Aula 10 INFORMÁTICA E GESTÃO HOSPITALAR

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INFORMÁTICA E GESTÃO HOSPITALAR
Aula 10: Sistemas de Informação como ferramenta
de gestão.
Aula 10: Sistemas de Informação como ferramenta de gestão.
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Conteúdo Programático desta aula:
Aprender como os sistemas de Informação devem ser entendidos como ferramenta de gestão. 
Tomar conhecimento dos caminhos de uso das informações dos sistemas como ferramenta e subsídios para a Gestão Hospitalar. 
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Conteúdo Programático desta aula:
O que é, e para que serve, a abordagem de Business Inteligence. 
Aspectos sobre a execução e monitoramento das ações de saúde usando indicadores de saúde na gestão.
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INTRODUÇÃO
Sistemas de informações construídos para apoio às atividades finalísticas de uma organização, produzem um volume significativo de dados e a todo instante. São caracterizados como Sistemas OLTP - On Line Transactional Processing ou Processamento de Transações em Tempo Real.
Eles são utilizados no dia-a-dia para o nível operacional. Eles são construídos obedecendo as regras de negócio que a empresa utiliza, frequentemente são chamados de sistemas de produção ou aplicações operacionais
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Um Sistema de Gestão Hospitalar, conforme vimos em aula anterior, é um sistema do tipo OLTP. A figura, a seguir, representa uma visão geral de um sistema do tipo OLTP. 
Na linguagem do desenvolvedor de software, esta figura é chamada de diagrama de Entidade-Relacionamento. 
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Obtido em: http://litolima.com/2010/01/08/manifesto-a-modelagem-dimensional/ 
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Os níveis de administração de uma empresa precisam de informações sumarizadas, por exemplo, que lhes demonstrem a realidade da organização, quais as tendências, as condições atuais e projeções futuras, que em alguns casos precisam usar parâmetros externos a organização. 
Com o aumento da capacidade técnica e a redução dos custos das tecnologias de armazenamento de dados, aumentaram de maneira significativa os acervos de dados das organizações. Se isto por um lado permitem aprimorar o apoio as atividades operacionais, por outro dificulta sobremaneira as atividades de análise desses dados. 
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Nessa perspectiva, uma nova disciplina aparece no cenário empresarial, chamada de Business Intelligence ou Inteligência de Negócios.
Eckerson, 2002 conceitua Business Intelligence como “processos, tecnologias e ferramentas necessárias para transformar dados em informação, informação em conhecimento e conhecimento em planos que conduzem ações de negócios lucrativos”.
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Nesse contexto softwares e métodos colaboram com o processo de Gestão do Conhecimento. Ferramentas de informática são utilizadas para a prática da Gestão Estratégica. A seguir relacionamos as principais:
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Nesta aula vamos entender como são pensados e construídos os Sistemas de inteligência de negócio.
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O QUE É UM SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE):
Quando estudamos a importância da administração da informação para as estratégias baseadas em conhecimento e a Gestão Estratégica, entendemos que “a informação de qualidade é pré-requisito, sem ela, o processo de negócio não será otimizado; os ativos intelectuais não serão comercializados; os produtos e serviços fundamentados na informação não serão gerados ou se, o forem, terão problemas de qualidade; o conhecimento essencial não será alavancado e não será possível maximizar o uso do conhecimento disponível na organização”, conforme apontado por De Sordi, 2008.
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Ele também acrescenta que as habilidades e atitudes informacionais para a organização no contexto do concurso do conhecimento deve:
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Essas são diretrizes para a construção de um Sistemas de Inteligência de Negócios (Business Intelligence). Ele deve compreender processos de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que ofereçam mecanismos de suporte à gestão de negócios.
Devem prover capacidade para tratamento das bases de dados existentes na organização ou fora dela, e de recursos de extração e elaboração de documentos para análises a serem usados no processo de tomada de decisão.
A figura, a seguir, demonstra uma visão geral dos processos e artefatos que devem compor um Sistema de Inteligência de Negócios.
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CONSTRUINDO UM SISTEMA DE INTELIGÊNCIA
 DE NEGÓCIOS:
A etapa de Extração, transformação e carga (ETL – Extraction, transformation and load) deve trabalhar os dados oriundos das fontes externas (de outras empresas ou organizações) ou dos bancos de dados dos sistemas operacionais (OLTP) para dar origem a um Data Warehouse ou armazém de dados.
 
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Para Inmon, 2002 “um data werehouse é uma coleção de dados orientados ao assunto, integrados, não-voláteis e com variantes de tempo, para fornecer suporte às decisões”.
Quando Inmon refere-se a nao-volátil quer caracterizar que este não é um banco de dados que esteja sendo modificado constantemente ou seja não faz parte do processo transacional.
O Data Warehouse é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização, de forma consolidada. Ele possibilitará a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos. 
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Na figura a seguir, além do Operacional System que é o sistema de operação das atividades da empresa, aparecem também o ERP (Enterprise Resource Planning) que é o Sistemas Integrados de Gestão Empresarial, o CRM (Customer Relationship Management) que é o sistema de Gestão de Relacionamento com o Cliente e o Flat Files ou arquivos de texto.
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Obtido em: http://www.infoescola.com/informatica/data-warehouse/
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Para Kimball, 1998, no Data Warehouse ou DW “os dados são alimentados a partir de cargas sucessivas de dados oriundos das bases operacionais, permitindo análises evolutivas e temporais”.
 
Outro conceito muito utilizado é o de Data Marts que na verdade é um sub-conjunto de dados de um Data Warehouse. Comumente são os dados de um assunto particularizado (ex: Farmácia, Estoque, Ouvidoria, etc) ou também podem ser referentes a diferentes níveis de sumarização.
A figura, a seguir, demonstra um DW composto por 3 Data Marts originados por fonte distinta ou fontes compartilhadas.
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Data Mart 1
Data Mart 2
DataMart 3
Data Warehouse
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Para a construção de um Data Warehouse seguem-se metodologias, e a mais utilizada é a modelagem dimensional. O modelo produzido contém as “regras do negócio” e reflete a visão que o usuário tem do negócio e suas medidas e métricas. 
A figura, a seguir, é um exemplo da utilização dessa técnica, através da qual foi gerado um modelo que tem uma aparência de estrela. Thomsen, 2002 explica este fato, aparência estrela, da seguinte forma: “Um arranjo de tabelas em um banco de dados relacional onde uma tabela de fato central é conectada a um conjunto de tabelas de dimensão ao seu redor recebe o nome de Star Schema”. Vamos entender o que são dimensões e fatos.
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DIMENSÃO
PROCEDIMENTOS
DIMENSÃO
PACIENTES
FATO
INTERNAÇÃO
DIMENSÃO
TEMPO
DIMENSÃO
EXAMES
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Para explicar esses dois elementos básicos, que compõem o modelo dimensional, MACHADO, 2004 enuncia : 
“Fatos: é uma coleção de itens de dados composta de medidas (atributos numéricos que representa o desempenho de um indicador de negócios). É utilizado para analisar o processo de negócio de uma empresa, refletindo assim a evolução dos negócios do dia-a-dia desta empresa. Ele é implementado em tabelas denominadas tabelas de fato (fact tables) e representado por valores numéricos”;
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“Dimensões: são os elementos que participam de um fato e que determinam o contexto de um assunto de negócios. As dimensões podem ser compostas por membros que podem conter hierarquias. Membros são as possíveis divisões ou classificações de uma dimensão. Por exemplo, a dimensão tempo, pode ser dividida nos seguintes membros: ano, trimestre e mês, e a dimensão localização em: cidade, estado e país”;
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Outra questão importante para o processo de modelagem de um Data Warehouse ou de um Data Mart e a granularidade. O nível de detalhamento ou agregação que os dados serão gravados. 
 
Para Inmon, 1997 “a granularidade influencia diretamente no volume de dados, bem como o tipo de consulta que pode ser realizada”.
 
Quanto mais detalhada as informações, menor a granularidade do Data Warehouse ou Data Mart.
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USANDO O DATA WAREHOUSE
Até aqui, vimos que para construção de um Sistema de Inteligência de Negócios é preciso estabelecer quais as fontes serão contempladas. Com base nessa definição, um processo de modelagem precisa ser realizado para construção de um ou mais Data Marts que constituirão o Data Warehouse que será carregado pela etapa chamada de ETL. 
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Agora precisamos fornecer informações para o nível de decisão da empresa. 
Investimentos crescentes têm sido feitos na produção de ferramentas para manipulação dos dados de um DW, elas são criadas para estabelecer e analisar relações entre os dados e fatos ocorridos na administração do negócio. São chamadas de ferramentas ou softwares OLAP (On Line Analytical Processing).
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Obtido em: http://www.ctg.albany.edu/publications/reports/putting_info?chapter=7
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Uma ferramenta OLAP deve ter a capacidade de consolidar, visualizar e empregar métodos estatísticos para análise sobre múltiplas dimensões para gerentes e executivos de forma rápida, consistente e principalmente interativa através do computador pessoal, tecnologia Web e móvel (Smarthone, iPad, ...). 
Auxilia o usuário a sintetizar informações corporativas e personalizadas, análises históricas, projeções e elaborações de cenários.
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Uma ferramenta OLAP concentra toda a sua “inteligência” no que é chamado de Repositório de Metadados. 
“Metadados são definidos como dados dos dados e define a estrutura dos dados, dados referentes aos relatórios que são gerados pelas ferramentas OLAP, ou seja descreve o armazenamento de dados e sistema de inteligência de negócios: relatórios, cubos, tabelas (registros, segmentos, entidades, etc), colunas (campos, atributos, elementos dados, etc), chaves, índices e etc..” segundo Inmon (1997).
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Obtido em: http://infogoal.com/datawarehousing/metadata.htm 
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Uma ferramenta OLAP deve ter poder visual para apresentação dos dados, apresentando relatórios e gráficos de forma intuitiva e interativa. Proporcionar ao gerente e executivo criar ou transformar documentos com situações comportamentais, previsões, projeções, indicadores, alertas e etc.
A seguir, alguns exemplos de documentos, também chamados de dashboards (painéis de controle), construídos por ferramentas OLAP:
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NA PRÓXIMA AULA:
REVISÃO AV2!
A Psicologia e sua importância nas relações humanas 
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