Inteligência Empresarial Resumo

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Dados: São códigos que constituem a matéria prima da informação, ou seja, são informações não tratadas, sem relevância e com um potencial de uso.
Informação: É a estruturação ou organização dos dados. É o processamento dos dados, são os dados tratados no qual podem contribuir no processo de tomada de decisões. 
Conhecimento: É a informação trabalhada e transformada em experiência por um indivíduo. O conhecimento é a capacidade, que o processamento da informação adicionada ao repertório individual, nos dá, de agir e prevê o resultado dessa ação.
 O conhecimento é uma mistura fluida de experiência estruturada, valores e informação contextual, baseada em percepção e intuição, que fornece um ambiente e um quadro avaliativo para novas experiências e informações. É originado e aplicado à mente dos conhecedores.
Conhecimento Explicito: 
Conhecimento explicito é aquele formal,
claro, regrado, fácil de ser comunicado. Pode ser formalizado
em textos, desenhos, diagramas, etc. assim como guardado em bases
de dados ou publicações. A palavra explicito vem
do latim explicitus que significa "formal, explicado, declarado".
Geralmente está registrado em artigos, revistas, livros
e documentos.
Conhecimento Tácito: 
Conhecimento tácito é aquele que
o indivíduo adquiriu ao longo da vida, que está
na cabeça das pessoas. Geralmente é difícil
de ser formalizado ou explicado a outra pessoa, pois é
subjetivo e inerente as habilidades de uma pessoa, como "know-how".
A palavra tácito vem do latim tacitus que significa "não
expresso por palavras".
Características da Sociedade Moderna
Uma das principais características é a dinâmica das transformações e da globalização do mercado. A globalização tem forçado as organizações a se preocuparem com a competitividade e com a colocação no mercado de produtos com maiores qualidades e menores preços.
Como consequência do avanço da tecnologia e da economia globalizada, as empresas têm seu custo, margens e o preço afetados diretamente pelo aumento da concorrência. E para que a empresa consiga sobreviver, é necessário que ela conheça seu ambiente e atue com eficácia diante da concorrência.
Posição das empresas diante das novas demandas do mercado
 Os tempos atuais demandam novas teorias, nova ideias, novas capacidades de pensamento, novas capacidades de transformar dados em informações úteis. Mediante a essas demandas, a capacidade de identificar, e utilizar o conhecimento estratégico para a gestão dos negócios se tornou fundamental para que a empresa identifique a necessidade de mudança, e atue de forma positiva, eficaz e eficiente diante dessa mudança, buscando o avanço da produtividade e competitividade.
Inteligência Empresarial
Tripé da nova economia
Inovação, conhecimento e empreendedorismo. 
A esta sinergia entre Conhecimento, Inovação e Empreendimento damos o nome de Inteligência Empresarial.
“Devido à competitividade dos mercados, já não basta compreender os clientes. As empresas precisam começar a prestar atenção a seus concorrentes. Empresas bem sucedida projetam e operam sistemas para obter informações contínuas sobre seus concorrentes.” (PHILIP KOTLER)
Informação e conhecimento direta ou indiretamente estão presentes em todos os processos e atividades organizacionais. Ao utilizar da melhor forma possível esse recurso as organizações tendem a obter um melhor desenvolvimento e competitividade frente ao mercado. 
A principal função da Inteligência Empresarial é suprir as organizações com informações, a fim de prepará-las para o acirramento da concorrência e da globalização dos mercados.
A Inteligência Empresarial diz respeito à capacidade de uma organização em reunir informações do ambiente interno e do mercado, facilitar o uso destas informações na criação de conhecimentos e atuar efetivamente com base nestes conhecimentos. Dizemos, então, que a Inteligência Empresarial está relacionada aos diversos processos de coleta, organização, análise e utilização de dados e informações que permitem implementar novas ações de mercado e apoiar a tomada de decisão.
1 - O que é inteligência empresarial e inteligência competitiva. E como esses dois conceitos se unem para formar a inteligência organizacional.
Inteligência empresarial
É um conjunto de estratégias para obter, selecionar, analisar e gerenciar informações relevantes para a sua empresa.
Refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios. É um conjunto de técnicas e ferramentas para auxiliar na transformação de dados brutos em informações significativas e uteis a fim de analisar o negócio. 
Inteligência competitiva
Inteligência competitiva é uma forma proativa de captar e organizar informações relevantes sobre o comportamento da concorrência, mas também dos clientes e do mercado como um todo, analisado tendências e cenários, e permitindo um melhor processo de tomada de decisão no curto e longo prazo.
Através da Inteligência Competitiva são identificadas as oportunidades e/ou ameaças do ambiente externo, que contribuirão na busca das vantagens competitivas, facilitando à organização alcançar posição de destaque no cenário empresarial.
O objetivo da inteligência competitiva é ampliar as condições de competitividade de uma empresa, reorientando seu modelo de negócios, suas metas, planejamentos, etc.
- Inovar e criar conhecimento. 
- Reduzir riscos na tomada de decisão e evitar surpresas.
- Direcionar, assertivamente, os planos de negócios e a implementação de ações.
- Criar oportunidades de negócios.
- Apoiar o desenvolvimento de produtos/serviços com uma base de informação confiável, eficiente e ágil.
- Monitorar, analisar e prever, eficientemente, as questões relacionadas ao core business.
- Gerar valor aos negócios.
Inteligência Organizacional
Inteligência Organizacional é a capacidade coletiva disponível em uma organização para identificar situações que justifiquem iniciativas de aperfeiçoamento, conceber, projetar, implementar e operar os sistemas aperfeiçoados, utilizando recursos intelectuais, materiais e financeiros.
2 - Relação entre Inteligência empresarial e Inteligência competitiva.
A união entre a inteligência empresarial e a inteligência competitiva gera o cenário de inteligência organizacional, pois através da captação e organização de informações relevantes sobre a concorrência, da busca sobre como funciona o concorrente, como funciona os clientes é possível criar novas estratégias de negócio a fim de aplicar as informações obtidas dentro da empresa com objetivo de obter um maior crescimento organizacional.
3 - As organizações são formadas por infraestrutura, pessoas, e tecnologias. Explique esta afirmação.
A relação entre infraestrutura, pessoas, e tecnologias gera uma interdependência entre elas, pois cada uma tem seu papel dentro do âmbito organizacional. A união delas formam as organizações.
 “Conhecimento se tornou um fator de vantagem competitiva”
Problemas à organização que não se conhece
A organização que não conhece o seu ambiente e a sua real potencialidade neste cenário está sujeita ao insucesso por despender esforços redundantes e, muitas vezes, de baixa eficácia em suas atividades rotineiras, não estando preparada para responder com agilidade aos eventuais imprevistos que possam surgir.
Tomada de Decisão
Definição
De um modo geral, podemos definir tomada de decisão como um processo de escolha entre diferentes cursos de ação, com o propósito de alcançar um ou mais objetivos. Frequentemente a tomada de decisão é considerada o mesmo que resolver problemas.
Podemos identificar duas abordagens distintas para buscarmos a solução de problemas:
Reativas: O solucionar espera o aparecimento do problema
Proativas: O solucionar monitora as atividades procurando e corrigindo os problemas no início.
A tomada de decisão sempre envolverá um grau de risco.
Risco - É a probabilidade de um evento acontecer, seja ele uma ameaça, quando negativo, ou oportunidade,quando positivo.
Mitigação de risco - Envolve ações que visão diminuir a probabilidade do risco (evento) acontecer ou diminuir o impacto do risco caso o evento aconteça.
Níveis de Tomada de Decisão em uma Organização
Administração Estratégica - normalmente um conselho de diretores e um comitê executivo do presidente e principais executivos que desenvolvem as metas globais, estratégias, políticas e objetivos da organização como parte do processo de planejamento estratégico.  As decisões estratégicas determinam os objetivos da organização como um todo, suas metas, diretrizes, políticas e critérios gerais para a organização.
Administração Tática - desenvolve planos de curto e médio prazo, programações, orçamentos e especificam políticas, procedimentos e objetivos do negócio para as subunidades, como também distribui recursos e monitora o desempenho. As decisões táticas são mais específicas que as decisões estratégicas, são normalmente relacionadas com as operações de controle administrativo e utilizadas para gerar novas regras de decisão que irão ser aplicadas por parte do pessoal de operação.
Administração Operacional - desenvolvem planos de curto prazo como os programas de produção semanal. Dirigem o uso de recursos e desempenho das tarefas de acordo com procedimentos e dentro dos orçamentos e programações definidos. As decisões operacionais estão associadas à operação diária da organização como, por exemplo, a definição de um cronograma para manutenção de equipamentos e a quantidade mínima de matéria-prima em estoque.
Decisão Estruturada
Envolvem situações em que os procedimentos a serem seguidos podem ser especificados previamente.  São típicas de níveis de gestão operacional.
  *Operações ou transações, cujos processos de recuperação e controle de dados são repetitivos 
      - Facilmente automatizados 
      - Todos os dados relevantes estão disponíveis 
      - Necessitam de pouco julgamento ou avaliação humana 
 *Decisor necessita de procedimentos operacionais escritos tendo em vista sua característica: 
      - Repetitivas 
      - Rotineiras 
      - Padrão pré-existente
Decisão Semiestruturada
Sugerem que alguns procedimentos podem ser especificados, mas não o suficiente para levar a uma decisão definida recomendada. Neste tipo de decisão somente parte do problema possui resposta clara e fornecida por um procedimento já aceito. São típicas do nível tático.
Decisão Não estruturada
Envolvem situações nas quais não é possível especificar de antemão a maioria dos procedimentos a serem seguidos. São típicas do nível estratégico, da gestão de topo.
 Neste tipo de decisão o tomador de decisão necessita de algum julgamento, avaliação ou percepção na definição do problema.
  - Situações específicas, frequentemente únicas (ambientes  complexos e dinâmicos) 
           - Dificilmente automatizados 
           - Necessitam muito julgamento humano 
           - São originais, não rotineiras e importantes. 
Decisor necessita de competências pessoais específicas: 
            - Capacidade de julgamento 
            - Senso crítico 
            - Capacidade de reflexão 
            - Intuição 
            - Criatividade
Etapas dos processos de tomada de decisão
Inteligência (compreensão)
Esta etapa refere-se à fase de investigação do ambiente para encontrar situações  que exigem uma tomada de decisão. Nesta fase iremos:
 
Encontrar o problema 
Identificar objetivos e metas organizacionais 
Determinar se estão sendo alcançados 
Definir explicitamente o problema 
Categorizar o problema 
Programado / não programado 
Pode ou não ser decomposto em subproblemas 
Suporte computacional 
MIS 
OLAP, Mineração de Dados, Redes Neurais 
EIS, ERP, ES, SAD
Projeto
Esta etapa refere-se à fase onde o objetivo é o desenvolvimento e análise de possíveis cursos de ação. Esta etapa inclui o entendimento do problema, o teste de viabilidade das soluções e a construção de um modelo testado e validado.
Modelagem 
Conceituação do problema 
Abstração em formas quantitativas e/ou qualitativas 
Suporte Computacional 
Modelos Estatísticos, Redes Neurais, Lógica Fuzzy, Algoritmos Genéticos, Opções Reais 
EIS, ERP, SCM, CRM, ES, GDSS, SAD
Escolha
Esta etapa envolve avaliação e recomendação de um determinado rumo de ação traçado na fase anterior. 
É importante salientar que o limite entre as etapas (ou fases) de Projeto e Escolha é, muitas vezes, impreciso. 
Ex.: podem-se gerar novas alternativas enquanto se avalia as existentes. 
  
Solução para o modelo: conjunto específico de valores das variáveis de decisão para a alternativa selecionada. 
O problema é considerado resolvido somente depois que a solução recomendada é implementada com sucesso. 
Suporte Computacional 
Modelos Estatísticos, Redes Neurais, Lógica Fuzzy, Algoritmos 
Genéticos, Opções Reais 
EIS, ERP, SCM, CRM, ES, GDSS, SAD
Implementação (revisão)
 A última etapa refere-se à fase em que se faz a avaliação da solução escolhida, bem como os rumos e condições que levaram a tal decisão. Nesta fase ocorre a reavaliação do processo de tomada de decisão.
 
Questões importantes 
Resistência à mudança 
Grau de apoio da alta gerência 
Envolvimento e papéis dos usuários no desenvolvimento do 
Sistema 
Treinamento dos usuários 
Suporte Computacional 
EIS, ERP, ES, GDSS, SAD
Técnicas de Tomada de Decisão
A Teoria da Decisão é um 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.
Brainstorm ou Brainstorming (Tempestade de Ideias)
Técnica usada para auxiliar um grupo a imaginar/criar tantas ideias quanto possível em torno de um assunto ou problema.
Deve ser usada quando for necessário conhecer melhor o universo de uma situação, colher informações, opiniões e sugestões dos participantes, identificando problemas existentes e encontrando soluções criativas para o problema identificado.
O número total de participantes é no mínimo 5 e no máximo 15.
Normalmente, as reuniões têm duração de 45 a 150 minutos, onde se reserva 30 minutos para a geração de ideias.
Vantagens:
 - Praticamente todos os problemas podem ter seu estudo inicial conduzido com uso dessa técnica.
- Não pressupõe a necessidade de especialistas.
Desvantagem:
	- Se não houver estímulos à participação, poderá ocorrer a inibição de alguns participantes do grupo.
Matriz de Prioridade ou Matriz de Impacto
Técnica que prioriza alternativas com base em determinados critérios e deve ser usada quando queremos estabelecer uma entre diversas alternativas por meio de análise mais criteriosa.
A Matriz de Prioridade é uma ferramenta utilizada para selecionar os problemas ou causas que apresentam maior prioridade, diante das condições próprias, customizadas e da especificidade do processo. É utilizada na priorização das estratégias, tomadas de decisão e solução de problemas de organizações e projetos.
Passos para a Construção da Matriz de Prioridade (GUT)
Identificar os problemas ou causas que farão parte da matriz.
Definir os critérios que serão avaliados, levando-se em conta as características do processo.
Definir qual escala será utilizada para atribuir pesos aos critérios avaliados.
Construir a matriz.
Multiplicar todos os pesos atribuídos aos critérios diante de cada problema e o que apresentar maior valor será o prioritário
A matriz de prioridade apresenta como critério a melhoria do processo global, viabilidade econômico-financeira e rentabilidade/resultados.
Construção de uma Matriz de Prioridade (GUT): Um exemplo
Problemas selecionados: o primeiro passo  é a seleção dos problemas encontrados, que em nosso exemplo são: 
1 - Demora em servir o café; 2 - Demora em atender ao telefone; 3 - Demora em lavar a roupa.
 Definição dos critérios: utilizaremos a matriz GUT para definir os critérios. A sigla GUT significa: (G = gravidade; U = urgência;T = tendência). Cada critério deverá ser conceituado de forma própria e de acordo com as características do processo e da realidade da empresa, como: gravidade diante do objetivo final (G); urgência para diminuir o problema diante das condições estruturais, operacionais e financeiras (U); tendência de ocorrer o problema diante das condições estruturais e operacionais (T).
Definição da escala: será utilizada a escala de 1 a 5, sendo que 1 significa a menor prioridade e 5 a maior.
Multiplicar os pesos e identificar a hierarquia das prioridades: após a multiplicação dos critérios, identificamos a demora em atender ao telefone com maior prioridade (75 pontos) e a demora em lavar a roupa com menor prioridade (18 pontos), conforme mostra a tabela abaixo:
O resultado apresentado pela matriz GUT tem como objetivo apontar as prioridades, orientando a organização para as ações a serem tomadas em prol da melhoria dos processos.
Vantagens:
- Permite a priorização das alternativas á medida que estabelece uma função objetivo que quantifica em termos numéricos o valor (por vezes subjetivo) agregado de cada alternativa.
- A posterior analise destas alternativas, dispondo do valor agregado delas, permite ao Decisor examinar de forma mais clara e estabelecer quais serão as alternativas a serem implantadas.
- Permite a exploração dos efeitos colaterais das alternativas passíveis de ser implementadas.
Desvantagens: 
- A comparação paritária dos critérios de priorização das alternativas e a posterior comparação das alternativas sob a influência desses mesmos critérios podem acarretar a perda da visão geral do contexto.
- Dificuldade de trabalhar com impactos múltiplos, em que vários eventos influem simultaneamente uns sobre os outros.
Diagrama de Espinha de Peixe
É a técnica que permite visualizar melhor o universo em que o problema está inserido. Isto é feito através da construção de um diagrama no qual as causas vão sendo cada vez mais discriminadas até chegar a sua origem.
Os participantes podem variar de 5 a 15 pessoas.
Deve ser aplicada a um problema que apresenta causas decorrentes de causas anteriores, ou quando queremos esmiuçar as causas de um problema, ou visualizá-las mais claramente e agrupadas por fatores-chave.
Essa técnica também é chamada de: diagrama de Ishikawa, diagrama de influência, diagrama de 4P ou diagrama de causa e efeito.
Vantagens: 
Permite a visualização das causas de um problema de forma mais clara e agrupada por fatores-chaves.
Desvantagens:
Para o correto uso dessa técnica, é necessária a presença de pelo menos um especialista no problema e um especialista na utilização da técnica.
Quando vamos analisar causa de um problema, colocamos o problema na cabeça do peixe e então categorizamos suas causas tendo uma visão parecida com essa:
Se formos para uma abordagem de riscos, faremos do mesmo jeito, só que agora, o que estará na cabeça do peixe é o processo ou projeto, e ao invés das causas, colocaremos os riscos. Isso resultaria em uma estrutura assim:
Ao identificar os riscos, é possível fazer ainda uma análise mais completa, calculando a probabilidade e impacto de cada risco, e sinalizando sua criticidade no diagrama. Para isso, siga esses quatro passos:
1 – Avalie a probabilidade e impacto de cada risco
A probabilidade considera qual a possibilidade daquele risco acontecer. Em uma escala de 0% a 100%, qual a chance de o risco acontecer?
Da mesma forma, é preciso identificar o impacto do risco. O impacto avalia o quanto aquilo trará de consequência se realmente acontecer. Então, se tivermos uma incidência do risco, qual será o impacto na empresa?
2 – Multiplique a probabilidade pelo impacto
Depois de definir a probabilidade e impacto do risco, precisamos calcular a criticidade. Para isso, utilize os valores da tabela abaixo, e multiplique a probabilidade pelo impacto:
Por exemplo, se tenho um risco com a Probabilidade de 30% e um impacto ALTO, então farei o cálculo: 0,3 x 0,4 que é igual a: 0,12.
3 – Sinalize a criticidade dos riscos por cor
Com o valor calculado, precisamos descobrir se o risco é de alta, média ou baixa criticidade.
Se tiver como resultado um número entre 0,18 e 0,72, a criticidade é alta, ficando assim na cor vermelha. 
Se o cálculo tiver como resultado um número entre 0,09 e 0,14, a criticidade é média, ficando assim na cor amarela. 
Se o resultado for entre 0,01 a 0,05, a criticidade é baixa, tendo a cor verde.  
No nosso exemplo acima, a multiplicação resultou em 0,12, o que significa que a criticidade do meu risco é média.
4 – Ilustre no seu diagrama
Colocando as cores, o seu diagrama ficará mais ou menos assim:
Depois disso, você definirá as estratégias que vai adotar em relação aos riscos e assim estabelecer planos de ação.
Árvores de Decisão ou Diagrama da Árvore
Técnica que permite indicar, de forma gráfica, e cronológica, um caminho a ser seguido em um processo de decisão, explicitando etapas a serem cumpridas para alcançar o objetivo pretendido.
Representa um processo de decisão em que os nós são os momentos no tempo em que o Decisor deve efetuar uma decisão.
O grupo participante ideal deve ter entre 5 e 8 pessoas.
Vantagens:
- Permite a subdivisão do objetivo em metas e submetas, indicando o caminho para alcançá-las.
- Orienta o Decisor à medida que responde à pergunta:   “ O que é necessário fazer para alavancar a meta pretendida?”
- Permite o exame, pelo Decisor, de todas as possibilidades.
- Permite a criação de algoritmos facilmente implementados em computadores.
Desvantagens:
- O resultado é extremamente dependente dos conhecimentos técnicos dos participantes.
- Este método não deve ser utilizado por pessoas leigas no problema em estudo.
Mapas Cognitivos
Um mapa cognitivo ou mapa mental é um recurso de aprendizagem que nos ajuda a organizar nossas ideias e a assimilar novos conhecimentos de forma mais fácil.  Para isso, são usadas fórmulas, desenhos, gráficos e esquemas visuais que ajudem a transferir as ideias da cabeça para o papel. É uma espécie de tela mental, que nos ajuda a projetar nossas ideias, conectá-las e ilustrá-las de maneira mais fácil.
Técnica que permite retratar idéias, sentimentos valores e atitudes e seus inter-relacionamentos, de forma que torne possível um estudo e uma análise posterior, utilizando para tal uma representação gráfica.
Segundo Cossette e Audet, o mapa cognitivo é "uma representação gráfica de uma representação mental que o pesquisador (facilitador) faz aparecer de uma representação discursiva formulada pelo sujeito (Decisor) sobre um objeto (problema) e obtido de sua reserva de representação Mental”.
Vantagens:
- Em tomadas de decisão em grupo, o processo de construção dos mapas cognitivos provoca uma geração de conhecimentos, cria uma linguagem comum para a comunicação e inibe rivalidades pessoais, uma vez que os conceitos apresentados no mapa são anônimos e, ao mesmo tempo, pertencem a todos.
- Todos os mapas individuais são agrupados em um único, que pertence ao grupo e não mais a uma pessoa, Essas características vão possibilitar maior discussão sobre o assunto, melhorando assim a qualidade da decisão tomada.
- Possui característica reflexiva: permite aos atores da decisão aprender sobre o problema, ao mesmo tempo em que “negociam” sua interpretação e percepção.
Desvantagem: 
- Para o correto uso da técnica é necessária a presença de especialistas no problema que esta sendo discutido, e de especialistas no uso da técnica.
Análise por Multicritério
Técnica de previsão qualitativa na qual um grupo de especialistas avalia diversas alternativas atribuindo valores numéricos a critérios escolhidos pelo consenso.
A abordagem de análise multicritério se constitui em formas de modelar os processos de decisão, onde entram em jogo:
- Uma decisão a ser tomada.
- Os eventos desconhecidos que podem afetar os resultados.
- Os possíveis cursos de ação e os próprios resultados.
Estes modelos refletem, de maneira suficientementeestável, o juízo de valores dos decisores. Dessa forma, as abordagens multicritérios funcionam como uma base para discussão, principalmente nos casos onde há conflitos entre os decisores, ou ainda, quando a percepção do problema pelos vários atores envolvidos ainda não está totalmente consolidada.
Estas abordagens foram desenvolvidas para problemas que incluem aspectos qualitativos e/ou quantitativos, tendo como base o princípio de que a experiência e o conhecimento das pessoas é pelo menos tão valioso quanto os dados utilizados para a tomada de decisão.
Vantagens: 
- Apoiada em um consenso geral: com o uso da análise multicritérios, não é necessário que todos concordem com a importância relativa dos critérios ou o ranking das alternativas.
- Estabelecer e evidenciar a responsabilidade do decisor, melhorando a transparência no processo de decisão.
Desvantagens:
 - Para viabilizar o uso da técnica, são geradas matrizes com diferentes objetivos, metas e pesos, evidenciando as diferentes perspectivas dos especialistas envolvidos no processo, o que requer um número expressivo de informações dificultando a análise e o estabelecimento de metas.
Ambiente de Tomada de Decisão
Sistema de Apoio à Decisão - SAD
SAD é uma classe de sistemas utilizada para apoiar o processo decisório e a atividade gerencial. É um sistema construído para capturar, tratar e disponibilizar informações estruturadas e consolidadas,  com o propósito de auxiliar as empresas no processo decisório e na análise da informação.
Tem como objetivo principal auxiliar na solução de problemas mais complexos – semiestruturados ou desestruturados.
A ênfase de um SAD recai sobre os estilos e as técnicas individuais da tomada de decisão, ou seja, a pessoa ainda toma a decisão, não a máquina.
O SAD deve ser projetado, desenvolvido e utilizado para auxiliar a organização a atingir suas metas e objetivos. Frequentemente está associado à tomada de decisão relativa a processos que agregam valor ao negócio.
O SAD é um sistema analítico, e não um sistema transacional.
Um sistema de previsão de estoque é um sistema analítico.
Um sistema de controle de lançamentos de estoque é transacional
Um sistema analítico é desenhado para atender demandas gerenciais e apoiar o processo decisório.
Um sistema transacional é desenhado para atender as demandas operacionais e apoiar a execução de tarefas operacionais.
Abordagens de otimização, satisfação e heurística
Modelo de Otimização - busca a melhor solução para um problema, geralmente a que mais  ajudará a realização das metas empresariais. São utilizados para problemas que podem ser modelados matematicamente com um baixo grau de risco de avaliação.
Modelo de Satisfação - encontrará uma boa solução, não necessariamente a melhor. Este modelo leva em consideração dentre as soluções possíveis aquelas com a maior probabilidade de dar bons resultados.
Heurística - considerada um método empírico, baseada na experiência através de procedimentos ou diretrizes comumente aceitos e que levam a uma boa solução.
Classificação do SAD: 
- São instrumentos que facilitam a tarefa de tomada de decisão e que tentam otimizar os resultados obtidos melhorando assim a qualidade das decisões
- Utilizados tanto pelo nível tático quanto pelo  nível estratégico da organização
  Tarefas:
   - Produção de informação
   - Difusão da informação
  
  Saídas:
   - Fornecem relatórios e sumários para a tomada de decisão
   - O usuário controla os inputs e outputs (não são pré-definidos)
  Ambiente: analítico
  O SAD é uma classe de sistema pertencente ao chamado ambiente analítico (OLAP) da organização. 
  Vejamos então o que é este ambiente, suas características e diferenças em relação ao ambiente transacional (OLTP) em uma organização.
OLAP x OLTP: dois ambientes distintos
OLTP – On-Line Transactional Processing
Dão suporte às funções de sistemas administrativos 
- controle de estoque 
- sistemas associados à execução do negócio da empresa: 
 Expedição, etc.
- baseado em transações 
- voltado para velocidade e automação de funções “repetitivas”
- mantém a situação corrente (atual)
- atualizações e consultas em grande número 
- trabalha com alto nível de detalhamento
OLAP – On-Line Analytical Processing
- Dão suporte às funções associadas à concepção do negócio da empresa
- Necessidade de ver o dado sob diferentes perspectivas: as aplicações são dinâmicas 
- Operações de agregação e cruzamentos 
- Dados Históricos são relevantes
- Atualização quase inexistente, apenas novas inserções 
- Consistência é fundamental
Data Warehouse
Segundo Turban et All, “Um data warehouse é um conjunto de dados produzido para oferecer suporte à tomada de decisões; é um repositório de dados atuais e históricos de possível interesse aos gerentes de toda a organização. Os dados normalmente são estruturados de modo a estarem disponíveis em um formato pronto para as atividades de processamento analítico. Portanto, um data warehouse é uma coleção de dados orientada por asunto, integrada, variável no tempo e não volátil, que proporciona suporte ao processo de tomada de decisão”
O Data Warehouse é um banco de dados que armazena dados sobre as operações da empresa como, por exemplo, vendas e compras, extraídos de uma fonte única ou múltipla, oferecendo enfoque histórico, para permitir um suporte efetivo à tomada de decisão. Este banco de dados é construído utilizando-se processos de limpeza, transformação, integração e carga dos dados, e atualizado periodicamente.
Características do Data Warehouse
- Integração
Os dados necessários aos tomadores de decisão estão em diversas áreas da empresa. Geralmente esses dados não estão padronizados e é necessário integrar antes de serem carregados em um DW de forma que passem a ter um único significado.
A maior parte do trabalho na construção de um DW está na análise dos sistemas em operação e dos dados que ele contém. 
Como não existem padrões de codificação, cada analista pode definir a mesma estrutura de dados de várias formas, fazendo com que dados que signifiquem a mesma informação sejam representados de diversas maneiras dentro dos sistemas utilizados pela empresa o longo dos anos.
- Volatilidade
Os dados não sofrem atualizações. Eles são carregados uma única vez e, a partir desse momento, só podem ser consultados, pois representam as informações em um  determinado instante de tempo. 
 
Os dados passam por filtros antes de entrarem no DW; com isso, muitos dados nunca saem do ambiente transacional e outros são resumidos de tal forma que não são encontrados fora do DW.
- Variante de tempo
Os dados são armazenados para fornecer informações de uma perspectiva histórica. A cada mudança ocorrida num dado, uma nova entrada é criada e não atualizada, como acontece nos sistemas tradicionais.
- Localização
Os dados podem estar fisicamente armazenados de três formas: centralizados, distribuídos e por níveis de detalhes.
 
Centralizados: solução muito utilizada, mas com o inconveniente de requerer investimento em um servidor com alta capacidade de processamento e armazenamento.
 
Distribuídos: dados armazenados em diferentes locais, chamados DataMarts, de acordo com áreas de interesse (Exemplo: financeiro, marketing).
 
Níveis de Detalhes: dados altamente consolidados/resumidos em um servidor e dados detalhados em outro.
- Credibilidade de dados
Para o sucesso de qualquer Data Warehouse é determinante a credibilidade dos dados. Simples distorções podem causar sérios problemas quando se quer extrair dados para suportar decisões estratégicas para o negócio das empresas. Dados não confiáveis podem resultar em relatórios inúteis, sem importância.
 
Por exemplo, um simples CEP errado não afetará uma simples transação de compra e venda, mas poderá influenciar informações referentes a uma cobertura geográfica ou uma expansão de rede de filiais.
- Orientado ao assunto
Um DW sempre armazena dados importantessobre temas específicos da empresa de acordo com o interesse das pessoas que irão utilizá-los.
Exemplo: Assunto clientes e faturamento para os setores de marketing e finanças.
Data Warehouse: Forma de funcionamento
A partir do Data Warehouse é possível a obtenção de modo imediato de respostas para perguntas que normalmente não  possuem  respostas  em  seus sistemas  operacionais, permitindo a tomada de decisão com base em fatos, não em intuições ou especulações.
Importante ressaltar que o Data Warehouse não é um software que pode ser comprado e instalado em todos os computadores da  empresa  em  algumas  horas,  sua  implantação exige a  integração de vários produtos e processos.
Além disto, o Data Warehouse não é um fim, mas sim uma facilidade que permite às empresas analisar informações históricas,  podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e  futuros.
A confiabilidade do Data Warehouse é imprescindível, e a resposta a uma pergunta como “ Qual foi o total de vendas do produto X na região Y no ano de 2001? “ deve ser a mesma, seja qual for a ocasião em que se faça tal pergunta, ou quem faça. Os dados históricos não mudam.
Principal desafio na construção de Data Warehouse
Integração de dados, eliminando as redundâncias e identificando informações iguais que possam estar representadas sob formatos diferentes em sistemas distintos, uma vez que os dados de origem estão espalhados em diversos locais, gerados por sistemas diferentes, desenvolvidos em diferentes ambientes e linguagens.
A figura a seguir ilustra o ambiente do Data Warehouse:
Principais tarefas efetuadas pelo DW
  - Obter dados dos BDs operacionais e externos
  - Armazenar os dados 
  - Fornecer informações para tomada de decisão
  - Administrar o sistema e os dados
Principais componentes do DW
  - Mecanismos para acessar e transformar dados
  - Mecanismo para armazenamento de dados
  - Ferramentas para análise de dados
  - Ferramentas de gerência
Granularidade 
 Outro conceito muito importante quando falamos de Data Warehouse é o conceito de “granularidade”.
A granularidade diz respeito ao nível de detalhe dos dados existentes no Data Warehouse. Quanto maior o nível de detalhe, menor o nível de granularidade.
Definir a granularidade adequada é vital para que o Data Warehouse atenda seus objetivos:
 - Mais detalhes - Mais dados - Análise mais longa - Informação mais detalhada. 
- Menos detalhes - Menos dados - Análise mais curta -  Informação menos detalhada. 
Data Marts
Muitas vezes, apesar do Data Warehouse possuir um grande volume de dados de toda a empresa, é necessário trabalhar apenas com uma parte desses dados, correspondente a um setor da empresa, ou fazer a implantação do Data Warehouse de forma fracionada até se formar o sistema corporativo. 
 
O Data Warehouse pode ser subdividido em mercados de dados [Data Marts] que guardam subconjuntos específicos de dados a partir do repositório original.
O que é Data Warehouse?
R: Data Warehouse é um depósito de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa, criando e organizando relatórios através de históricos que são depois usados pela empresa para ajudar a tomar decisões importantes com base nos fatos apresentados.
O que é Data Marts?
R: Data mart. Data mart (repositório de dados) é sub-conjunto de dados de um Data warehouse (ou DW, armazém de dados).
Quais as vantagens e desvantagens do uso de data warehouse?
Vantagens:
Elimina inconsistencia, ajuda no processo de tomada de decisões.
Os benefícios são fornecer ao usuário final a possibilidade de realizar análises de forma mais abrangente e variada, possibilitar uma visualização dos dados gerais da organização, facilitando a recuperação desses, possibilitar a transferência dos sistemas operacionais para servidores de baixo custo, entre outros.
Desvantagens:
Não é uma tendência para dados não estruturados.
Piora a performance em escritas de dados no banco de dados
Toda vez que uma informação chave for modificada (inserida, alterada, deletada) obrigará a escrita no índice. E o índice pode ser interpretado como uma tabela adicional escondida no banco de dados. E se a informação modificada está presente em várias chaves (vários índices), todos eles deverão ser alterados (em inclusão e remoção, todos sempre são afetados, ainda que seja possível otimizar para a remoção, sob pena de encarecer o custo de leitura). A alteração do índice implica em acesso de leitura e escrita nele, apesar de ser uma operação eficiente se comparada com o acesso direto à tabela, não deixa de ter um custo adicional.
Aumenta o consumo de espaço para armazenamento do banco de dados (memória e disco)
É claro que esta tabela adicional de chaves de índice vai ocupar um espaço extra também. Costuma ser um espaço menor que a tabela de dados original mas existe um custo extra. Se houver muitos índices é possível que o espaço seja até maior que a tabela original. Com muito índice fica difícil colocar tudo na memória.
Aumenta a necessidade de manutenção interna no banco de dados
Isto é um pouco dependente da implementação mas é comum que páginas de chaves sejam abandonadas conforme elas vão sendo alteradas. Além disto o DBA pode ter mais elementos com que se preocupar.
Pode diminuir a performance de consultas
Não há garantias que todas as consultas serão mais rápidas com o uso de índices. Como há uma operação adicional para acesso ao índice antes do acesso ao dados principal é possível que a soma do tempo gasto nas operações seja maior que o acesso só ao dado principal mesmo que o acesso no principal sem índice seja teoricamente menos eficiente. Isto é mais comum quando o volume de dados é pequeno mas isto também é verdade em casos de consultas complexas ou onde uma grande porção dos dados da tabela serão retornados em qualquer ordem.
É virtualmente impossível criar índices para qualquer chave a não ser em tabelas extremamente simples. Então é ilusão achar que índices resolverão todos os problemas. E mesmo que fosse possível, eles causariam mais mal do que bem. Você só deve criar índices quando eles realmente são necessários e fique provado que eles estão ajudando.
É bom ressaltar que existem diversos tipos de índices. O mais comum é a árvore binária nas suas diversas variações, cada uma com uma situação mais adequada. Mas outros índices podem ser bem úteis também, como o hash onde a chave é determinada por uma fórmula e o acesso é feito direto por um índice posicional (mais comum em memória) ou índices invertidos muito utilizados para indexar textos onde as palavras contidas no texto são usadas como chaves e não dados inteiros como é comum em outros índices.
O que é OLAP?
R: é um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. As funções básicas do OLAP são:
• Visualização multidimensional dos dados;
• Exploração;
• Rotação;
• Vários modos de visualização.