Tipos e modelos de sistemas

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SISTEMAS 
DE 
INFORMAÇÃO
Tipos e modelos de sistemas de 
informação
Necessidades rotineiras do trabalho
Registro de operações de venda,
compra, produção, etc
Primeiros sistemas de transações
usavam processamento em lote
Sistemas mais recentes permitem
registro e verificação on-line
Relatórios de execução
Sistemas de processamento de transações
Enfoque no dado, no registro de cada
ocorrência para posterior geração de
informação
Serve de base para os demais sistemas,
sem registro de transações áreas
gerenciais não dispõe de informação para
tomada de decisão e controle de
processos.
Presentes na maioria das corporações.
Sistemas de processamento de transações
Problemas freqüentes:
– Falta de controle de acuracidade dos registros.
– Lentidão no processo de registro.
– Registros incorretos.
– Falta de conscientização sobre a importância do
registro completo e correto.
– Registros sintéticos que não permitem
detalhamento para conferências mais apuradas.
Sistemas de processamento de transações
Diferentes níveis de decisão
O tipo de decisão que é tomado em
cada nível requer um diferente grau de
agregação da informação.
SIG - Sistemas de informações gerenciais
Estratégico
Tático
Operacional
Suporte de necessidades de informações a
diferentes níveis de gerenciamento
Trabalham em conjunto com sistemas de
processamento de transações
Todas as empresas possuem um sistema de
informações gerenciais mesmo que não
formal
Processo de acesso às informações reflete a
estrutura organizacional da empresa
Baseiam-se em relatórios pré-definidos.
SIG - Sistemas de informações gerenciais
Problemas de sobrecarga de informações
devem ser evitados, através de técnicas:
– Roteamento das informações para que
cheguem a todos que tem necessidade de obtê-
la.
– Resumo de informações para esconder detalhes
desnecessários
– Seletividade para que as pessoas com
necessidades específicas obtenham
informações de acordo.
– Eliminação de informações desnecessárias.
SIG - Sistemas de informações gerenciais
SAD - Sistema de apoio a decisão
 “A tomada de decisão é basicamente, a escolha
de uma opção entre diversas alternativas
existentes, seguindo determinados passos
previamente estabelecidos e culminando na
resolução de um problema de modo correto ou
não”. Envolve etapas:
 Análise e identificação da situação;
 Desenvolvimento de alternativa;
 Comparação entre as alternativas;
 Classificação dos riscos de cada alternativa;
 Escolher a melhor alternativa;
 Execução e avaliação
Essencialmente aplicáveis ao processo de
tomada de decisões em níveis estratégicos
Amplia a capacidade de SIGs, permitindo
resolução de problemas mais complexos e
menos estruturados que os demais;
Torna mais dinâmico o acesso as
informações
Não baseia-se em relatórios específicos,
mas em ferramentas para consulta on-line a
dados
Permite simulações
SAD - Sistema de apoio a decisão
SAD - Sistema de apoio a decisão
Modelos ou técnicas analíticas com as
funções tradicionais de processamento de
dados, como acesso e a recuperação de
informações;
 Interativo, fácil de usar e interface
amigável;
Acompanhamento das tendências, sendo
mais flexível e adaptável a mudanças;
O suporte à decisão é necessário em todos
os níveis de gerenciamento da empresa.
 São indicados para decisões que envolvam os
principais executivos da empresa.
 Devem permitir ampla facilidade de uso e
decisões extremamente rápida.
 Usados para acompanhamento e controle.
 Simulações e consolidações
 Informações sintéticas
 Análise e avaliação de tendências
 Unificação de informações
EIS - Executive Information System
 Recursos comuns em EIS:
– Ambiente gráfico, videoconferência, touch
screen.
– Atualização de dados em tempo real
– Uso de hipertexto e agenda integrada
– Integração com software de automação de fluxo
de trabalho como correio eletrônico
– Cruzamento de informações de diversas fontes,
inclusive informações externas.
– Adaptação ao estilo de tomada de decisão de cada
executivo.
EIS - Executive Information System
 Diferentes níveis da organização
 SIG se destinam a controles operacionais ao passo
que EIS, SAD dão suporte à decisão.
 SAD e EIS normalmente requerem um
respositório de dados específico.
 SIG baseiam-se em relatórios com características
mais estáticas que os demais
 EIS possuem uma maior capacidade de adaptação
ao usuário.
EIS x SAD x SIG
Armazenar e gerenciar grandes quantidades
de informações não significar
conhecimento sobre clientes
Clientes tem necessidades e relações
diferenciadas com a empresa.
CRM sugere o conceito de um ambiente
integrado com objetivo de processar, extrair
e exibir conhecimento sobre clientes.
Tradicionalmente integrado com sistema
ERP.
CRM-Customer Relationship Management
As informações sobre os clientes estão
concentradas nas transações diárias.
Diversas estratégias são usadas para
segmentação ou agrupamento como por
exemplo Data Mining, arvores de decisão.
 Integrados com centrais de atendimento
para permitir atendimento personalizado ou
automático.
 Internet e correio eletrônico integrados.
CRM-Customer Relationship Management
Aplicações comuns:
– Situação de venda, acompanhamento
– Recuperação de informações por similaridade
– Características desejáveis de produtos
– Adaptação dinâmica de produtos compostos
– Manutenção de perfis de clientes
– Aplicações de vendas baseadas em casos
– Situação pós-venda
CRM-Customer Relationship Management
A atividade em um sistema de Data Mining
é baseada na exploração de grandes bases
de dados e na descoberta de relações e
padrões existentes nestas informações.
As razões para desenvolvimento de um
Data Mining normalmente envolvem a
visualização dos dados, descoberta de
novos conhecimentos; verificação de
informações.
Levantamento de questões reais e práticas.
Data Mining - Mineração de dados
 Natureza da tarefa em um DM:
– Classificação: Associação de itens a uma
classe, a partir de opções pré-definidas. Ex.
definir a partir do registro de veículo se é de
passeio, clássico.
– Predição: Preencher um valor em um registro
baseado em outros atributos. Ex. Estimar
probabilidade de cliente deixar a empresa
baseado em seu perfil.
– Segmentação: Classificação sem pré-definição
de classes, agrupamento de registros
semelhantes, identificação no processo as
classes.
Data Mining - Mineração de dados
Objetivos:
– Produção de modelos para aplicação em dados
futuros, o que ocorre a tarefa de predição
– Produção de informação, descrições.
– Descoberta de tendências e comportamentos
desconhecidos e acumulados em dados
existentes na organização.
Dados podem estar estruturados em bancos
de dados ou não como em arquivos de
texto, imagens.
Data Mining - Mineração de dados
Processos em um Data Mining:
– Coleta de Dados: Fontes existentes dentro das
organizações. A maioria de dados já existe
dentro das corporações.
– Procura por Padrão: Fase de identificação de
correlações existentes nas fontes de dados.
Normalmente baseada em técnicas de IA.
– Emissão de Relatórios ou Análises Finais:
Identificação de padrões de comportamento,
tendências, perfis...
Data Mining - Mineração de dados