8- 1Parte II: AplicaçõesSistemas de Informação para Apoio à Decisão Gerencial

Parte II: AplicaçõesSistemas de Informação para Apoio à Decisão Gerencial

Sistemas de InformaçãoSistemas de Informaçãoe as decisões gerenciais na era da Internete as decisões gerenciais na era da Internet

8- 2Objetivos do CapítuloObjetivos do Capítulo

1. Identificar o papel e alternativas de relatórios dos sistemas de informação gerencial.

2. Explicar o conceito de sistema de apoio à decisão e como ele difere dos sistemas tradicionais de informação gerencial.

3. Explicar como os sistemas de informação executiva podem apoiar as necessidades de informação dos executivos e gerentes.

4. Descrever como o processamento analítico online pode atender necessidades de informação dos gerentes.

5. Identificar como as redes neurais, lógica difusa, algoritmos genéticos, realidade virtual e agentes inteligentes podem ser utilizados nos negócios.

6. Dar exemplos de diversas maneiras pelas quais os sistemas especialistas podem ser utilizados nas situações de tomada de decisões nos negócios.

8- 3

Perspectiva na Concepção de um S.IPerspectiva na Concepção de um S.I

S.OS.O S.IS.I S.DS.DAmbienteAmbiente

AmbienteOs “inputs” e

“Outputs”

O Sistema

de

Informação

DECISÃODECISÃODECISÃODECISÃODECISÃODECISÃODECISÃO

8- 4

Para não se afogar em dados (Data Warehouse)

Para não se afogar em dados (Data Warehouse)

Em sua fir-ma, milhões de dados espalhados e pouca informação.

Em sua fir-ma, milhões de dados espalhados e pouca informação.

8- 5Requisitos de Informação por Níveis Administrativos

Requisitos de Informação por Níveis Administrativos

AdministraçãoEstratégica

AdministraçãoTática

AdministraçãoOperacional

Dec

isõe

s

Informações

8- 6

AdministraçãoEstratégica

AdministraçãoTática

AdministraçãoOperacional

Dec

isõe

s

Informações

Especiais Não ProgramadasResumidasInfrequentesAntecipadoras ExternasPerspectiva ampla

Especiais Não ProgramadasResumidasInfrequentesAntecipadoras ExternasPerspectiva ampla

Características da InformaçãoCaracterísticas da Informação

Pré-especificadas ProgramadasDetalhadasFrequentesHistóricas InternasFoco específico

Pré-especificadas ProgramadasDetalhadasFrequentesHistóricas InternasFoco específico

Estrutura das DecisõesEstrutura das Decisões

Não - EstruturadasNão - Estruturadas

Semi - EstruturadasSemi - Estruturadas

EstruturadasEstruturadas

Dec

isõe

s

8- 7Incidência dos Tipos de Decisão por Níveis Administrativos

Incidência dos Tipos de Decisão por Níveis Administrativos

SEMISEMI

ESTRUTURADASESTRUTURADAS

Decisões•Programáveis (estruturadas)•Não-Programáveis (não-estruturadas;semi-estruturadas)

Decisões•Programáveis (estruturadas)•Não-Programáveis (não-estruturadas;semi-estruturadas)

8- 9Exemplo de Decisões pelo Tipo de Estrutura e Nível Administrativo

Exemplo de Decisões pelo Tipo de Estrutura e Nível Administrativo

Estrutura de Administração Administração AdministraçãoDecisões Operacional Tática Estratégica

Não - Estruturada Administração Reengenharia de Planejamento de de Caixa processo empresarial novos negócios

Análise de desempenho Reorganização da de grupo de trabalho empresa

Semi - Estruturada Administração de Crédito Avaliação de desempe- Planejamento de Programas de Produção nho dos funcionários Produto Atribuição Diária de Orçamento de capital Localização/ Sede

Tarefas Orçamento programas Fusões/ Aquisições

Estruturada Controle de Estoques Controle Programação

Estrutura de Administração Administração AdministraçãoDecisões Operacional Tática Estratégica

Não - Estruturada Administração Reengenharia de Planejamento de de Caixa processo empresarial novos negócios

Análise de desempenho Reorganização da de grupo de trabalho empresa

Semi - Estruturada Administração de Crédito Avaliação de desempe- Planejamento de Programas de Produção nho dos funcionários Produto Atribuição Diária de Orçamento de capital Localização/ Sede

Tarefas Orçamento programas Fusões/ Aquisições

Estruturada Controle de Estoques Controle Programação

8- 10O Conceito de Sistemas de Informação Gerencial

O Conceito de Sistemas de Informação Gerencial

Programasde Aplicação

Sistema deGerenciamentode Bancos de

Dados

Programasde Aplicação

Sistema deGerenciamentode Bancos de

DadosGerenteEstação de Trabalho da

Administração

Banco deDados

Empresariais

Relatórios

8- 11Sistemas de Apoio à Decisão x Sistemas de Informação Gerencial (análise comparativa)

Sistemas de Apoio à Decisão x Sistemas de Informação Gerencial (análise comparativa)

SIG / SSD S I G – S. Informa-ções Gerenciais

SSD – Sist. de Apoio àDecisão

Apoio à DecisãoFornecido

FornecemInformações sobreo desempenho daorganização

Fornecem informaçõese técnicas de apoio àdecisão para analisarproblemas ouoportunidades da firma

Modo eFrequência dasInformações

Periódicas, de ex-ceção e relatóriospor demanda

Consultas e respostasinterativas (Data Ware-house, Data Marts)

Formato dasInformações

Formato pré-especificado

Formato ad hoc,flexível e adaptável

Metodologia deProcessamentodas informações

Informaçõesproduzidas porextração de dados

Informações produzidaspor modelagem analíticade dados do negócio

8- 12Utilizando Sistemas de Apoio à DecisãoUtilizando Sistemas de Apoio à Decisão

Modelagem Analítica Atividades e Exemplos

Análise do Tipo What If Observar como as mudanças de variáveisselecionadas afetam outras variáveis.Ex: E se reduzíssemos a propaganda em10%? Qual seu efeito nas vendas?

Análise de Sensibilidade Observar como mudanças repetidas em umaúnica variável afetam as outras.Ex: Vamos reduzir a propaganda em até1.000 reais p/ ver a variação nas vendas.

Análise de Busca de Metas Fazer repetidas mudanças em variáveis atéque uma escolhida atinja certo valorEx: Aumentos na propaganda até que asvendas atinjam 1 milhão (reais).

Análise de Otimização Encontrar um valor ótimo p/ variáveis sele-cionadas, conhecidas as restrições.Ex: Qual o montante ideal p/ a propagandadado o orçamento e a mídia escolhida.

8- 13Sistemas de Informação Executiva (EIS)Sistemas de Informação Executiva (EIS)

Programasde Aplicação

Sistema deGerenciamentode Bancos de

Dados

Programasde Aplicação

Sistema deGerenciamentode Bancos de

DadosUsuárioExecutivo Estação de

Trabalho

Banco deDados

Empresariais

Consultas e

Relatórios

•Panilhas (modelos)•Pacotes estatísticos•Informações executivase de apoio à decisões

•Panilhas (modelos)•Pacotes estatísticos•Informações executivase de apoio à decisões

Dados são recuperação eapresentado em suportegráfico ou em texto para apreciação pelo dirigente.

Dados são recuperação eapresentado em suportegráfico ou em texto para apreciação pelo dirigente.

Dados Operacionais

8- 14Processamento Analítico Online - OLAP Processamento Analítico Online - OLAP

ServidorOLAP

ServidorOLAP

Depósitosde Bancosde Dados

Depósitosde Bancosde Dados

Front End:Usuário Final

Middle:Servidor

Back-End:Depósitos

8- 15

O OLAP permite analisar milhões de dados segundo múltiplasperspec-tivas.Utiliza os recursos dos SIG, SSD e IES.

O OLAP permite analisar milhões de dados segundo múltiplasperspec-tivas.Utiliza os recursos dos SIG, SSD e IES.

Processamento Analítico Online/ Estrutura de Dados MultidimencionalProcessamento Analítico Online/ Estrutura de Dados Multidimencional

8- 16Estrutura Multidimencional de Banco de Dados - uma variação do modelo relacional

Estrutura Multidimencional de Banco de Dados - uma variação do modelo relacional

Bancos de Dados Multidimencionais suportam aplicações OLAP nas quais se esperarespostas rápidas para consultas comerciais complexas. A modelagem dimensionalproporciona um ganho de tempo no acesso aos dados, uma melhor organização dosistema e principalmente a sua utilização se dá de forma intuitiva para o usuário.

8- 17

Situação real:Como encontrar (e utilizar eficazmente) informações e dados residentes nos sistemas legados, nas novas aplicações em baixa plataforma, nos bancos de dados corporativos disponíveis nos ambientes de rede e servidores ?

Situação real:Como encontrar (e utilizar eficazmente) informações e dados residentes nos sistemas legados, nas novas aplicações em baixa plataforma, nos bancos de dados corporativos disponíveis nos ambientes de rede e servidores ?

8- 18Data warehouse e seus subconjuntos de data marts guardam dados que foram extraí- dos de ocorrências

operacionais para análise, pesquisa de mercado, apoio à decisão e aplica- ções de data mining.

Data warehouse e seus subconjuntos de data marts guardam dados que foram extraí- dos de ocorrências

operacionais para análise, pesquisa de mercado, apoio à decisão e aplica- ções de data mining.

Lucro

Controle de Pedidos

Matérias-primas

Expedição

Logística

Controle de Estoques

Gerencia- mento de peças

MRP

Controle de Produção

Vendas

Marketing

Finanças

Enge-nharia

Contabi-dade

RecursosHumanos

PráticasSalariais

Relató-rios Adm.

Aplicações Data Marks

8- 19Mineração de Dados (Data Mining) Mineração de Dados (Data Mining)

Dados

Dados Pré-Processados

DadosVisados

DadosTransformados Padrões

Pré-Processa-mento

Transfor-mação

DataMining Avaliação

Interpretação/Seleção

Conheci-mento

(Como um data mining extrai conhecimento a partir de um data warehouse)(Como um data mining extrai conhecimento a partir de um data warehouse)

Data Mining:Instrumento de apoio à gerência para tomada de decisões estratégicas tendo em vista a obtenção de vantagens competitivas para a firma

Data Mining:Instrumento de apoio à gerência para tomada de decisões estratégicas tendo em vista a obtenção de vantagens competitivas para a firma

Dat

aW

areh

ouse

8- 20Processo de Tomada de Decisão (estudo de suas principais etapas)

Processo de Tomada de Decisão (estudo de suas principais etapas)

•Inteligência•Inteligência•Desenvolvimento•Desenvolvimento•Escolha•Escolha

a)b)c)

8- 21Processo de Tomada de Decisão

(sequência lógica de etapas)

Processo de Tomada de Decisão (sequência lógica de etapas)

8- 22Processo de Tomada de Decisão (fases) Processo de Tomada de Decisão (fases)

8- 23Tomada de Decisão (Processo Cognitivo) Tomada de Decisão (Processo Cognitivo)

c)

e)

0

uma

Sensações(Canais)

CogniçãoCognição

Receptores ExternosReceptores Externos

Decisão/ AçãoDecisão/ Ação

PercepçãoPercepção

a)

Represen-tação

Ea Eb En

Ej

ReceptoresInternos

ReceptoresInternos

b)

d)f)

g)

Rejeitada

c) coloca em memória

Reorganiza uma

Aceita

Comunicação (Reemissão de informação)

e)

uma

Receptor Organizacional

1

EmissoresEmissores

8- 24Percepção Cognitiva (o quê vemos e como interpretamos?)

Percepção Cognitiva (o quê vemos e como interpretamos?)

8- 25Sistema de Informação (concepção)Sistema de Informação (concepção)

Fig - 1.8 Sistema Organizacional

SISTEMA OPERANTE

FLUXO LOGÍSTICO

FLUXO MONETÁRIO FLUXO DE PESSOAL

FLUXO DE ATIVOS

INFORMAÇÕES

INFORMAÇÕES DECISÕES

OBJETIVOS

CONCEPÇÃO DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO

(Coordenação, Imaginação, Finalização)

SISTEMA DE INFORMAÇÕES Memorização/ Informações

Modelagem / Tratamento das

Informações

SO1 SO2 SO3 SO4 SO5

EXTERNAS

(Coordenação, Imaginação, Finalização)

SISTEMA DE DECISÃO

8- 26Uma Visão Geral da Inteligência ArtificialUma Visão Geral da Inteligência Artificial

FIG. 8.9Atributos do

comportamentointeligente: A IA

está tentandoreproduzir essasfaculdades nos

sistemas compu-tadorizados

FIG. 8.9Atributos do

comportamentointeligente: A IA

está tentandoreproduzir essasfaculdades nos

sistemas compu-tadorizados

•Utilizar a razão para solucionar problemas.•Utilizar a razão para solucionar problemas.

•Pensar e raciocinar.•Pensar e raciocinar.

•Aprender e compreender a partir da experiência.•Aprender e compreender a partir da experiência.

•Adquirir e aplicar conhecimento.•Adquirir e aplicar conhecimento.

•Demonstrar criatividade e imaginação.•Demonstrar criatividade e imaginação.

•Lidar com situações complexas ou desconcertantes.•Lidar com situações complexas ou desconcertantes.

•Responder pronta e eficazmente a situações novas.•Responder pronta e eficazmente a situações novas.

•Reconhecer a importância relativa de elementosde uma situação.•Reconhecer a importância relativa de elementosde uma situação.

•Manipular informações ambíguas, incompletas ou errôneas.•Manipular informações ambíguas, incompletas ou errôneas.

Teste de Turing(um computador não passa incólu-me)

Teste de Turing(um computador não passa incólu-me)

8- 27Principais Áreas de Aplicação da Inteligência Artificial

Principais Áreas de Aplicação da Inteligência Artificial

Aplicaçõesda CiênciaCognitiva

Aplicaçõesda CiênciaCognitiva

InteligênciaArtificial

InteligênciaArtificial

Aplicaçõesda RobóticaAplicaçõesda Robótica

Aplicaçõesde Interfaces

Naturais

Aplicaçõesde Interfaces

Naturais

8- 28Agentes InteligentesAgentes Inteligentes

InterfacesTutoriais

Agentes deApresentações

Agentes deNavegação

de Rede

Agentes deDesempenhos

de Papéis

Agentesde Interface

com oUsuário

Agentes deGerenciamentode Informações

Agentes deProcura

Corretores deInformações

Filtros deInformação

8- 29

O Sistema EspecialistaO Sistema Especialista

Componentes de um Sistema EspecialistaComponentes de um Sistema Especialista

Base deConhecimento

Usuário Estação de Trabalho

Driverswith Pagers

ConselhoEspecializado Programas

de Interface com

o Usuário

Programasde

Interface como Usuário

ProgramaUtilitário

de Inferência

ProgramaUtilitário

de Inferência

Desenvolvimento do Sistema Especialista Desenvolvimento do Sistema Especialista

Estação de Trabalho

Engenhariado

ConhecimentoPrograma deAquisição de

Conhecimento

Programa deAquisição de

Conhecimento

Especialista e/ou

Engenheiro doConhecimento

8- 30Aplicações do Sistema EspecialistaAplicações do Sistema Especialista

Gerenciamento de DecisõesGerenciamento de Decisões

Diagnóstico de Problemas de Operação

Diagnóstico de Problemas de Operação

Manutenção/ProgramaçãoManutenção/Programação

Projeto/ConfiguraçãoProjeto/Configuração

Seleção/ClassificaçãoSeleção/Classificação

Principais Categorias deAplicação deSistemas Especialistas

Monitoração/Controle de Processo

Monitoração/Controle de Processo

8- 31Critérios de Adequação para soluções por Sistema Especialista

Critérios de Adequação para soluções por Sistema Especialista

Domínio do problema relativamente pequeno

Domínio do problema relativamente pequeno

Know-how específico é exigido

Know-how específico é exigido

Problema complexoProblema complexo

Dados e decisões não-estruturados

Dados e decisões não-estruturados

Critérios paraaplicações onde o desenvolvimentode sistemas especia-listas pode tornar-seadequado, conveniente. Disponibilidade de

especialista é possível

Disponibilidade de especialista é possível