Aula 3 Sistemas de Gestao Integrada

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Sistemas de Gestão
Integrada
Supply Chain Management – SCM 
• Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos;
• Surgiu como uma evolução natural do conceito de Logística Integrada;
• Representa um sistema que visa a sua integração externa, pois estende a 
coordenação dos fluxos de materiais e de informações dos fornecedores ao 
cliente final 
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Supply Chain Management – SCM 
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Você já comprou ou consumiu algum 
produto on-line?
E-business
Conceito de E-business
• E-business vai muito além do comércio eletrônico (E-commerce). 
E-commerce é apenas um processo do E-business.
• Pode ser definido como: “a utilização máxima do potencial 
tecnológico da informação, atualizando processos e aumentando a 
valorização do cliente para a empresa.”
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Estratégias de E-business
• A estratégia de e-business deve iniciar-se com um 
profundo conhecimento do negócio que se irá iniciar ou 
alterar. A primeira reflexão deverá incidir sobre o que se 
pretende com o novo negócio ou o que sustenta o atual 
modelo de negócio que é necessário reformular.
• Qual o atual posicionamento da empresa no mercado?
• Qual o perfil dos potenciais clientes?
• Que recursos financeiros dispõem a empresa para 
implementar uma estratégia de e-business?
• Caso a empresa já possua um site é importante destacar 
quais pontos a empresa peca ao atender o consumidor e 
reformular essas lacunas, conforme suas limitações.
Estratégias de E-business
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ü Anúncios 
• Permite personalização do marketing;
• Não há limite de espaço para a propaganda.
ü Monetização
• Transformando acesso em dinheiro
• Blogs, sites de namoros, etc.
ü Pagamento Único
• Pagamentos únicos para aquisição de software.
ü Produtos de Informação
• Conceito “FreeMium”
Principais vertentes do e-business
Fonte: www.stanford2009.wikispaces.com
ü Moeda Virtual
• Utilizado em sítios da internet e ambientes virtuais. 
• Ex.: Facebook, PagSeguro, e-bit, Unibanco 
ü Bens Virtuais
• Podem gerar receita de U$$ 5 bilhões no mundo;
• Associados ao capital social construído no site.
ü Ecossistemas
• Aplicativos desenvolvidos para “ecossistemas” definidos.
• iPhone
Principais vertentes do e-business
Fonte: www.stanford2009.wikispaces.com
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ü e-Servicer - Prestação de serviços via web.
Principais vertentes do e-business
• e-banking
• e-learning
ü e-Servicer - Prestação de serviços via web.
Principais vertentes do e-business
• Agendamento online
• Sites de buscas
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VANTAGENS
As principais vantagens do e-business são:
• Integração com outros sistemas
• Agilidade da informação
• Transparência
• Comodidade
Fonte: http://imasters.uol.com.br/artigo/3325/ecommerce/e-business_x_e-commerce_definindo_papeis/
Principais Pontos
• Logística
ü Compromisso
ü Entrega
ü Distribuição
• Divulgação
ü Mídias Sociais
ü Propagandas
ü Interação com o mundo virtual
— Diferenciação
ü Agrado	aos	stakeholders
ü Brindes
ü Fidelização	do	cliente
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E-commerce
• Instrumento dominante na economia digital, que permite a 
compra e venda de produtos e serviços via Web.
Modelos de E-marketplace
• B2B (business-to-business) 
• B2C (business-to-consumer)
• C2C (consumer-to-consumer)
• G2C (government to citizen)
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São transações comerciais realizadas entre empresas diretamente 
com o consumidor final.
B2C
Exemplos:
• Submarino
• Saraiva
• Gol	linhas	aéreas
Consumidor
DONA DE CASAEmpresaFOGÃO 
AMERICANAS.COM
Grandes empresas que atuavam apenas no varejo tradicional hoje 
operam também em e-commerce.
B2C 
Varejo	tradicional	no	e-commerce
• fidelidade	com	a	marca
• menor	custo	no	marketing	de	cliente
• diversidade	de	mídia
• relacionamento	direto	com	o	cliente
Ex:	Carrefour;	 Fastshop
Varejo	virtual
• maior	uso	da	tecnologia
• maior	diversificação	de	produtos
• menor	custo	estrutural
• relacionamento	indireto	com	o	cliente
Ex:	submarino
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São transações comerciais realizadas entre empresas.
B2B
B2B2C
São transações comerciais coorporativas.
Empresa B
GM
Empresa A
Rucker
Empresa B
Distribuidor
Empresa A
Depósito
Consumidor
Indivíduos usam a própria internet para vender serviços.
C2B
C2C
Os clientes compram e vendem diretamente para outros clientes. 
Empresa Estudante
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Internet sendo usada como meio 
de comunicação entre empresas 
e funcionários. 
B2E
m-Commerce
Transações por meio de aparelhos móveis. 
Fatores de sucesso 
Alguns fatores de 
sucesso para o
e-Commerce
Seleção	e	Valor
Desempenho	e	Serviço
Aparência	e	Impressão
Atenção	Pessoal
Relações	Comunitárias
Segurança	e	Confiabilidade
Propaganda	e	Incentivo
Fonte: O’ Brien, J. A - Sistema de Informação
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VANTAGENS
• Fácil acesso;
• Alcance do mercado global;
• Atendimento personalizado;
• Comodidade;
• Velocidade das transações;
• Redução de custos de estoques;
• Redução de custos de vendas;
• Ter um vendedor 24 horas/dia;
• Ter um novo canal de vendas e de marketing.
• Integração de clientes e fornecedores; 
• Dificuldade na identificação das partes;
• Insegurança nas transações de pagamento;
• Privacidade;
• Elevado custo de telecomunicação;
• Cultura do mercado.
DESVANTAGENS
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Principal Aspecto
• O que leva o cliente a comprar via Internet?
E-procurement
• Descreve os estágios de processo da 
compra;
• Solicitação de pagamento; 
• Contato com fornecedores; 
• Resposta ao consumidor; 
• Processo altamente informatizado.
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E-CRM
• Surge a partir do CRM (Customer Relationship
Management).
• Listagem de informações sobre o MODO de ação do cliente.
• Exemplos: categoria de produtos mais visualizadas; tempo 
médio do cliente no site; média de acesso a determinado 
produto; porcentagem de compra.
Amazon
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Amazon
• Início em 1994, criada por Jeff Bezos, ex-integrante de 
uma grande empresa de Wall Street.
• Estudo do hábito norte-americano de fazer compras pelo 
correio. Constatou que os livros estavam em 2° lugar.
• Localizou-se em Seattle, junto com a maior distribuidora 
de livros, a Ingram.
• Capacidade de agregar TODO o banco de dados (listagem 
dos livros) na Internet, 24 por dia, 7 dias por semana.
Amazon
Empresa:	Amazon
Site:	www.amazon.com
Contato:	através	do	site
Ramo	de	atividade:	comércio	eletrônico	de	
livros
Funcionários:	13,9	mil
Faturamento:	US$	15,7	bilhões	2TRI2013
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Business Intelligence 
Reunir a informação adequada para os tomadores de decisão no 
momento em que eles necessitam da informação;
Corresponde a técnicas, processos, ferramentas e métodos que 
oferecem ao usuário instrumentos para análises de cenários de 
negócio em todos os ni ́veis da organização
Data Marts – DM 
Data mart (repositório de dados) é sub-conjunto de dados de um Data
warehouse (armazém de dados).
Geralmente são dados referentes a um assunto em especial
(ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de
sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5 anos),
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Data Marts – DM 
Data Warehouse – DW 
A integração de diversos Data Marts. Com isso, a organização passa a
ter um depósito de informações, integrado, que poderá atender a uma
demanda muito mais ampla de temas de negócio, uma vez que o
cruzamento de informações entre dois DM ou mais pode gerar a
possibilidade de se identificar novos temas.
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Data Warehouse – Caracteristicas
Não Volatilidade dos dados – Os dados de um DW não são excluídos e alterados como nos SPT’s; a única 
operação é a de inserçãode novos dados.
Historicidade – Como conseqüência da na ̃o volatilidade um DW armazena informações de va ́rios anos, 
dando maior credibilidade nas análises temporais. 
Meta dados – Como os dados existentes em um DW sa ̃o oriundos de diversas fontes e muitas vezes 
modificados, faz- se necessa ́rio construir um “Mapa” dos dados, ou seja, um guia de referência
explicando como cada dado, campo e re- gistro do DW foi extrai ́do dos bancos de dados originais. 
Redundância de dados – Nos Bancos de dados convencio- nais a redundância e a repetic ̧ão dos dados 
sa ̃o ac ̧ões indesejadas, pois podem gerar dubiedade de interpretac ̧ão. Já nos DW a redundância é
aceita, pois, dependendo do contex- to, de fato a mesma pergunta pode gerar respostas distintas. 
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Cubos OLAP
MA
PI Teresina
Picos
Timon
Caxias
Masc. Fem.
0-18 19-23 0-18 19-23
Data mining 
Mineração de dados é o processo de proposição de várias consultas
e extração de informações úteis, padrões e tendências,
frequentemente desconhecidos, a partir de grande quantidade de
dados armazenada em bancos de dados.
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Data mining – Aplicações 
Vendas e Marketing
Identificar padrões de comportamento de consumidores
Associar comportamentos à características demográficas de consumidores
Campanhas de marketing direto (mailing campaigns) Identificar consumidores “leais”
Bancos
Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito) Identificar características de correntistas
Mercado Financeiro ($$$)
Médica
Comportamento de pacientes
Identificar terapias de sucessos para diferentes tratamentos Fraudes em planos de saúdes
Comportamento de usuários de planos de saúde
Data mining – Cases
O que as cervejas tem a ver com as fraldas ? 
homens casados, entre 25 e 30 anos 
compravam fraldas e/ou cervejas às sextas- feiras à tarde no caminho do 
trabalho para casa
Wal-Mart otimizou às gôndolas nos pontos de vendas, colocando as fraldas ao 
lado das cervejas 
Resultado: o consumo cresceu 30% 
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Data mining – Cases
Bank Of America
Selecionou entre seus 36 milho ̃es de clientes 
Aqueles com menor risco de dar calotes 
Tinham filhos com idades entre 18 e 21 anos 
Resultado em três anos o banco lucrou 30 milho ̃es de do ́lares com a carteira de 
empréstimos. 
Data mining – Regra de Associação
“Clientes que compram pão também compram leite” representa uma regra de 
associação que reflete um padrão de comportamento dos clientes do 
supermercado.
Descobrir regras de associação entre produtos comprados por clientes numa 
mesma compra pode ser útil para melhorar a organização das prateleiras, 
facilitar (ou dificultar) as compras do usuário ou induzi-lo a comprar mais 
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Data mining – Clusters 
Poderíamos aplicar análise de clusters sobre o banco de dados de um 
supermercado a fim de identificar grupos homogêneos de clientes 
Por exemplo, clientes aglutinados em determinados pontos da cidade costumam 
vir ao supermercado aos domingos, enquanto clientes aglutinados em outros 
pontos da cidade costumam fazer suas compras às segundas-feira
Arvore de Decisão
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Proxima aula
Vamos aprender a minerar