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Aula X – Sistemas de Apoio à Decisão SAD set/2015 Fundamentos de SI Prof. Ulisses Sperle Graça Prof. Vanilde Manfredi 1 2 Para alcançar seus objetivos e metas, a organização depende de uma tomada de decisão efetiva. Na maioria dos casos, o planejamento estratégico e as metas gerais da organização determinam o âmbito dos processos que agregam valor e a tomada de decisão necessária para fazê-los funcionar. Um SAE, hoje em dia, é praticamente sinônimo de um SAD, pois ambos têm se evoluído em suas funcionalidades, fornecendo os mesmos recursos (MIGLIOLI, 2007). Sistemas de Suporte à Decisão 2 3 Abordagens para a solução de problemas: REATIVA : o solucionador espera o aparecimento do problema antes de tomar qualquer iniciativa. PRÓ-ATIVA : o solucionador monitora as atividade procurando e corrigindo problemas no início antes que se tornem sérios. Os problemas frequentemente disfarçam as possíveis oportunidades. Ambas as abordagens podem transformá-los em oportunidades, mas optar pela abordagem pró-ativa significa que essas oportunidades podem ser identificadas e exploradas mais rapidamente. Tomada de decisões e solução de problemas 3 4 Tomada de decisões: um componente da solução de problemas Inteligência – problemas e oportunidades em potencial são identificados e definidos. Reúne-se informações relacionadas ao escopo do problema. Projeto – As soluções alternativas para o projeto são desenvolvidas. A viabilidade e as implicações dessas alternativas são avaliadas. Escolha – Requer a seleção de um curso de ação. Não é incomum nesta fase a percepção que existem novas alternativas, forçando a volta à fase de Inteligência. Implementação – É quando uma ação é executada para efetivar a solução. Monitoramento – É a avaliação da implementação da solução, tanto para determinar se os resultados previstos foram alcançados como para modificar o processo, tendo em vista novas informações obtidas durante a implementação. Solução de Problemas Tomada de decisão 4 5 No estágio de escolha, inúmeros fatores influenciam a seleção dos tomadores de decisão quanto à solução. Um desses fatores é se a decisão é programada ou não. Programadas: decisões tomadas mediante uma regra, pro-cedimento ou método quantitativo. São facilmente compu-tadorizadas pois são baseados em atividades estruturadas. Ex: fazer pedido de compra quando determinado item cair para 100 unidades em estoque. Suportados por SPT. Não programadas : decisões a serem tomadas em situação incomum ou excepcional, em muitos casos difíceis de se quantificar. O problema não é de rotina e as regras e conexões não são bem definidas. Ex: parar a produção de um produto, abrir filial. São suportados por SAD e SE. Decisões programadas X não programadas 5 6 Outro fator que influencia o tomador de decisões no estágio de escolha é o grau de risco envolvido. Risco é a medida da probabilidade de que uma alternativa selecionada resultará em um produto não esperado ou não desejado. Em muitos casos, as decisões não programadas têm um alto grau de risco se comparadas com as decisões programadas. Risco da decisão – inerente à própria decisão. Ex: probabilidade que 50% dos consumidores não comprem um novo produto. Risco da estimativa – inerente ao processo de estimativa. Ex: o grupo de consumidores pesquisado talvez não represente a massa de consumidores como um todo. O Risco 6 7 Quanto mais fatos relevantes o tomador de decisão conseguir obter, menor o risco da estimativa e melhor a estimativa das probabilidades de resultado. O risco de estimativa pode ser reduzido obtendo-se fatos relevantes adicionais, geralmente com um custo. Um sistema de informação (SI) lida com sistemas de decisão que envolvem riscos, mas não pode eliminá-lo completamente. Os SI podem e devem ajudar a identificar erros em potencial e fornecer uma estrutura de informação que torne mais difícil uma pessoa cometer um erro. O Risco 7 Objetivos da decisão – as metas de muitas organizações vão além do simples aumento dos lucros ou redução de custos, como minimizar o impacto dos processos de produção sobre o meio ambiente. Alternativas para a solução do problema – atualmente existem mais alternativas a considerar do que há alguns anos. Existe uma imensa variação de cada alternativa. Criatividade – capacidade de gerar novas ideias ou aborda-gens para adicionar valor aos produtos e serviços. É um fa-tor que pode diferenciar a empresa de seus competidores. Concorrência – O nº e o tipo de competidores tornam cada vez mais difícil se atingir metas definidas. Nunca se sabe onde e quando pode aparecer uma nova competição. 8 Fatores de Solução de Problemas 8 Ações sociais e políticas – Ações políticas tomadas por setores do governo, podem ter um forte impacto na seleção de alternativas disponíveis para um tomador de decisões. Globalização – Trabalham de maneira pró-ativa, de modo a antecipar o impacto dos acontecimentos e necessidades internacionais relevantes. Tecnologia – A redução dos preços da TI a avanço nas suas capacidades oferecem um maior número de alternativas aos negócios e às organizações. Pressão do tempo – As atividades ocorrem em um padrão de tempo mais curto do que era possível anteriormente. Aumenta a necessidade de fornecer dados relevantes para uma tomada de decisão o mais rapidamente possível. 9 Fatores de Solução de Problemas 9 10 Visão geral do SAD Já foi visto que os SIG e SPT produzem relatórios que ajudam a resolver problemas empresariais estruturados e semi-estruturados. O SAD tem como foco auxiliar na solução de problemas mais complexos – semi-estruturados ou desestruturados. A ênfase de um SAD recai sobre os estilos e as técnicas individuais da tomada de decisão, ou seja, quem toma a decisão a pessoa ainda toma a decisão, não a máquina. 10 11 Visão geral do SAD. É um conjunto organizado de pessoas, procedimentos, software, banco de dados e dispositivos utilizados para dar suporte à tomada de decisões específicas de um problema. Os SAD oferecem o potencial de gerar maiores lucros, menores custos e melhores produtos e serviços. Ele deve ser projetado e desenvolvido e usado para auxiliar a organização a atingir suas metas e objetivos. 11 12 Visão geral do SAD. Embora destinado aos níveis mais elevados, são utilizados em todos os níveis, pois cada vez mais gerentes de diferentes níveis hierárquicos enfrentam problemas não rotineiros. Frequentemente estão ligados à tomada de decisão relativa à processos que agregam valor ao negócio. Ex.: estimar o impacto de um aumento no preço do papel nos lucros de um jornal um SAD pode estimular o aumento do espaço destinado à publicidade em vez de elevar o preço do jornal. 12 13 Características de um SAD. Grandes volumes de dados e de diferentes fontes; Flexibilidade de relatórios e apresentações; Orientação gráfica e de texto; Suportar análise de Drill Down; Realizar análise complexas e sofisticadas, utilizando pacotes de software avançados.; Suportar abordagens de otimização, satisfação e heurísticas; Executar análise de sensibilidade, simulação e de atingimento de metas. 13 14 Características de um SAD. Experiência em simulações pode ser de serventia Alguém aqui sabe jogar o Flight Simulator da Microsoft? 14 15 Integração do SPT, do SIG e do SAD Muitas vezes, esses sistemas se sobrepõem para fornecer funções complementares e em muitas organizações, encontram-se integrados por meio de um banco de dados comum. Impacto O uso do mesmo banco de dados para esses sistemas diferentes pode exigir hardware e software mais poderosos; caso contrário, o uso intenso do SAD pode tornar a operação de processamento de transações lenta. 15 16 Comparação entre um SIG e um SAD Fator SAD SIG Tipo de Problema Não estruturados Mais estruturados Usuários Indivíduos, pequenos grupos e toda organização. Os usuários têm mais controle. Toda organização. Os usuários têm menos controle. Suporte Todos os aspectos e fases da tomada de decisão. Não substituio tomador de decisão. Alguns tomam decisões automáticas substituindo o tomador de decisão. Ênfase Enfatiza decisões reais e estilos de tomada de decisão. Enfatiza somente a informação Abordagem Suporte à decisão direta, disponi-bilizando relatórios interativos nas te-las de computador. Suporte indireto, usando regu-larmente os relatórios produ-zidos. Sistema O sistema está on-line, fornecendo resultados imediatamente. Como disponibiliza relatórios periodicamente, tende a não oferecer resultados imediatos. 16 17 Comparação entre um SIG e um SAD Fator SAD SIG Velocidade Por ser flexível e poder ser implementado por usuários, demanda menos tempo para ser desenvolvido, possuindo melhor capacidade de responder às consultas dos usuários. O tempo de resposta é normalmente maior Saída Geralmente orientados para tela, com possibilidade de gerar relatórios impressos. Normalmente orientado para a impressão de relatórios e documentos. Desenvolvimento Os usuários geralmente estão mais envolvidos com o seu desenvolvimento, gerando sistemas melhores que proporcionam um suporte mais efetivo. Sua vida útil é muito grande, o que aumenta a chance de seus idealizadores não mais estarem executando as atividades atendidas por ele. 17 18 Componentes de um SAD Banco de dados Banco de modelos SGBD SGM Acesso à internet, à Intranet e outros Sistemas Acesso a Banco de dados Externo Banco de Dados Corporativo Interface com o Usuário Gerador de SAD 18 19 A interface com o usuário, também chamada de Gerenciador de Diálogo, permite aos tomadores de decisão interajam facilmente com o SAD, usando termos e frases comuns ao negócio. Na prática corresponde ao próprio SAD. O acesso à Internet, Intranet e outros sistemas computadorizados, permite que o SAD fique ligado a outros sistemas mais poderosos. O gerador de SAD atua como um buffer (depósito temporário de dados) entre o usuário e os outros compo-nentes, interagindo com o BD, o banco de modelos e a interface com o usuário. Componentes de um SAD 19 20 Seu propósito é o de oferecer aos tomadores de decisão acesso a uma variedade de modelos e auxiliá-los no processo de tomada de decisão, podendo incluir um software gerenciador de modelos (SGM), que coordena o uso dos modelos em um SAD. Dependendo da necessidade, podem ser usados mais de um modelo. Principais modelos: Financeiros; Análise estatística; Gráficos; Gerência de Projetos. O Banco de Modelos 20 21 Pode sair mais barata do que experimentar sistemas reais. Modelos podem ser construídos à baixo custo para se determinar o impacto de diversas decisões. Modelagem costuma ser mais rápida que a experimentação com sistemas reais. Apresenta menos riscos e mostra como a decisão pode impactar todo o sistema. Excelente experiência de aprendizagem, à medida que, ao realizar experiências com modelos, podemos conhecer os efeitos de imediato. Previsão de consequências futuras. Suporte da pós-modelagem, que permite testar hipóteses do modelo e assegurar sua precisão e validade antes utilizá-lo como efetivamente (Ex. 2,5% de inflação utilizado pode estar defasado). Vantagens do Banco de Modelos 21 22 Por definição um modelo requer a simplificação de algu-mas suposições. Se as hipótese se desviam muito o modelo da realidade, os resultados podem ser bastante suspeitos. Com a diversidade de modelos disponíveis, os tomadores de decisão podem gastar muito tempo para decidir qual modelo usar. Modelos não preveem sistemas reais com exatidão. Alguns modelos exigem alto grau de sofisticação matemá-tica tornando-os extremamente complexos de se cons-truir e os resultados muito difíceis de se interpretar. Desvantagens do Banco de Modelos 22 23 Processamento Analítico Online (Olap) É a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diárias. Fornece para organizações um método de acessar, visualizar, e analisar dados corporativos com alta flexibilidade e performance. A velocidade com que executivos obtêm informações e tomam decisões determina a competitividade de uma empresa e seu sucesso de longo prazo. OLAP apresenta informações para usuários via um modelo de dados natural e intuitivo. Através de uma simples pesquisa, usuários finais podem rapidamente analisar inúmeros cenários, gerar relatórios "ad hoc", e descobrir tendências e fatos relevantes independente do tamanho, complexi-dade, e fonte dos dados corporativos. 23 24 Processamento Analítico Online (Olap) Colocar informação em bancos dados corporativos sempre foi mais fácil do que retirá-los. Quanto maior e complexa a informação armazenada, mais difícil é para retirá-la. A tecnologia OLAP acaba com estas dificuldades levando a informação mais próxima ao usuário que dela necessite. Portanto, o OLAP é frequentemente utilizado para integrar e disponibilizar informações gerenciais contidas em bases de dados operacionais, sistemas ERP e CRM, sistemas contábeis, e Data Warehouses. Estas características tornaram-no uma tecnologia essencial em diversos tipos de aplicações de suporte à decisão e sistemas para executivos. 24 25 Processamento Analítico Online (Olap) OLAP Server Multi- dimensional database Corporate Databases Client PC Planilha Pacotes estatíticos SIE Pacotes de apoio à decisão Os dados são recuperados de BD empresariais e e preparados em um BD multidimensional de OLAP Para recuperação por sistemas de front-end Operational DB Data Marts Data Warehouse 25 26 Processamento Analítico Online (Olap) O processamento analítico online envolve várias operações analíticas básicas, como por exemplo: Consolidação envolve a agregação de dados. Isso pode envolver simples junções ou agrupamentos complexos, envolvendo dados inter-relacionados. Os escritórios de vendas podem ser agrupados em distritos e estes anexados a regiões. Drill Down segue o caminho inverso ao da consolidação de forma a exibir dados mais detalhados que compõem os dados consolidados. As vendas por produtos ou por representantes , que compõem os totais de vendas de uma região,poderiam ser facilmente acessados. Slicing and dicing (fatiar) possibilidade de considerar os BDs a partir de diferentes pontos de vista. Uma fatia do BD de vendas poderia mostrar todas as vendas por canal de vendas dentro de cada tipo de produto dentro das regiões. Outra fatia poderia mostrar todas as vendas por canal dentro de cada tipo de produto. 26 27 Business Intelligence - BI Conjunto de ferramentas e aplicativos que oferece aos tomadores de decisão possibilidade de organizar, analisar, distribuir e agir, ajudando a organização a tomar decisões melhores e mais dinâmicas. Seu principal objetivo é o de transformar grandes quantidades de dados em informações de qualidade para a tomada de decisão, gerando resultados diretos para a organização. As principais ferramentas do conjunto de Inteligência Empresarial são: Data Warehouse; Data Mining; Sistemas de Apoio à Decisão. 27 28 Business Intelligence - BI Fonte: Fayyad - Processo de KDD 28 Data Warehouse - DW Estrutura desenhada para armazenamento de dados não voláteis, que não pertençam ao ambiente transacional da empresa, voltado para decisão e que deve ser separado da operação do dia-a-dia. 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 DW é uma coleção de dados orientada por assunto, integrada, variável no tempo e não volátil, que proporciona suporte ao processo de tomada de decisão” (Turban E., Sharda R., Aronson J.E.,King D: Business Intelligence – um enfoque gerencial para a inteligência do negócio) 29 Business Intelligence - BI 29 30 Business Intelligence - BI (Fonte: http://www.diegomacedo.com.br/category/banco-de-dados/data-warehouse) 30 Data Mining É o processo de descobrir informações relevantes, como padrões, associações, mudanças, anomalias e estruturas, em grandes quantidades de dados armazenados em banco de dados, depósitos de dados ou outros repositórios de informação. Devido a disponibilidade de enormes quantias de dados e à necessidade iminente de extrair delas informações e conhecimentos úteis a diversas aplicações, data mining foi popularmente tratado como sinônimo de descoberta de conhecimento em bases de dados, apesar de, na visão de alguns pesquisadores, data mining ser considerado como um passo essencial da descoberta de conhecimento. http://www.dct.ufms.br/~mzanusso/Data_Mining.htm 31 Business Intelligence - BI 31 32 Business Intelligence - BI Data Mining 32 Acabouuuuuuu !!! 33
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