is az ou excede odos os equisi os do clien e (Sundq is , Backlund, &
Ch onée , 2014).
Pa a Palmbe g (2008), a ges ão de p ocessos de negócios po se uma abo dagem ab angen e, ai mais
além do que qualque écnica de melho ia. Se po um lado a o ien ação de equipas é undamen al
pa a a melho ia de p ocessos e an agens compe i i as, po ou o, os p ocessos essenciais são os
p ocessos ligados a obje i os o ganizacionais es a égicos (Palmbe g, 2008). A ges ão de p ocessos
c uciais pa a o negócio passa pela iden i icação de p ocessos p incipais e donos de p ocesso.
Coo dena , apoia equipas a a és do mapeamen o e classi icação de p ocessos é ulc al pa a
iden i ica elacionamen os de p ocessos e subp ocessos e as classi icações de e icácia e e iciência
indicam a condição do p ocesso. Comp eende-se que a seleção de uma es a égia de melho ia
depende dessas a aliações, bem como bene ícios, cus o, di iculdade, du ação, isco, ecu sos e ou os
a o es (Palmbe g, 2008).
Os concei os de e iciência e e icácia são undamen ais pa a a ges ão de p ocessos. Enquan o que a
e iciência a alia a execução e os esul ados endo como lema, máximo de endimen o com o mínimo
de ecu sos, a e icácia mede a pe o mance pa a a ingi os esul ados e em po lema que os obje i os
o almen e a ingidos signi icam máxima e icácia.
A eo ia de DeTo o (1997) o mula que o u u o das emp esas assen a numa o ganização ho izon al
o ien ada a p ocessos que se in e ligam en e si (hando s) e que, apesa da lide ança con inua num
p ocesso e ical, em de exis i uma ges ão ope acional que con ole e moni o ize odo o p ocesso de
pon a a pon a (end- o-end managemen ) - BPM.
50
Figu a 2-17 Modelo de a aliação de ma u idade PCM, adap ado de DeTo o & Mcabe (1997)
Es a ges ão o ien ada a p ocessos cons ange p ocedimen os ins i uídos e em endência a ni ela a
ges ão hie á quica, no en an o é conside ada po DeTo o como mais e icien e e e icaz po consegui
acompanha odo o p ocesso e de e a inconsis ências e es angulamen os (bo lenecks) que podem
o na os p ocessos ine icazes (DeTo o & McCabe, 1997).
Na sua isão holís ica, DeTo o (1997), exp essa como se lexí el e segui as endências
3
a a és do
modelo de ma u idade PCM (P ocess Condi ion Model). O modelo elaciona os obje i os do clien e
com o p ocesso igen e e classi ica-o de um a cinco (Figu a 2-17) , em que o um é um p ocesso
ine icien e e ine icaz logo não a inge as expec a i as do clien e, e cinco em que o p ocesso é
o almen e e icaz e excede as expec a i as do clien e (DeTo o & McCabe, 1997).
Pa a cons ui es e modelo iden i ica am cinco ases de melho ia em que
1 INAPTO é o pon o mais baixo, o negócio é ine icaz, ine icien e e em isco de alha pelo que
p ecisa de se edesenhado;
2 EFICIENTE, conside a-se em uncionamen o odos os equisi os in e nos de cus o, ma gens,
u ilização de a i os, empo de ciclo e ou as medidas de e iciência;
3 EFICAZ, o negócio sa is az ou excede os equisi os do clien e;
3
“How o S ay Flexible and Elude Fads”
51
4 MELHOR, excede as expec a i as dos clien es, supe a odos os conco en es di e os e o nece
an agem compe i i a cla a e
5 CLASSE MUNDIAL é o pon o mais al o do negócio em que há econhecimen o de melho es
p á icas e é uma e e ência pa a ou as o ganizações.
Depois de iden i icadas as ases em que os p ocessos se encon am, há que con ex ualiza o negócio
iden i icando e in en a iando p ocessos c í icos a ope acionaliza en ol endo odas as equipas
di e amen e ligadas aos mesmos. Uma ez iden i icados é necessá io implemen a as mudanças
apu adas seja po me as da o ganização, ques ões c í icas de negócios, mo imen os compe i i os,
a o es ambien ais, di eção ou ou os (DeTo o & McCabe, 1997).
Pa a o sucesso se ga an ido, DeTo o (1997) obje i a e i a apenas uma écnica, e uma abo dagem
ab angen e na ges ão de p ocessos de negócio e iden i ica e a alia p ocessos c í icos ou essenciais,
conside am se a melho es a égia pa a a ges ão o ien ada a p ocessos.
2.2.5.2 CMMI - Capabili y Ma u i y Model In eg a ed
O modelo Capabili y Ma u i y Model In eg a ed (CMMI) é uma e olução do Capabili y Ma u i y Model
(CMM) elabo ado pelo SEI e é uma me odologia u ilizada pa a desen ol imen o de so wa e com o
obje i o de o imização de odos os p ocessos de negócio.
Inicialmen e o CMM oi desen ol ido pelo Ins i u o de Engenha ia de So wa e (SEI) en e 1986 e 1991.
O desen ol imen o encomendado pelo Minis é io da De esa dos EUA isa a o imiza p ocessos de
so wa e (CMMI P oduc Team, 2010). Mas a aplicação do CMM é desa iado a pa a as o ganizações,
de ido à necessidade de usa mais de um modelo de ma u idade pa a a alia di e en es á eas e o
po encial de melho ia é limi ado de ido aos di e en es modelos de ma u idade u ilizados (Bu ze ,
Schö z, & S einhilpe , 2017). O CMM In eg a ed oi c iado pa a elimina a necessidade de u iliza á ios
CMMs. P esen emen e o CMMI é um dos modelos mais comuns e u ilizados pelas o ganizações pa a
a a aliação de ma u idade dos seus p ocessos, cuja me odologia consis e em a alia as o ganizações
em ní eis de ap idão e de ma u idade em ês dimensões, pessoas com skills e mo i ação,
p ocedimen os e e amen as e equipamen os (CMMI P oduc Team, 2010).
O modelo es a a di idido em ní eis de ap idão e ní eis de ma u idade ou e apas. O ní el mais baixo
de ma u idade é o ní el um, em que os p ocessos não êm qualque ní el de au omação ou desenho
e são baseados nas p á icas diá ias da o ganização. O ní el de ma u idade mais ele ado é o ní el cinco,
em que odos os p ocessos den o da o ganização es ão desenhados e o imizados (Figu a 2-18). Os
ní eis do CMMI p e eem dois caminhos de melho ia que es ão associados a dois ipos de ní eis: ní eis
de ap idão e ní eis de ma u idade. Esses ní eis co espondem a duas abo dagens pa a a melho ia dos

52
p ocessos chamadas de ep esen ações que podem se con ínuas ou po e apas. Na ep esen ação
con ínua é possí el alcança ní eis de ap idão (Capabili y Le els) que ca ac e izam a melho ia
o ganizacional em elação a uma á ea de p ocesso indi idual (ou g upo de á eas de p ocesso)
selecionadas. A ep esen ação po ní eis de ma u idade (Ma u i y Le els) é usada pa a ca ac e iza a
melho ia o ganizacional em elação a um conjun o de á eas de p ocesso (CMMI P oduc Team, 2010).
Quan o à es u u a o modelo CMMI enquad a os p ocessos em qua o ca ego ias que po sua ez se
di idem em 22 á eas (Bu ze e al., 2017; CMMI P oduc Team, 2010). Segundo a de inição no CMMI
(2010), á ea de p ocesso é um conjun o de p á icas que se elacionam com uma á ea que quando
implemen ada cole i amen e, sa is az um conjun o de me as conside adas impo an es a melho a .
Tabela 2-5 Compa ação en e ní eis de Ap idão e de Ma u idade, adap ado de CMMI (2010)
Ní eis
Rep esen ação con ínua
Capabili y Le els
Rep esen ação po e apas
Ma u i y Le els
Ní el
0
Incomple o
P ocesso que não é execu ado ou é
pa cialmen e execu ado. Um ou mais dos
obje i os especí icos da á ea do p ocesso
não es ão sa is ei os.
Ní el
1
Realizado
P ocesso execu ado é um p ocesso que
ealiza o abalho necessá io pa a
p oduzi p odu os de abalho. Os
obje i os especí icos da á ea do p ocesso
es ão sa is ei os.
Inicial
Os p ocessos ge almen e
são ad-hoc e caó icos. A
o ganização ge almen e
não o nece um
ambien e es á el pa a
supo a p ocessos.
Ní el
2
Ges ão
O p ocesso é ge ido e execu ado segundo
o planeado e de aco do com a polí ica da
emp esa. Emp ega pessoas quali icadas
que possuem ecu sos adequados pa a
p oduzi esul ados con olados; en ol e
pa es in e essadas ele an es; é
moni o izado, con olado e e is o e é
a aliado quan o à adesão e à desc ição
do p ocesso.
Ges ão
Os p ocessos são
planeados e execu ados
segundo a polí ica da
emp esa, são
moni o izados,
con olados e e is os
Ní el
3
De inido
Um p ocesso de inido indica cla amen e
o p opósi o, inpu s, c i é ios de en ada,
a i idades, papéis, medidas, e apas de
e i icação, saídas e c i é ios de saída.
De inido
P ocessos pad onizados
Ní el
4
Ges ão
quan i a i a
Obje i os quan i a i os
pa a a qualidade e o
desempenho dos
p ocessos.
Ní el
5
O imizado
Melho ia con inua
53
Figu a 2-18 Modelo CMMI (Ha mon & Wol , 2014)
Cada ní el de ma u idade con ém á ias á eas de p ocesso, que desc e em me as especí icas e
gené icas pa a melho ia. Na Figu a 2-18 cada ní el demons a os c i é ios essenciais e os elemen os
de p ocessos e icazes, e icien es e necessá ios a se cump idos pa a se a ingi o p óximo ní el de
ma u idade. O caminho é e olu i o (ABPMP, 2013)
2.2.5.3 SAM - S a egic Alignmen Ma u i y Model
O SAM é um modelo de ma u idade desen ol ido po Lu man ocado no alinhamen o es a égico
(Jes on & Nelis, 2015). Po de inição, alinhamen o es a égico é “uma condição onde es u u as
o ganizacionais, sis emas de in o mação e p ocessos dão supo e à es a égia do negócio” (ABPMP,
2013) o que co elaciona o emen e a elação do SAM com obje i os do negócio e as ecnologias de
in o mação. Pa a Lu man (1999) “a p incipal p eocupação dos execu i os de negócios é o alinhamen o
es a égico e aplica as ecnologias de in o mação (TI) de manei a ap op iada e a empada, em
ha monia com as es a égias, me as e necessidades do negócio”. Como alcança o alinhamen o? ( om
B ocke e al., 2014). No modelo de a aliação de ma u idade do alinhamen o es a égico, Lu man
(2003) conside a que o sucesso das o ganizações es á di e amen e ligado à es a égia de negócio e
es a po sua ez de e es a di e amen e alinhada com as ecnologias de in o mação de uma o ma
in eg ada. O modelo de ma u idade de Lu man (2003) em em conside ação os seguin es pa âme os:
✓ doze componen es a engloba na es u u ação do alinhamen o;
✓ seis c i é ios de ma u idade de alinhamen o es a égico (Be na do, 2014):
i. C i é io n.º 1: Comunicação
ii. C i é io n.º 2: Medidas de Valo e Compe ência
iii. C i é io n.º 3: Go e nança
i . C i é io n.º 4: Pa ce ias
. C i é io n.º 5: Âmbi o e A qui e u a
54
i. C i é io n.º 6: Habilidades
✓ cada c i é io é cons i uído po um conjun o de p á icas e
✓ cada uma das p á icas é medida po cinco ní eis de ma u idade (Be na do, 2014; Lu man,
2003; Lu man & B ie , 1999).
Tabela 2-6 Os doze componen es do alinhamen o, adap ado de Lu man
Es a égia de negócio
In aes u u as e P ocessos do negócio
Âmbi o do negócio
Es u u a adminis a i a
Compe ências dis in i as
P ocessos
Business Go e nance
Skills
Es a égia de TI
In aes u u as e P ocessos de TI
Âmbi o ecnológico
A qui e u a
Compe ências sis émicas
P ocessos
IT Go e nance
Skills
Es a ques ão abo da an o a o ma como a TI es á alinhada com o negócio ou como o negócio de e
es a alinhado com TI” (Lu man & B ie , 1999). Rahimi (2016) e e e que o alinhamen o en e as
o ganizações e as ecnologias de in o mação (TI) é uma o ma de alcança an agens compe i i as,
pelo que a aplicação de TI de o ma adequada e a empada, em ha monia com as es a égias, obje i os
e necessidades do negócio de e-se desen ol e e man e pa a uma elação simbió ica en e o negócio
e TI (Rahimi, Mølle , & H am, 2016). Na Tabela 2-7 elacionam-se os ní eis de ma u idade de negócio
e de TI.
Tabela 2-7 Ní eis de alinhamen o de Negócio e de TI, adap ado de Lu man (2003) e Be na do (2014)
Ní eis de ma u idade de alinhamen o es a égico en e negócio e TI
Ní el 1. P ocesso
inexis en e
É mui o imp o á el que o ganizações des e ní el es ejam ap as
a ob e uma es a égia alinhada en e TI e negócios;
Ní el 1. Ges ão de TI
incomp eendida
Ní el 2. P ocesso
Inicial
Es e ní el de ma u idade de alinhamen o es a égico é
ca ac e izado po se inclina a se di ecionado pa a unções
o ganizacionais da emp esa;
Ní el 2. Ges ão de TI
pouco comp eendida
Ní el 3. P ocesso
es abilizado
As TI começam a se inse idas nos negócios, além de um
impulsionamen o dos a i os de TI ao ní el de emp esa, onde
sis emas aplica i os demons am aspe os mais elacionados
com a ges ão
Ní el 3. Ges ão de TI
comp eendida
Ní el 4. P ocesso
melho ado
O ganizações nes e ní el impulsionam a i os de TI na ex ensão
da emp esa e o oco es á em di eciona melho ias de
p ocessos da emp esa pa a ob e an agens compe i i as. A TI
é is a como um con ibuin e es a égico pa a o sucesso da
o ganização;
Ní el 4. S a de TI
mo i ado
Ní el 5. P ocesso
o imizado
O ganizações nes e ní el impulsionam a i os de TI na
ampli ude da emp esa, pa a es ende o alcance da o ganização
pa a a cadeia de o necimen o de clien es e o necedo es.
Ní el 5. Todo o s a
de TI en ol ido
55
2.2.5.4 BPRMM - Business P ocess Reenginee ing Ma u i y Model
O modelo BPR, desen ol ido po Maull (2003), baseia-se em eengenha ia de p ocessos e consis e
numa eo ganização de p ocessos de ele ada dimensão nas o ganizações. A eengenha ia en ol e
mudanças na es u u a, na cul u a o ganizacional e nos p ocessos e o modelo BPR é a eengenha ia
de p ocessos ele ada ao ex emo, ou seja, muda a es u u a o ganizacional da o ganização.
O BPR é uma me odologia aplicada pa a in oduzi uma mudança undamen al em p ocessos de
negócios especí icos (Tu ban, A onson, & Liang, 2007). Essa mudança pode se baseada em equipas,
cus omização ou ou as. No es udo e e uado po Maull (2003) é ei a uma abo dagem a como in eg a
os elemen os pa a a implemen ação do BPR e são iden i icados dois pon os impo an es: (i) Modelos
concep uais pa a a aliação e implemen ação de BPR e (ii) A aliação e implemen ação bem-sucedida
de BPR em odos os se o es (Mo wani e al. ci ado po Maull, 2003, p.598). Pa a o p imei o pon o
o am iden i icados cinco a o es undamen ais:
✓ Te uma abo dagem es a égica – a es a égia implica o g au de en ol imen o no p oje o e o
alinhamen o implica uma isão de o a pa a den o (ou side-in);
✓ In eg a a medição do desempenho – conjun o de medidas pa a o imização de p ocessos;
✓ C ia uma a qui e u a de p ocessos de negócio – compu ado es e sis emas de in o mação e
in eg ados e modelação co po a i a. Iden i ica o a o uni icado de in eg ação;
✓ Conside a a o es humanos e o ganizacionais – implica mudanças na es u u a o ganizacional
e ap o unda e elaciona a cul u a com BPR;
✓ De ini a unção das ecnologias de in o mação – papel a i ado ou inibido das IT (Maull,
T an ield, & Maull, 2003)
Pa a iden i ica o g au de ma u idade e depois de de ini as dimensões necessá ias pa a a
implemen ação do BPR, Maull (2003) classi ica as o ganizações em cinco g upos e analisa em unção
das dimensões.
Tabela 2-8 Dimensões do BPR adap ado de Maull (2003)
Fa o es de A aliação e de implemen ação do BPRMM
Abo dagem es a égica
Dimensão1 - G au en ol imen o
Localizado
Amplo
Dimensão 2 – Alinhamen o en e
es a égia e ambien e de negócio
Pon o único
Pon o duplo
In eg a a medição do
desempenho
Dimensão 3 – Medidas de
desempenho
Localizadas
Es a égicas
Dimensão 4 – ocus nos cus os
Pouco ocado na edução de cus os
62
e olução de p á icas mal de inidas e inconsis en es, pa a p á icas epe i i as ao ní el da unidade, pa a
p ocessos de negócios end- o-end em oda uma o ganização, pa a p ocessos ge idos es a is icamen e
e p e isí eis e, inalmen e, pa a p ocessos con ínuos de ino ação e o imização. O ní el de ma u idade
1 é uma designação pa a o ganizações que não alcança am um dos ou os ní eis do modelo. As
o ganizações que alcançam os ní eis de ma u idade 3, 4 ou 5 ambém de em conside a odos os
equisi os associados aos ní eis de ma u idade mais baixos, com o ní el 2 (Omg, 2008).
Figu a 2-22 Á eas e subá eas do BPM
No ge al os modelos de ma u idade acima ap esen ados p ocu am o nece e amen as pa a as
o ganizações ca ac e iza em e medi em a o ma como os seus p ocessos são ge idos a a és de
a aliações o ien adas pa a calcula se os mesmos se compa am às melho es p á icas de me cado e
iden i ica á eas onde uma melho ia possa se ei a.

63
3 METODOLOGIA
Es e capí ulo isa ap esen a a me odologia u ilizada na execução des a disse ação. Foi escolhida a
me odologia Design Science Resea ch (DSR), como base eó ica de sus en ação à alidade cien í ica
pa a a elabo ação des e abalho. Po se a a de uma me odologia de in es igação indicada pa a
p oje os de in es igação em ecnologias e sis emas de in o mação, a qui e u as de sis emas (Fe ei a,
Fe ei a, Sil a, & Ca alho, 2012) ine en e à a i idade de design de a e ac os assegu a des a o ma,
disciplina, igo e anspa ência (Ped o, 2015) à p esen e disse ação.
Pa a Lace da (2013, 2016), um a e ac o é
(i) a o ganização dos componen es do ambien e in e no pa a a ingi obje i os num
de e minado ambien e ex e no (Lace da, D esch, P oença, & An unes Júnio , 2013);
(ii) algo que é cons uído pelo homem: in e ace en e o ambien e in e no e o ambien e
ex e no de um de e minado sis ema (D esch & Lace da, 2016).
Ve i ica-se que exis e uma ampla gama de li e a u a que iden i ica di e en es mé odos e pa adigmas
pa a a alia a DSR (Venable, P ies-Heje, & Baske ille, 2016).
3.1 DESIGN SCIENCE RESEARCH (DSR)
A me odologia DSR é um mé odo de in es igação que se adequa à á ea de sis emas de in o mação
com ligação a ques ões com o igem nas o ganizações, con ibuindo pa a a esolução de p oblemas
especí icos e complexos (Bianchi & Dinis De Sousa, 2015; He ne , Ma ch, Pa k, & Ram, 2004).
Figu a 3-1 Me odologia de Design Science Resea ch, adap ado de Pe e s e al. (2008)
O p ocesso consis e nas seguin es e apas (Figu a 3-1): a conscien ização que esul a na iden i icação
do p oblema, seguidamen e a de inição dos esul ados espe ados que, pa a se em conside ados
sa is a ó ios, podem se ob idos “de duas o mas: (i) consenso en e as pa es en ol idas no
p oblema; (ii) a anço da solução a ual, compa a i amen e, às soluções ge adas pelos a e ac os
an e io es. […]Os pa âme os pa a a acei ação das soluções p ecisam se , po an o, jus i icados”
(Lace da e al., 2013).
Na e apa seguin e, p oje o e desen ol imen o, p e ende-se “ge a conhecimen o que seja aplicá el e
ú il pa a a solução de p oblemas, melho ia de sis emas já exis en es e, ainda, c iação de no as soluções
64
e/ou a e ac os” (Lace da e al., 2013). As e apas “demons ação” e “a aliação” são os passos
seguin es cujo “p incipal esul ado do p ocesso de a aliação são as desc ições an e io es e as medidas
de desempenho alcançado como elemen o úl imo pa a comp o ação da adequação do a e ac o”
(Lace da e al., 2013). Po im a ase da conclusão ou comunicação consis e na di ulgação dos
esul ados.
3.2 ESTRATÉGIA DE INVESTIGAÇÃO
A es a égia de in es igação a conside a pa a a p esen e disse ação encon a-se ep esen ada na
Figu a 3-2, onde se iden i icam as seis e apas do p ocesso.
Figu a 3-2 Me odologia DSR adap ada a es e ema adap ado de (Cos aCos a, A. S. A. e. (2017).
Pa a a “iden i icação do p oblema” conside a-se como iden i icada a necessidade de medi os ní eis
de ma u idade dos p ocessos nas o ganizações. Na e apa “De inição dos esul ados espe ados”
p ocu ou-se exaus i amen e a a és da e isão da li e a u a elemen os o ien ado es pa a na ase do
“P oje o e desen ol imen o” se cons ui uma amewo k de ges ão. As ases “demons ação” e
“a aliação” i am alida o modelo cons uído a a és da ealização de um ques ioná io. Pa a es a
sessão o am con idados ges o es e ec u ado es de o ganizações como po exemplo a Uni e sidade
NOVA IMS, Uni e sidade Eu opeia e In osis ema. A úl ima e apa do abalho se á cons i uída pela
“comunicação” com a di ulgação do modelo cons uído.
Figu a 3-3 Os ês EEE do p ocesso.
E iciência, E icácia e E e i idade = esul ado (es o ço + obje i o)
65
3.2.1 Validação/ Ques ioná io
A alidação da amewo k oi e e uada pela ealização de um ques ioná io com espos as po esc i o,
en iada a pe i os na á ea do BPM. Os pe i os que pa icipa am o am os que cons am da Tabela 3-1.
Tabela 3-1 Lis a de pe i os
Pe i os
Ins i uição/Emp esa
Ped o Mal a (P.1)
NOVA In o ma ion Managemen School
Gab iel Pes ana (P.2)
Uni e sidade Eu opeia
Jo ge Pe ei a (P.3)
In osis ema
Gonçalo Ba is a (P.4)
NOVA In o ma ion Managemen School
O ques ioná io oi compos o po ês pe gun as, de espos a abe a, lis adas abaixo:
(i) Conside a an ajoso u iliza os modelos de ma u idade BPM como o ma de pon o de
pa ida pa a os p oje os de BPM?
(ii) Não sendo nenhum dos modelos a uais capaz de se u ilizado em odas as á eas do BPM
se pensa se ú il a c iação de um no o modelo de ma u idade possí el de se u ilizado
em odas as á eas? Tal como se e le e na Tabela 4-14 ?
(iii) C í icas / suges ões de melho ia.
66
4 PROPOSTA DE MODELO DE MATURIDADE
Tendo po base o que oi es udado sob e a iloso ia BPM e, em pa icula , sob e a ges ão do po ólio
de p ocessos de negócio (EPM), o am analisados os p incipais modelos de ma u idade de
implemen ação de p ocessos de negócio e es udadas as suas p incipais alências no que espei a às
di e en es disciplinas/á eas do BPM. Da análise esul a a cons a ação de que nenhum dos modelos é
o almen e adequado pa a que possa se p esc i o em odas as disciplinas do BPM. Assim, endo po
pon o de pa ida os cinco ní eis de ma u idade ecnológica do CMMI e após análise dos e e idos
modelos de ma u idade oi possí el cons ui o p esen e e e encial que inco po a os pon os mais
o es de cada modelo num único e e encial que se p e ende pode se ú il e p esc i i o pa a odas
as a i idades BPM. Na Tabela 4-1 emos as on es onde assen a o e e encial p opos o.
Tabela 4-1 Fon es pa a a p opos a de Modelo de Ma u idade
NÍVEIS
DISCIPLINAS
I
Inicial
II
De inido
III
Pad onizado
IV
Ges ão
V
O imizado
Desenho
Hamme
(PEMM) DeTo o
& Mcabe (PCM)
Hamme
(PEMM) DeTo o
& Mcabe (PCM)
Hamme
(PEMM)
DeTo o &
Mcabe (PCM)
Hamme
(PEMM)
DeTo o &
Mcabe (PCM)
Hamme
(PEMM) DeTo o
& Mcabe (PCM)
Modelação
Ha mon (PML)
Ha mon (PML)
Ha mon (PML)
Ha mon (PML)
Ha mon (PML)
Análise
Maull
(BPRMM)
Rummle -B ache
(PPI)
Maull
(BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Maull
(BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Maull
(BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Maull (BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Desempenho
Hamme
(PEMM)
Ha mon (PML)
Hamme
(PEMM)
Ha mon (PML)
Hamme
(PEMM)
Ha mon (PML)
Hamme
(PEMM)
Ha mon (PML)
Hamme
(PEMM)
T ans o mação
Maull
(BPRMM)
Rummle -B ache
(PPI)
Maull
(BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Maull
(BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Maull
(BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
Maull (BPRMM)
Rummle -
B ache (PPI)
O ganização
Omg (BPMM)
Hamme
(PEMM)
Omg (BPMM)
Hamme
(PEMM)
Omg (BPMM)
Hamme
(PEMM)
Omg (BPMM)
Hamme
(PEMM)
Omg (BPMM)
Hamme
(PEMM)
EPM
Lu man
(SAM)
Rosemann
(BPMMM)
Lu man
(SAM)
Rosemann
(BPMMM)
Lu man
(SAM)
Rosemann
(BPMMM)
Lu man
(SAM)
Rosemann
(BPMMM)
Lu man (SAM)
Rosemann
(BPMMM)
Tecnologia
CMMI 1
Lu man (SAM)
CMMI 2
Lu man (SAM)
CMMI 3
Lu man (SAM)
CMMI 4
Lu man (SAM)
CMMI 5
Lu man (SAM)
67
4.1 ANÁLISE DE DESEMPENHO DOS MODELOS
A disciplina EPM ou a ges ão de p ocessos co po a i a, assegu a o alinhamen o do po ólio e da
a qui e u a de p ocessos end- o-end com a es a égia e os ecu sos da o ganização. Fo nece um
modelo de go e no pa a a ges ão e a aliação de inicia i as de BPM em que modelos de ma u idade,
amewo ks, go e nance e alinhamen o es a égico são p opos as de ges ão pa a que os p ocessos
ope acionais sejam execu ados, alinhados e enham in eg ação. A Figu a 4-1 ap esen a os modelos
de ma u idade e os ní eis que os ca ac e izam.
A alia a ma u idade dos p ocessos de negócio não é uma a e a simples. As ca ac e ís icas das
o ganizações e os seus modelos de uncionamen o o nam di ícil uma a aliação di e a e linea dos
mesmos.
Os modelos êm po obje i o o ien a na c iação de medidas pa a a alia capacidades das o ganizações
na ges ão dos seus p ocessos, es a égias que auxiliem à comp eensão de melho ias, a aliação da
e olução de p á icas e e en es à melho ia con inua, capacidade de o ganiza ou uma o ien ação pa a
a in eg ação de p ocessos.
Os modelos o necem o ien ação pa a que as o ganizações não ealizem a execução de es a égias e
es o ços de melho ia que não sejam bené icas.
Figu a 4-1 Modelos de ma u idade e espe i os ní eis (do meno pa a o maio )

68
Tabela 4-2 De alhe dos ní eis em elação às on es
NIVEIS
DISCIPLINAS
I
Inicial
II
De inido
III
Uni o mizado
IV
Ges ão
V
O imizado
Desenho
Não saudá el
Desenho
Lide ança
Não
compe i i o
Desempenho
Cul u a
Compe i i o
Dono P ocesso
Pe ícia
O melho
In aes u u a
Go e nance
Classe
mundial
Mé icas
Go e nance
Modelação
Inicial
Repe í el
De inido
Ges ão
O imização
Análise
Abo dagem
es a égica
Medição
desempenho
A qui e u a
Negócios
Fa o es
O ganizacionais e
humanos
Funções de
TI
Desempenho
Inicial
Desenho
Lide ança
Repe í el
Desempenho
Cul u a
De inido
Dono P ocesso
Pe ícia
Ges ão
In aes u u a
Go e nance
Mé icas
Go e nance
T ans o mação
Abo dagem
es a égica
Medição
desempenho
A qui e u a
Negócios
Fa o es
O ganizacionais e
humanos
Funções de
TI
O ganização
Inicial
Desenho
Lide ança
Ges ão
Desempenho
Cul u a
Pad onização
Dono P ocesso
Pe ícia
P e isão
In aes u u a
Go e nance
Ino ação
Mé icas
Go e nance
EPM
Inexis en e
Inicial
Inicial De inido
Es abilizado
Repe ido
Melho ado Ges ão
O imizado
O imizado
Tecnologia
Inexis en e
Inicial
Inicial
Ges ão
Es abilizado
De inido
Melho ado
Ges ão quan i a i a
O imizado
O imizado
4.1.1 Análise de CSF’s e obje i os pa a cada modelo de ma u idade
A Tabela 4-1, on es pa a a p opos a de amewo k, baseia-se em p incípios o ganizacionais e aspe os
absolu os, que ao se em subs i uídos po c i é ios de ajus e indi iduais em con o midade com as
o ganizações, pe mi em uma isão ab angen e e de alhe na análise.
Nesses e mos, os elemen os a aliá eis ou os a o es c í icos de sucesso (C i ical Sucess Fac o ’s)
de e minam indi idualmen e o bom uncionamen o das emp esas e o seu alinhamen o em elação ao
plano de negócios.
Todos os modelos iden i icam CSF’s, mas nem odos lhes con e em a mesma e minologia. Na Tabela
4-3 iden i icam-se os p incipais CSF’s pa a cada modelo de ma u idade, e na Tabela 4-4 os obje i os
p opos os.
69
Tabela 4-3 Fa o es c í icos de sucesso (CSF’s)
Modelos/ CSF’s
Alinhamen o
Es a égico
Go e nance
Me odologia
IT
Pessoas
Cul u a
PCM
x
x
x
x
x
x
SAM
x
x
BPRMM
x
x
x
x
x
x
PML
x
x
PPI
x
x
x
x
x
x
BPMM-OMG
x
x
BPMMM
x
x
x
x
x
x
CMMI
x
x
x
x
x
x
PEMM
x
x
x
x
Tabela 4-4 Modelos de ma u idade e obje i os p opos os
Modelos
Obje i os
PCM
Classi ica a e iciência e e icácia dos p ocessos nas o ganizações
SAM
Classi ica se as ecnologias de in o mação cump em os obje i os do alinhamen o
es a égico.
BPRMM
Rees u u a os p ocessos das o ganizações
PML
A alia a a és de audi o ias in o mais a ma u idade dos p ocessos
PPI
A alia a ma u idade dos p ocessos com base na ges ão adicional e na mo i ação e
o mação dos colabo ado es
BPMM-OMG
A alia a ma u idade da o ganização ou de uma á ea uncional e pe an e os obje i os
p e endidos ele a o ní el de ma u idade, endo como oco a melho ia con ínua
BPMMM
A alia a ma u idade das capacidades pa a a ges ão de p ocessos
CMMI
A alia as o ganizações em ní eis de ap idão e de ma u idade em ês dimensões, pessoas
com skills e mo i ação, p ocedimen os e e amen as e equipamen os
PEMM
Iden i ica ca ac e ís icas cha e nas emp esas necessá ios pa a o seu desempenho
melho a : habili a p ocessos, a ní el da ges ão de p ocessos, e compe ências emp esa iais,
ao ní el da o ganização
As abelas seguin es analisam em de alhe os a o es c í icos de sucesso iden i icados pa a cada modelo
de ma u idade.
Tabela 4-5 CSF’s do modelo PCM
O modelo PCM de DeTo o isa classi ica a e iciência e e icácia dos p ocessos nas o ganizações. Os 3
E's: E iciência, e icácia, e e i idade êm po obje i o a ob enção de esul ados a a és da ên ase na
pe ceção do clien e e es abelecem a elação en e os esul ados e os obje i os. A e icácia é a
70
capacidade de ealiza obje i os, a e iciência consis e em u iliza p odu i amen e os ecu sos e a
e e i idade é ealiza a coisa ce a pa a ans o ma a si uação exis en e. Es e modelo em en âse em
odos os CSF’s iden i icados.
Tabela 4-6 CSF’s do modelo SAM
O modelo de ma u idade SAM p e ende classi ica e e i ica se as ecnologias de in o mação
cump em os obje i os do alinhamen o es a égico do negócio. Os CFS’s des e modelo são o
alinhamen o es a égico e as ecnologias de in o mação, o p imei o po co esponde aos obje i os do
negócio que se a iculam com os p ocessos e o segundo po supo a as a i idades do negócio.
Tabela 4-7 CSF’s do modelo BPRMM
O modelo BPRMM p e ende ees u u a os p ocessos e in oduzi mudanças nas o ganizações.
Conside a cinco a o es de a aliação e de classi icação onde se iden i icam 10 dimensões. Dos CSF’s
iden i icados, odos são undamen ais pa a a ma u idade dos p ocessos.
Tabela 4-8 CSF’s do modelo PML
O modelo PML p e ende a alia os p ocessos a a és de audi o ias in o mais e a alia a ma u idade
ou ima u idade em cinco ní eis. Es e modelo conside a como a o es c í icos de sucesso a go e nance
e as ecnologias de in o mação. O a o de sucesso go e nance conjugado com o a o IT de ine
esponsabilidades, planos es a égicos, o mula e p og ama polí icas, decisões e cump e unções
a a és de anspa ência e igo de desempenho.
Tabela 4-9 CSF’s do modelo PPI
O modelo PPI p e ende a alia a ma u idade dos p ocessos com base na ges ão adicional e na
mo i ação e o mação dos colabo ado es. A a aliação da ma u idade é ei a a a és de 10 - Pe gun as
71
cujas espos as são classi icadas de 1 a 10 e a ma u idade é medida con o me espos as que se
enquad am em 3 g upos: de 10 a 25 ( ase inicial); 26 a 40 ( ase e olu i a) e de 41 a 50 (domínio). Todos
os a o es c í icos de sucesso são conside ados pa a es e modelo.
Tabela 4-10 CSF’s do modelo BPMM-OMG
O modelo BPMM-OMG p e ende a alia a ma u idade da o ganização ou de uma á ea uncional e
pe an e os obje i os iden i icados ele a o ní el de ma u idade endo po oco a melho ia con ínua.
Pa a al conside a cinco ní eis de ma u idade. Dos a o es c í icos de sucesso iden i icados, conside a-
se especial en âse na go e nance e na me odologia. Es es a o es conjugados aliam a anspa ência e
igo com a implemen ação, execução e ges ão.
Tabela 4-11 CSF’s do modelo BPMMM
O modelo BPMMM a alia a ma u idade das capacidades pa a a ges ão de p ocessos, sendo um modelo
compos o po ês dimensões: e apa, a o , âmbi o. Po se mul idimensional p e ende a alia a
ma u idade em ge al dos p ocessos ou de p ocessos especí icos. Todos os CSF’s são undamen ais pa a
a a aliação da ma u idade ou ima u idade dos p ocessos.
Tabela 4-12 CSF’s do modelo CMMI
O modelo CMMI isa a alia a ma u idade das capacidades pa a a ges ão de p ocessos e consis e em
qua o ní eis de ep esen ação con ínua e cinco ní eis de ep esen ação po e apas. Todos os a o es
c í icos de sucesso são conside ados impo an es pa a a pe o mance do modelo.
Tabela 4-13 CSF’s do modelo PEMM
O modelo PEMM p e ende iden i ica ca ac e ís icas cha e nas emp esas necessá ios pa a o seu
desempenho melho a : habili a p ocessos ao ní el da ges ão de p ocessos, e compe ências
emp esa iais ao ní el da o ganização. Es e modelo é compos o po cinco ní eis pa a capaci a pessoas,
78
Pe gun a 2: Não sendo nenhum dos modelos a uais capaz de se u ilizado em odas as á eas do BPM, pensa
se ú il a c iação de um no o modelo de ma u idade possí el de se u ilizado em odas as á eas? Tal como
se e le e na Tabela 4-14 ?
(P.1)
Es a espos a penso que é ób ia: cla o que sim! P incipalmen e po que a cobe u a de
um Modelo de Ma u idade de odas as á eas de oco/p eocupação de uma me odologia
(abo dagem nes e caso do BPM) pe mi e uma análise comple a - a in es igação se á semp e
mui o mais ú il na iden i icação/cons a ação do que es i e em es udo, à pa ida já iden i icado
pela "ques ão de in es igação" de inida.
(P.2)
Pa a pode esponde a es e ipo de ques ões p eciso de um enquad amen o ao modelo que
es ás a es uda /p opo /analisa , e en ualmen e com uma exposição mais g anula ao
âmbi o/desa ios do p oblema; nes e domínio ajuda ia dispo de uma lis agem dos modelos de
ma u idade pesquisados e c i é ios de a aliação/compa ação des es modelos ace às hipó eses
de in es igação o mulada.
(P.3)
Sim, com o maio de alhe ela i o a ní eis de ma u idade, podem de ini -se a i idades
ajus adas às di e en es á eas do BPM em con o midade.
(P.4)
De ina po a o á eas de BPM. Es amos a ala de á eas de negócio de emp esas? De
indús ias? De p ocessos da o ganização? Es a pe gun a, como a ealiza, é endenciosa dado que
assume à pa ida que nenhum dos modelos a uais é adequado, à pa ida di ia que não me pa ece
co e o. Que me diga que podem se melho ados... sim, podem. Que me diga que em algumas
ci cuns âncias, dependendo de a o es ão dis in os como amanho da o ganização, indús ia,
país, cul u a, es ado económico da emp esa... que os mesmos podem se o imizados pa a
p oduzi esul ados mais conc e os, mais e icazes... sim, podem. Se quise se mais conc e a
al ez consiga ajuda mais.
Pe gun a 3: C í icas e suges ões de melho ia
(P.1)
1.a necessidade de "cola " signi icados/ ex os do Modelo de Ma u idade: í ulo, í ulos em
coluna e em linha e con eúdos de cada célula;
2.a explicação como se de um Manual se a asse do ex o em cada célula do modelo, no sen ido
de melho enquad a na mesma in e p e ação lei u as de di e en es "u ilizado es" do Modelo
de Ma u idade.
(P.2)
-
(P.3)
Exis e endência de e olui o ien ação a p ocessos pa a o ien ação a expe iências do clien e
(CX)/u ilizado (UX).
(P.4)
Te ia odo o gos o em ap esen a suges ões de melho ia, mas não me ap esen a in o mação
su icien e pa a al, o email e o abs ac não me pe mi em e uma ideia conc e a, obje i a e cla a
do seu abalho e daquilo que p e ende alcança .
4.4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Ve i ica-se no ge al o aco do em elação à u ilidade e an agem de se c ia um no o modelo de
ma u idade possí el de se u ilizado em odas as á eas do BPM.
É ambém unânime pelos Pe i os a u ilização de modelos de ma u idade em p oje os de BPM po
aze em uma isão ampla e obje i a da o ganização e do seu con ex o bem como edução de cus os
ou in es imen os ajus ados à ealidade. As espos as dos pe i os o am ag upadas e esumidas na
Tabela 4-16 .

79
Tabela 4-16 Resumo das espos as dos pe i os
Resumo das espos as
Pe gun a 1
Pe mi e a e i dos ní eis de ma u idade que o modelo em como oco
Ca a e ização de ní eis de ma u idade pe mi e in es imen o ajus ado
Pe mi e à o ganização e uma isão obje i a do seu posicionamen o e do es o ço que
e á pa a a ingi os seus obje i os
Pe gun a 2
Sim, po que pe mi e uma análise comple a
Sim, po que podem de ini -se a i idades ajus adas às di e en es á eas do BPM
Depende. Necessidade de mais de alhe. Mas podem se melho ados os modelos a uais
Pe gun a 3
Maio de alhe no modelo. Melho enquad amen o em cada célula
Tendência pa a o ien ação a expe iências do clien e (CX)/u ilizado (UX).
Sem in o mação su icien e
4.4.1 C í icas e Suges ões de Melho ia
Como suge ido oi elabo ado, pa a melho enquad a cada célula do modelo p opos o (Tabela 4-14),
de alhe com o ma o de manual. Conjuga am-se as on es do modelo p opos o da Tabela 4-1 com os
ní eis e os obje i os de cada modelo da Tabela 4-2.
I. Desenho (2.1.4.1); (2.2.5.9), (2.2.5.1)
Ní el I – Inicial. Hamme (PEMM) [pag.60], DeTo o & Mcabe (PCM) [pag.50].
✓ Inexis ência de es u u a.
✓ 1 - Não saudá el (PCM) /Desenho/Lide ança (PEMM)
Ní el II – De inido. Hamme (PEMM), DeTo o & Mcabe (PCM)
✓ Fo malização de obje i os e en egá eis
✓ 2 - Não compe i i o (PCM) /Desempenho/Cul u a (PEMM)
Ní el III – Uni o mizado. Hamme (PEMM), DeTo o & Mcabe (PCM)
✓ P ocesso e icien e e e icaz
✓ 3 – Compe i i o (PCM)/Dono P ocesso/Pe ícia (PEMM)
Ní el IV – Ges ão. Hamme (PEMM), DeTo o & Mcabe (PCM)
✓ Pe o mance do p ocesso
✓ 4 - O melho (PCM)/In aes u u a/Go e nance (PEMM)
Ní el V – O imizado. Hamme (PEMM), DeTo o & Mcabe (PCM)
✓ P ocesso a inge obje i os
✓ 5 - Classe mundial (PCM)/Mé icas/Go e nance (PEMM)
80
Obje i os (Tabela 4-4): Classi ica a e iciência e e icácia dos p ocessos nas o ganizações e iden i ica
ca ac e ís icas cha e nas emp esas necessá ios pa a o seu desempenho melho a : habili a p ocessos,
a ní el da ges ão de p ocessos, e compe ências emp esa iais, ao ní el da o ganização.
II. Modelação (2.1.4.2); (2.2.5.5)
Ní el I – Inicial. Ha mon (PML) [pag.56].
✓ Inexis ência de egis o de p ocessos
✓ 1 - Inicial
Ní el II – De inido. Ha mon (PML)
✓ Rep esen ação dos p ocessos
✓ 2 - Repe í el
Ní el III – Uni o mizado. Ha mon (PML)
✓ Todos os p ocessos êm ep esen ação pad onizada
✓ 3 – De inido
Ní el IV – Ges ão. Ha mon (PML)
✓ Moni o ização e con ole do modelo
✓ 4 – Ges ão
Ní el V – O imizado. Ha mon (PML)
✓ Capacidade de a ualização pe manen e
✓ 5 - O imização
Obje i os (Tabela 4-4): A alia a a és de audi o ias in o mais a ma u idade dos p ocessos.
III. Análise (2.1.4.3); (2.2.5.4), (2.2.5.6)
Ní el I – Inicial. Maull (BPRMM) [pag.55], Rummle -B ache (PPI) [pag.57].
✓ Inexis ência de a aliação do es ado a ual (As-is) dos p ocessos
✓ 1- Abo dagem es a égica (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25, 2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el II – De inido. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ C i é ios de p io ização e o denação dos p ocessos a analisa
✓ 2 - Medição desempenho (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el III – Uni o mizado. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
81
✓ Como os p ocessos se a iculam e uncionam
✓ 3 - A qui e u a Negócios (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis: 1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <252 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos < 50 (PPI)
Ní el IV – Ges ão. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ Iden i icadas e mapeadas ine iciências
✓ 4- Fa o es O gan/humanos (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el V – O imizado. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ Resolução das ine iciências iden i icadas
✓ 5- Funções de TI (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Obje i os (Tabela 4-4): Rees u u a os p ocessos das o ganizações. A alia a ma u idade dos
p ocessos com base na ges ão adicional e na mo i ação e o mação dos colabo ado es.
IV. Desempenho (2.1.4.4); (2.2.5.9), (2.2.5.5)
Ní el I – Inicial. Hamme (PEMM) [pag.60], Ha mon (PML) [pag.56].
✓ Inexis ência de indicado es de desempenho
✓ 1 – Inicial (PML)/Desenho/Lide ança (PEMM)
Ní el II – De inido. Hamme (PEMM), Ha mon (PML)
✓ De inidos indicado es de desempenho
✓ 2 – Repe í el (PML)/Desempenho/Cul u a (PEMM)
Ní el III – Uni o mizado. Hamme (PEMM), Ha mon (PML)
✓ Todos os p ocessos êm KPI’s
✓ 3 – De inido (PML)/Dono P ocesso/Pe ícia
Ní el IV – Ges ão. Hamme (PEMM), Ha mon (PML)
✓ Moni o ização dos KPI’s
✓ 4 – Ges ão (PML)/ In aes u u a/Go e nance (PEMM)
Ní el V – O imizado. Hamme (PEMM), Ha mon (PML)
✓ Con olo e manu enção dos KPI’s
✓ 5 – O imização (PML)/Mé icas/Go e nance (PEMM)
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Obje i os (Tabela 4-4): A alia a a és de audi o ias in o mais a ma u idade dos p ocessos. Iden i ica
ca ac e ís icas cha e nas emp esas necessá ios pa a o seu desempenho melho a : habili a p ocessos,
a ní el da ges ão de p ocessos, e compe ências emp esa iais, ao ní el da o ganização.
V. T ans o mação (2.1.4.5); (2.2.5.4), (2.2.5.6)
Ní el I – Inicial. Maull (BPRMM) [pag.55], Rummle -B ache (PPI) [pag.57].
✓ Não iden i icadas mudanças de modelos de negócio
✓ 1- Abo dagem es a égica (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el II – De inido. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ Iden i icadas no as es a égias de negócio
✓ 2 - Medição desempenho (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el III – Uni o mizado. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ C i é ios de ans o mação alinhados com o negócio
✓ 3 - A qui e u a Negócios (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el IV – Ges ão. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ Six Sigma, Lean, Melho ia Con inua
✓ 4- Fa o es O ganizacionais e humanos (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Ní el V – O imizado. Maull (BPRMM), Rummle -B ache (PPI)
✓ Abe u a pa a a Mudança de pa adigma
✓ 5- Funções de TI (BPRMM)
✓ 10 pe gun as, classi icadas em 3 ní eis:1- 10< Ges ão de p ocessos ase inicial <25,2 -
26<ges ão p ocessos e olu i a <40, 3 - 41<domínio na ges ão p ocessos <50 (PPI)
Obje i os (Tabela 4-4): Rees u u a os p ocessos das o ganizações. A alia a ma u idade dos
p ocessos com base na ges ão adicional e na mo i ação e o mação dos colabo ado es.
VI. O ganização ( 2.2.2, 2.2.3); (2.2.5.7), (2.2.5.9)
Ní el I – Inicial. OMG (BPMM) [pag.59], Hamme (PEMM) [pag.60].
✓ Inexis ência de plano es a égico
✓ 1 – Inicial (BPMM-OMG) /Desenho/Lide ança (PEMM)
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Ní el II – De inido. OMG (BPMM), Hamme (PEMM)
✓ Um plano de negócios es u u ado
✓ 2- Ges ão (BPMM-OMG) /Desempenho/Cul u a (PEMM)
Ní el III – Uni o mizado. OMG (BPMM), Hamme (PEMM)
✓ Clima o ganizacional, me odologias e Tecnologias de in o mação
✓ 3- P e isão (BPMM-OMG) / In aes u u a/Go e nance (PEMM)
Ní el IV – Ges ão. OMG (BPMM), Hamme (PEMM)
✓ Pessoas e ges ão da mudança alinhadas
✓ 4 – Pad onização (BPMM-OMG) /Dono P ocesso/Pe ícia (PEMM)
Ní el V – O imizado. OMG (BPMM), Hamme (PEMM)
✓ Cen o de excelência ou um Comi ê de p ocessos
✓ 5- Ino ação (BPMM-OMG) /Mé icas/Go e nance (PEMM)
Obje i os (Tabela 4-4): A alia a ma u idade da o ganização ou de uma á ea uncional e pe an e os
obje i os p e endidos ele a o ní el de ma u idade, endo como oco a melho ia con ínua. Iden i ica
ca ac e ís icas cha e nas emp esas necessá ios pa a o seu desempenho melho a : habili a p ocessos,
a ní el da ges ão de p ocessos, e compe ências emp esa iais, ao ní el da o ganização.
VII. EPM (2.2.4); (2.2.5.3), (2.2.5.8)
Ní el I – Inicial. Lu man (SAM)[pag.54], Rosemann (BPMMM) [pag.60]
✓ Inexis ência de ges ão co po a i a de p ocessos
✓ 1 - Inexis en e (SAM)/Inicial (BPMMM)
Ní el II – De inido. Lu man (SAM), Rosemann (BPMMM)
✓ Es a égia co po a i a de inida
✓ 2- Inicial (SAM)/ De inido (BPMMM)
Ní el III – Uni o mizado. Lu man (SAM), Rosemann (BPMMM)
✓ Uni o mização dos p incípios que egem os p ocessos
✓ 3- Es abilizado (SAM)/ Repe ido (BPMMM)
Ní el IV – Ges ão. Lu man (SAM), Rosemann (BPMMM)
✓ Exis ência de mé odos o ien ados a p ocessos
✓ 4- Melho ado (SAM)/ Ges ão (BPMMM)
Ní el V – O imizado. Lu man (SAM), Rosemann (BPMMM)
✓ Qualidade o al na ges ão

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✓ 5- O imizado (SAM)/ O imizado (BPMMM)
Obje i os (Tabela 4-4): Classi ica se as ecnologias de in o mação cump em os obje i os do
alinhamen o es a égico. A alia a ma u idade das capacidades pa a a ges ão de p ocessos.
VIII. Tecnologia (2.1.4.6); (2.2.5.2), (2.2.5.3)
Ní el I – Inicial. CMMI 1 [pag.52], Lu man (SAM I) [pag.54].
✓ Tecnologia inexis en e o sucesso depende de he óis
✓ 1 - Inexis en e (SAM)/ Inicial (CMMI)
Ní el II – De inido. CMMI 2, Lu man (SAM II)
✓ Capacidade de ges ão de p oje os
✓ 2- Inicial (SAM)/ Ges ão (CMMI)
Ní el III – Uni o mizado. CMMI 3, Lu man (SAM)
✓ P ocesso comum adap ado às necessidades dos p oje os
✓ 3- Es abilizado (SAM) /De inido (CMMI)
Ní el IV – Ges ão. CMMI 4, Lu man (SAM)
✓ Capacidade de planea es a is icamen e a qualidade
✓ 4- Melho ado (SAM)/ Ges ão quan i a i a (CMMI)
Ní el V – O imizado. CMMI 5, Lu man (SAM)
✓ Capacidade de p e eni de ei os e ino a
✓ 5 – O imizado (SAM) /O imizado (CMMI)
Obje i os (Tabela 4-4): Classi ica se as ecnologias de in o mação cump em os obje i os do
alinhamen o es a égico. A alia as o ganizações em ní eis de ap idão e de ma u idade em ês
dimensões, pessoas com skills e mo i ação, p ocedimen os e e amen as e equipamen os.
Ou o ema suge ido oi a endência pa a e olução da o ien ação a p ocessos pa a a o ien ação a
expe iências do clien e (CX-Cus ome Expe ience) /u ilizado (UX- Use Expe ience).
Sendo os p ocessos meios pa a a ingi ins, a expe iência do clien e (CX)/u ilizado (UX) in e ce a em
odos os pon os com o BPM na medida em que os p ocessos azem pa e in eg an e das a i idades das
emp esas.
Quando se a a de seleciona ou p oje a um no o sis ema de ges ão de p ocessos es es ão se
u ilizados po humanos. Seja qual o o g upo a que pe ençam é essencial não esquece a impo ância
da expe iência dos u ilizado es na ges ão de p ocessos, o p ocesso em que unciona pa a eles, ao
mesmo empo que o nece as in o mações exigidas pelas emp esas. Isso ai aze mui o apidamen e
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um mundo eó ico de p ocessos eais e u u os pa a um mundo de como o abalho ealmen e é ei o.
P ocessos e clien e (CX)/u ilizado (UX) êm de es a em ha monia. É um ema a desen ol e e que
com ce eza i á en iquece oda a á ea e disciplinas do BPM.
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5 CONCLUSÕES
5.1 SÍNTESE DO TRABALHO DESENVOLVIDO
No p esen e abalho p opõe-se um no o e e encial capaz de ag ega as p incipais alências dos
modelos já exis en es. O modelo em po base o CMMI e enquad a e alinha modelos de ma u idade
ele an e nas di e en es disciplinas de BPM e assim pode con ibui pa a uma melho análise da
ma u idade BPM nas o ganizações e, consequen emen e, induzi uma maio e icácia e cele idade no
desen ol imen o da ges ão o ien ada a p ocessos nas o ganizações.
P e ende-se com es a amewo k o e ece às o ganizações um guia pa a analisa os di e en es a o es
que in luenciam os seus p ocessos e a o ma como são ge idos. Não se que aqui de ini um modelo
p esc i i o, mas sim o nece um ins umen o que auxilie as emp esas a se ce i ica em do g au de
desen ol imen o dos p ocessos, co po a i os ou não, de o ma a que possam delinea planos de ação
pa a ape eiçoa es a égias de managemen , endo em con a o conhecimen o in e no e ex e no das
suas o ganizações.
Conclui-se en ão que o acompanhamen o da e olução da es u u a o ganizacional a a és dos
p ocessos ob iga à e olução de um modelo de ma u idade pa a uma melho e maio e e i idade.
5.2 LIMITAÇÕES
O econhecimen o da impo ância da a aliação dos p ocessos nas o ganizações é de p imo dial
impo ância. Nes a disse ação o am es udados e compa ados no e modelos de ma u idade BPM
com di e en es ca ac e ís icas. Foi uma abo dagem con olada de o ma a exis i em modelos com o e
componen e de sis emas, modelos onde não con emplam sis emas e ou os com ca ac e ís icas
combinadas.
Es e abalho oi desen ol ido com base no es udo e e uado e a a és da li e a u a analisada. Pa a o
modelo desen ol ido há um alinhamen o de c i é ios de i ado dos modelos es udados, no en an o
e i ica-se uma omissão nos modelos, eles indicam quais os elemen os que de em se a aliados em
cada ní el, mas não cla i icam que ações ealiza pa a que a o eçam o alcance a um ní el supe io .
5.3 TRABALHOS FUTUROS
Em a aliações ou abalhos académicos u u os a ealiza sob e es a emá ica p opõe-se o
desen ol imen o do modelo de ma u idade p opos o e da sua aplicação po meio de um es udo de
caso.
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C ê-se que a implemen ação p á ica é o passo seguin e pa a es a e alida , o que pe mi i ia
comp eende as debilidades apon adas bem como no os dados e desa ios não iden i icá eis no
p esen e es udo. Toda ia espe a-se que o abalho desen ol ido ap esen e um humilde con ibu o
pa a a disseminação de ou os es udos ans e sais.