AULA 2 Sistemas de Informacao Gerencial

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Sistema de Informação Gerencial 
AULA 02 - Dado e informação, qual a 
diferença? 
Conversa Inicial 
Muitas vezes, quando falamos algo relacionado a dado e 
informação, tendemos a utilizar estes dois termos 
indiscriminadamente. Algumas vezes podemos dizer: “não tenho 
informação suficiente para tomar essa decisão”; ou: “não tenho 
dados suficientes para decidir sobre isso”. Porém, quando falamos 
em SIG, é importante que possamos definir de maneira distinta 
cada um desses conceitos. Na interação com sistemas 
organizacionais, os dados podem se transformar em informação, 
caracterizados pelo valor que esta pode proporcionar. Também em 
muitas situações, podemos ter uma quantidade grande de 
informações, porém, insuficientes para avaliar certa situação. 
Dessa forma, tanto os aspectos quantitativos quanto qualitativos 
devem ser considerados, com dados e informação relacionando-se 
entre si e fazendo parte de uma estrutura construída desde os 
níveis mais básicos até os mais complexos. 
TEMA 01 - Dado e informação, qual a diferença? 
A diferença entre dado e informação não é evidente. Tendemos a 
utilizar estes dois termos de forma sobreposta no dia a dia. Mesmo 
na literatura especializada, são frequentemente usados de maneira 
inadequada. Um exemplo é a frase: “a era digital gera uma 
sobrecarga de informações sobre as pessoas”. Interpretando de 
forma correta, não se trata de sobrecarga de informações, e sim de 
dados. Mas qual é a diferença entre dado e informação? 
Dados são sinais desprovidos de interpretação ou significado. São 
números, palavras, figuras, sons, textos, gráficos, datas, fotos ou 
qualquer sinal sem nenhum contexto. Quando alguém vê um 
cadastro em uma tela de computador, ou olha para um relatório 
pela primeira vez, tem contato com dados. Dados são entendidos, 
então, como estruturas sem significado. 
Informação, por sua vez, refere-se ao dado dotado de significado, 
tornando-se algo compreensível. Para terem significado, os dados 
devem conter algum tipo de estrutura ou contexto associado. À 
medida que as informações em um cadastro são assimiladas, 
analisadas e percebidas, os dados se tornam informações. 
Portanto, dados são símbolos ou signos que representam objetos 
ou fatos. Podem ser expressos de maneira numérica, textual ou 
visual; por exemplo, um valor, uma imagem ou uma data. Os dados 
constituem-se de registros de algo que foi observado e, então, 
mensurado. Quando um dado é interpretado e analisado, ele ganha 
“relevância” e “finalidade”, realçando a sua importância e tornando-
se informação. Podemos dizer então que o dado é o elemento 
básico, ou a “matéria-prima” de uma informação. Da mesma forma, 
podemos dizer que a informação é o resultado da interpretação dos 
dados. 
Outra característica importante dos dados é a escala em que eles 
são processados. Geralmente, são volumosos e capturados de 
forma automática ou semiautomática, estão salvos em grandes 
bancos de dados e são manipulados diretamente por sistemas 
computacionais. As informações, por outro lado, são produzidas, 
em menor volume, a partir dos dados. Elas são compreensíveis e 
significativas às pessoas em suas tomadas de decisão e, 
normalmente, se apresentam na forma de textos, relatórios, 
planilhas ou gráficos. 
Diferentes informações a partir dos mesmos dados 
De acordo com o contexto em que os dados são interpretados, eles 
podem originar diferentes informações. Veja nos exemplos a seguir 
(ELEUTÉRIO, 2016): 
Exemplo 1. Cada vez que compramos um produto em um site de 
comércio eletrônico, são coletados diversos dados sobre a 
transação. Entre eles estão o código do produto, a quantidade de 
itens adquiridos, a data e hora da compra e a localização 
geográfica do usuário. No banco de dados do sistema de e-
commerce, esses dados ficam armazenados em registros 
individuais, por exemplo: (5423), (3), (02/12/2014), (12:53) e 
(192.09.87.31), indicando respectivamente o código do produto, a 
quantidade, a data, a hora e o endereço IP do computador de 
origem ― que pode ser usado para identificar a localização 
geográfica do usuário. Esses registros serão ‘apenas um conjunto 
de dados’ até que sejam interpretados e relacionados entre si. 
Quando isso ocorre, eles se tornam ‘informações’, ganhando 
utilidade e relevância, por exemplo, para avaliar o desempenho de 
venda de cada produto, detectar as preferências de cada região, 
revelar os produtos mais visitados no site, identificar a época do 
ano em que cada produto vende mais, os horários de maior 
acesso, entre outras inúmeras informações. 
Exemplo 2. O supervisor de uma fábrica registra o volume de 
produção de janeiro a dezembro com os seguintes dados. 
Dados de produção (quantidade de itens produzidos) 
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ 130 
200 250 300 700 800 900 250 230 220 30 240 
Vejamos algumas informações que poderiam ser extraídas a partir 
desse mesmo conjunto de dados: 
Informação 1: a maior parte da produção anual concentrou-se nos 
meses de maio, junho e julho; 
Informação 2: a produção média no ano foi de aproximadamente 
354 peças por mês; 
Informação 3: no mês de novembro, houve uma queda de 
produção de 90% em relação à média anual. 
No exemplo anterior, as informações auxiliam o gestor de produção 
com o planejamento e reorganização da operação, sendo 
essenciais como recursos valiosos na organização. 
TEMA 02 - Informações quantitativas e qualitativas 
As informações podem ser divididas em dois grandes grupos: 
informações quantitativas e qualitativas. As primeiras podem ser 
medidas, expressas em números. Por exemplo: “a inflação subiu 
3% em relação ao mesmo período do ano anterior”, ou “nossa 
central telefônica processa em média 60 ligações por minuto”. As 
informações quantitativas são geralmente usadas para comparar 
metas e resultados, especificar recursos ou produtos finais. 
Por outro lado, as informações qualitativas têm natureza subjetiva e 
são representadas de forma descritiva, expressando julgamentos 
de valor ou opiniões. Por exemplo: “o produto avaliado revelou 
desconforto na sua utilização”. Elas são especialmente úteis para 
expressar opiniões sobre produtos ou serviços, como aquelas 
geradas em um grupo focal formado para avaliar um novo 
lançamento no mercado. 
TEMA 03 - O valor e a qualidade das informações 
É possível mensurar o valor da informação? Embora se trate de um 
recurso de característica intangível, pode-se afirmar que o valor de 
uma informação é tanto maior quanto for o seu potencial de afetar 
o negócio da empresa. Tal valor potencial pode ser estimado pelo 
nível de atenção que a informação provoca nas pessoas e por 
quanto as empresas estão dispostas a pagar por ela. 
O propósito das informações 
Outra forma de avaliar o valor de uma informação é compreender o 
seu propósito em uma organização. Segundo Moresi (2000), as 
informações são usadas basicamente para duas finalidades: 
compreender o ambiente de negócio – interno e externo – e agir 
sobre ele. Isso significa que as informações estão diretamente 
ligadas à avaliação das situações e ao processo de decisão. Com 
isso, a sua importância depende do nível de criticidade que ela 
representa na atividade gerencial. 
A relevância das informações 
Em relação ao nível de relevância – ou importância –, as 
informações podem ser classificadas em quatro categorias: 
irrelevante, potencial, mínima e crítica. A figura abaixo ilustra essas 
categorias e o impacto que representam para as organizações. 
Figura 2 - A relevância das informações, adaptada de (Moresi, 
2000). 
Informações críticas são aquelas que garantem a sobrevivência da 
organização, como, por exemplo, os indicadores financeiros. As 
informações mínimas são usadas para o gerenciamento das 
atividades, por exemplo, os indicadores de desempenho 
operacionais. As informações potenciais são aquelas que podem 
ter um impacto futuro, tipicamente usadas para buscar diferenciais 
competitivos para as empresas, como por exemplo, uma tendênciade mercado. Por fim, as informações irrelevantes não causam 
impacto algum sobre a organização, e devem ser descartadas. 
A qualidade das informações 
A qualidade de uma informação é avaliada pelos seguintes 
atributos: relevância, precisão, confiabilidade e temporalidade. A 
relevância reflete a importância da informação para a tomada de 
decisão. A precisão indica a proximidade – ou margem de erro – da 
informação em relação ao fato em si. A 
confiabilidade indica o grau de confiança na fonte produtora da 
informação. A temporalidade se refere ao tempo que a informação 
leva para ser apresentada ao tomador de decisão; quando esse 
tempo é muito curto, dizemos que a informação foi produzida em 
tempo real, como as utilizadas por operadores de bolsas de 
valores. 
TEMA 04 - Convertendo dados em informações 
Como visto anteriormente, os dados são geralmente coletados em 
grandes volumes e em formatos inadequados para serem usados 
diretamente pelas pessoas. Para que se tornem úteis, é necessária 
a sua conversão por meio de algum tipo de formatação ou 
configuração que permita sua análise. A conversão de dados em 
informações envolve três fases: a filtragem, o processamento e a 
apresentação. 
Figura 3 - Conversão de dados em informações. 
Para transformar dados em informação, a partir de um sistema 
informacional, utilizamos algumas operações específicas. Nossa 
tarefa de transformação é implícita e não percebemos que fazemos 
esses processos a todo momento, quando experimentamos 
qualquer conjunto de dados. De acordo com Davenport e Prusak 
(1999), podemos caracterizar as seguintes operações: 
 
Contextualização Categorização 
Cálculo Correção Condensação 
Sabemos qual a finalidade dos dados coletados. 
Conhecemos os componentes essenciais dos dados. 
Os dados podem ser analisados matemática ou estatisticamente. 
Os erros são eliminados dos dados. 
Os dados podem ser resumidos para uma forma mais concisa. 
 
 
 
 
 
Assim, quando vemos uma planilha de produção, 
contextualizamos os dados do setor específico de que trata o 
documento; verificamos os diferentes tipos de produtos e 
categorizamos aqueles que atingiram a meta ou não; fazemos 
cálculos de cabeça quanto ao atingimento geral em um prazo 
maior (por exemplo, na semana ou no mês); informamos quanto à 
correção de algum dado com erro explícito na planilha; e buscamos 
condensar os dados para um nível de informação mais resumido, 
como a produção do dia, ao invés de hora em hora. 
Filtragem dos dados 
A primeira etapa da conversão de dados em informações é a 
filtragem, na qual selecionamos apenas o que interessa à nossa 
análise. Por exemplo, se pretendemos avaliar o desempenho de 
vendas de um determinado produto em uma determinada região, 
serão descartados todos os dados que não atendem a essas 
condições. Tal tarefa é desempenhada com muita eficiência pelos 
bancos de dados e seus mecanismos de filtragem. 
Processamento dos dados 
Depois de filtrados, os dados passam pela etapa de 
processamento, onde são inter-relacionados, interpretados e 
manipulados para que se transformem em informações. Um 
relatório financeiro que agrupa receitas e despesas e calcula a 
margem de lucro a cada período é um bom exemplo. O 
processamento dos dados é realizado por rotinas de software e 
normalmente envolve operações aritméticas e estatísticas, como o 
cálculo de médias, frequências, percentuais, totalizações e 
sumarizações. 
Tecnicamente falando, os dados se tornam informações ao final do 
processamento. É nessa etapa que eles são inter-relacionados e 
se tornam significativos para fins de análise. Mas, na prática, para 
que as informações sejam interpretadas pelos usuários, precisam 
ser exibidas de forma adequada, o que é realizado na etapa de 
apresentação, como veremos baixo. 
Apresentação das informações 
Dados coletados e processados com qualidade terão pouca 
utilidade se não forem apresentados de maneira apropriada aos 
seus destinatários. A etapa de apresentação cumpre essa função, 
transformando as informações em um formato compreensível e útil 
ao usuário. Aqui as técnicas de comunicação usadas para 
apresentar as informações determinam, em grande parte, a forma 
com que as pessoas se apropriam das informações. 
Uma comunicação eficiente deve garantir que as informações 
apresentadas sejam significativas e encaminhadas às pessoas 
certas. Para isso, identificamos dois importantes processos: a 
‘sumarização’ e o ‘roteamento’. A primeira reduz o volume de 
informações levadas ao destinatário, para que apenas o que é mais 
relevante seja apresentado, por exemplo: “as vendas deste mês 
caíram 20% em relação ao mês anterior”. Com a sumarização, 
evitamos apresentar detalhes que geram o excesso de 
informações, podendo levar a confusões e incompreensões. 
O segundo processo – o roteamento – garante que as informações 
cheguem até as pessoas certas, isto é, as que efetivamente fazem 
parte do processo decisório, ou que poderão contribuir para ele. Os 
softwares realizam o roteamento das informações com muita 
eficiência, permitindo a criação de grupos de usuários por 
departamento, projeto ou nível funcional, por exemplo. 
Na prática, o roteamento é feito por meio de mensagens de grupo 
ou arquivos em diretórios compartilhados nos servidores 
corporativos, com as devidas permissões de acesso. 
Em relação ao formato, as informações podem ser apresentadas 
de forma textual, tabular ou gráfica, por meio de relatórios, tabelas 
e planilhas. A disposição gráfica das informações facilita a 
interpretação dos dados pelo usuário, destacando os elementos 
relevantes da análise. 
Técnicas especiais são usadas na apresentação de informações 
complexas, com múltiplas dimensões de análise e dados em 
grande volume. É dessa forma que os usuários conseguem 
interagir com as informações, observá-las seletivamente, alterando 
dinamicamente os dados, incluindo e excluindo variáveis e 
rotacionando os gráficos para observar o resultado do 
processamento. É o caso, por exemplo, das tabelas dinâmicas e 
gráficos tridimensionais usados pelos executivos na análise de 
situações complexas. O fenômeno do Big Data, apresentado no 
capítulo anterior, impulsionou a criação de novos métodos de 
apresentação das informações (Taurion, 2013), através do uso 
intensivo de técnicas tridimensionais interativas para manipular 
dados heterogêneos em larga escala. 
TEMA 05 - A pirâmide do conhecimento 
Agora que compreendemos a relação entre dado e informação, 
ampliaremos nosso estudo introduzindo dois outros níveis 
informacionais: o conhecimento e a inteligência. 
Conhecimento é o conjunto completo de informações, dados e 
relações que levam as pessoas à tomada de decisão, à realização 
de tarefas e à criação de novas informações. O conhecimento não 
é apenas informação conhecida; é a informação no contexto. É o 
valor adicionado à informação pelas pessoas que têm experiência 
para compreender seu real potencial. 
É uma mistura fluida de experiência condensada, valores, 
informação contextual e insight experimentado, a qual proporciona 
uma estrutura para a avaliação e incorporação de novas 
experiências e informações. O conhecimento tem origem e é 
aplicado na mente dos conhecedores. 
Apesar das definições, não existem limites bem definidos entre 
dado, informação e conhecimento. Existe uma dependência do 
contexto e da interpretação do agente (ou seja, da pessoa que 
percebe/entende os dados/informações) para atribuir o significado. 
Dados, informações, conhecimento e inteligência são relacionados 
através de uma estrutura em quatro camadas, denominada de 
Pirâmide do Conhecimento, também conhecida como estrutura 
DIKW (do inglês Data- Information-Knowledge-Wisdom), como 
ilustra a figura abaixo. 
Figura 4 - Pirâmide do Conhecimento. 
Na base da pirâmide estão os dados que, como vimos 
anteriormente, são registros brutos e não interpretados, geralmente 
capturados em grande volume e sem um significado específico. No 
segundo nívelestão as informações, produzidas a partir da 
filtragem e interpretação dos dados, portanto em menor volume e 
maior valor agregado. No próximo nível está o conhecimento, uma 
forma superior de compreensão construída a partir da análise das 
informações e usada para agir sobre o mundo real (Ackoff, 1989). 
No nível mais alto da pirâmide está a inteligência ― ou a 
‘sabedoria’, segundo alguns autores ― que determina “como’ e 
“quando” usar o conhecimento. 
Na medida em que ascendemos na pirâmide, aumentamos nosso 
nível de compreensão dos fatos e reduzimos a quantidade de itens 
que manipulamos. Podemos dizer então que, na Pirâmide do 
Conhecimento, “volume” e “valor” são grandezas inversamente 
proporcionais. 
A Pirâmide do Conhecimento é amplamente referenciada no estudo 
da informação e da gestão do conhecimento, embora sua estrutura 
verticalizada e reducionista seja criticada por alguns autores 
(Frické, 2007). A principal crítica está na parte superior da pirâmide, 
nas camadas do conhecimento e inteligência. Segundo Frické, a 
transformação de informações em conhecimento, e de 
conhecimento em inteligência, são processos cognitivos 
complexos, que não usam apenas as informações dos níveis 
inferiores da pirâmide, mas também a vivência, a experiência e os 
modelos mentais dos indivíduos. 
A transformação de informação em conhecimento também 
demanda algumas operações, caracterizadas da seguinte maneira 
por Davenport e Prusak (1999): 
Conversação 
O que as outras pessoas pensam desta informação? 
 
Com relação ao mesmo exemplo da transformação de dados em 
informação, podemos comparar os resultados da planilha com os 
de planilhas anteriores recebidas; identificamos consequências 
com relação ao não atingimento da meta ou problemas de 
qualidade para a produção e o custo; no caso de parada de 
máquinas, fazemos conexões com problemas que aconteceram 
anteriormente; e conversamos com os pares para alinhar os 
objetivos e articular as ações a serem feitas para que a produção 
seja mantida nos níveis previstos. 
Outra forma de visualizar a tríade dado-informação-conhecimento é 
em um contexto maior, do qual faz parte a estrutura hierárquica que 
se inicia desde o bit, até a aplicação da inteligência para a 
resolução de problemas. 
Do ponto de vista puramente físico, um arquivo nada mais é do que 
uma sequência de 0s e 1s gravada em um meio de 
armazenamento estático. A sequência de bits é ininteligível do 
ponto de vista do tratamento com os dados, considerado assim o 
primeiro nível ou o mais baixo de tratamento de dados na 
hierarquia do conhecimento. 
Comparação
De que forma as informações 
relativas a esta situação se 
comparam a outras situações 
conhecidas?Consequências Que implicações estas 
informações trazem para as 
decisões e tomadas de ação?Conexão Quais as relações deste novo 
conhecimento com o 
conhecimento já acumulado?
Num segundo nível, quando consideramos uma seqüência de 8 
bits, podemos identificar um dígito ou caractere ASCII (American 
Standard Code for Information Interchange) e a informação começa 
a fazer um certo sentido. Em vez de 0s e 1s, temos agora uma 
sequência de caracteres-padrão codificados de 8 em 8 bits. No 
exemplo (figura 1.2), a seqeência de bits 01100001 corresponde ao 
número 61 hexadecimal, ou 97 decimal. Pela tabela ASCII, 97 
corresponde ao caracter “a”. 
Figura 1 - Sequência de bits / Dígito ASCII. 
As sequências de dígitos ou caracteres agrupadas, num terceiro 
nível, formam os dados (figura 2). Caso tal agrupamento seja 
quebrado, perde-se o sentido do mesmo. Pode-se dizer que temos 
assim os dados caracterizados como átomos, em termos de 
indivisibilidade. O nome próprio de uma pessoa 
 
(digamos, MARIA) não fará nenhum sentido se for separado em 
duas partes (por exemplo, MAR e IA). 
Figura 2 - Sequência de dígitos ASCII. 
Porém, dados isolados não identificam bem elementos ou 
entidades da vida cotidiana que precisamos trabalhar. Dados de 
diferentes naturezas precisam ser armazenados, como o endereço 
de um cliente (nome, endereço, complemento, cidade, estado, 
CEP), o saldo de uma conta bancária (cliente, conta, débito, 
crédito) ou a quantidade fabricada em uma linha de produção 
(produto, código, quantidade, custo). Arquivos com a característica 
de um BD referem-se a uma seqüência de dados ou átomos de 
diferentes naturezas (figura 3), armazenados conforme uma 
disposição pré-definida muitas vezes denominada de cabeçalho ou 
estrutura. 
 
 
 
Figura 3 - Sequência de dados. 
Dessa forma, num quarto nível temos os dados ou átomos 
agrupados, 
também chamados de grupos de dados ou moléculas (figura 4), 
possibilitando que mais tarde, em união ou oposição a outros 
conjuntos de dados e à posterior transformação dos mesmos, 
venham a produzir o que chamamos de informação. Esta diz 
respeito a algo novo, a partir do sentido isolado dos dados ou 
átomos e grupos de dados, inseridos num certo contexto. 
 
Figura 4 - Grupos de Dados (Moléculas). 
Especificamos a informação como o quinto nível da hierarquia 
(figura 5). Exemplos práticos de geração de informação são as 
consultas a banco de dados, onde uma ferramenta de consulta 
baseada em linguagem SQL (Standard Query Language) extrai os 
dados de um grupo (uma tabela ou um conjunto de tabelas), 
gerando relatórios que atendam a um critério específico de 
consulta. Dessa forma, várias operações de transformação de 
dados em informação são feitas, dotando os dados de significado 
dentro do seu devido contexto. 
 
Figura 5 - Informação. 
O acervo formado pela geração de informações nos processos de 
gestão, estando essas devidamente filtradas e sistematizadas ao 
longo do tempo em um certo ambiente, tal como um sistema de 
informação de uma empresa, irá constituir o conhecimento, que 
compõe assim o sexto nível da pirâmide (figura 6). Como já vimos 
no conceito de conhecimento, é necessário que existam pessoas 
para atribuir valor às informações geradas por um sistema 
informacional. São elas que colocam as informações em contextos 
e fazem interpretações, dando-lhes significado. 
Figura 6 - Conhecimento. 
Ainda podemos elaborar um sétimo nível, em que o conhecimento 
gerado pelas informações, sendo manipulado por pessoas ou 
sistemas para atender certos objetivos, irá constituir a inteligência 
(figura 7). Neste último nível, o processo de tomada de decisão faz 
uso de todo o edifício elaborado, desde a estrutura simplificada dos 
bits até a ponte com o pensamento (humano ou mesmo de um 
agente de software utilizando inteligência artificial). Vê-se, dessa 
forma, que os sistemas de informação dessa pirâmide 
desempenham um papel essencial nos procedimentos de nível 
mais alto, necessários para a vida das organizações. 
 
Figura 7 - Inteligência. 
Síntese 
Nesta aula, foram vistos os conceitos de dado e informação, 
mostrando a diferença entre eles quando falamos de sistemas de 
informação gerencial. Também foram estudados os tipos de 
informação, quantitativas e qualitativas; o valor da informação, a 
partir do seu propósito, relevância e qualidade. As formas de 
conversão de dados em informação e a hierarquia da informação e 
do conhecimento, por meio da Pirâmide do Conhecimento. 
Referências 
ELEUTÉRIO, M. Sistemas de Informação Gerencial. Curitiba: 
Intersaberes, 2016. 
LAUDON, K; LAUDON, J. Sistemas de Informação Gerenciais. 9. 
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MEDEIROS, L. F. Banco de Dados - Princípios e Prática. 
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TURBAN, E. et al. Administração de Tecnologia da Informação. 
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DAVENPORT, T.; PRUSAK, L. Conhecimento Empresarial. Rio de 
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