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Fundamentos de Sistemas de Informação Prof. Otávio Calaça Xavier, Me. Conteúdo desta aula • Qualidade da Informação; • Dados em Ambiente de Arquivos; • Abordagem Moderna de Bancos de Dados; • Integração de informação entre bancos de dados; • Data Warehouse e Data Mart; • Data Mining; • Gestão do Conhecimento. • Exercícios. 2 Prontidão Aceitação Freqüência Período Precisão Relevância Integridade Concisão Qualidade da Informação Conteúdo Forma Tempo Clareza Detalhe Ordem Apresentação Mídia Principais fontes de informação de baixa qualidade: • Clientes online intencionalmente cadastram informações imprecisas, para proteger sua privacidade; • Sistemas diferentes têm diferentes padrões e formatos de informação; • Operadores de centrais de atendimento cadastram informações abreviadas ou errôneas, por acidente ou para poupar tempo; • Informações externas e de terceiros contêm inconsistências, imprecisões e erros. Qualidade da Informação Exemplos da decorrência de informações ruins para os negócios: • Impossibilidade de localizar clientes; • Dificuldade de reconhecer os clientes mais valiosos; • Dificuldade de localizar oportunidades de vendas; • Dificuldade de localizar receitas, por faturas imprecisas; • Incapacidade de construir relações sólidas com os clientes. Qualidade da Informação Até o início dos anos 70, as organizações gerenciaram seus dados em um ambiente de arquivos. • Nesta forma de organizar, cada aplicativo possui dados próprios, organizados em um arquivo de dados. • Isto porque um aplicativo era automatizado por vez Dados em Ambiente de Arquivos Exemplo Dados em Ambiente de Arquivos Secretaria de Administração Programas de turmas - Dados do Professor - Dados do Aluno - Dados do Curso Departamento de Contabilidade Programas de contabilidade - Dados do funcionário - Dados do aluno - Dados de taxa escolar - Recursos financeiro Problemas deste tipo de organização Dados em Ambiente de Arquivos Integridade de dados Segurança de dados Isolamento de dados Incoerência de dados Redundância de dados Independência de dados/aplicativos Um banco de dados pode evitar vários problemas associados ao ambiente tradicional de arquivos. • A redundância, o isolamento e inconsistência de dados são minimizados e os dados podem ser compartilhados entre todos os usuários. A segurança e integridade dos dados aumentam e os aplicativos e os dados ficam independentes entre si. Abordagem Moderna de Banco de Dados Banco de dados • É o conjunto integrado de elementos de dados relacionados logicamente. • Consolida registros em uma fonte comum de registros de dados para muitas aplicações. • Os dados armazenados são independentes dos programas aplicativos e do dispositivo de armazenamento secundário. • É organizado de modo o sistema de gerenciamento de banco de dados forneça acesso a todos os dados. Abordagem Moderna de Banco de Dados Organização lógica dos dados • Caracter • Campo • Registro • Arquivo • Banco de dados • Chave primária • Chave secundária Organização e Acesso aos Dados Um banco de dados normalmente tem uma descrição estrutural dos tipos de fatos que armazena: um esquema. Este esquema representa a estrutura do banco de dados. É conhecido por modelo de dados. O modelo de dados mais frequente é o relacional, que representa toda a informação em múltiplas tabelas relacionadas, com linhas e colunas. Modelo de dados O que faz? • Consolida registros e objetos de dados em banco de dados, que podem ser acessadas por diferentes programas aplicativos. Atividades básicas • Atualização e manutenção de bancos de dados comuns para refletir novas transações de negócios e outros eventos que exigem mudanças nos registros. • Fornecimento das informações requisitadas pelas aplicações do usuário final, pelo uso de aplicativos que compartilham os dados em bancos de dados. • Fornecimento de uma capacidade de consulta / respostas e emissão de relatório. Gerenciamento de banco de dados Dificuldades do gerenciamento de banco de dados: • a quantidade de dados aumenta exponencialmente com o tempo. • os dados são espalhados pelas organizações e coletados por muitos indivíduos, usando vários métodos e dispositivos. • a segurança a qualidade e integridade dos dados são críticas, embora facilmente expostas. Organização e Acesso aos Dados É possível integrar ou construir conexões entre bancos de dados. • Uma conexão faz com que uma informação atualizada em um banco de dados seja automaticamente enviada à outros bancos. • Uma integração permite que sistemas separados se comuniquem diretamente com outros. • A empresa pode manter vários sistemas, cada um com seu banco de dados. Integração de informação entre múltiplos bancos Exemplo: sistema de clientes • Objetivo: controlar o cadastro do clientes e suas respectivas particularidades e personalização de dados relevantes para a empresa • Integração: • vendas: dados de pedidos; • faturamento: dados de faturamento; • financeiro: dados do financeiro; • marketing: dados cadastrais. Integração de informação entre bancos de dados Exemplo: sistema de estoque • Objetivo: controlar a movimentação de estoques de produtos, matérias-primas, materiais de consumo • Integração: • Contas a pagar e a receber – conferência de entrada e saída de materiais e recursos financeiros • Compras – lançamento de dados financeiros • Contabilidade – lançamento contábil Integração de informação entre bancos de dados Métodos de integração: • Conexões diretas ou indiretas que conectam os processos (e os bancos de dados) na cadeia de valor. • Uma integração para frente capta as informações de um sistema e as envia para todos os sistemas e processos downstream. • Uma integração para trás capta as informações de um sistema e as envia para todos os sistemas e processos upstream. Integração de informação entre múltiplos bancos Sistemas de vendas Sistemas de entrada de pedido Sistemas de cumprimento do pedido Sistemas de faturamento Integração para frente da informação do consumidor Integração para trás da informação do consumidor Métodos de integração (cont.) • Criar um repositório central para um tipo particular de informação. • As informações criadas, atualizadas ou excluídas do banco de dados central se refletem nos demais bancos de dados. Integração de informação entre múltiplos bancos Sistemas de vendas Sistemas de entrada de pedido Sistemas de cumprimento do pedido Sistemas de faturamento Sistemas de informação do consumidor Data Warehouse ou Armazém de Dados • Armazena dados extraídos de vários bancos de dados de uma organização. • É uma fonte central de dados já trabalhados, transformados e catalogados. • Objetivo: agregar informações de toda a organização num repositório único, para facilitar a tomada de decisão. Data Warehouse Data Warehouse • Organização - os dados organizados por assunto (p.ex., por cliente, fornecedor, produtos, nível de preço e região) e contém informações relevantes apenas para o apoio à decisão. • Consistência - os dados são codificados de maneiraconsistente, seguindo padrões bem definidos. • Variante de tempo - os dados são mantidos por muito tempo, possibilitando tendências, previsões e comparações. • Baseados na web - ambiente de computação eficiente para as aplicações baseadas na Web. Gerenciamento de Banco de Dados Benefícios • Usuários finais podem acessar dados de forma rápida e fácil, por meio de navegadores Web. • Permite uma extensa análise de dados. • Fornece uma visão consolidada de dados organizacionais. Data Warehouse Banco de dados Armazena detalhes de todas as transações (ex.: venda de um produto) ou evento (ex.: contratação de um novo funcionário). Data Warehouse Data Warehouse Armazena as mesmas informações de uma forma agregada, mais apropriada para a decisão. Exemplo de aplicação • Companhia aérea • atribuição de tripulação, distribuição de aeronaves, conjunto de tarifas, a análise de lucratividade de rota, etc. • Banco • atendimento ao cliente, análise de tendências, promoções de produtos e serviços e etc. • Cartão de crédito • atendimento, detecção de fraude e etc. • Varejista • análise de tendência, análise de padrão de compra, política de preços, controle de estoque, promoções e etc. • Seguradoras • análise de tendências do cliente, gerenciamento do portfolio e etc. Data Warehouse Pequeno Data Warehouse projetado para uma unidade empresarial, um departamento ou um processo. • Custo inferior • Tempo muito mais curto para a implementação • Controle local, em vez de central, conferindo poder sobre o grupo que o utiliza. • Por armazenarem menos dados, possuem menor tempo de respostas e são mais facilmente entendidos e navegados. Data Mart Data Warehouse Marketing Vendas Estoque Faturamento Informações de concorrentes Informações do setor Informação de marketing Informação do setor Informação de faturamento Informação de venda Informação de estoque Informação de concorrente Data Warehouse ou Armazém de dados Repositório de dados da marketing Repositório de dados da estoque Exploração e mineração Bancos de dados Data mart ou Repositório de dados Procura de informações empresariais valiosas em banco de dados, data wharehouse ou data mart. Identifica fatores de tendências nos padrões das atividades de negócios. Usam variadas técnicas para encontrar padrões e relações em grandes volumes de informação e, a partir daí, inferir regras que preveem um futuro comportamento. Data Mining (mineração de dados) Aplicações: • Previsão automatizada de tendências e comportamentos • Previsão de falências ou de inadimplências • Identificação de segmentos que provavelmente responderão de forma semelhante a eventos. • Descoberta automatizada de padrões previamente desconhecidos Data Mining (mineração de dados) Exemplos: • Varejo e venda - prever vendas e determinar os níveis de estoque e agendas de distribuição corretas entre pontos de venda. • Bancos - níveis de previsão de maus empréstimos e o uso fraudulento de cartão de crédito, gasto de cartão de crédito de novos clientes, e quais clientes responderão a ofertas de empréstimo. • Manufatura e produção - prever falhas de maquinário e encontrar fatores-chave de otimização da capacidade da manufatura. • Seguros - prever quantidades de reinvidicações e prever quais clientes irão comprar novas apólices de seguro. Data Mining (mineração de dados) Processo que ajuda uma organização a identificar, selecionar, organizar, disseminar, transferir e aplicar informações e experiências importantes que fazem parte da memória da organização e que normalmente residem na organização de uma maneira desestruturada. Gestão do Conhecimento Conhecimento • Crenças e compromisso • É para algum fim • É específico para um contexto e relacional Informação • Proporciona novo ponto de vista, que torna significados visíveis e ilumina conexões inesperadas. • É meio necessário para construir conhecimento • Afeta o conhecimento, acrescentando algo novo ou reestruturando. Informação é fluxo de mensagem, enquanto o conhecimento é criado pelo mesmo fluxo, ancorado nas crenças e no compromisso do seu portador. Gestão do Conhecimento Gestão do Conhecimento Explícito Tácito Transmissível formal e sistematicamente Pessoal e de difícil formalização • Técnica (know-how e insights) • Cognitiva (crenças, percepções, valores, modelos mentais) Os sistemas de gestão de conhecimento referem-se ao uso de TI para sistematizar, aprimorar e agilizar a gestão do conhecimento dentro da empresa e entre empresas. Ajuda uma organização a lidar com o rodízio de funcionários, com a mudança rápida e com downsizings. Gestão do Conhecimento Gestão do Conhecimento Ciclo do sistema de gestão do conhecimento Conhecimento Capturar Criar Refinar Armazenar Gerenciar Disseminar Gestão do Conhecimento Processo SECI • Sistematizar e aplicar o conhecimento explícito e a informação • Aprender e adquirir conhecimento prático novo na prática • Articular conhecimento tácito através do diálogo e da reflexão • Compartilhar e criar conhecimento tácito através da experiência direta Socializa- ção Externali- zação Combina- ção Internali- zação Tácito Tácito Explícito Explícito Ex.: Observação, imitação e prática (aprendiz de padeiro), treinamento no trabalho, reuniões de brainstorming (Honda) Ex.: Padeiro que externaliza como fazer o pão / Auditor desenvolve novo controle orçamentário, baseado em seu conhecimento Ex.: Combinação de informação de diferentes fontes, MBAs, decomposição e operacionalização da visão. Ex.: Pessoas que internalizam conhecimento do novo controle orçamentário, modelos mentais criados por casos de sucesso da organização. TI na gestão do conhecimento • Tecnologias de comunicação • Permitem que os usuários acessem o conhecimento necessário e se comunique entre si. • Ex.: E-mail, Internet e intranet • Tecnologias de colaboração • Oferecem meios para realizar trabalho em grupo. • Tecnologias de armazenamento e recuperação Gestão do Conhecimento O que é um data warehouse e quais são suas características? O que é um data mart e qual sua diferença de um data warehouse? Quais são as capacidades de um datamining? Qual a diferença entre conhecimento tácito e explícito? Quais tecnologias dão suporte à gestão do conhecimento? Explique-as. Questões para Revisão Descreva o processo de descoberta de informação e conhecimento e discuta os papéis do data warehouse e do data mining neste processo. Explique por que é importante gerenciar o conhecimento. Questões para Revisão
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