Obs.: Nesta série de artigos técnicos sobre a importância da qualidade da informação utilizada na declaração de recursos e reservas minerais, iniciada na edição ITM 103, já foram discutidos: 1) Definições relacionadas aos dados, informação, sistemas de gestão e governança; 2) Critérios e parâmetros de qualidade de dados; e 3) Como garantir que as informações de um projeto possuam qualidade suficiente conforme recomendações dos códigos internacionais.

GDQM, do acrônimo em inglês GeoData Quality Management, definido por Cuchierato (2022), é uma metodologia de avaliação da qualidade de dados geológicos, baseada nas recomendações das práticas internacionais padronizadas para declaração em bolsas de valores, utilizadas para a certificação de projetos e operações mineiras e demonstração de sua credibilidade, de forma que o ativo mineral possa ser utilizado como garantia de financiamento e benchmarking.

O processo congrega níveis técnicos (ciência de dados, geologia, engenharia de minas, ESG) e níveis não técnicos (transparência e compliance, padrões CRIRSCO e @SX de todas as bolsas de valores, requisitos normativos, regras de negócios e governança corporativa).

Com isso, o GDQM pode apontar as forças e fraquezas dos métodos e processos de aquisição dos dados geológicos, de forma a (re)conhecer e aumentar a confiança nas informações adquiridas durante toda a vida do empreendimento, indicando os riscos potenciais relacionados ao seu uso.

O gerenciamento da qualidade dos dados incorpora os componentes principais dos sistemas de informação e gestão: planejamento, controle, garantia e melhoria da qualidade. A sistemática deve resultar em um programa de qualidade de informações eficiente, traduzido pela integridade, precisão, consistência, disponibilidade, validade, integridade, segurança e atualidade dos dados. A Figura 1 ilustra os módulos do GDQM: Revisão de Workflow, Validação do Acervo e Ações de Consolidação.

O GDQM foi construído como um mecanismo de validação dos dados do Cenário 1 (Passado), compatibilização com o Cenário 2 (Presente), de forma a preparar o ambiente para o Cenário 3 (Futuro). A Figura 2 organiza as três dimensões temporais de questionamentos e drives a serem contemplados para disponibilizar dados validados e confiáveis.

Não é de domínio público o entendimento da variação da qualidade dos dados geológicos ao longo do tempo, que deve ser analisada com atribuição de graus de confiança às diversas gerações do acervo de dados histórico. O módulo de Validação do Acervo concentra-se na correção das não-conformidades, inconsistências e discrepâncias encontradas, de forma a compreender e segmentar os diferentes padrões de qualidade.

Compreende ações de investigação de todo o PASSADO da empresa:

• verificação das fontes de informações, materialidade (documentos, testemunhos e reservas de amostras) e sistemas de gerenciamento legados;
• análise exploratória de dados e identificação dos parâmetros de qualidade aplicáveis;
• aplicação de testes de consistência com atribuição de confiança às gerações de campanhas de sondagens; e
• geoespacialização das classes de qualidade, identificação e monitoramento de áreas críticas.

Posteriormente, é feita a avaliação de todas as práticas e condutas vigentes (PRESENTE), com a Revisão de Workflow, para corrigir e redirecionar a rota das boas práticas e cessar a geração de erros. Com a correção e o realinhamento de estratégias, os futuros dados gerados estarão isentos de inconsistências dos mais diversos tipos ou, ao menos, serão minimizados às suas formas fundamentais, não derivadas ou decorrentes de ações humanas, tais como erros intrínsecos aos processos de amostragem de minérios (vide teoria de Pierre Gy).

O desenho (e revisão) do workflow de uma empresa de mineração, seja qual for a etapa em que se encontra seu ciclo de vida, é feito com o levantamento e a sistematização das atividades relacionadas à aquisição de dados geológicos, mapeando as principais tarefas de cada processo, com indicação dos papéis e procedimentos, representadas e documentadas em fluxograma. São também identificadas as oportunidades de melhoria dos processos e os problemas ou fragilidades mais frequentes, que afetam negativamente o fluxo de trabalho e a confiança nos dados adquiridos.

Nesta etapa é também feita a avaliação do Programa de QAQC Geológico (discutido das edições 97 até 102 da revista) e a aplicação da matriz de aderência aos códigos internacionais, que será apresentada no próximo capítulo desta série.

Muitas empresas falham neste momento – investigam o PASSADO e diagnosticam o PRESENTE, sem desdobramentos estratégicos para continuidade. Diante de tantas ações a serem realizadas, é comum que não se saiba por onde começar.

A terceira parte da metodologia está em definir as Ações de Consolidação, com orientações práticas para próximas etapas a serem cumpridas, para atingir a excelência na qualidade de dados no FUTURO. São indicadas ações para:

• identificar oportunidades de melhoria e gargalos operacionais, criar estratégias para diminuir ou eliminar ineficiências ou erros, otimizar o uso dos recursos e eliminar tarefas redundantes;
• definir governança, em que todas as atividades e tarefas executadas nos processos e durante a gestão de mudanças devem ter a indicação dos papéis e responsabilidades desempenhados;
• priorizar ações, com atribuição de pesos para cada ação e construção da matriz Esforço | Impacto | Relevância, para verificar quais ações trarão maior visibilidade e eficiência, de acordo com as estratégias definidas pela empresa; e
• elaborar um efetivo Plano de Ações, com estabelecimento de prazos, metas, indicadores de desempenho, critérios de avaliação de eficiência e priorização. A implementação das ações pode promover ganhos rápidos e criar um ambiente de maturidade aos processos que favorecerá as demais mudanças necessárias para o aumento da confiabilidade e qualidade.

Caminha-se para um futuro em que todas e quaisquer atividades existentes nas minas estarão integradas e conectadas em tempo real, formando um grande ecossistema digital, diretamente dependente de dados confiáveis. A qualidade da informação é a base estruturante para a tomada de decisões assertivas e sustentáveis e as práticas discutidas por Cuchierato (2022), com sua metodologia de gestão eficiente de dados, são a ferramenta mais elegante e apropriada.

Esse assunto ainda vai longe. Estão preparados?

Glaucia Cuchierato é Geóloga e Mestre em Recursos Minerais pelo IGc-USP, Doutora em Engenharia Mineral pelo PMI-EPUSP e Diretora Executiva da GeoAnsata Projetos e Serviços em Geologia

REFERÊNCIA

CUCHIERATO, G. (2022), A importância da qualidade da informação no processo de declaração de recursos minerais. 293 f. (Tese de Doutoramento em Engenharia de Minas). Departamento de Engenharia de Minas e do Petróleo da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022.