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Universidade Salgado de Oliveira – UNIVERSO BH
Análise de Sistemas
Sistemas de Apoio à Decisão
Os conceitos apresentados neste arquivo baseiam-se nas referências indicadas e não substitui os
textos originais.
Notas de aula
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Sumário
CAPÍTULO 1 – Conceitos Básicos .................................................................................................... 3
CAPÍTULO 2 – Processos Decisórios ............................................................................................. 21
CAPÍTULO 3 – Sistemas de Apoio à Decisão (SAD ou DSS) .................................................... 39
CAPÍTULO 4 – Tomada de Decisões e Solução de Problemas ................................................. 48
CAPÍTULO 5 – Processo de Tomada de Decisão em uma Organização. ................................ 68
CAPÍTULO 6 – Estrutura Básica de um Sistema de Apoio à Decisão ...................................... 83
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CAPÍTULO 1 – Conceitos Básicos
1. DEFINIÇÃO DE DECISÃO
A palavra decisão é formada por de (que em latim significa parar, extrair,
interromper) que se antepõe à palavra caedre (que significa cindir, cortar). Tomada
ao pé da letra, a palavra decisão significa “parar de cortar” ou “deixar fluir”.
Uma decisão precisa ser tomada sempre que estamos diante de um problema
que possui mais que uma alternativa para sua solução. Mesmo quando, para
solucionar um problema, possuímos uma única ação a tomar, temos as alternativas
de tomar ou não essa ação. Concentrar-se no problema certo possibilita direcionar
corretamente todo o processo.
Em sua dimensão mais básica, um processo de tomada de decisão pode
conceber-se como a eleição por parte de um centro decisor (um indivíduo ou um
grupo de indivíduos) da melhor alternativa entre as possíveis. O problema analítico
está em definir o melhor e o possível em um processo de decisão (Romero, 1996).
Podemos classificar as decisões de várias formas, tais como:
a) Simples ou complexas;
b) Específicas ou estratégicas etc.
As conseqüências advindas das decisões podem apresentar-se da seguinte
forma:
a) Imediata;
b) Curto prazo;
c) Longo prazo;
d) Combinação das formas anteriores (impacto multidimensional).
As decisões podem acarretar abrangência bem diversa. Segundo Milan
Zeleny (1994), a tomada de decisão é um esforço para tentar resolver problema(s)
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de objetivos conflitantes, cuja presença impede a existência da solução ótima e
conduz à procura do “melhor compromisso”.
Para Hammond, Keeney e Raiffa (1999), os objetivos ajudam a determinar
quais informações devem ser obtidas, permitem justificar decisões perante os outros,
estabelecem a importância de uma escolha, e permitem estabelecer o tempo e o
esforço necessário para cumprir uma tarefa.
O processo de decisão requer a existência de um conjunto de alternativas
factíveis para sua composição, em que cada decisão (escolha de uma alternativa
factível) tem associados um ganho e uma perda. Para Malczewski (1999), decisões
são necessárias quando uma oportunidade ou problema existe, ou quando algo não
é o que deveria ser ou, ainda, quando existe uma oportunidade de melhoria ou
otimização.
Alguns autores afirmam que decidir é posicionar-se em relação ao futuro.
Decidir também pode ser definido como:
a) Processo de colher informações, atribuir importância a elas,
posteriormente buscar possíveis alternativas de solução e, depois, fazer a
escolha entre as alternativas;
b) Dar solução, deliberar, tomar decisão.
A tomada de decisão pode ser evidenciada nas mais simples atitudes diárias,
tais como o que fazer para divertir-se: assistir a programa de televisão, ouvir rádio,
ouvir um CD, ler um livro? Uma primeira decisão poderá acarretar outras, por
exemplo: decidir-se a assistir à televisão acarreta a necessidade de nova definição,
que seria a qual canal (ou programa) assistir.
O ser humano deverá também escolher em qual instituição de ensino irá
estudar, e, dentro da instituição de ensino, quais cursos irá fazer e, como
conseqüência, onde comprar livros etc.
Algumas decisões, quando realizadas, seguem um único parâmetro para
escolha; assim, procedemos a uma mensuração desse parâmetro.
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Escolhendo comprar, por exemplo, um carro sob um único parâmetro de
custo, verificaremos qual é o carro menos oneroso, por meio de uma mensuração
monetária, e o compraremos; logo, decidir é escolher uma alternativa em um
conjunto de alternativas possíveis sobe a influência de pelo menos dois parâmetros
conflitantes.
Tomar decisões complexas é, de modo geral, uma das mais difíceis tarefas
enfrentadas individualmente ou por grupos de indivíduos, pois quase sempre tais
decisões devem atender a múltiplos objetivos, e freqüentemente seus impactos não
podem ser corretamente identificados. Os grupos envolvidos em decisões,
complexos ou não, realizam processos sociais que transformam uma coleção de
decisões individuais em uma ação conjunta (French, 1988). Algumas decisões serão
feitas por meio de parâmetros não mensuráveis quantitativamente, porém medidos
qualitativamente, como é o caso do parâmetro beleza.
O ser humano vê-se assim obrigado a tomar decisões, ora usando
parâmetros quantitativos, ora usando parâmetros de mensuração qualitativa, como
forte característica subjetiva. Os parâmetros quantitativos normalmente são de
mensuração mais fácil que os parâmetros qualitativos. Este mesmo decisor ou
tomador de decisão ou agente de decisão (tradução do inglês Decision Maker – DM)
é o responsável por realizar (executar) a decisão; pode ser uma pessoa, um grupo,
um comitê, uma companhia etc.; tem de vislumbrar as conseqüências das decisões
em um meio ambiente mutável, e sujeito a condições que o decisor não pode
controlar, e com incertezas, imprecisão e/ou ambigüidade. Em muitas situações do
mundo real nas quais o decisor envolve-se com vários critérios de decisão, os
valores a serem atribuídos para classificação das alternativas nos critérios ou
mesmo a importância dos critérios podem ser efetuados com números inexatos
(Miettinen e Salminen, 1999).
De acordo com Hopwood (1980), as incertezas têm efeito direto sobre a
maneira como o processo de decisão na organização é realizado.
A tomada de decisão, usando parâmetros quantitativos e qualitativos, é
utilizada por grupos empresariais, pequenas e médias empresas, por governos,
militares, etc.
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Podemos exemplificar tudo o que foi apresentado anteriormente por meio da
seguinte situação-problema (exemplo): deseja-se resolver o problema da fome em
uma comunidade, e as alternativas para solucionar o problema poderiam ser:
a) Subsidiar os alimentos para que todos pudessem adquiri-los com seus
salários;
b) Criar um “salário de ajuda” (extra) para os necessitados.
Essas duas propostas resolveriam o problema. A mensuração dos custos no
subsídio e no valor do salário é quantitativa, porém o impacto social das medidas
terá uma avaliação qualitativa diversa.
Da mesma forma, outro grupo poderia argüir que nada adianta alimentar um
povo doente, e nesse caso o dinheiro deveria ser prioritariamente enviado para a
saúde; da mesma forma, outro(s) especialista(s) poderia(m) argüir que nada adianta
tratar de um “doente que morre de fome”. Tratando-se de recursos escassos,
poderia acarretar que apenas uma alternativa poderia ver implantada, e a escolha
teria um caráter técnico e subjetivo.
Podemos também exemplificar a subjetividade envolvida no processo de
decisão, com as seguintes situações: “uma empresa que necessite priorizar
fornecedores, ou escolher o local ideal para uma nova filial, ou mesmo selecionar
empregados”, fará isso sob parâmetros qualitativos e quantitativos.
Deduzimos que no mundo atual (real), particularmente no ambiente
empresarial, em um mercado globalizado cada vez mais competitivo, buscamos
tomar decisões mais rápidas, corretas e abrangentes. As decisões, normalmente,
buscarão minimizar perdas, maximizar ganhos e criar uma situação em que
comparativamente o decisor julgue que houve elevação (houve ganho) entre o
estado da natureza em que se encontrava e o estado em que irá encontrar-se (irá
advir) após implementar a decisão.
2. ANÁLISE DE CENÁRIOS
A análise de cenários tem sido utilizada ao longo da história da humanidade,
notadamente no campo militar, mas também como elemento fundamental para apoio
à tomada de decisão civil. Tal análise caracteriza, em essência, o que se denomina
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pensamento – ou planejamento – estratégico. Foi na segunda metade do século XX,
no entanto, que a análise de cenários passou a adquirir tecnologia própria, com o
tratamento probabilístico (e/ou possibilístico) dos distintos cenários e do
conseqüente tratamento matemático dos cursos de ação a serem potencialmente
seguidos.
A idéia central da análise de cenários é, após detalhado estudo dos vários
aspectos do problema de decisão que se pretende resolver, a construção de
diferentes contextos – os cenários – alternativos passíveis de materialização.
Delineamos a seguir diferentes cursos de ação – as estratégias – que podem ser
seguidos para cada um desses cenários. Haverá, assim, cenários aparentemente
mais prováveis e menos prováveis de se materializar. Da mesma forma, deverá ser
estruturado um possível inter-relacionamento entre estratégias de implementação de
alternativas, de tal modo que, à medida que a realidade for sendo desvendada, tanto
os cenários elaborados previamente como as estratégias sejam reavaliados.
Em qualquer problema de decisão, por outro lado, todo esforço possível deve
ser empreendido para chegar-se a uma ampla compreensão dos valores
subjacentes aos objetivos do problema. Nessa medida, a análise de cenários pode
ajudar substancialmente, uma vez que a elaboração de estratégias é, como se disse
no parágrafo imediatamente anterior, não apenas um exercício dinâmico, mas
também uma oportunidade de simular-se a realidade, com isto estruturando melhor
o problema de decisão. Isso é particularmente importante em áreas complexas como
a de Agribusiness, em que se lida explicitamente com dimensão tecnológicas,
humanas, sociais, econômicas, jurídicas e institucionais.
Além da análise de cenários, entretanto, há outras técnicas/métodos – o
teatro nas organizações, por exemplo, é uma delas – para elicitação de valores e a
decorrente formulação de problemas complexos de decisão. Todas visam,
basicamente, a uma simulação/vivência do processo de decisão, seguida da
identificação dos valores e, finalmente, da criação e da seleção das opções
passíveis de solucionar cada problema de decisão.
Entender a natureza de cada problema sob os diversos ângulos (definindo as
causas do problema) é, assim, elemento-chave para uma boa solução do mesmo. É
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a visão multidimensional, sobre qual versam as seções seguintes, que permite tal
entendimento.
3. ATORES DA DECISÃO
Freqüentemente os termos decisor, facilitador e analista são usados como
sinônimos. Esse fato decorre freqüentemente de ser o mesmo indivíduo, ou grupo
de indivíduos, encarregado(s) de executar(em) as três funções. Para sermos
corretos nas definições, temos:
a) Decisor(es): influencia(m) no processo de decisão de acordo com o juízo
de valor(es) eu representa(m) e/ou relações que se estabeleceram. Essas
relações devem possuir caráter dinâmico, pois poderão ser modificadas
durante o processo de decisão devido ao enriquecimento de informações
e/ou interferência de facilitadores.
O decisor pode ser uma pessoa ou um grupo de pessoas, em nome do(s)
qual(ais) é tomada de decisão (Vanderpooten, 1995). O decisor nessa situação não
participa do processo de decisão, porém irá influenciá-lo se possuir o poder de veto.
Haverá um grupo que tomará da decisão e irá oficializá-la mediante a “assinatura”
do decisor.
Nem todos os decisores têm o poder de decisão. Assim, é importante, ainda,
distinguir o grau de influência dos decisores no processo de decisão. Esse grau de
influência faz a distinção entre os decisores envolvidos com o processo de
decisão,que são colocados em dois grupos denominados de agidos e intervenientes
(Bana e Costa, 1993).
Podemos definir o decisor como aquele (ou aqueles) a quem o processo
decisório destina-se, e que tem (têm) o poder e a responsabilidade de ratificar uma
decisão e assumir suas conseqüências.
Observação: Os agidos são pessoas às quais o programa é imposto, ou são
as pessoas que são afetadas por ele, de maneira direta ou indireta. Os agidos não
tomam decisão sobre o programa, apenas participam. São aqueles que, apesar de
sofrerem conseqüências das decisões, têm limitada ou nenhuma capacidade de, por
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vontade própria, ver seus valores e preferências contemplados nos modelos de
avaliação. Entretanto, dependendo de sua força e importância, podem exercer
pressão mais ou menos intensa para que isto ocorra, porém sempre de forma
indireta (Bana e Costa e Silva, 1994). Os intervenientes são pessoas que tomam a
decisão sobre os programas e têm ação direta sobre a mudança. Ambos os tipos de
atores são importantes, embora eles tenham regras diferentes. Os agidos não são
pessoas passivas durante todo o processo de decisão, assim como os
intervenientes também não são pessoas ativas durante todo o processo (Bana e
Costa, 1993). Negociação é um processo no qual a decisão mútua é feita com a
concordância das partes; essa decisão é conseguida com a busca do consenso.
b) Facilitador(es): é (são) um (os) líder(es) experiente(s) que deve(m)
focalizar a(s) sua(s) atenção(ões) na resolução do(s) problema(s),
coordenando os pontos de vista do(s) decisor(es), mantendo o(s)
decisor(es) motivado(s) e destacando o aprendizado no processo de
decisão. Tem como papel esclarecer e modelar o processo de avaliação
e/ou negociação conducente à tomada de decisão. Deve manter uma
postura neutra no processo decisório, ara não intervir nos julgamentos dos
decisores. Deve propiciar o aprendizado. O facilitador (Roy, 1985) é um
ator particular, cujo grau de ingerência na atividade de apoio à decisão
deveria ser contínuo, adotando uma postura empática. No entanto, o
facilitador deve tentar abstrair-se de seu sistema de valor, a fim de não vir
a influenciar os demais intervenientes.
c) Analista(s): é (são) o(s) que faz(em) a análise, auxilia(m) o(s)
facilitador(es) e o(s) decisor(es) na estruturação do(s) problema(s) e
identificação dos fatores do meio ambiente que influenciam na evolução,
solução e configuração do problema. A maior parte do trabalho do analista
consiste na formulação do problema, e em ajudar as pessoas a visualizar
o problema.
4. INFLUÊNCIA NA CULTURA NO APOIO À DECISÃO
Para agricultores, cultura tem significado de plantação, pois do ponto de vista
etimológico, a palavra cultura é uma transposição ao português do termo latino
cultura; substantivo derivado do verbo colere, cuja significação “trabalhar a terra” nos
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remete ao campo da produção humana; um atleta entende que cultura possa estar
associada à valorização do corpo (cultura física); para muitos, cultura é sinônimo de
erudição e, para outros, é somente o patrimônio artístico, literário e científico de um
povo. Todas as afirmações anteriores estão corretas; entretanto, nesse livro
interessa-nos apenas o significado socioantropológico, e é nesse sentido que
prosseguirá o estudo dessa palavra.
A cultura pode ser definida como: conjunto de conhecimentos; estado de
desenvolvimento intelectual; instrução (Dicionário brasileiro da língua portuguesa,
Globo, 1994). Cultura também pode ser definida como o valor das idéias que não
são inatas, porém aprendidas e depois distribuídas. Culturas podem ser transferidas
e observadas (danças, cerimônias e rituais) (Nutt, 1988).
No Dicionário Aurélio Buarque de Holanda (2, ed., p. 508), encontramos a
seguinte definição: complexo dos padrões de comportamento, das crenças, das
instituições e doutros valores espirituais e materiais transmitidos coletivamente e
característicos de uma sociedade; associado a civilização e progresso;
desenvolvimento de um grupo social; desenvolvimento de uma nação; fruto de um
esforço coletivo pelo aprimoramento de valores; atividade e desenvolvimento
intelectuais.
No Dicionário escolar da língua portuguesa, do MEC (8, ed., p. 374),
encontramos: desenvolvimento intelectual, saber, estudo, sistemas de atitudes e
modos de agir, costumes e instruções (estágio de desenvolvimento) de um povo, ou
que caracteriza determinada sociedade, conhecimento geral.
Para E. B. Taylor, no livro Primitive culture, cultura é todo complexo que inclui
conhecimentos, crenças, arte moral, lei, costumes e todas as outras capacidades e
hábitos adquiridos pelo homem como membro da Sociedade; cultura é uma
abstração do comportamento.
Deduzimos que cultura contrapõe-se ao conhecimento específico.
Na Enciclopédia do estudante (v.2, p. 402) encontramos as seguintes
considerações: acúmulo de conhecimentos; maneira de viver de uma sociedade. A
cultura inclui a relação de um grupo de homens e o mundo, e a relação dos homens
entre si dentro de um grupo.
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Deduzimos que as formas de comunicação (linguagem escrita, falada,
gestual) são essenciais para que homens expressem sua cultura individual, e que as
sociedades transmitam sua cultura. Os valores são idéias gerais que orientam o
comportamento de um grupo e/ou de um indivíduo.
Vergez e Huisman (1982) fazem as seguintes considerações no Capítulo 1 do
livro Compêndio moderno de filosofia, v. 1, “A Ação”: a palavra cultura, em sua
acepção tradicional, exprime a idéia de desenvolvimento, de aperfeiçoamento da
pessoa que “se instruiu enriquecendo seu bom gosto, seu senso crítico e seu
julgamento”; cultura significa sobretudo desenvolvimento espiritual; designa
comportamentos e conhecimentos adquiridos e transmitidos pela educação; a
cultura é o que acrescenta a natureza, uma vez que uma sociedade de abelhas é
um ambiente complexo, porém inculto, pois nada acrescenta com o correr dos anos;
cultura pressupõe que não existe uma sociedade inculta; a cultura faz a distinção
das sociedades. Todo indivíduo que pertence a uma sociedade é portador de certos
aspectos dela; assim, todo ser humano é culto, pois possui parte da cultura da
sociedade onde vive.
Na Enciclopédia universo (v. 3, p. 1494), encontramos as seguintes
considerações: tudo o que o homem adquire pelo estudo ou experiência do mundo,
de modo a realizar-se como pessoa; tudo o que estrutura e define uma sociedade;
elaboração e transformação inteligente de uma realidade natural; experiência
humana. A cultura distingue-se da erudição à medida que exclui a especialização. O
objetivo de uma cultura geral seria ajudar o homem em quaisquer circunstâncias, a
fazer julgamentos sólidos a desenvolver espírito crítico.
Culturas são dinâmicas, evoluem com o tempo, acarretando o fenômeno de
“mudança cultural”. Cultura também pode ser definida por: conhecimentos básicos
indispensáveis para o entendimento de qualquer ramo do saber humano;
refinamento do indivíduo e da sociedade.
Cultura inclui costumes, instituições, técnicas, padrões de comportamento e
valores socialmente transmitidos e todos os outros produtos do trabalho e
pensamento humano (artefatos decorativos, artes, ideologias políticas, rituais
religiosos, costumes sociais). Em Antropologia, cultura refere-se ao modo de vida da
sociedade humana, transmitido de uma geração a outra pelo aprendizado e pela
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experiência. Cultura universal inclui organização social, religião, estrutura e
organização econômica e cultura material.
Cultura, ainda, significa o desenvolvimento do intelecto por treinamento ou
educação, podendo referir-se a alto grau de distinção e refinamento formado por
estética e treino intelectual.
Cultura é tudo o que o homem produz em termos materiais e espirituais.
Enquanto os animais e vegetais só transmitem a seus descendentes a herança
biológica, os seres humanos também transmitem a herança cultural. A cultura é
aprendida, a herança biológica não.
Isto remete aos três aspectos fundamentais da cultura:
• Transmitida: herança ou tradição social;
• Aprendida: pois não é manifestação da genética do homem;
• Compartilhada: é um fenômeno social.
Bem como aos três níveis da cultura:
• Ideológico: totalidade de significados, valores e normas que possuem os
indivíduos e grupos;
• Comportamental: totalidade das ações significativas;
• Material: objetos ou veículos materiais através dos quais se exterioriza o
nível ideológico.
A cultura faz parte do modo de ser, agir e expressar-se dos indivíduos e dos
grupos humanos.
A cultura influencia o ser humano, porém este também pode influenciar a
cultura, seja com suas idéias, seja com seus inventos e/ou suas descobertas. A
cultura é simultaneamente um produto da vida social e da atividade social dos
homens.
Em face do exposto, concluímos que o decisor fará suas atribuições de pesos
para critérios influenciado por seus valores pessoais, que determinarão as suas
preferências. A cultura do decisor é determinada por suas idéias inatas, aprendidas,
comportamentos observados, crenças, características da sociedade onde vive,
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desenvolvimento intelectual (o que pode ocasionar uma mudança de preferências
durante o processo decisório), seu aprendizado familiar; valores apreendidos dos
pais; valores determinados pelo(s) país(es) onde viveu; religião adotada ou ausência
dela; e os assuntos que determinaram essa instrução; ambiente de trabalho
(pessoas da convivência diária); cultura da empresa; ideologia política etc.
A “cultura do observador (ou do analista)”, formada por meio do conjunto de
informações que ele acumulou em sua experiência administrativa científica e da
própria experiência de vida, associa-se a um modelo conceitual, no qual a
percepção da realidade, por meio de analogias com situações científicas (leis,
teorias ou outros modelos), permite definir um modelo conceitual. Cultura significa
um misto de informação, experiência e criatividade. Um modelo é uma
representação da realidade, vista por meio dos recursos (cultura) do analista e/ou
decisor.
5. TEORIA DOS SISTEMAS
Um sistema pode ser conceituado como:
a) Conjunto de elementos (partes ou subsistemas) que interagem, trocando
informações e controles, que se destina a uma finalidade específica;
b) Conjunto de partes (elementos ou subsistemas). Interdependentes, que
interagem de modo a atingir determinado fim, de acordo com um plano ou
princípio;
c) Qualquer unidade que processa certos insumos a fim de obter certos
resultados;
d) Conjunto elementos (partes ou subsistemas) dinamicamente relacionados,
que formam uma atividade, para atingir um objetivo, e operam sobre
dados/energia/matéria (orgânica ou não) para fornecer
informações/energia/matéria;
e) Conjunto de elementos (partes ou subsistemas) interconcectados, em que
alguns elementos são humanos e outros não, para a obtenção de um
objetivo desejado, pela manipulação e controle de homens e elementos
não humanos.
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Concluímos que todo sistema é um conjunto complexo de homens e/ou
máquinas, em que o todo é maior que a soma das partes, pois o todo inclui a
interação das partes. As partes do sistema podem ser vistas como outros sistemas,
denominados nesse caso de subsistemas. Todo sistema existe para atender a um
propósito ou resolver um problema (Figura 1.1).
Figura 1.1 Subsistemas dentro de um sistema
Com base na definição de sistema, temos as seguintes definições:
a) Engenharia de Sistemas (ES) – tem como propósito planejamento,
desenvolvimento, construção, modificação e avaliação de um sistema;
b) Análise de Sistemas (AS) – por meio de metodologias e processo lógicos,
por vezes construindo modelos, ajuda a tomada de decisão na fase de
identificação, planejamento e desenvolvimento dos processos na ES;
c) Pesquisa Operacional (PO) – procura otimizar as operações existentes
e/ou ajudar no processo de tomada de decisão; visa fornecer subsídios
racionais para a tomada de decisão.
O enfoque sistêmico tem como propósito:
a) Identificar a definição, missão e/ou a finalidade do sistema;
b) Entender como os elementos do sistema interagem e influenciam-se para
a realização dos objetivos do sistema;
Sistema
Subsistema
Subsistema
Subsistema
Subsistema Subsistema
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c) Utilizar modelo(s) para auxiliar(em) a identificação do(s) problema(s)
correto(s).
O enfoque analítico concentra-se nos elementos individuais do sistema,
observando-os isoladamente, pois o enfoque sistêmico, ao contrário do analítico,
concentra-se nas interações entre os elementos de um sistema e estuda a natureza
das interações e considera os efeitos desta.
Problema
Para o correto entendimento de um problema, é necessário decompor o
mesmo em partes que facilitem a definição de passos necessários para a solução
(atacar as causas do problema).
Problema pode ser definido como:
a) todo resultado considerado indesejado;
b) algo que está errado e deve ser corrigido.
A integração das soluções parciais (solução de cada causa de problema) gera
a solução do problema em foco. Para a correta formulação do problema, é
necessário constatar os fatores que influenciam o problema, bem como tornar-se
necessário estudar o meio ambiente e identificar as restrições. Estas podem ser
financeiras, econômicas, legais, políticas, materiais, temporais, de pessoal etc.
Os problemas são uma parte normal da vida. Algumas pessoas
enganosamente os negam numa tentativa patológica de os fazer desaparecer.
No estudo dos problemas, deve-se ter cuidado com crenças que não geram
fatos e com a “ditadura de experiência”, pois:
a) Uma crença prova apenas a existência do “fenômeno da crença”, mas
de nenhuma realidade de seu conteúdo (Carl Gustav Jung). O fato,
indiscutível, de diariamente observarmos o Sol nascer no leste e se pôr
no oeste não prova a teoria que o Sol gira em torno da Terra;
b) “a experiência não é, em absoluto, o único campo ao qual a nossa
compreensão pode ficar confinada”: “A experiência nos diz o que é,
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mas não o que deva ser necessariamente o que é e não o contrário.
Ela nunca nos dá, portanto, quaisquer verdades realmente gerais; e
nossa razão, que está particularmente ansiosa por essa classe de
conhecimento, é provocada por ela e não satisfeita. As verdades
gerais, que ao mesmo tempo trazem o caráter de uma necessidade
interior, devem ser independentes da experiência – claras e certas por
sim mesma” (Kant).
Para construir um sistema, é necessário responder às seguintes perguntas:
a) Qual é o problema? (o que mudar)
b) Que se pretender obter? (especificar objetivos)
c) Que deve fazer o sistema?
d) Qual o grau de perfeição a ser atingido?
e) Onde terá lugar o estudo?
f) Quem ou o que será afetado?
Os seguintes pontos básicos deverão ser analisados no desenvolvimento de
um sistema:
a) Problema – identificação e definição da situação problemática;
b) Objetivos – propósito ou finalidade do sistema;
c) Âmbito – profundidade necessária;
d) Grupos – pessoas envolvidas;
e) Incertezas, imprecisões e informações dúbias (sistema não
determinístico);
f) Duração – cronograma de trabalho, prazos e metas, horizonte de
tempo (tempo é insumo de restrição);
g) Listagem de alternativas – construção da solução e montagem do
plano de implementação.
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Um sistema pode ser um modelo de representação da realidade, ou um
somatório de modelos. Modelo pode ser definido como:
a) Uma representação da realidade, projetada para algum propósito
definido;
b) Representação da realidade, planejada para ser usada por alguém no
entendimento, mudança, gerenciamento e controle da realidade;
c) Representação externa e explícita de parte da realidade vista pela
pessoa que deseja usar aquele modelo para entender, mudar,
gerenciar e controlar parte da realidade.
Os modelos devem ser holísticos, interdisciplinares e permitir quantificação.
Todo modelo para ser utilizado deve ser validado. Os modelos permitem a
representação, entendimento, análise e quantificação da realidade.
Modelar é arte e ciência. Não existe receita, porém respeita princípios gerais
e técnicas.
A modelagem e a utilização dos modelos requerem que:
a) Nenhum modelo seja considerado uma reprodução perfeita da
realidade, pois os modelos são representações simplificadas do mundo
real, e as simplificações são necessárias, pois o mundo real é
normalmente muito complexo. Essas simplificações são conhecidas
como assunções do modelo;
b) A avaliação do modelo seja feita nos termos e nos aspectos do estudo
a ser realizado, pois um modelo só é válido para a finalidade para a
qual foi construído.
Observação : são freqüentes os casos de usuários que esquecem essa
restrição e tentam usar o modelo para uma finalidade para a qual ele não se aplica,
ou, então, acreditam piamente em todos os resultados apresentados pelo modelo e
esquecem de verificar se suas assunções continuam válidas.
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c) Haja conscientização de que o modelo tem sua qualidade afetada pelo
tempo disponível para a confecção, pelo pessoal envolvido e pelos
recursos materiais.
Efetividade, eficácia e eficiência
Efetividade é a determinação dos aspectos relevantes do problema,
determinação dos objetivos a serem seguidos e critérios/atributos para classificar
alternativas e mensurar resultados.
Eficácia é o atendimentos dos objetivos ou metas propostas, usando critérios
definidos no nível anterior.
Eficiência é o atendimento dos objetivos com melhor alocação de recursos.
Só se é efetivo se foi possível determinar o problema e suas causas.
Se foi efetivo, então pode ser eficaz. Só é eficaz se foi possível resolver
corretamente o problema.
Se foi eficaz, então pode ser eficiente. Só é eficiente se foi possível resolver o
problema, minimizando os insumos.
Efetivo é 0 ou 1.
Eficácia é 0 ou 1.
Eficiência é uma comparação relativa.
Quantificação
Nos dizeres de Lorde Kelvin:
“Quando você pode medir aquilo sobre o que está falando e expressá-lo em
números, saberá algo a respeito do assunto; quando não pode medi-lo, quando não
pode expressá-lo em números, seu conhecimento é de um tipo pobre e insuficiente;
poderá ser o início do conhecimento, mas em seus pensamentos você mal avançou
para o estágio da ciência”.
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Se um objetivo não for medido, seus resultados não podem ser conhecidos.
Se os resultados não são conhecidos, o objetivo não pode ser controlado, e o
ato de atingi-lo não pode ser avaliado.
REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA
GOMES, Luiz Flavio Autran Monteiro; GOMES, Carlos Francisco Simões; ALMEIDA, Adiel Teixeira de. Tomada de Decisão – Enfoque Multicritério . 2 ed. São Paulo: Editora Atlas, 2006.
Roteiro dos conceitos básicos.
1. O que se entende por decisão?
2. Como podemos classificar as decisões e as suas consequências?
3. Qual o esforço da tomada de decisão?
4. Qual a importância de se estabelecer objetivos para a tomada de decisão?
5. O que requer um processo de decisão?
6. Quando as decisões são necessárias?
7. Quais as outras definições de decisão apresentadas?
8. Explique as dificuldades da tarefa de tomar uma decisão complexa.
9. Como são classificados os parâmetros da tomada de decisão e quais suas principais características?
10. Como as incertezas influenciam o processo de decisão?
11. Quais as principais características que as decisão devem ter na atualidade?
12. Qual a idéia central da análise de cenários?
13. Em que outro importante aspecto a análise de cenários pode ajudar?
14. Qual a importância da visão multidimensional?
15. Quais são os principais atores da decisão e quais suas funções?
16. O que é cultura?
17. Defina Cultura do Decisor.
18. Defina cultura do Observador.
19. O que é um modelo?
20
20. Defina sistema.
21. Qual o propósito do enfoque sistêmico?
22. Qual diferença do enfoque analítico e do sistêmico?
23. Conceitue efetividade, eficácia e eficiência.
24. Qual a importância de se fazer medidas?
21
CAPÍTULO 2 – Processos Decisórios
1. INTRODUÇÃO
A teoria da decisão não é uma teoria descritiva ou explicativa, já que não faz
parte de seus objetivos descrever ou explicar como e/ou por que as pessoas (ou
instituições) agem de determinada forma ou tomam certas decisões. Pelo contrário,
trata-se de uma teoria ora prescritiva ora normativa, no sentido de pretender ajudar
as pessoas a tomarem decisões melhores, em face de suas preferências básicas. A
teoria da decisão parte do pressuposto de que os indivíduos são capazes de
expressar suas preferências básicas, e são racionais, quando enfrentam situações
de decisão simples. Com base nessa proposição, a metodologia desenvolvida pela
teoria da decisão permite a resolução de problemas de decisão mais complexos.
Salientamos que o ser humano tem uma capacidade cognitiva limitada; assim, tem
limitação para compreender todos os sistemas a seu redor e/ou processar todas as
informações que recebe.
Segundo Kaufman (1999), são três fontes de restrição cognitiva:
a) Capacidade limitada do processamento do cérebro humano;
b) Desconhecimento de todas as alternativas possíveis de resolver o
problema;
c) Influência dos aspectos emocionais e afetivos.
Podemos definir teoria da decisão como: conjunto de procedimentos e
métodos de análise que procuram assegurar a coerência, a eficácia e a eficiência
das decisões tomadas em função das informações disponíveis, antevendo cenários
possíveis. Para tal, essa teoria pode usar ferramenta matemática ou não. A teoria da
decisão é uma teoria que trata de escolhas entre alternativas.
Para muitos autores o marco do início da teoria da decisão é o ano de 1738
com o artigo de Daniel Bernouilli “Specimen theoriae novae de mesura sortis”.
Podemos definir como objetivo da análise de decisão prover uma metodologia
racional que permita avaliar a decisão a ser tomada em ambiente de incerteza
(Hillier e Lieberman, 1980); é o estudo cuidadoso que precede da decisão, e para tal
22
poderá também dispor das ferramentas da teoria da decisão. Uma análise de
decisões consiste na utilização de diferentes conceitos e técnicas de modelagem e
síntese, visando a uma melhor qualidade no processo decisório. O emprego de uma
boa análise de decisões é mais importante à medida que a complexidade do
processo aumenta. Em todos os casos, o problema de decisão, quando existir,
sempre deve ser estruturado racionalmente.
2. MÉTODOS E METODOLOGIAS APLICÁVEIS AO PROCESSO DE CISÓRIO
Em Chiavenato (1983), são identificados seis elementos comuns a toda
decisão;
a) Decisor;
b) Objetivo;
c) Preferências;
d) Estratégia (metodologia utilizada para a tomada de decisão);
e) Situação (aspectos ambientais, recursos e restrições);
f) Resultado (conseqüências do processo de decisão).
Seguem-se alguns modelos de processo de decisão:
Modelo do processo de decisão por Auren Uris (1989) :
A) Análise e identificação da situação e do problem a
A situação e o ambiente onde o problema está inserido devem ser claramente
identificados, por meio do levantamento de informações, para que se possa chegar a
uma decisão segura e precisa. Para isso, devemos fazer rigoroso levantamento das
informações necessárias.
B) Desenvolvimento de alternativas
As pessoas que forem encarregadas das decisões, bem como o(s)
facilitador(es) e o(s) analista(s), devem usufruir de sua experiência pessoal e de sua
equipe, bem como dos dados anteriormente coletados para identificar possíveis
alternativas para a resolução do problema proposto.
23
C) Comparação entre alternativas
Devem ser relacionadas as vantagens e desvantagens de cada alternativa,
bem como os custos envolvidos. Nessa fase, podem ser utilizados algoritmos de
apoio à decisão.
D) Classificação dos riscos de cada alternativa
Devemos mensurar o grau de incerteza, imprecisão e ambigüidade de todas
as alternativas. Verifique os níveis de complexidade envolvidos. Normalmente, é
apresentada como complexidade mais freqüente a presença de grande número de
alternativas, bem como a identificação dos critérios envolvidos no processo de
decisão e o estabelecimento da importância dos critérios. As decisões sempre
envolvem riscos, seja em grau quase nulo, seja em alto grau, seja em um estágio
intermediário de risco entre o quase nulo e o alto grau. Temos sempre que levar em
consideração o grau de risco que há em cada alternativa e escolher a alternativa que
apresente comprovadamente o menor grau de risco. Contudo, é necessário, muitas
vezes, combinar o grau de risco como os objetivos a serem alcançados. Às vezes, o
grau de risco que se corre é muito grande, porém o objetivo a ser alcançado, se
alcançado, nos trará benefícios maiores em relação às alternativas menos
arriscadas.
E) Escolha da melhor alternativa
Uma vez identificadas as vantagens, desvantagens e riscos, o(s) decisor(es)
deve(m) ser capaz(es) de identificar a(s) alternativa(s) que melhor solucione(m) o(s)
problema(s). Devemos, também, fazer uma previsão de metas e submetas, com o
tempo estimado para alcançá-las, como o objetivo de futuras avaliações.
F) Execução e avaliação
A(s) alternativa(s) escolhida(s) deve(m) ser implantada(s) com energia e
domínio da situação. A comparação dos resultados com as previsões determina a
continuidade dessa linha de ação ou sua mudança. Os resultados do processo
decisório devem ser analisados e comparados, objetivando validar ou não o
processo utilizado; assim, erros detectados não serão repetidos em outras decisões.
24
Observação: o apoio (ou auxílio) à decisão, para alguns autores, é dividido
em apenas duas fases: análise e síntese. Os passos (A) e (B) formam a análise do
apoio à decisão, e o passo (C) é a síntese do apoio à decisão. Os passos (D) e (E)
enquadram-se na tomada de decisão propriamente dita. Toda decisão deve ser o
resultado de um processo que envolve estudos de causas e conseqüências
atreladas a objetivos.
Outros autores resumem os passos anteriores em quatro etapas (Bindex,
1994):
a) Inteligência ou coleta de informações = Análise e identificação da situação;
b) Concepção ou estruturação = Desenvolvimento de alternativas,
comparação entre alternativas e classificação dos riscos de cada
alternativa;
c) Escolha = Escolha da melhor alternativa;
d) Revisão = Execução e avaliação.
Observação: Binder (1994) não identifica no processo decisório as fases da
análise e síntese, mas as fases de coleta e estruturação.
Basadur (Costa, 1977) divide o processo decisório em quatro estágio:
a) Geração do problema;
b) Formulação do problema;
c) Identificação da solução do problema;
d) Implementação da solução do problema.
Outros autores identificam outros seis estágios (Shamblin e Stevens Jr, 1989):
a) Formulação do problema;
b) Construção de um modelo de estudo;
c) Sugestão de solução com base no estudo;
d) Teste da solução do modelo;
e) Estabelecimento de controles sobre a solução;
f) Implementação da solução.
Em Chiavenato (1983), são identificadas sete etapas:
25
a) Percepção da situação que envolve algum problema;
b) Análise e definição do problema;
c) Definição dos objetivos;
d) Procura de alternativas de solução;
e) Avaliação e comparação das alternativas;
f) Seleção da(s) alternativa(s) adequada(s);
g) Implementação da alternativa escolhida.
Podemos também estudar o processo de decisão de Markov (Fargier, Lang e
Sabbadin, 1996), em que o passado do sistema não influência a escolha, porém
permite fazer previsões dos “movimentos” das variáveis, e o evento futuro só
depende do estado presente do processo. A suposição das cadeias de Markov é a
independência do presente em relação ao passado. O conhecimento do estado em
qualquer instante é suficiente para prever o futuro. Identificamos os seguintes
pontos:
a) O processo de decisão é finito ou discreto, ou é infinito no número de
estágios de decisão; o conjunto de sucessos possíveis é finito (Shamblin,
1989);
b) O processo pode ser preciso ou impreciso, pode ser probabilístico ou
possibilístico;
c) As ações podem ser determinísticas, não determinísticas, estocásticas ou
possibilísticas;
d) A probabilidade (Larson, 1982) do próximo sucesso depende apenas do
sucesso imediatamente anterior; caso contrário, trata-se de uma cadeia de
ordem mais elevada. As probabilidades são constantes no tempo
(Shamblin e Stevens, 1989);
e) O conjunto de ações é finito em todos os momentos;
f) A busca da alternativa que maximize os critérios de decisão de maior
importância.
Para Craig K. Kirkwood (Hillier e Lieberman, 1980), a estratégia de decisão
deve seguir cinco etapas:
a) Especificar objetivos e escalas de mensuração que permitam verificar o
nível de atendimento desses objetivos;
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b) Identificar alternativas que permitam atingir os objetivos;
c) Determinar ou mensurar quanto cada alternativa permite alcançar do
objetivo;
d) Considerar as relações existentes entre os objetivos;
e) Selecionar a(s) alternativa(s) que melhor permita(m) atender aos objetivos,
levando em consideração as incertezas, imprecisões e ambigüidade.
O processo de definição de um problema é a determinação de suas
características, e podemos assim sugerir a seguinte seqüência de cuidados e de
etapas (procedimentos):
a) No planejamento, verificar a possibilidade de os dados estarem
incompletos;
b) Garantir a estabilidade do sistema.
Passos para utilização do Método do Caso (Chiavenato, 1983):
a) Leia o caso cuidadosamente (relatórios);
b) Reúna fatos;
c) Avalie os fatos;
d) Identifique e defina o problema;
e) Estabeleça alternativas de solução do problema;
f) Escolha a alternativa mais adequada;
g) Prepare um plano de implementação da alternativa escolhida.
Método cartesiano
a) Princípio da dúvida ou da evidência: não aceitar como verdadeira coisa
alguma, enquanto não se souber com clareza que ela é verdadeira;
b) Princípio da análise da decomposição: devemos dividir e decompor cada
dificuldade ou problema em tantas partes quantas sejam possíveis e
necessárias;
c) Principio da síntese ou da decomposição: devemos conduzir de forma
ordenada os pensamentos e os raciocínios, começando pelo(s) objetivo(s)
mais fácil(eis) e simples de conhecer; para gradualmente aumentar a
dificuldade;
27
d) Principio da enumeração ou da verificação: verifique e revise todo o
processo de forma a estar seguro de que nada foi omitido.
Outro procedimento sugerido seria:
a) Formulação do problema com base na necessidade sentida;
b) Apresentação de propostas para solução;
c) Previsão das conseqüências e testes das propostas;
d) Planejamento da ação;
e) Tomada de providência para a ação;
f) Avaliação dos resultados.
Alguns autores identificam três fases que são executadas pelo decisor,
durante o processo de decisão:
a) Formulação do problema;
b) Cálculos;
c) Interpretação dos resultados (Tellalyan, Stoyanov, Tcobanov, 1994).
A Soft Systems Methodology (SSM), metodologia desenvolvida por Checkland
(1981, 1985) e Checkland e Scholes (1990), identifica os seguintes estágios:
Estágio 1 – Investigar a situação problemática que está completamente
desestruturada.
A situação problemática deve ser percebida e observada pelo pesquisador
como realmente é. O pesquisador deve pressupor muito pouco sobre a natureza da
situação.
Estágio 2 – Expressar a situação problemática.
Nesse estágio, o pesquisador desenvolve uma descrição detalhada, uma rich
Picture (Patching, 1990) da situação onde o problema ocorre.
Estágio 3 – Definir as causas ou a essência dos sistemas relevantes.
São definidas nesse estágio as causas do problema, ou seja, a essência dos
sistemas relevantes. Checkland (1981, 1985) e Checkland e Scholes (1990)
fornecem o mnemônico CATWOE, traduzido aqui por CATCOPA (Soares, 1997),
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semelhante a um checklist para assegurar a inclusão dos elementos mais
importantes das definições das causas:
a) Clientes são as pessoas que se beneficiam do sistema organizacional;
b) Atores são as pessoas que transformam os inputs em outputs;
c) Transformação é o processamento de inputs em outputs (processos
correntes);
d) Concepção do mundo é uma visão de mundo relevante;
e) Proprietário da organização é ou são as pessoas que têm poder de veto;
f) Ambientes externos e/ou internos influenciam o sistema organizacional
estudado.
Observação: a “transformação” é um elemento do conceito dos sistemas.
Estágio 4 – Elaborar e testar os modelos conceituais.
O pesquisador monta os modelos com base no conhecimento dos conceitos
dos sistemas. Ele desenvolve descrições, em termos sistêmicos, de como as partes
relevantes da situação podem funcionar de forma ideal.
Estágio 5 – Comparar os modelos conceituais com a realidade.
A proposta aqui ainda não é implementar os modelos conceituais, mas
comparar em contrastar as diferenças entre eles, que podem ser usadas como base
para discussão: Como funcionam os sistemas relevantes? Como poderão vir a
funcionar? Que implicações podem existir?
Estágio 6 – Identificar as mudanças que poderiam ser possíveis e desejáveis.
Com base na discussão do Estágio 5, algumas mudanças possíveis pode ser
identificadas. É provável que elas variem quanto ao desejo e à possibilidade de
serem implementadas pelos atores da organização.
Estágio 7 – Ações para melhorar a situação problemática.
As mudanças possíveis e desejáveis identificadas no Estágio 6 são agora
colocadas em prática.
Podemos enumerar as seguintes características:
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a) Quando uma ou várias pessoas procuram uma solução, às vezes atingem
a totalidade dos objetivos e, outras vezes, apenas alguns dos objetivos;
b) A determinação do grau de confiança para atingir o objetivo e a própria
definição da confiança estão condicionadas pela existência de variáveis
possivelmente não controladas;
c) O objetivo a ser perseguido pode se atingido por diferentes caminhos
(alternativas) e acarreta múltiplas conseqüências;
d) Estão disponíveis informações relativas aos diversos caminhos possíveis
as quais devem ser encontradas e, posteriormente, cuidadosamente
analisadas;
e) Dificuldades de quantificação e existência da subjetividade.
Podemos identificar quatro tipos de sistemas principais para a busca de uma
solução do problema:
a) Sistemas de informação – auxiliam a obtenção de dados do problema;
b) Sistema de previsão – determinam as probabilidades e possibilidades de
ocorrência do resultado;
c) Sistemas de valorização – faz simulação da utilidade advinha de cada
possível resultado, teoria da utilidade (Gomes, 1999), (Saaty, 1991) e
teoria das expectativas (Tversky e Kahneman, 1979 e 1981), (Gomes,
1998) – o livro de Gomes, Araya e Carignamo (2004), em seu Capítulo 5,
apresenta um método híbrido que tem como fundamentação psicológica a
Teoria da Perspectiva ou Teoria dos Prospectos de Tversky e Kahneman.
Alguns livros traduzem Prospect Theory como Teoria das Prospectiva; no
Brasil, o termo Teoria da Prospectiva é adotado para identificar uma linha
de pesquisa que busca identificar cenários futuros e como utilizá-los em
planejamento estratégico; por este motivo, os autores não colocam Teoria
de Prospectiva como uma possível tradução de Prospect Theory. Outro
método híbrido denominado THOR é apresentado em Gomes (1999 e
2005).
d) Sistema de preferência – estabelece uma ordem completa entre os
resultados, a fim selecionar a melhor linha de ação, ou melhor conjunto de
soluções, para resolução do problema em questão.
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Gomes (1999) propõe a seguinte abordagem para estudo e busca de solução
de um problema, denominado metodologia sintética para abordagem de problemas.
Premissas
a) Para haver decisão, são necessárias pelo menos duas alternativas,
classificadas em pelo menos dois critérios/atributos; pode haver conflito
entre os critérios; e/ou as alternativas podem não possuir crescimento
monotônico simultâneo em todos os critérios/atributos;
b) O processo de decisão é dinâmico; alteram-se preferências, objetivos, e
degradam-se alternativas durante o processo.
Dificuldades
a) Os critérios, alternativas, atributos, conseqüências das alternativas ou
restrições do problema podem não estar claramente definidos;
b) Critérios e/ou alternativas podem estar interligados;
c) Podem ocorrer dificuldades de quantificação das alternativas nos critérios
de decisão;
d) Juízos de valor dos atores da decisão podem ser conflitantes;
e) Preferências dos decisores podem mudar durante o processo de decisão;
f) Algumas alternativas podem degradar durante o processo de decisão, e
outras podem agregar maior valor.
Cuidados
a) Só aceitar como verdadeiro o que se souber com clareza;
b) Reconhecer corretamente o problema a ser atacado;
c) Verificar se existe disposição para resolver o problema;
d) Revisar o processo de forma a estar seguro de que nada foi omitido;
e) Verificar se o tempo e a competência da equipe são suficiente para
resolver o problema;
f) Escolher corretamente as escalas utilizadas;
g) Quantificar o não-determinístico.
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Elementos
a) Atores da decisão;
b) Problema;
c) Objetivo;
d) Preferências;
e) Processos, subsistemas, modelos, metodologia e transformações que
ocorrerão;
f) Meio ambiente, restrições e relaxações;
g) Entradas ou insumos;
h) Alternativas;
i) Critérios e atributos;
j) Saídas, resultados, benefícios e beneficiários;
k) Controle e realimentação.
Etapas
1. Identificação, formulação e análise do problema
É necessário colocar o problema em um contexto amplo e posicioná-lo em um
sistema maior, incluindo outros fatores de influência. Precisamos saber onde
estamos no momento M1, e para onde queremos ir em M2, ou o que temos no
momento M1 e o que queremos obter em M2. Devemos entender o problema como
ele é. Identificar fontes de informação, bem como o grau de credibilidade dessas
fontes. Identificar os cenários onde a decisão ocorrerá e realizar estudo prospectivo
dos futuros cenários.
2. Definição de objetivos e preferências
Definir corretamente o(s) objetivo(s) a ser(em) alcançado(s) e especificar os
estados de início e fim almejado; realizar a identificação e preferências e ampliar e
descrição do problema.
3. Identificação das restrições e/ou relaxações
Evitar ambigüidades; verificar se o tempo, insumos, capacidade técnica e
influência do meio ambiente permitem solucionar o problema, ou identificar as
limitações que causam a solução do problema.
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4. Identificar critérios e/ou atributos de decisão
Identificar os critérios/atributos que influenciam a comparação de alternativas
e, se necessário, ordenar os critérios de forma hierárquica. Determinar os critérios
quantitativos e qualitativos, ou razoavelmente quantificáveis ou só qualificáveis por
julgamento de valor; priorizar os critérios básicos e sua relação de impacto no
objetivo geral e, posteriormente, priorizar os subcritérios dentro do(s) critério(s);
identificar os atributos. Estabelecer prioridades, verificar a interdependência entre
critérios/atributos. Identificar causas do problema, bem como a essência do mesmo.
5. Construção e teste de um modelo para estudo
Identificar modelos que representam o sistema; identificar métodos que
auxiliarão na solução do problema. Identificar o número de repetições que irão
ocorrer e estabelecer políticas predeterminadas para as situações que se repetem.
6. Realimentação do modelo de estudo
Comparar o modelo com a realidade.
7. Estabelecimento de medidas de eficácia
8. Identificação e alternativas que solucionem o pr oblema
Identificar alternativas que geram um conjunto de alternativas possíveis
(sujeito a um julgamento subjetivo e impreciso); fazer associação das alternativas
aos atributos/critérios; e verificar a possibilidade de expansão das alternativas.
Estabelecer prioridades e verificar a interdependência entre alternativas. Escolher as
alternativas que permitam clara busca de informações e, assim, possibilitem correta
definição ou até reavaliação dos métodos que serão utilizados para fazer a
aproximação do problema. Executar uma avaliação das alternativas e identificar
conseqüências e riscos (a avaliação das conseqüências será dentro dos critérios e
atributos de decisão); estudar as soluções que são geradas pelos modelos. Resolver
os conflitos; é aconselhável o uso de sistemas de apoio à decisão para sua
minimização; estabelecer canais de informação das decisões tomadas.
33
9. Mensuração das conseqüências das alternativas e do grau que
permite alcançar o objetivo
Fazer a melhor previsão possível do(s) resultado(s), levando em conta a
dificuldade de quantificação; identificar, se possível, as probabilidades associadas a
casa resultado. Na ausência de probabilidades identificar as possibilidades de
ocorrência dos resultados.
10. Comparação das alternativas
Comparar as alternativas de critérios/atributos.
11. Escolha(s) da(s) alternativa(s)
Escolher a melhor solução, ou combinação de alternativas, após a definição
do conjunto de alternativas e suas múltiplas conseqüências. Essa escolha deve ser
feita após a priorização das alternativas.
12. Implementação
Aplicar os recursos, levando em consideração que recursos normalmente são
escassos. Projetar o novo sistema; ou implementar a alternativa. Otimizar o sistema
gerado pela alternativa.
13. Realimentação
Avaliar o desempenho.
Podemos identificar a formulação do problema como a análise do apoio à
decisão, e fazer os cálculos que envolvem a síntese do apoio à decisão. A
interpretação dos resultados seria a decisão propriamente dita.
Na formulação do problema, o decisor otimiza o problema e define suas
funções objetivas. Durante a realização dos cálculos, o decisor procura a solução de
compromisso, usando os vários algoritmos a sua disposição. Na interpretação dos
resultados, o decisor deve dispor de um texto e/ou gráficos que reproduzam os
resultados obtidos, para permitir a análise dos mesmos e a tomada de decisão.
34
3. CONDIÇÕES DE DECISÃO E TIPOS DE PROBLEMAS
Uma decisão pode ser tomada nas seguintes condições:
A) Decisão em condições de certeza
Ocorre quando a decisão é feita com pleno conhecimento de todos os
estados da natureza (Costa, 1977). Existe a certeza do que irá ocorrer durante o
período em que a decisão é tomada. É possível atribuir probabilidade 100% a um
estado específico da natureza (Klekamp e Thierauf, 1975). A probabilidade indica o
grau de certeza em que 0% será a completa incerteza e 100% ou 1 indica a certeza
completa.
B) Decisão em condições de risco
Ocorre quando são conhecidas as probabilidades associadas a cada um dos
estados da natureza. O número total de estados da natureza é conhecido. Ao
contrário do item anterior, que dispunha de 100% de certeza no resultado final, aqui
essa certeza irá variar de 0 a 100% (Costa, 1977).
C) Decisão em condições de incerteza ou decisão em condições de
ignorância
Ocorre quando não se obteve o total de estados da natureza, ou mesmo a
parcela dos estados conhecidos da natureza possui dados obtidos com
probabilidade incerta (Costa, 1977), ou é desconhecida a probabilidade associada
aos eventos.
D) Decisão em condições de competição ou decisão em condições de
conflito
Ocorre quando estratégias e estados da natureza são determinados pela
ação de competidores (Klekamp e Thierauf, 1975). Existem, obrigatoriamente, dois
ou mais decisores envolvidos; o resultado depende da escolha de cada um dos
decisores.
O não determinístico pode originar-se de seis fontes básicas:
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a) Imprecisão causada pela dificuldade de avaliar as ações sob a influência
de um critério (ou mais) em particular;
b) Indeterminação dos métodos de avaliação dos resultados, visto que estes
podem basear-se em uma “definição arbitrária” (Slowinski et al., 1996);
c) Dúvida em relação aos valores dos dados obtidos;
d) Dúvida sobre se os valores envolvidos ou obtidos irão variar ao longo do
tempo e/ou espaço;
e) Classificação e/ou opiniões ambíguas;
f) Eventos probabilísticos.
O não determinístico pode ser definido como a junção dos termos: impreciso
(também denominado vago ou inexato), ambíguo (também denominado dúbio) e
incerto (ou probabilístico). O Anexo C trata de duas teorias que trabalham o não-
determinismo. São elas: a teoria dos conjuntos aproximativos e a teoria dos
conjuntos nebulosos.
O conceito de impreciso advém da impossibilidade de realizar, com precisão,
uma medição ou graduação de um objeto e/ou situação; também pode estar
associado à inconsistência de fenômenos naturais. O conceito de ambíguo é
caracterizado pela dificuldade de obter uma precisa classificação do elemento em
estudo, embora este seja de perfeito conhecimento dos especialistas. Advém da
existência de duas classificações para um mesmo objeto e/ou existência de duas
alternativas diferentes que possuam a mesma classificação. O conceito de incerto
está associado ao fato de alguns eventos serem probabilísticos e de as
probabilidades desses eventos não serem conhecidas.
O impreciso é “tratado” por meio de:
a) Comparação por relações nebulosas;
b) Uso de informações advindas da subjetividade;
c) Uso de modelos possibilísticos.
O incerto é “tratado” por meio da identificação da não-existência do
determinístico e da necessidade de utilizar-se de modelos probabilísticos.
Observação: o modelo probabilístico é possível quando existe um grau de
regularidade em um fenômeno observado, e é possível aplicar um modelo
36
matemático à variabilidade qualitativa do fenômeno observado, e assim trabalhar o
referido fenômeno com grau de regularidade de forma quantitativa (Hillier, 1980).
Podemos assumir que o conjunto de alternativas A é definido em (ou está
sujeito a) um conjunto de estados da natureza Ω, conjunto este assumido como
finito. A decisão (D) será ( é a decisão escolhida), onde D será D , e para tal
D ≥ D , onde varia de 1 até ; e , e (Yager e
Lamata, 1996). A estruturação de problemas é o processo pelo qual um conjunto de
aspectos relevantes é suficientemente bem apresentado como um problema ou
grupo de problemas, de tal forma que o risco de usar procedimentos analíticos para
resolver o problema errado seja minimizado (Schwenk e Howard, 1983).
O trabalho de estruturação visa à construção de um modelo mais ou menos
formalizado, capaz de ser aceito pelos atores do processo de decisão como um
esquema de representação e organização dos elementos primários de avaliações,
que possa servir de base à aprendizagem, à investigação e à discussão interativa
com e entre os atores do processo de decisão (Bana e Costa, 1992).
Os problemas podem ser classificados, basicamente, de três maneiras:
• Problemas estruturados: são aqueles cuja solução pode ser alcançada
seguindo-se processos lógicos e muito bem definidos. Os sistemas de
informação tradicionais buscam resolver esses tipos de problemas. Esses
problemas são rotineiros e repetitivos; por isso, são programáveis em
computador. Nessa situação, a ação é conhecida, e a decisão está sujeita
a resultados conhecidos, ou seja, as conseqüências são conhecidas.
Esses problemas classificam-se como decisão em condições de certeza
(Binder, 1994). É possível ao decisor escolher a alternativa que possui a
melhor relação ganho/perda. A certeza é determinística. A esse tipo
problema também está associado o conceito de Universo Certo, pois é a
hipótese da informação perfeita; cada linha de ação tem uma
conseqüência definida (somente uma) e conhecida. O método apropriado
de solução é o cálculo (Hopwood, 1980).
• Problemas semi-estruturados: usam determinados modelos matemáticos
nas partes estruturadas do problema que está sendo analisado. As
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decisões finais devem ser tomadas com base em critérios subjetivos e de
difícil quantificação. Partes estruturadas do problema podem ser
solucionadas com um programa de computador, e outras são resolvidas
pelo julgamento do decisor. Os sistemas especialistas estão sendo
utilizados em auxílio da resolução das partes não estruturadas do
problema (Binder, 1994). Nesse tipo de problema, a probabilidade dos
estados da natureza é assumida como se eles fossem conhecidos; as
conseqüências são conhecidas e probabilísticas. Esse tipo de decisão é
denominado de decisão em condições de risco (Yager e Lamata, 1996).
A esse tipo de problemas está associado o conceito de Universo Aleatório. As
conseqüências das decisões dependem de uma série de sucesso aleatório, segundo
leis de probabilidade. O decisor executa um julgamento (Hopwood, 1980).
• Problemas não estruturados: são os problemas para os quais não existem
processos lógicos e bem definidos para resolução. Devido a seu caráter
não quantificável, sua resolução é fruto da intuição humana; está sujeita a
probabilidades desconhecidas, ou a possibillidades subjetivas. São
problemas desconhecidos e/ou complexos para a organização e são
resistentes à implantação computacional (Binder, 1994). Essa é a decisão
feita sob “ignorância” ou “condições de incerteza”. A decisão sob incerteza
requer que uma ou mais decisões sejam feitas antes e uma ou mais
“incertezas” sejam observadas e/ou estruturadas (Marshall, 1995). A esse
tipo de problema está associado o conceito de Universo Indeterminado,
em que não é possível obter todas as informações necessárias, pós não
podemos recorrer a experimentação etc. O decisor pode utilizar-se de
“probabilidades a priori” e/ou possibilidades. O decisor executa uma
escolha (inspiração) baseada em sua experiência (Hopwood, 1980).
O decisor, diante de um problema não estruturado (Yager e Lamata, 1996).
a) Pode assumir atitudes pessimista ou otimista;
b) Utilizar algoritmos de apoio à decisão, considerando a subjetividade dos
valores de decisor;
c) Utiliza a teoria da utilidade para verificar qual alternativa, em seu entender,
agrega maior valor.
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REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA
GOMES, Luiz Flavio Autran Monteiro; GOMES, Carlos Francisco Simões; ALMEIDA, Adiel Teixeira de. Tomada de Decisão – Enfoque Multicritério . 2 ed. São Paulo: Editora Atlas, 2006.
Roteiro Processos Decisórios
1. Como o autor caracteriza a teoria da decisão?
2. Qual o pressuposto da teoria da decisão?
3. Quais as três fontes de restrição cognitiva apresentadas?
4. Como é possível definir a teoria da decisão?
5. É possível afirmar que a teoria da decisão trata de escolhas entre alternativas?
6. Como o autor define o objetivo da análise de decisão?
7. De que consiste uma análise de decisão?
8. Qual a importância de uma boa análise de decisões?
9. Quais são os elementos comuns a toda decisão?
10. Conforme o modelo de Auren Uris, como são compostas as fases de análise, de síntese e de tomada de decisão?
11. Em que condições uma decisão pode ser tomada?
12. Como podem ser classificados os problemas?
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CAPÍTULO 3 – Sistemas de Apoio à Decisão (SAD ou DS S)
Os sistemas de apoio à decisão (SAD ou Decision Suport System – DSS) são
uma das principais categorias de sistemas de apoio gerencial. São sistemas de
informação computadorizados que fornecem aos gerentes apoio interativo de
informações durante o processo de tomada de decisão. Os sistemas de apoio à
decisão utilizam (1) modelos analíticos, (2) banco de dados especializados, (3) os
próprios insights e apreciações do tomador da decisão e (4) um processo de
modelagem computadorizado para apoiar a tomada de decisões semi-estruturadas e
não-estruturadas por parte de cada gerente.
Quadro 1 Comparação entre sistemas de informação gerencial e de apoio à decisão
Sistemas de Informação Gerencial
Sistemas de Apoio à Decisão
Apoio à decisão fornecido
Fornecem informações sobre o desempenho da organização.
Fornecem informações e técnicas de apoio à decisão para analisar problemas ou oportunidades específicos.
Forma e freqüência das informações
Periódicas, de exceção, por demanda e relatórios e respostas em pilha.
Consultas e respostas interativas.
Formato das informações
Formato pré - especificado, fixo.
Formato ad hoc, flexível e adaptável.
Metodologia de processamento das informações
Informações produzidas por extração e manipulação de dados dos negócios.
Informações produzidas por modelagem analítica de dados dos negócios.
Dessa forma, os sistemas de apoio à decisão são projetados para serem
sistemas ad hoc de resposta rápida que são iniciados e controlados por usuários
finais da administração. São capazes, portanto, de apoiar diretamente os tipos
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específicos de decisões e os estilos e necessidades pessoais de tomada de decisão
de cada gerente.
Os gerentes de venda normalmente recorrem a sistemas de informação
gerencial para produzirem relatórios de análise de vendas. Esses relatórios contêm
cifras de desempenho de vendas linha de produto, vendedor, região de vendas e
assim por diante. Um sistema de apoio à decisão, por outro lado, também mostraria
interativamente a um gerente de vendas os efeitos no desempenho das vendas de
mudanças em uma multiplicidade de fatores (tais como despesas com promoção e
remuneração de vendedores). Os sistemas de apoio à decisão poderiam utilizar
diversos critérios (tais como margem bruta de lucro e participação de mercado
esperadas) para avaliar e classificar diversas combinações alternativas entre fatores
de desempenho de vendas.
Modelos e Software de Sistemas de Apoio à Decisão
Ao contrário dos sistemas de informação gerencial, os sistemas de apoio à
decisão se fundamentam em modelos e também em banco de dados como recursos
vitais de sistemas. Uma base de modelo de sistemas de apoio à decisão é um
componente de software que consiste em modelos utilizados em rotinas
computacionais e analíticas que expressam matematicamente relações entre
variáveis. Um programa de planilhas eletrônicas, por exemplo, pode conter modelos
que expressem relações contábeis simples entre variáveis, tais como receita –
despesa = lucro. Um modelo de referência também poderia incluir modelos e
técnicas analíticas utilizadas para expressar relações muito mais complexas. Poderia
conter, por exemplo, modelos de programação linear, modelos de previsão por
regressão múltipla e modelos de valor presente de orçamento de capital, que podem
ser armazenados na forma de planilhas ou gabaritos, ou programas estatísticos e
matemáticos e módulos de programa. Veja figura 1.
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Figura 1 Componentes de um sistema de apoio à decisão de marketing.
Os pacotes de software de sistemas de apoio à decisão podem combinar
componentes de modelos para criar modelos integrados de apoio a tipos específicos
de decisões. O software de sistemas de apoio à decisão normalmente contem
rotinas de modelagem analítica e também permite que se construa seus próprios
modelos. Muitos pacotes encontram-se atualmente disponíveis em versões para
microcomputadores e habilitados para rede. É claro que os pacotes de planilhas
eletrônicas também fornecem parte das funções de construção de modelos
(modelos de planilhas) e modelagem analítica (análise de situações hipotéticas e
análise de busca de metas) oferecidas por um software de sistemas de apoio à
decisão mais potente.
Sistemas de Informação Geográfica
Os sistemas de informação geográfica (geographic information systems ou GIS)
são uma categoria especial dos sistemas de apoio à decisão que integra
computação gráfica e banco de dados geográficos com outros dispositivos de DSS.
Um sistema de informação geográfica é um sistema de apoio à decisão que
desenha e exibe mapas e outros demonstrativos gráficos que apóiam decisões
concernentes à distribuição geográfica de pessoas e outros recursos. Muitas
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empresas estão utilizando tecnologia desses sistemas para escolher novos pontos
para loja de varejo, otimizar roteiros de distribuição o analisar fatores demográficos
de seu público alvo. Empresas como, por exemplo, Levi Strauss, Arby’s,
Consolidated Rail e Federal Express utilizam pacotes de sistemas de informação
geográfica para integrar mapas, gráficos e outros dados geográficos com dados
empresariais a partir de pacotes de planilhas e estatísticas. Software de GIS para
microcomputadores como MapInfo e Atlas GIS é utilizado para a maioria das
aplicações empresariais de sistemas de informação geográfica.O uso de GIS para
apoio à decisão tem sido expandido com as possibilidades de mapeamento que
estão sendo integradas aos pacotes eletrônicos.
Utilizando Sistemas de Apoio à Decisão
O uso de um sistema de apoio à decisão envolve um processo interativo de
modelagem analítica. Utilizar um pacote de software SAD para apoio à decisão, por
exemplo, pode resultar em uma série de telas em resposta a mudanças hipotéticas
alternativas introduzidas por um gerente. Isto é diferente das respostas por demanda
de sistemas de relatórios de informações, já que os gerentes não estão solicitando
informações pré-especificadas; o que estão fazendo é explorando alternativas
possíveis. Por isso, eles não precisam especificar antecipadamente suas
necessidades de informações. Em vez disto, utilizam o SAD para encontrar as
informações que precisam para ajudá-los a tomar uma decisão. Esta é essência do
conceito de sistema de apoio à decisão.
Usar um sistema de apoio à decisão envolve quatro tipos básicos de atividades
de modelagem analítica: (1) análise do tipo What if, (2) análise de sensibilidade, (3)
análise de busca de metas e (4) análise de otimização. Consideremos sucintamente
cada um dos tipos de modelagem analítica que podem ser utilizados para apoio à
decisão.
Análise do Tipo What If
Na análise do tipo what if, o usuário final introduz mudanças nas variáveis ou
relações entre variáveis e observa as mudanças resultantes nos valores de outras
variáveis. Se um gerente estivesse usando uma planilha eletrônica, por exemplo,
poderia mudar uma quantidade de receita (uma variável) ou uma fórmula de
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tributação (uma relação entre variáveis) em um modelo simples de planilha
financeira. Em seguida, poderia pedir ao programa de planilha eletrônica para
recalcular instantaneamente todas as variáveis afetadas na planilha. Um usuário
gerencial estaria muito interessado em avaliar quaisquer mudanças que ocorressem
nos valores da planilha, particularmente em uma variável como lucro líquido após os
impostos. Para muitos gerentes, o lucro líquido após os impostos é um exemplo do
resultado financeiro, ou seja, um fator-chave na tomada de muitos tipos de decisões.
Este tipo de análise seria repetido até que o gerente estivesse satisfeito com o que
os resultados revelassem sobre os efeitos de várias decisões possíveis.
Análise de Sensibilidade
A análise de sensibilidade é um caso especial de análise do tipo what if.
Normalmente, o valor de uma única variável é alterado repetidas vezes e as
mudanças resultantes sobre as outras variáveis são observadas. Por isso, a análise
de sensibilidade é, na verdade, um caso de análise do tipo what if envolvendo
mudanças repetidas em apenas uma variável de cada vez. Alguns pacotes SAD
fazem automaticamente pequenas mudanças repetidas em uma variável quando
solicitados a realizar a análise de sensibilidade. Normalmente a análise de
sensibilidade é utilizada quando os tomadores de decisão estão em dúvida quanto
às premissas assumidas na estimativa do valor de certas variáveis-chaves. Em
nosso exemplo anterior da planilha, o valor da receita poderia ser alterado repetidas
vezes em pequenos incrementos e os efeitos sobre outras variáveis da planilha
observados e avaliados. Isto ajudaria o gerente a compreender o impacto de vários
níveis de receita sobre outros fatores envolvidos nas decisões em pauta.
Análise de Busca de Metas
A análise de busca de metas inverte a direção da análise na análise do tipo
what if e na análise de sensibilidade. Em lugar de observar como as mudanças em
uma variável afetam outras variáveis, a análise de busca de metas (também
chamada de análise how can, ou como se pode) fixa um valor-alvo (uma meta) para
uma variável e, em seguida, altera repetidas vezes as outras variáveis até que o
valor-alvo seja alcançado. Poderia ser especificado, por exemplo, um valor-alvo
(meta) de 2 milhões de reais para o lucro líquido após os impostos para um
empreendimento comercial. Em seguida, poderia ser alterado repetidamente o valor
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da receita ou despesas em um modelo de planilha até obter o resultado de 2 milhões
de reais. Dessa forma, é possível chegar à quantidade de receita ou nível de
despesas que o empreendimento precisa alcançar a fim de atingir a meta de 2
milhões de lucro após os impostos. Conseqüentemente, esta forma de modelagem
analítica ajudaria a responder a pergunta "Como se podem alcançar dois milhões em
lucro liquido após os impostos?" em lugar da pergunta "O que acontece se
mudarmos a receita ou as despesas?". Assim, a análise de busca de metas é outro
método importante de apoio à decisão.
Análise de Otimização
A análise de otimização é uma extensão mais complexa da análise de busca de
metas. Em lugar de fixar para uma variável um valor específico, a meta é encontrar o
valor ótimo para uma ou mais variáveis-alvo, dadas certas limitações. Em seguida,
muda-se uma ou várias outras variáveis repetidas vezes, sujeitas às limitações
especificadas, até que sejam descobertos os melhores valores para as variável-alvo.
Pode-se tentar determinar, por exemplo, o maior nível possível de lucros que
poderia ser obtido variando os valores para fontes escolhidas de receita e categorias
de despesa. As mudanças nessas variáveis poderiam estar sujeitas a limitações
como a capacidade restrita de um processo de produção ou os limites disponíveis de
financiamento. Normalmente a otimização é alcançada por pacotes de software de
finalidades especiais como a programação linear ou por geradores SAD avançados.
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Quadro 2 Atividades e exemplos do principais tipos de modelagem analítica.
Tipo de Modelagem Atividades e exemplos
Análise do Tipo What If Observar como as mudanças de variáveis selecionadas afetam outras variáveis.
Exemplo: E se reduzíssemos a propaganda em 10%? O que aconteceria com as vendas?
Análise de Sensibilidade Observar como mudanças repetidas em uma única variável afetam outras variáveis.
Exemplo: Vamos reduzir a propaganda em 1.000 reais repetidamente de forma que possamos entender sua relação com as vendas.
Análise de Busca de Metas Fazer repetidas mudanças em variáveis selecionadas até que uma variável escolhida alcance um valor-alvo.
Exemplo: Experimentemos aumentos na propaganda até que as vendas atinjam 1 milhão de reais.
Análise de Otimização Encontrar um valor ótimo para variáveis selecionadas, dadas certas restrições.
Exemplo: Qual o melhor montante de propaganda, considerando nosso orçamento e escolha de mídia?
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Sistemas de Informação Executiva (EIS)
Os sistemas de informação executiva (EIS) são sistemas de informação que
combinam muitas características dos sistemas de informação gerencial e dos
sistemas de apoio à decisão. Entretanto, quando foram inicialmente desenvolvidos,
seu objetivo era atender as necessidades de informações estratégicas da alta
administração. Dessa forma, a primeira meta dos sistemas de informação executiva
era fornecer aos altos executivos acesso fácil e imediato a informações sobre os
fatores críticos ao sucesso, de uma empresa, ou seja, os fatores-chaves decisivos
para a consecução dos objetivos estratégicos de uma organização. Os executivos
de uma cadeia de lojas de departamentos, por exemplo, provavelmente
considerariam fatores como suas campanhas de promoção de vendas e sua com-
posição da linha de produtos como decisivos para sua sobrevivência e sucesso.
Em um sistema de informação executiva, a informação é apresentada segundo
as preferências dos executivos usuários do sistema. A maioria dos sistemas de
informação executiva, por exemplo, enfatiza o uso de uma interface gráfica com o
usuário e exibições gráficas que possam ser personalizadas de acordo com as
preferências de informação dos executivos que o utilizam. Outros métodos de
apresentação da informação utilizados por um sistema de informação executiva
incluem os relatórios de exceção e a análise de tendências. A capacidade para
desagregar, que permite aos executivos rapidamente recuperarem demonstrativos
de informações afins em níveis mais baixos de detalhe, é outra capacidade
importante. Além disso, é claro que o crescimento das tecnologias de Internet e
intranet adicionou a navegação de rede à lista das capacidades desse sistema.
Justificativa para os sistemas de Informação Execut iva
Os estudos têm evidenciado que os altos executivos obtêm de muitas fontes a
informação de que precisam. Essas fontes incluem cartas, memorandos, periódicos
e relatórios produzidos manualmente ou por sistemas de computador. Outras fontes
importantes de informação executiva são as reuniões, telefonemas e atividades
sociais. Dessa forma grande parte das informações de um alto executivo deriva de
fontes extracomputador. As informações geradas por computador não têm
desempenhado um papel importante atendimento de muitas necessidades de
informação dos altos executivos.
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Por isso, os sistemas de informação executiva computadorizados foram
desenvolvidos para satisfazer as necessidades de informação da alta administração
que não estavam sendo atendidas por outras formas de SIG. Os especialistas em SI
aproveitaram os avanços na tecnologia dos computadores para desenvolverem
maneiras atraentes e de fácil utilização para dotar os executivos das informações de
que necessitam. Os sistemas de informação executiva ainda enfrentam a resistência
de certos executivos, são assolados por custos elevados e possuem muitas falhas
conhecidas e divulgadas. Entretanto, seu uso está crescendo rapidamente. Eles têm
se disseminado entre as fileiras da administração média à medida que mais
executivos passam a reconhecer sua viabilidade e benefícios e que sistemas
baratos para redes cliente/servidor e intranets se tomam disponíveis.
Segundo uma pesquisa, por exemplo, 25% dos executivos das empresas no
mundo inteiro tendem a usar um sistema de informação executiva. Um fabricante de
um pacote popular de software de sistemas de informação executiva informa que
apenas 3% de seus usuários são altos executivos. Outro exemplo é o sistema da
Conoco, uma das maiores companhias petrolíferas do mundo, que é utilizado pela
maioria dos altos gerentes e por mais de 4.000 funcionários lotados no escritório
central da empresa em Houston e outros pontos do mundo.
Dessa forma, os sistemas de informação executiva estão se tomando tão
amplamente utilizados por gerentes, analistas e outros trabalhadores do
conhecimento que são às vezes, chamados de "sistemas de informação de todo o
mundo". Nomes alternativos mais populares são: sistemas de apoio executivo e
sistemas de informação de negócios. Esses nomes também refletem o fato de que
mais dispositivos, tais como navegação de rede, correio eletrônico, ferramentas de
groupware e capacidades de SAD e de sistemas especialistas estão sendo
adicionados a muitos sistemas para torná-los mais úteis aos gerentes.
Referência Bibliográfica
O’BRIEN, J. A. Sistemas de informação e as decisões gerenciais na era da Internet. São Paulo: Saraiva,2001.
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CAPÍTULO 4 – Tomada de Decisões e Solução de Proble mas A cultura e a estrutura organizacionais afetam - e são afetadas - as decisões
tomadas dentro da empresa. E, como a estrutura e a cultura da organização, os
tipos e abordagens das decisões podem ter uma ampla variação. Em qualquer tipo
de organização, a tomada de decisão eficaz é necessária para a empresa perceber
os objetivos intencionais dos seus processos de valor adicionado. Na maioria dos
casos, o planejamento estratégico e as metas globais da empresa estabelecem o
estágio para a adoção dos processos de valor adicionado e da tomada de decisão
requeridos para fazê-los funcionar. Freqüentemente, os sistemas de informação dão
assistência ao planejamento estratégico e à solução de problemas. O Departamento
de Seguros do Estado de Nova York, por exemplo, usou um programa de simulação
por computador quando elaborou um processo para ajudar a combater uma crise de
imperícia médica que havia evoluído para um pesadelo político. Algumas empresas
se deparam com problemas simples e diretos; outras precisam tomar importantes
decisões em um ambiente dinâmico e complexo.
Há inúmeras fontes externas para os problemas empresariais, incluindo
regulamentações governamentais, atividades de concorrentes, problemas com
fornecedores e clientes. As fontes internas incluem equipamentos e maquinarias
defeituosos, dificuldades com empregados ou gerentes, ruptura de estoque, falta de
capital ou fundos e instalações inadequadas. Em alguns casos, o problema pode ser
um agravamento menor, tal como a falta de um item de estoque necessário em
algumas unidades da empresa. Outras vezes, o problema pode ser maior, como
uma greve sindical ou uma atitude mais agressiva e de maior impacto por parte de
um concorrente.
As pessoas e empresas podem usar uma abordagem reativa ou pró-ativa
para solucionar problemas. Com a abordagem reativa de solução de problemas ,
o solucionador espera até que o problema venha à superfície ou se torne aparente,
antes de tomar qualquer iniciativa. Esperar até que uma peça de equipamento
industrial ainda na fábrica apresente problemas de funcionamento antes de tomar
qualquer atitude é um exemplo de abordagem reativa de solução de problemas.
Com a abordagem pró-ativa de solução de problemas , o solucionador procura
problemas em potencial antes que eles se tornem sérios. Uma companhia que faz
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vistoria e manutenção preventiva de equipamentos, mesmo que estejam operando
adequadamente, exemplifica o uso de uma abordagem pró-ativa de solução de
problemas. Os problemas freqüentemente disfarçam as possíveis oportunidades.
Tanto a solução reativa de problemas quanto a pró-ativa podem transformá-los em
oportunidades. Mas optar pela abordagem pró ativa significa que essas
oportunidades podem ser identificadas e exploradas mais rapidamente. Na
realidade, a maioria das empresas usa uma combinação das abordagens reativa e
pró-ativa de solução de problemas.
Tomada de Decisões como um Componente da solução de Problemas
Ser considerado por seus colegas e pares um "verdadeiro solucionador de
problemas" é receber um dos mais altos elogios possíveis. Em geral, a solução de
problemas é a atividade mais crucial que uma organização empresarial executa.
A solução de problemas começa com a tomada de decisões. Um modelo
conhecido, desenvolvido por Herbert Simon, divide a fase de tomada de decisão
do processo de solução de problemas em três estágios: inteligência, projeto e
escolha. Esse modelo foi mais tarde incorporado por George Huber em um modelo
expandido de todo o processo de solução de problemas (Fig. 2.6).
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A solução de problemas e a tomada de decisões ocorrem durante breves
intervalos de tempo. Neste período, as alternativas analisadas durante os processos
mudam. Assim, pode ser necessário repetir um dos passos do modelo mostrado na
Fig.2.6. Por exemplo, se um solucionador de problemas percebe que existem novas
alternativas durante a fase de escolha, ele provavelmente terá de voltar às fases de
identificação e projeto para reunir informação adicional sobre estas alternativas. Este
tipo de feedback e processo de ajuste não é incomum.
O primeiro estágio da fase de tomada de decisão do processo de solução de
problemas é o de inteligência . Durante esse estágio, problemas e/ou oportunidades
em potencial são identificados e definidos. Reúne-se a informação relacionada com
a causa e o escopo do problema. São investigados os possíveis obstáculos na
solução e no ambiente do problema. Por exemplo, a exploração das possibilidades
associadas à oportunidade de remessa marítima de frutas tropicais de uma fazenda
no Havaí para armazéns em Michigan é feita durante o estágio de inteligência. A
perecibilidade das frutas e o preço máximo que os consumidores em Michigan se
dispõem a pagar são obstáculos do problema. Os aspectos do ambiente do
problema que devem ser considerados nesse caso incluem as regulamentações
federais e estaduais relativas ao embarque de produtos comestíveis.
No estágio de projeto , as soluções alternativas para o problema são
desenvolvidas. Além disso, a viabilidade e as implicações dessas alternativas são
avaliadas. No nosso exemplo da fruta tropical, os métodos alternativos de
embarque, incluindo o tempo de transporte e os custos associados a cada uma
delas, seriam considerados. Durante esse estágio, poder-se-ia determinar que o
embarque em navio de carga para a Califórnia, e daí em caminhão até Michigan,
não seria um método viável, porque durante o tempo desse processo a fruta se
deterioraria.
O último estágio da fase de tomada de decisão, o estágio de escolha , requer a
seleção de um curso de ação. Ainda no exemplo da fruta tropical, a fazenda do
Havaí poderia selecionar o método de embarque aéreo para Michigan como
solução. O estágio de escolha seria concluído com a seleção da companhia de
transporte aéreo para fazer o embarque. Como veremos mais adiante, inúmeros
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fatores influenciam o aparentemente fácil ato de escolha, que não é tão simples
como pode parecer à primeira vista.
A solução de problemas inclui e vai além da tomada de decisão. Ela também
inclui o estágio de implementação , quando uma ação é executada para efetivar a
solução. Por exemplo, se a decisão do fazendeiro havaiano é embarcar as frutas
tropicais para Michigan por via aérea, usando uma companhia de transporte aéreo
específica, a implementação significa dar conhecimento aos funcionários da fazenda
desta nova atividade: levar as frutas ao aeroporto e embarcá-las de fato para
Michigan.
O estágio final do processo de solução de problemas é denominado estágio de
monitoramento . Neste estágio, os tomadores de decisões avaliam a implementação
da solução, tanto para determinar se os resultados previstos foram alcançados como
para modificar o processo, tendo em vista novas informações obtidas durante o
estágio de implementação. Isto pode envolver o feedback e o processo de ajuste
anteriormente mencionados. Por exemplo, após o primeiro embarque de frutas, o
fazendeiro havaiano vem a saber que o vôo da companhia de transporte aéreo
escolhida faz escala rotineiras em Portland, no estado do Oregon, onde o avião fica
exposto na pista por algumas horas, enquanto recebe carregamentos adicionais. Se
a exposição imprevista à temperatura e à umidade afeta negativamente as frutas, o
fazendeiro terá de reajustar a sua solução para incluir uma outra empresa de
transporte aéreo que não faça tal escala, ou talvez considere uma modificação na
embalagem das frutas.
Os sistemas de informação podem ser uma parte importante de todas as fases
de tomada de decisões e solução de problemas. Pesquisas e questionários
analisados por computador podem ser usados durante a fase de inteligência, para
determinar os problemas e oportunidades globais. Os sistemas de informação
também podem ajudar a identificar novas e importantes áreas de produtos. Durante
a fase de projeto, os modelos de tomada de decisão podem ser usados para
explorar e analisar alternativas. Finalmente, um sistema de informação pode ser
usado para dar assistência na seleção final e monitorar a implementação da
decisão. O estabelecimento dos próprios sistemas de informação dentro das
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organizações empresariais segue os mesmos passos do processo de solução de
problemas.
Decisões Programadas Vs. Decisões Não - programadas .
No estágio de escolha, inúmeros fatores influenciam a seleção dos tomadores
de decisão quanto à solução. Um destes fatores é se a decisão pode ser
programada ou não. As decisões programadas são aquelas tomadas mediante
uma regra, procedimento ou método quantitativo. Por exemplo, dizer que se deveria
fazer pedido de estoque quando os níveis deste caem para 100 unidades é aderir a
uma regra. As decisões programadas são facilmente computadorizadas usando-se
sistemas de informação tradicionais. É simples, por exemplo, programar um
computador para fazer pedido de mais estoque quando os níveis de um determinado
item são de 100 unidades ou menos. A maioria dos processos automatizados
através de sistemas de processamento de transações compartilha esta
característica: a conexão entre os elementos do sistema é fixada por regras,
procedimentos ou relações numéricas. Sistemas de informação gerenciais também
são usados para resolver decisões programadas, fornecendo relatórios sobre os
problemas de rotina e onde as relações estão bem definidas (problemas
estruturados).
As decisões não-programadas , no entanto, lidam com situações incomuns ou
excepcionais. Em muitos casos, estas decisões são difíceis de se quantificar. A
determinação do programa de treinamento apropriado de um novo empregado, a
decisão de começar ou não um novo tipo de linha de produto e a comparação dos
benefícios e desvantagens da instalação de um novo sistema de controle de
poluição são exemplos. Cada uma dessas decisões contém muitas características
singulares para as quais a aplicação de regras ou procedimentos não é tão óbvia.
Atualmente, os sistemas de apoio à decisão e os sistemas especialistas estão sendo
usados para resolver uma variedade de decisões não-programadas, onde o
problema não é de rotina e as regras e conexões não são bem definidas (problemas
não estruturados).
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O Grau de Risco
Outro fator que influencia o tomador de decisões no estágio de escolha é o
grau de risco envolvido. O risco é a medida da probabilidade de que uma alternativa
selecionada resultará em um produto não-esperado ou não-desejado. Em muitos
casos, as decisões não-programadas discutidas anteriormente têm um alto grau de
risco, em comparação com as decisões programadas.
Há diversos tipos diferentes de risco nos ambientes de tomada de decisão. A
tomada de decisão sob certeza ocorre em uma situação em que o tomador de
decisões sabe o que vai acontecer. Cada alternativa tem uma saída definida, e esta
saída é conhecida com antecipação pelo tomador de decisões. Na tomada de
decisão sob certeza não há o risco de que a alternativa selecionada resulte em um
produto inesperado. Em resumo, todos os fatos relevantes que poderiam afetar o
resultado da decisão são conhecidos pelo tomador de decisões.
Quase nenhuma decisão empresarial, contudo, é feita com o conhecimento de
todos os fatos. Nestas decisões, o tomador de decisões não sabe com certeza se a
alternativa selecionada resultará em um produto esperado; portanto, existe o risco. A
tomada de decisão sob incerteza significa solucionar um problema do qual só se
pode estimar a probabilidade do resultado. Por exemplo, a partir dos resultados de
uma pesquisa, se estimaria que há 50% de chance (uma probabilidade de 0,5) de
um certo segmento de consumidores comprar um novo produto. Note que a decisão
de se introduzir este produto envolveria um grau de risco: existe a mesma
possibilidade de que os consumidores não comprem o produto. Muitos desses tipos
de problemas envolvem a computação da média ou retorno esperado.
É importante observar que na tomada de decisão sob incerteza existem dois
tipos de risco. O risco da decisão refere-se ao risco inerente à própria decisão. No
exemplo do novo produto, este risco é a probabilidade de que 50% dos
consumidores não comprarão o novo produto. O risco de estimativa refere-se ao
risco inerente ao processo da estimativa. Todo processo de estimativa envolve
risco. Talvez o grupo de consumidores pesquisado inicialmente não fosse
representativo da massa de consumidores como um todo. Talvez, na realidade,
apenas 20% da massa de consumidores venham a comprar o novo produto. O
aspecto principal da tomada de decisão sob incerteza é minimizar o risco de
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avaliação - quer dizer, trazer a estimativa das probabilidades de resultado O mais
próximo possível da realidade. Quanto mais fatos relevantes o tomador de decisões
conseguir obter, menor o risco de estimativa e melhor (mais próxima da realidade) a
estimativa das probabilidades de resultado. O risco de estimativa pode ser reduzido
obtendo-se fatos relevantes adicionais, geralmente com um custo. Não há nenhum
meio comparável, porém, de reduzir o risco da decisão. A extensão do risco que o
tomador de decisões aceita, então, influencia fortemente a resposta a uma
oportunidade e a escolha final da solução do problema.
Hoje em dia, os modelos computadorizados lidam com problemas que
envolvem tomada de decisões sob incerteza. Deve se notar, entretanto, que um
sistema de informação não pode eliminar totalmente o risco. Ao mesmo tempo em
que os sistemas de informação não podem evitar que uma pessoa cometa um erro
na tomada de decisões ou na solução de problemas, eles podem ajudar a identificar
certos erros em potencial e fornecer uma estrutura que toma mais difícil uma pessoa
cometer um erro.
Abordagens de Otimização, Satisfação e Heurística.
Em geral, os sistemas computadorizados de apoio à decisão podem tanto
otimizar quanto satisfazer. Um modelo de otimização encontrará a melhor solução,
geralmente a que mais ajudará a organização a realizar suas metas. Por exemplo,
um modelo de otimização pode encontrar o número apropriado de produtos que
uma empresa deve produzir para atingir um objetivo de lucro, dadas certas
condições e suposições. Os modelos de otimização utilizam os obstáculos do
problema. O limite do número de horas de trabalho disponíveis em uma instalação
industrial é um exemplo de obstáculo de problema. Os modelos de otimização são
mais adequados para problemas que podem ser moldados matematicamente com
um baixo grau de risco de avaliação.
A heurística , freqüentemente referida como "método empírico" - diretrizes ou
procedimentos comumente aceitos que geralmente encontram uma boa solução - é
na maioria das vezes usada no processo de tomada de decisão. Um exemplo de
regra heurística no meio militar é "alcançar o objetivo através do maior poder de
fogo". Um procedimento heurístico usado pelos treinadores de times de beisebol é
colocar os batedores nos pontos mais prováveis para chegar à base no alto da
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quadra, seguilos pelos "batedores potentes" que os levarão a marcar pontos. Um
exemplo de heurística usada em negócios é o pedido de suprimento de estoque de
um item em particular, relativo a quatro meses, quando o nível de estoque cai para
20 unidades ou menos. Mesmo que esta heurística não minimize os custos totais de
estoque, ela pode ser um bom método empírico que produza resultados vantajosos,
evitando rupturas, sem estoque em excesso.
Fatores de Solução de Problemas
Inúmeros fatores são importantes para a solução de problemas. A
conscientização destes fatores aumentará a capacidade do administrador de
analisar apropriadamente o problema e tomar boas decisões. Tais fatores incluem
objetivos de decisão, alternativas aumentadas, competição, criatividade, ações
sociais e políticas, aspectos internacionais, tecnologia e pressão do tempo.
Objetivos de decisão . As metas de muitas organizações vão além do
simples aumento dos lucros ou redução dos custos. Algumas querem manter certos
níveis de produção de modo a conservar uma força de trabalho estável, minimizar
os acidentes de trabalho, contribuir para a melhoria da comunidade ou minimizar o
impacto dos seus processos de produção sobre o ambiente. Além disso, os
regulamentos complexos contra a poluição, as condições legais dos clientes e
vendedores sobre os produtos e materiais também devem ser considerados. Esses
problemas multiobjetivos de tomada de decisão são geralmente mais complexos e
podem ser extremamente difíceis de resolver. Os tomadores de decisões que
enfrentam problemas de objetivos múltiplos confiam na experiência, bom senso e
numa profunda compreensão dos objetivos corporativos.
Alternativas aumentadas . Um aspecto da tomada de decisão atual é que há
mais alternativas a considerar do que há alguns anos. Consideremos um gerente
financeiro de uma firma procurando obter verbas para expansão do negócio. Há não
muito tempo, um gerente como este se defrontava com uma escolha relativamente
simples entre a emissão de novas ações (capital de contrapartida) ou a emissão de
bônus (uma forma de débito usualmente assegurada pelo ativo da firma).
Atualmente, existe uma imensa variação de cada alternativa. Não é raro ouvir-se
que as empresas maiores financiam tais expansões emitindo e passando
continuamente títulos negociáveis (uma forma de débito desprotegido), para o qual
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não havia um mercado pouco tempo atrás.
Competição . A competição envolve duas ou mais organizações concorrendo
para atingir metas semelhantes, por meio de grupos de clientes semelhantes. O
número e o tipo de competidores no mercado tomaram cada vez mais difícil para as
empresas atingirem metas definidas. A competição aumentada das empresas que
fornecem os mesmos tipos de serviços e produtos pode ser vista na maior parte dos
mercados e negócios como um resultado da nova tecnologia, de sistemas de
transporte aperfeiçoados. e de um pool de trabalho móvel. Por exemplo,
consideremos a indústria de computadores. No início da década de 80 havia apenas
alguns poucos fabricantes de microcomputadores. Hoje existem mais de 300 no
mundo inteiro. Outro exemplo é o da indústria automobilística. Há apenas algumas
décadas, os consumidores dos EUA só tinham como escolha os carros fabricados
por menos de 10 companhias, a maior parte dentro do próprio país. Atualmente,
mais de 25 fabricantes, muitos deles com sede em outros países, vendem
automóveis no mercado americano. Estes exemplos de competição aumentada nas
indústrias de computadores e automobilística também têm paralelo em outras indús-
trias.
Um fator de peso no crescimento da importância da competição é como
emergem rapidamente as novas empresas. Uma idéia pode se transformar na base
de uma empresa importante em apenas alguns anos. Por exemplo, Frederick W.
Smith começou o serviço de entregas da Federal Express em 1973 baseado na sua
idéia de que o mercado estaria disposto a pagar mais por uma entrega rápida de
remessas. Atualmente a Federal Express é uma empresa multibilionária. Dessa
forma. os líderes de mercado existentes nunca sabem onde ou quando pode
aparecer uma nova competição.
Criatividade . O uso da criatividade e da imaginação na solução de
problemas é um fator que pode diferenciar a empresa dos seus competidores. A
criatividade envolve a capacidade de originar ou gerar novas idéias ou abordagens
para adicionar valor aos produtos e serviços. Ela é quase sempre uma resposta a
uma oportunidade a ser explorada ou a um problema a ser resolvido. Em alguns
casos, a nova idéia ou abordagem é desenvolvida a partir do zero, como a lâmpada,
o zíper ou o telefone. Em outros, a criatividade se manifesta na combinação de
57
abordagens ou tecnologias existentes, resultando em uma nova forma. O aparelho
de musculação Nautilus foi a resposta criativa do projetista à sua frustração com os
pesos tradicionais que não faziam aumentar seus próprios músculos. O pedal de
bicicleta sem presilha que é usado pela maioria dos corredores de bicicleta atuais foi
criado a partir do sistema usado para prender as botas ao esqui de neve.
Infelizmente, algumas organizações bloqueiam e reprimem esse importante
fator de solução de problemas. As sugestões e experiências dos empregados
muitas vezes são ignoradas. Contudo, os trabalhadores podem ser uma fonte
inestimável de idéias diferentes e inovadoras. Captando e usando a criatividade dos
empregados, uma empresa química conseguiu identificar um material nos produtos
de sucata que pode levar a um novo lubrificante sintético. A criatividade estava por
trás da máquina automática de fazer pão introduzida pela Matsushita e Funai Elec-
tric, que criaram um mercado de US$300 milhões da noite para o dia. A criatividade
é um fator pouco considerado que pode levar a descobrir novos caminhos para
solucionar problemas, tirar vantagem das oportunidades e ajudar as empresas a
alcançarem suas metas.
Ações sociais e políticas . Em todos os níveis, as ações sociais e políticas
têm um profundo impacto na solução de problemas. Por exemplo, o governo de uma
cidade poderia baixar uma ordem exigindo que as empresas locais respeitassem
determinados níveis de poluição. Algumas delas precisariam instalar novos equi-
pamentos de controle de poluição para alcançar estes padrões; outras precisariam
reconsiderar sua escolha de processo industrial. Em ambos os casos, seria
necessário um novo e sofisticado sistema de informação e monitoramento para
cumprir os regulamentos. De modo semelhante, outras ações políticas tomadas por
repartições municipais, estaduais e federais podem ter um forte impacto na seleção
de alternativas disponíveis para um tomador de decisões.
Aspectos internacionais . À medida que os negócios e os mercados mudam
as relações de suas operações de locais para nacionais e internacionais, aspectos
internacionais modificam a forma de operação e competição das empresas. As
mudanças na Ásia, Europa, países do Bloco Oriental e o Tratado de Livre Comércio
da América do Norte (NAFT A - North American Free Trade Agreement) estão
encorajando o comércio internacional e as comunicações e computação globais. O
58
mundo inteiro tem consciência do impacto internacional das grandes empresas,
como a General Motors, Sony e outras no Japão, Alemanha e Estados Unidos.
Menos óbvio, mas igualmente importante, é o impacto das nações, mercados e
empresas menos conhecidas. Uma fábrica de móveis na Itália, por exemplo, poderia
comprar matéria prima de um país em desenvolvimento na África, ter os produtos
montados na Ásia e vendê-los na Alemanha.
Além de oferecer oportunidades, os aspectos internacionais dos negócios e
economias podem ser traiçoeiros para algumas organizações. Por exemplo, o
aumento de problemas ou o alívio das tensões nas regiões produtoras de petróleo
no mundo podem causar grande flutuação dos preços deste produto. Para as em-
presas que têm grande necessidade de energia (como as companhias de aço,
aéreas e fabricantes de papel), essas flutuações podem ter um impacto significativo
no lucro.
Tecnologia . As reduções nos preços da tecnologia de informação e os
avanços nas suas capacidades oferecem um maior número de alternativas de
decisão aos negócios e às organizações de todos os portes. Por exemplo, há 10 ou
15 anos, uma fábrica tinha apenas uns poucos fornecedores locais a considerar.
Hoje, a tecnologia coloca diante do industrial centenas de fornecedores do mundo
inteiro, que podem oferecer as peças ou materiais necessários. Consideremos o
mercado financeiro. Há poucas décadas, um banqueiro de investimentos podia
aplicar fundos excedentes em mercado de ações, bônus ou investimentos similares.
Atualmente, a tecnologia permite aos mercados internacionais o comércio 24 horas
por dia, com diversidade de moedas estrangeiras e áreas de investimentos.
Além disso, a tecnologia ofereceu aos administradores uma variedade mais
ampla de ferramentas para a solução de problemas. A tecnologia da informação
pode dar assistência ao projeto do produto. Os sistemas de projetos assistidos
por computador (CAD - computer-assisted design) resultam em produtos
superiores, custos de projetos reduzidos e um ganho significativo de tempo sobre as
abordagens manuais mais antigas. Os sistemas CAD incluem softwares
sofisticados, capazes de criar imagens bi e tridimensionais, e também usam
hardwares avançados que são rápidos, potentes e capazes de apresentar imagens
nítidas e bem-definidas na tela ou no papel.
59
Os aspectos internacionais dos negócios também são ampliados pela
tecnologia, que favorece o fluxo livre e rápido da informação além dos limites.
Durante a revolta da Praça Tianamen, na China, o governo chinês não conseguiu
evitar o conhecimento dos fatos pela população - em parte por causa da proliferação
dos microcomputadores e da tecnologia de telecomunicações na comunidade
intelectual chinesa. Sem dúvida, a tecnologia colocou mais alternativas à
consideração dos administradores.
Pressão de tempo . Hoje em dia, grandes acontecimentos nos negócios se
desenvolvem da noite para o dia ou em questão de horas. Um boato sobre uma
empresa indo à falência pode refletir quase que imediatamente no preço de suas
ações na bolsa de valores. Há 50 anos, poderia levar dias ou semanas para se
transferir dinheiro de um local para outro. Atualmente, o dinheiro e as notícias
viajam em segundos, e o impacto dos acontecimentos é observado de maneira
igualmente rápida. A pressão do tempo é um fenômeno no qual as atividades
ocorrem em um padrão de tempo mais curto do que era possível anteriormente. A
pressão do tempo aumenta a necessidade de um sistema de informação capaz de
fornecer ao solucionador de problemas os dados relevantes para uma tomada de
decisão o mais rápido possível. Para permanecer na concorrência, as organizações
devem aprender a incorporar sistemas de informação aos processos empresariais,
para torná-los mais eficientes e eficazes.
Sistemas de Informação em Perspectiva
Uma das decisões mais importantes que uma empresa toma refere-se ao
modo como tipos diferentes de sistemas de informação serão analisados e usados.
Esta seção reconsidera os vários tipos de sistemas de informação usados nas
organizações de negócios. Essa discussão oferece uma visão mais profunda dos
tópicos dos sistemas de processamento de transações, sistemas de informações
gerenciais, sistemas de apoio à decisão e sistemas especialistas, e introduz o tópico
de sistemas de telecomunicações, um tipo especializado de sistema de informação.
60
Sistemas de Processamento de Transações
O processamento de transações empresariais foi a primeira aplicação dos
computadores para a maioria das organizações. Entender um sistema de
processamento de transação é entender as operações e funções básicas das
empresas. Uma transação é qualquer troca relacionada com negócios, como
pagamentos a empregados, vendas a clientes e pagamentos a fornecedores. Um
sistema de processamento de transações (SPT) é um conjunto organizado de
pessoas, procedimentos, bancos de dados e dispositivos usados para registrar
transações de negócios completadas, como folhas de pagamento (Fig. 2.7). As
entradas primárias para um SPT de folha de pagamento são as horas trabalhadas
dos empregados durante a semana e a taxa de pagamento. A saída primária
consiste nos contracheques de pagamento.
Sistemas de Informações Gerenciais
Um sistema de informações gerenciais (SIG) é um agrupamento organizado
de pessoas, procedimentos, bancos de dados e dispositivos usados para oferecer
informações de rotina aos administradores e tomadores de decisões. O SIG focaliza
a eficiência operacional. Marketing, produção, finanças e outras áreas funcionais
são apoiadas pelos sistemas de informações gerenciais e ligadas através de um
banco de dados comum. Os sistemas de informações gerenciais tipicamente
61
fornecem relatórios pré-programados gerados com dados e informações do sistema
de processamento de transações (Fig. 2.8).
Sistemas de Apoio à Decisão
Um sistema de apoio à decisão (SAD) é um grupo organizado de pessoas,
procedimentos, bancos de dados e dispositivos usados para dar apoio à tomada de
decisões referentes a problemas específicos. O foco do SAD é a eficácia da tomada
de decisão. Enquanto um SIG ajuda a organização a "fazer as coisas direito", um
SAD ajuda o administrador "a fazer a coisa certa".
Os sistemas de apoio à decisão são usados quando o problema é complexo
e a informação necessária à melhor decisão é difícil de ser obtida e usada. O SAD
também envolve o julgamento gerencial. Além disso, os administradores têm
freqüentemente um papel ativo no desenvolvimento e implementação do SAD. O
SAD opera em uma perspectiva gerencial, e reconhece que estilos gerenciais e
tipos de decisões diferentes requerem sistemas diferentes. Por exemplo, dois
gerentes de produção na mesma posição, tentando resolver o mesmo problema,
poderiam necessitar de informações e suporte diferentes. A ênfase global é dar
suporte mais do que substituir a tomada de decisão gerencial.
62
Os elementos essenciais do SAD incluem uma série de modelos de apoio
aos tomadores de decisões ou usuários (base de modelo), sistemas e
procedimentos para o desenvolvimento ou geração de um SAD mais fácil (gerador
de SAD), uma coleção de fatos e informações para assistir na tomada de decisões
(banco de dados) e sistemas e procedimentos (interface com o usuário) que ajudam
os tomadores de decisão e outros usuários a interagir com o SAD (Fig. 2.9).
63
Uma Comparação entre SIG e SAD
O SAD se diferencia do SIG de inúmeras formas, inclusive pelo tipo de
problemas resolvidos, apoio dado aos usuários, ênfase e abordagem da decisão, e
o tipo, velocidade, resultado e desenvolvimento do sistema usado. A tabela seguinte
contém uma breve descrição destas diferenças.
Fator Comparação
Tipo de
Problema
Um SAD é bom para lidar com problemas não-estruturados que
não podem ser facilmente programados. Um SIG é normalmente
usado apenas com problemas mais estruturados.
Usuários Um SAD dá apoio a indivíduos, pequenos grupos e
organizações inteiras; um SIG dá apoio basicamente à
organização. Em pequenas operações, os usuários têm mais
controle sobre o SAD do que sobre um SIG.
Apoio
Um SAD dá apoio a todos os aspectos e fases da tomada de
decisões; ele não substitui o tomador de decisões. As pessoas
continuam tomando as decisões. Isto não acontece com todos
os SIGs. Alguns tomam decisões automáticas e substituem o
tomador de decisões.
Ênfase
Um SAD enfatiza as decisões e os estilos de tomada de
decisões reais. Um SIG em geral enfatiza apenas a informação.
Abordagem Um SAD é um sistema de apoio direto que fornece relatórios
interativos em telas de computador. Um SIG é
caracteristicamente um sistema de apoio indireto que usa
relatórios produzidos regularmente.
64
Fator Comparação
Sistema O equipamento do computador que dá apoio à decisão é
geralmente on-line (diretamente conectado ao sistema do
computador) e em tempo real (fornecendo resultados
imediatos). Os terminais de computador e telas de
apresentação são exemplos. Estes dispositivos podem fornecer
informação imediata e respostas às perguntas. Um SIG,
usando relatórios impressos que podem ser entregues aos
gerentes uma vez por semana, pode não fornecer resultados
imediatos.
Velocidade Um SAD é geralmente mais rápido e capaz de responder às
solicitações do usuário em menos tempo do que um SIG.
Saída Os relatórios do SAD são em geral orientados na tela, com a
possibilidade de gerar relatórios em uma impressora. Um SIG,
entretanto, é caracteristicamente orientado para relatórios e
documentos impressos.
Desenvolvimento Os usuários de SAD estão geralmente envolvidos mais
diretamente no seu desenvolvimento. O envolvimento do
usuário costuma significar melhores sistemas que fornecem
apoio superior. Em todos os sistemas, o envolvimento do
usuário é o fator mais importante para o desenvolvimento de
um sistema de sucesso.
Sistemas Especialistas
Um sistema especialista é um agrupamento organizado de pessoas,
procedimentos, banco de dados e dispositivos usados para gerar um parecer
especializado ou sugerir uma decisão em uma área ou disciplina. Estes sistemas de
computador são como um profissional especializado com muitos anos de
experiência em determinado campo. Na verdade, eles são desenvolvidos em parte
65
através de exaustivas entrevistas e observações de tais profissionais. Por exemplo,
os sistemas especialistas foram desenvolvidos para pesquisar petróleo e gás, fazer
diagnósticos médicos e dar assistência para encontrar problemas em aparelhos
elétricos e mecânicos. É importante notar que os sistemas especialistas não
substituem as pessoas; eles são programados por profissionais especializados para
se comportarem de formas preestabelecidas em um determinando assunto.
Os sistemas especialistas são compostos de três elementos: uma base de
conhecimento, uma base de regras e um motor de inferência (Fig. 2.10). A base de
conhecimento é um conjunto de dados, informações e heurísticas sobre um campo
ou área. Por exemplo, uma base de conhecimento para um sistema especialista
médico incluiria informações sobre uma variedade de doenças e distúrbios,
juntamente com seus sintomas e causas. A finalidade da base de conhecimento é
captar (tanto quanto possível) a experiência e o conhecimento de um especialista. A
base de regras consiste em uma série de regras ou relações usadas para ajudar a
tomar boas decisões. Uma base de regras para um sistema especialista médico
incluiria inúmeras condições, tais como "se existem certos sintomas, um diagnóstico
específico é feito com a prescrição de um tratamento". O motor de inferência
interage com a base de conhecimento e a base de regras. Sua finalidade primária é
formular conclusões, fazer sugestões, fornecer pareceres especializados, da
mesma forma que os profissionais especialistas. A interface com o usuário dá ao
tomador de decisão ou usuário o acesso ao sistema especialista.
O valor singular dos sistemas especialistas é que eles permitem às
66
organizações captar e usar o conhecimento de profissionais e especialistas. Assim,
anos de experiência e técnica específica não se perdem quando um profissional
morre, se aposenta ou deixa a empresa por um outro trabalho. Os sistemas
especialistas podem ser aplicados a quase todos os campos ou disciplinas. Eles
têm sido usados para monitorar sistemas complexos, como reatores nucleares,
localizar possíveis problemas de reparo, projetar e configurar componentes de
sistema de informação e desenvolver planos de marketing para um novo produto ou
novas estratégias de investimento.
Sistemas de Telecomunicações
Os sistemas de telecomunicações são uma importante categoria de sistema
de informação, embora muitas vezes negligenciados. Um sistema de
telecomunicações é um conjunto organizado de pessoas, procedimentos e
dispositivos usados para compartilhar e transferir informação. Ele pode ou não
conter um componente de banco de dados. Em uma organização empresarial,
esses sistemas incluem o sistema de telefonia, máquinas de fac-súnile, sistemas de
endereços públicos e de alarme de emergência. Outros exemplos do uso de
sistema de telecomunicações incluem a teleconferência e a videoconferência, que
permitem às pessoas compartilharem dados, mensagens e informações, em vez de
viajarem para reuniões de negócios. Os componentes-chave de um sistema de
videoconferência são os terminais conectados aos sistemas de computador e ao
sistema de vídeo que transmite imagens de um lugar para outro. A idéia é simular, o
máximo possível, uma conferência cara-a-cara real.
Volume de Informação e Suporte
Independentemente da terminologia usada, os administradores precisam de
um sistema eficaz para ajudá-los a tomar boas decisões. Estes sistemas devem
produzir os tipos e volumes necessários de informação. A informação em excesso
pode ser tão perigosa quanto sua escassez. Por exemplo, uma pesquisa da Força
Aérea norte-americana indica que em situações de combate os bons pilotos
desligam toda informação na cabine, exceto aquelas diretamente ligadas ao
combate. Outros pilotos, não tão bons ou que são abatidos, não fazem isso; eles
têm uma sobrecarga de dados e se distraem com informações desnecessárias na
situação de combate. Embora os administradores não sejam pilotos de combate,
67
eles enfrentam os mesmos tipos de situação. Durante uma crise ou situação
empresarial crítica, toda informação, exceto aquela diretamente ligada ao problema
ou situação presente, deve ser "desligada". Dessa forma, os administradores podem
focalizar toda a sua atenção na decisão a ser tomada e no problema a ser resolvido.
Referência Bibliográfica:
STAIR, R. M., Princípios de Sistemas de Informação: Uma Abordagem Gerencial . 2a. Ed.LTC Editora. Rio de Janeiro, 1998.
Roteiro Tomada de Decisões e Solução de Problemas.
1. Defina abordagem reativa e pró-ativa de solução de problemas.
2. Quais são as etapas do modelo de solução de problemas de Herbert Simon?
Descreva-as.
3. O modelo de solução de problemas de Herbert Simon apresenta a tomada de
decisão dividida em três etapas, quais são elas?
4. Como os sistemas de informação podem ser uma parte importante de todas
as fases de tomada de decisões e solução de problemas?
5. O que são decisões programadas?
6. O que são decisões não-programadas?
7. O que é risco?
8. O que é a tomada de decisão sob certeza? Qual o seu grau de risco?
9. O que é a tomada de decisão sob incerteza? Qual o seu grau de risco?
10. O que é risco de decisão e risco de estimativa?
11. Qual é o aspecto principal da tomada de decisão sob incerteza?
12. O que é um modelo de otimização?
13. O que é um modelo de satisfação?
14. O que é heurística?
15. Quais são os fatores de solução de problemas definidos pelo autor? Defina-
os.
16. Como o autor define Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)?
17. Quando os Sistemas de Apoio à Decisão são usados?
18. Quais são os elementos essenciais de um SAD?
19. Como os sistemas especialistas influenciam a tomada de decisão?
20. Como o volume de informação e o suporte influenciam na
tomada de decisão?
68
CAPÍTULO 5 – Processo de Tomada de Decisão em uma Organização. 1. Processo de Tomada de Decisão em uma Organização .
1.1 Decisão em uma organização.
Uma organização frequentemente se encontra diante de problemas sérios de
decisão. Uma pessoa física poderia analisar o problema e escolher a melhor
alternativa de decisão de modo inteiramente informal. Em uma organização, os
problemas são muito mais amplos e complexos, envolvendo riscos e incertezas.
Necessitam da opinião e participação de muitas pessoas, em diversos níveis
funcionais. O processo de decisão de uma empresa ou organização deve ser
estruturado e resolvido de modo formal, detalhado, consistente e transparente.
Para uma empresa, talvez não seja interessante ter apenas a melhor decisão
no momento, mas também conhecer as outras alternativas possíveis de decisão. A
empresa poderia contentar-se com uma boa decisão dentro de suas possibilidades,
ou a segunda melhor decisão. Essa análise da variação das possibilidades em torno
de uma decisão escolhida será possível por meio de uma análise de sensibilidade
das estratégias ou alternativas de decisão. Em geral, a empresa ou o decisor
gostaria de fazer a seguinte pergunta (denominada pergunta do tipo what-if?):
“Que aconteceria com a decisão escolhida, se o panorama ou a condição
fossem outros?
Para Herbert Simon (1997), o processo de tomada de decisão em uma
organização é complexo porque:
“uma decisão complexa é como um grande rio que traz de seus afluentes as
premissas incontáveis que constituem ou formam um processo de decisão (...)
muitos indivíduos e unidades organizacionais contribuem em qualquer decisão
importante e a questão da centralização ou descentralização é um problema de
arranjar este sistema complexo em um esquema eficiente”.
69
1.1.1 Modelo de Decisão Homem Economista (Economic Man) e do Administrador (Administrator)
Continuando com Simon (1997),
“ nas ciências sociais, em um extremo temos os economistas que atribuem ao
homem economista uma racionalidade preponderantemente onisciente. O homem
economista possui um sistema completo e consistente de preferências de
alternativas para efetuar a escolha. Ele sabe quais são essas alternativas, não existe
limite para a dificuldade computacional a fim de executar e escolher a melhora
alternativa, e os cálculos das probabilidades (incertezas) não constituem obstáculo.
No outro extremo, temos as tendências baseadas na escola Freudiana, que
tenta reduzir toda a forma de percepção ou conhecimento como sendo proveniente
de afeto, sugerindo que as pessoas não são tão racionais, como pensam que são.
Entretanto, vamos descrever as pessoas como seres humanos racionais mas com
racionalidade menos grandiosa do que aquela proclamada pelo homem economista.
Ou seja, passamos a admitir a existência de uma racionalidade limitada.
Parece óbvio que o comportamento humano nas organizações é, se não for
totalmente racional, pelo menos em boa parte intencionalmente racional. Muitos
comportamentos nas organizações são ou parecem ser ‘orientados por tarefas’,
escolhidas de modo a atingir determinados objetivos.
Parece aparente também que a racionalidade exibida nas organizações não
possui nenhum tipo de onisciência global atribuída ao homem economista.
Podemos considerar então o Administrador que trabalha com um modelo
simplificado da realidade, considerando que muitos aspectos da realidade são
substancialmente irrelevantes em um dado instante. Ele efetua sua escolha de
alternativa usando um quadro simplificado da situação real, considerando apenas
alguns dos fatores mais relevantes e cruciais.”
70
Resumindo:
1. O homem economista trabalha com o mundo real com toda sua
confusão e complexidade;
2. O homem economista adota um padrão ótimo da realidade,
selecionando a melhor alternativa existente.
Entretanto, não é difícil perceber que estes modelos completos ou perfeitos do
mundo real são na prática difíceis de serem formulados ou mesmo manipulados,
devido às dificuldades de obter conhecimento completo do problema sob esse ponto
de vista e também às dificuldades computacionais acarretadas. O modelo do homem
economista considera todas as alternativas possíveis, sendo a grande maioria delas
supérfluas ou de pequena importância em relação à decisão a ser tomada. Sendo
assim, o processo de tomada de decisão é quase sempre efetuado por meio de
estratégias e modelos preconizados pelo homem administrador.
1. O Administrador trabalha com um modelo drasticamente simplificado da
realidade, pois percebe que a maior parte dos fatos desse mundo real
não tem grande relevância à situação particular que ele enfrenta e que o
elo entre a causa e o efeito deve ser simples;
2. O Administrador adota um padrão satisfatório do mundo formado por
determinado número de alternativas de escolha que atendem
satisfatoriamente a seu problema e contenta-se em achar soluções
satisfatórias ou adequadas.
Que seria um modelo drasticamente simplificado? Que se entende por padrão
satisfatório?
1.2 Modelo de decisão baseado na teoria comportamental da empresa.
O modelo de empresa a ser apresentado especifica um conjunto alternativo de
variáveis e relações que procura obter uma representação moderna de uma
empresa. Essa representação moderna, ao contrário da representação dada pela
teoria clássica da empresa, corresponde a uma firma ou empresa de grande porte
que manipula múltiplos produtos e opera sob incerteza em um mercado imperfeito.
71
Conceitos relacionados adotados
Para definir um processo de tomada de decisão, foram elaborados os
seguintes quatro conceitos que representam a essência da teoria da tomada de
decisão nas empresas apresentadas neste trabalho. Os quatro conceitos são (Cyert
e March, 1963):
1. Quase resolução do conflito entre os objetivos da organização.
Ao considerar a dimensão dos objetivos ou metas mediante a coligação de
organizações, é inevitável que cada membro da coligação almeje objetivos
diferentes. Na solução clássica, essa diferença pode ser uniformizada por meio da
adoção de valores monetários correspondentes aos objetivos de cada membro da
coligação. Na nova concepção, os objetivos da organização correspondem a uma
série de restrições impostas por níveis de aspiração independentes dos membros
das organizações coligadas. Após enumerar e listar todas as exigências que incluem
as exigências não essenciais, as exigências esporádicas, as exigências não
operacionais, apenas os objetivos essenciais, contínuos e operativos são
considerados.
Sendo assim, o problema do conflito de objetivos é resolvido:
a) Considerando apenas os objetivos que são essenciais, contínuos e operativos;
b) Usando um raciocínio localizado e bem claro, como, por exemplo, vendas só diz respeito ao departamento de vendas;
c) Com regras aceitáveis de decisão facilitadas pelo raciocínio localizado;
d) Adotando atenção à sequência e a prioridade dos objetivos: por exemplo, para poder racionalizar a produção e satisfazer aos clientes, devemos atender primeiro a um dos objetivos e depois ao outro.
72
2. Minimização da incerteza e do risco
Qualquer organização moderna vive constantemente sob a condição de risco
causado por incertezas de vários tipos, e tais incertezas devem ser evitadas ou
minimizadas por meio de:
a) Ênfase na resposta imediata e retroalimentação a curto prazo, evitando as incertezas decorrentes dos eventos ou estratégias a longo prazo;
b) Adoção de decisões do dia-a-dia e planejamentos que não dependem de previsões futuras e das incertezas do mercado: por exemplo, decisão sobre produção é, muitas vezes, efetuada mediante previsões baseadas na experiência, mesmo que existam dados resultantes de previsões efetuadas cientificamente;
c) Um ambiente de negociação com as unidades da organização, com o cliente com o fornecedor, com o competidor, com o financiador etc. As negociações minimizam os riscos, embora nem sempre estejam maximizando os ganhos.
3. Busca de solução na vizinhança do objetivo principal
A busca de solução é um problema não deve ser aleatória ou exaustiva. A
busca de solução dentro da organização deve ser orientada ao redor do objetivo
principal do problema, e as possíveis soluções alternativas devem ser buscadas nas
circunvizinhanças das alternativas correntes.
Se a busca da solução não apresentar resultados satisfatórios, a empresa vai
buscar soluções cada vez mais complexas ou soluções em áreas distantes das do
problema original, ou em último caso, solução para áreas vulneráveis da empresa,
como, por exemplo, treinamento de profissionais competentes ou prestígio da
atividade de pesquisa.
4. Aprendizagem constante e adaptação da organização
Uma organização sempre exibe um comportamento adaptativo no decorrer do
tempo. Podemos assumir que as organizações mudam seus objetivos, desviam suas
atenções e revisam o procedimento de busca de resolução de problemas baseadas
em suas experiências.
73
A aprendizagem na organização pode ocorrer de diversas formas tais como:
a) Adaptação nas regras ou focos de preferência ou atenção, em que a
organização prefere alguns critérios, ignorando outros, ou os resultados
de fatores ambientais obrigam a organização a prestar mais atenção a
determinados problemas; e
b) Adaptação nas regras de busca de solução que decorre à medida que a
organização experimenta sucesso ou falha com as alternativas
escolhidas.
A organização pode sentir que os métodos de decisão devem ser alterados
(para outro método alternativo ou mais complexo), à medida que sente que existem
incompatibilidades entre os objetivos almejados e os resultados obtidos. Por
exemplo, um problema local pode tornar-se global, um problema de objetivo único
pode tornar-se um problema de objetivos múltiplos, um problema com incerteza que
usa probabilidade clássica só poderá ser explicado por novas regras da Teoria da
Utilidade, que, por sua vez, necessita de explicações adicionais, para resolver
alguns problemas, apresentados em forma de paradoxos.
1.3 Tipos de Problemas e Níveis de Decisão
Mesmo adotando a simplicidade imposta pela racionalidade limitada, os
problemas e métodos de decisão precisam ser classificados e analisados com
detalhe. Sob o ponto de vista da tomada de decisão, os problemas podem ser
classificados em três categorias: problemas estruturados, semi-estruturados e não
estruturados (Turban e Aronson, 1998).
Um problema é considerado estruturado ou bem definido se sua definição e
fases de operação para chegar aos resultados desejados estão bem claros e sua
execução repetida é sempre possível. Temos como exemplo de problemas bem
estruturados: folha de pagamento, lançamento contábil e operação de
processamento de dados em geral.
Os problemas semi-estruturados são problemas com operações bem
conhecidas, mas que contêm algum fator ou critério variável que pode influir no
resultado, como acontece com o problema de previsão de vendas ou problema de
compras.
74
Nos problemas não estruturados, tanto os cenários, como critério de decisão,
não estão fixados ou conhecidos a priori. Um exemplo de problema não estruturado,
mencionado por Turban, é a operação de escolha da capa de uma revista semanal
(ou primeira página de um jornal de circulação diária), na qual diversas alternativas
estão previstas, mas podem ser substituídas, na última hora, se algum fato
importante ocorrer.
Além disso, a decisão sobre qualquer um dos três tipos de problema
(estruturado, semi-estruturado ou não estruturado) pode ser diferenciada por nível
de decisão:
a) Estratégico (em geral, decisão para dois a cinco anos);
b) Tático (decisão para alguns meses a até dois anos);
c) Operacional (alguns dias ou alguns meses); e
d) Despacho ou liberação (decisão para algumas horas ou alguns dias).
Existem superposições entre os tipos de problemas e os níveis de decisão,
mas a responsabilidade de decisão cabe a grupos distintos de decisores. Por
exemplo, o problema da escolha da capa de uma revista semanal pode ser decidido
em nível operacional,se as opções para escolha da capa da revista foram decididas
em uma reunião semanal dos editores, ou pode receber decisão do tipo despacho,
se a necessidade de alteração ocorrer durante a impressão da revista. Um problema
não estruturado, como investimento em P&D, não pode ter uma decisão em nível
operacional, mas apenas em nível estratégico. Muitos problemas semi-estruturados
ou não estruturados de grande porte só podem ser analisados e resolvidos, de
maneira satisfatória, mediante decisão que envolva sistemas especialistas, rede
neural ou algoritmos difusos.
Por outro lado, Ansoff (1977) define a decisão estratégica como a que se
preocupa principalmente com problemas externos, ou com a empresa e seu
ambiente. As decisões táticas preocupam-se com a estruturação dos recursos da
empresa, de modo a criar alternativas de execução que visam aos melhores
resultados. As decisões operacionais visam a maximizar a eficiência do processo de
75
conversão dos recursos, a rentabilidade das operações correntes. Embora distintas,
todas as decisões interagem entre si, são interdependentes e complementares.
Saaty (1994) julga que muitos excelentes decisores não utilizam uma teoria
para ajudá-los a decidir e lança a seguinte dúvida: “As boas decisões são acidentais,
ou existem princípios lógicos que guiam o raciocínio no processo de decisão? Estes
princípios são completos e consistentes?”
No processo de tomada de decisões, existem vários enfoques sobre decisão
empresariais individuais ou em grupo. Ansoff (1977) afirma que as decisões
estratégicas tendem a ser tomadas por grupos, e as operacionais, por indivíduos.
Kusnic (1992) estabelece uma matriz que confronta a decisão individual e a decisão
de grupo, e a visão única com a múltipla.
A escolha do modelo depende da finalidade da decisão, da limitação do tempo
e custo, e da complexidade do problema. Um problema pode ser considerado como
complexo quando:
a) O número de variáveis e/ou objetivos aumenta (são os problemas
multidimensionais com múltiplos objetivos);
b) A ocorrência dos valores das variáveis e/ou dos objetivos está sujeito a
riscos ou incertezas; e
c) Os valores das variáveis e os objetivos são definidos de modo
impreciso, nebuloso ou difuso (fuzzy).
O quadro 1.1 apresenta um quadro resumido dos tipos de problemas e níveis
de decisão que podem ser adotados.
76
Quadro 1.1 Tipos de problemas e níveis de decisão (adaptado de Turban e Aronson, 1998)
Nível de Decisão
Problemas Operacional Tático Estratégico
Estruturados Características Bem definido. Repetitivo.
Processo definido, Resultado variável
Objetivo bem definido, Alternativas a serem escolhidas
Duração/Frequência Dias/um mês Meses/ um ano Um a cinco anos
Decisor Chefe de seção
Gerente Diretoria
Exemplos Contabilidade, folha de pagamento
Análise do orçamento, previsão a curto prazo
Investimentos, logística
Complexidade Nenhuma Baixa Média
Semi-estruturados
Características Bem definido, rotina variada
Definido em níveis diferentes
Novos serviços, planejamentos
Duração/Frequência Dias/semana Meses a um ano
Anos
Decisor Chefe de seção
Gerente/ Diretoria
Diretoria
Exemplos Programação da produção, controle de estoque
Financiamentos, prêmios, preparar PCP ou orçamento
Nova filial, fusão/aquisição
Complexidade Baixa Média Alta
Não estruturados
Características Rotina sujeira a imprevistos
Não rotineiras Novos empreendimentos
Duração/Frequência Dias/por período
Caso a caso Anos
Decisor Chefe de seção/ Gerente
Gerente/ Diretoria
Diretoria/Acionistas
Exemplos Capa de revista, layout de jornal, compra de software
Contratações, demissões, negociações, compra de equipamentos
Novo produto, planejamento de P&D, nova tecnologia
Complexidade Média Alta Muito Alta
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1.4 Classificação dos problemas de decisão
O quadro 1.2 classifica os problemas de decisão de acordo com o nível de
incerteza (envolve possibilidades de risco e descrição imprecisa ou difusa do
problema) e o nível de conflito de objetivos (envolve problemas complexos e não
estruturados).
Não existe fronteira bem delimitada entre os modelos. Muitos problemas
apresentam as características de mais de um modelo. Alguns exemplos:
• Modelo racional: decisão com certeza, decisão com otimização, decisão
que usa heurísticas e meta-heurísticas, decisão na administração da
produção, planejamento econômico que usa análise de entrada/saída de
Leontief e decisão em planejamento de cadeia de suprimentos.
• Modelo processual: decisão em situação de incerteza ou risco e decisão
que usa processo estocásticos.
• Modelo político: decisão com incerteza, múltiplos objetivos e múltiplos
cenários, decisão com competidor ou com conflito (teoria dos jogos),
decisão em portfólio de ações, decisão em problemas da tecnologia da
informação e decisão por grupos ou negociação.
• Modelo ambíguo: modelo da lata de lixo (decisão por vista grossa ou
oversight e por passagem ou flight), decisão pelo voto, decisão que usa
sistemas especialistas difusos e decisão por negociação.
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1.5 Conclusão: Como resolver um problema de tomada de decisão
Discutimos porque um problema de decisão não pode ser resolvido apenas por
meios científicos e que, para definir um modelo de tomada de decisão, é necessário
adotar o modelo satisfatório do administrador. Sabemos também que, para viabilizar
o processo de tomada de decisão, devemos adotar conceitos baseados em um
raciocínio limitado como quase resolução de problema ou minimização da incerteza.
Quais são as conclusões obtidas até agora?
A Teoria da Decisão que será apresentada a seguir classifica as pessoas ou
organizações em três tipos:
a) As que têm preferência pelo risco;
b) As que são neutras ao risco; e
c) As que têm aversão ou evitam o risco.
Essa variação do comportamento resulta na tomada de decisão conservadora
baseada em valores médios dos ganhos, ou correndo risco maior na tentativa de
conseguir o valor máximo do ganho.
As crises financeiras mundiais provocadas pelos especuladores financeiros
deixaram claro que os conhecimentos teóricos de PhD (doutor) em economia ou
finanças vindo de universidade do primeiro nível ou até mesmo o conhecimento de
ganhadores de prêmio Nobel não foram suficientes para enfrentar o mercado de
especulação financeira. O que se mostrou necessário foi a experiência e o gabarito
para enfrentar as alternativas de operação financeira do dia-a-dia ou do momento a
momento de um conhecedor da mesa de operação financeira.
Resumindo as considerações efetuadas, podemos listar alguns fatores que
podem contribuir para o sucesso no processo de tomada de decisão:
a) Responsabilidade e transparência: existem leis e penalidades que
devem ser obedecidas pelas decisões tomadas pelas pessoas;
b) Especialização: cada tomada de decisão deve estar baseada em
conhecimentos profundos de um especialista;
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c) Coordenação: as melhores alternativas de decisão não são
suficientes, se não existir coordenação para transmitir as ordens
que devem ser cumpridas e coordenação do processo de decisão.
d) Cacife: uma decisão pode dar resultado negativo, ou uma batalha
pode ser perdida, mas, no final de uma guerra, em uma sucessão
de processos de decisão, a força do poder econômico aliada ao
bom-senso nas decisões pode cobrir eventuais fracassos em
algumas batalhas (como costuma acontecer com os
megainvestidores) ou lutar com o competidor mais poderoso que
possui maiores recursos;
e) Tempo: a abundância de tempo atua com o poder similar do fator
econômico, permitindo aguardar o aparecimento de uma
oportunidade favorável. Por outro lado, o tempo curto pode
minimizar a incerteza, mas pode aumentar o risco de uma decisão
apressada. O planejamento a longo prazo envolve sempre maior
nível de incerteza.
2. Estrutura e Modelo Básico do Problema de Decisão
2.1 Formulação e estruturação de um problema de decisão
O primeiro passo a ser seguido no processo de decisão é a formulação do
problema. É possível que uma formulação inadequada do problema leve a um
resultado que reduz a eficiência e a eficácia, pois a formulação incorreta pode definir
o problema errado.
Simon (1997) salienta que a solução de qualquer problema de decisão em
atividades empresariais, científicas ou artísticas pode ser visualizada em quatro
etapas: percepção da necessidade de decisão ou oportunidade, formulação das
alternativas de ação, avaliação das alternativas em termos de suas respectivas
contribuições e escolha de uma ou mais alternativas para fins de execução.
O responsável para estruturar um modelo de decisão na empresa está
encarregado de (Luftman et al., 1993):
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“fazer as perguntas certas; detectar os elementos relevantes; identificar os
parâmetros significativos; determinar os relacionamentos significativos entre os
elementos e parâmetros selecionados; especular sobre o ‘tamanho certo’ e a
‘formulação certa’ do problema; avaliar a característica temporal do problema (ciclo
de vida, duração, estabilidade e descontinuidade)”.
Procedimento sistemático para estruturar o processo de decisão
O processo de decisão deve seguir os passos seguintes (Monks, 1985):
Fase um – Formulação
1. Definir o problema e suas variáveis relevantes (parâmetros );
2. Estabelecer os critérios ou objetivos de decisão;
3. Relacionar os parâmetros com os objetivos, ou seja, modelar o
problema;
4. Gerar as alternativas de decisão e as alternativas dos cenár ios
possíveis , para diferentes valores dos parâmetros;
Fase dois – Tomada de Decisão
5. Avaliar as alternativas e escolher a que melhor satisfaz aos objetivos
(método de decisão);
6. Implementar a decisão escolhida e monitorar os resultados por meio de:
a) Análise de sensibilidade dos resultados, para poder responder a
pergunta do tipo “what-if?”; e
b) Aprendizagem pela retroalimenação dos resultados, para poder
alterar ou melhorar o modelo.
Coleta, análise estatística e análise da qualidade dos dados
Existe um procedimento de extrema importância que antecede e acompanha
as Fases um e dois. Trata-se do processo de análise e organização dos dados
coletados em problemas reais. Esse processo é variado, extenso, mal definido e
complexo.
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Um problema importante e sujeito a muita discussão refere-se à objetividade e
a qualidade dos dados utilizados na decisão. Outro problema que deve ser analisado
com extremo cuidado é a organização e a validade estatística dos dados coletados.
Construção do modelo
Um modelo descreve, representa e imita o procedimento que ocorre no mundo
real, estabelecendo o relacionamento das variáveis com os objetivos, da melhor
maneira possível, obedecendo à limitação de tempo e de custo. Os modelos podem
ser de vários tipos, a saber:
a) Verbais: quando descritos e representados por palavras e sentenças
(Exemplos: questionários, sistemas especialistas, etc.)
b) Físicos: quando representado por algum tipo de material ou hardware,
alterando-se duas dimensões, formato e custo (Exemplos: maqueta,
protótipos).
c) Esquemáticos: quando representados por meio de gráficos, tabelas,
diagramas ou árvores de decisão;
d) Matemáticos: quando representados por equações e valores numéricos
ou valores da lógica simbólica (Exemplos: Programação Linear, Rede
Neural, etc.)
Um modelo matemático pode ser visto como uma caixa preta que recebe as
entradas (parâmetros, variáveis exógenas e decisões), e processa essas
informações para produzir saídas (variáveis endógenas ou resultados da decisão).
2.2 Metodologias de decisão
A escolha de um modelo depende da finalidade da decisão, da limitação do
tempo e custo e da complexidade do problema. Um problema pode ser considerado
complexo quando:
a) O número de variáveis e/ou objetivos aumenta (são os problemas
multidimensionais de grande porte, com múltiplos objetivos);
b) A ocorrência das variáveis e/ou dos objetivos está sujeita a risco ou
incerteza; e
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c) As variáveis e/ou objetivos são definidos de modo impreciso, nebuloso
ou difuso (fuzzy).
Os problemas podem ser classificados, segundo o nível de incerteza, em:
a) Problemas com certeza completa, quando os valores das variáveis e
objetivos são conhecidos;
b) Problemas com risco ou incerteza, quando os valores das variáveis e os
objetivos dependem de uma lei da probabilidade; e
c) Problemas com incerteza extrema, quando os valores das variáveis e os
objetivos não são conhecidos e devemos usar algum tipo de sorteio para
efetuar a decisão.
Referência Bibliográfica:
Shimizu, Tamio. Decisão nas organizações . 2. ed. São Paulo: Atlas, 2006.
83
CAPÍTULO 6 – Estrutura Básica de um Sistema de Apoi o à Decisão
1. Conceitos e Definições
Definição 1
Sistema de Apoio à Decisão (SAD ou DSS) é um conjunto de procedimentos
(programas de software) baseados em modelos para processar dados e analisar
problemas, tendo como finalidade dar assistência aos administradores no processo
de decisão. Os problemas resolvidos por um SAD podem ser semi-estruturados, não
estruturados ou estruturados, conforme o ponto de vista da(s) pessoa(s) que
toma(m) a decisão.
Definição 2
SAD é um sistema flexível e expansível, capaz de dar apoio à análise ad hoc
dos dados e dos modelos de decisão, que procura obter resultados eficazes no
planejamento de longo, médio e curto prazos.
Definição 3
SAD é um sistema de computação formado por três componentes interativos:
a) um sistema de linguagem (que permite a comunicação entre os usuários e os
sub-sistemas do SAD);
b) um sistema de conhecimento (que armazena os dados, os procedimentos e
as informações inteligentes disponíveis); e
c) um sistema para processar problemas (estrutura e executa os modelos para
resolver os problemas apresentados).
2. Quadro comparativo
Existem alguns aspectos em comum entre o Electronic Data Processing ou
Processamento Eletrônico de Dados (EDP), o Management Information System
(MIS), o Expert System ou Sistemas Especialistas (ES) e o Decision Support
Systems (DSS) ou Sistema de Apoio à Decisão (SAD). O quadro 1 apresenta
algumas características desses três sistemas.
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Quadro 1 Características do EDP, MIS, SAD e ES.
Aspectos EDP MIS SAD ES
Uso Passivo Monitor Ativo Específico
Usuário Da operação Gerente Chefia/diretoria Profissional
Tipo de problema
Estruturado Estruturado Semi e não estruturado
Não estruturado
Finalidade Eficiência Eficiência Eficácia Específica
Horizonte de Tempo
Passado Presente Presente e futuro
Presente
Freqüência de uso
Regular Regular Periódico ou ad hoc
Irregular
Objetivo Processamento de dados
Informação Decisão Estruturação e Inferência
Custo De mercado Médio Alto Médio a alto
Aplicação Processamento de dados
PCP. Estoques. Previsão.
Planejamento. Decisão Integrada.
Diagnóstico. Treinamento.
3. Características Ideais de um SAD.
1. ser formado por programas semi-estruturados;
2. atender a gerentes de diferentes níveis;
3. permitir decisão individual ou em grupo;
4. tomar decisões em seqüência ou interdependentes;
5. proporcionar escolhas inteligentes;
6. proporcionar variedade de estilos de decisão;
7. ter adaptabilidade e flexibilidade;
8. ser amigável com o usuário;
9. procurar eficácia e não eficiência;
10. permitir o controle humano;
11. facilitar a formulação do problema pelo usuário final; e
12. permitir modelamento e análise dos resultados.
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4. Componentes de um SAD.
Um SAD deve ser formado pelos seguintes subsistemas:
a) Gerenciador de dados
Módulos: Financeiro, Marketing, Produção, Pessoal, Dados da empresa, Dados
externos etc.
b) Gerenciador de modelos
Módulos: Operacional, Tático, Estratégico, Estatístico, Financeiro, Marketing,
Pesquisa Operacional, Contabilidade, Engenharia, etc.
c) Gerenciador de Conhecimento
Módulos: Programação orientada a objetos, Regras de produção, Heurísticas,
Sistemas especialistas, Rede Neural, Data mining etc.
d) Interface com o usuário
Módulos: Gerenciador de interface. Linguagens de entrada (Linguagem natural)
e de saída (relatórios e gráficos), Interface gráfica ou visual.
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5. Características dos principais SAD existentes.
Quadro 2 Características dos principais SAD.
Orientado a Categoria Operação Nível Uso
Dados Arquivo de dados
Acesso e recuperação de dados
Operacional Informativo
Análise de sistema
Análise de dados
Operacional Manipular e exibir dados
Dados e modelos
Sistema de informação
Análise de planejamento
Analista Relatórios
Contabilidade Operação contábil
Analista e gerente
Planejamento e orçamento
Modelos Representação de problemas
Prever e estimar
Gerente e diretoria
Previsão e avaliação
Otimização Otimizar solução
Gerente e diretoria
Planejamento de recursos
De sugestão Sugerir novas alternativas de decisão
Diretoria Expansão de atividades.
Um SAD é um sistema de computação projetado para dar apoio á tomada de
decisão em problemas administrativos. O SAD é orientado ao usuário, e processa
dados por meio de subsistemas interligados e integrados.
No momento, não existe um SAD que englobe todas características
apresentadas nessas definições, a não ser de maneira muito superficial. A
complexidade e a diversidade dos problemas de decisão dificultam, devido ao
problema de custo, tempo de execução e baixa eficácia, a construção de um SAD
robusto e de uso geral, a não ser quando for destinado a um domínio restrito de
aplicação.
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O SAD é destinado a melhorar a eficácia do processo de decisão,
proporcionando melhor controle administrativo, facilitando a comunicação. Permite
analisar as alternativas existentes, as alternativas otimizantes e outras combinações
de alternativas de decisão.
Entretanto, é muito difícil dispor de um SAD eficiente e de baixo custo para
problemas não tradicionais ou não estruturados. A própria natureza, a diversidade e
a complexidade do processo de decisão dificultam obter um SAD eficiente e de
baixo custo.
Um SAD é um instrumento útil e eficaz para prever, gerar e avaliar as
alternativas de resolução de um problema administrativo.
Referência Bibliográfica:
Shimizu, Tamio. Decisão nas organizações . 2. ed. São Paulo: Atlas, 2006.