Sistemas de informações gerenciais aula 2

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Sistema de Informação Gerencial 
 
 
 
 
 
AULA 02 - Dado e informação, qual a diferença? 
 
 
 
 
 
 
Prof. Luciano Frontino de Medeiros 
 
 
 
 
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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 
 
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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 
 
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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: 
 
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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 representana atividade gerencial. 
 
 
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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 tendência 
de 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 
 
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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: 
 
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Contextualização Sabemos qual a finalidade dos 
dados coletados. 
Categorização Conhecemos os componentes 
essenciais dos dados. 
Cálculo Os dados podem ser analisados 
matemática ou estatisticamente. 
Correção Os erros são eliminados dos dados. 
Condensação 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 
 
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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. 
 
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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 
 
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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 nível estão 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. 
 
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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): 
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? 
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 
 
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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. 
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 
 
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(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), 
 
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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. 
 
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Figura 5 - Informação. 
 
O acervo formado pela geração de informações nos processos de 
gestão, estando essas devidamente filtradas e sistematizadas aolongo 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. 
 
 
 
 
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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. 
 
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Figura 7 - Inteligência. 
 
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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. ed. São 
Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. 
MEDEIROS, L. F. Banco de Dados - Princípios e Prática. Curitiba: IBPEX, 
2007. 
REZENDE, D. Planejamento de Sistemas de Informação e Informática. São 
Paulo: Atlas, 2003. p. 65. 
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TURBAN, E. et al. Administração de Tecnologia da Informação. Rio de 
Janeiro: Campus, 2005, p. 100. 
DAVENPORT, T.; PRUSAK, L. Conhecimento Empresarial. Rio de Janeiro: 
Campus, 1999.