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CCDD – Centro de Criação e Desenvolvimento Dialógico 
 
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Sistema de Informação Gerencial 
Aula 2 
 
 
Prof. Luciano Frontino de Medeiros 
 
CCDD – Centro de Criação e Desenvolvimento Dialógico 
 
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Conversa Inicial 
Muitas vezes, quando falamos algo relacionado com dado e informação, 
tendemos a utilizar estes dois termos indiscriminadamente. Algumas vezes 
podemos dizer: “não tenho informação suficiente para tomar esta decisão” ou 
“não tenho dados suficientes para decidir sobre isto”. Porém, quando falamos 
em SIG, é importante definir de maneira distinta cada um destes conceitos. Na 
interação com sistemas organizacionais, os dados podem se transformar em 
informação, caracterizado pelo valor que proporcionam. 
Também há muitas situações em que apesar de termos uma grande 
quantidade de informações, elas são insuficientes para avaliar uma situação. 
Desta forma, tanto os aspectos quantitativos e qualitativos devem ser 
considerados. Assim, dados e informação relacionam-se entre si, pois fazem 
parte de uma estrutura comunicacional que abrange desde os níveis mais 
básicos até os mais complexos. 
Contextualizando 
 Atualmente, o universo digital já é tão vasto quanto o real e continua 
se expandindo. De acordo com o estudo da EMC, empresa líder do mercado 
internacional de armazenamento de dados, já existem disponíveis quase um 
septilhão de bits de informação no mundo (ou seja, o número 1 seguido de 24 
zeros), total similar ao de estrelas conhecidas no céu, segundo a Agência 
Espacial Europeia. A estimativa é que, até 2020, o número de dados 
armazenados em computadores, servidores, smarphones e tablets seja, no 
mínimo, multiplicado por seis; um volume tão gigantesco que os especialistas 
passaram a medi-lo em termos de distância da Terra à Lua. 
 Hoje, as informações disponíveis em formato digital equivaleriam a 
uma pilha de iPads Air (aqueles mais finos) de nada menos que 256 mil 
quilômetros ou dois terços da distância do nosso planeta até o satélite. No fim 
da década, no entanto, seriam seis pilhas e meia: 1,6 milhões de quilômetros. 
Se todas essas informações fossem divididas pela população conectada em 
 
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2020, haveria quase 6 mil gigabytes de carga por pessoa. Uma família comum 
hoje preenche com informações 65 iPhones de 32GB por ano; daqui a seis anos, 
preencherá 318 smartphones. E se hoje os profissionais de TI já têm um pesado 
fardo sobre seus ombros, lidando com aproximadamente 230GB de dados, em 
2020, a carga dessa turma especializada em tech será de 1.200GB. 
Fonte: Adaptado de MACHADO, André. Estudo da EMC prevê que volume de dados virtuais 
armazenados será seis vezes maior em 2020. O Globo Online, 10/04/2014. 
Problematização 
Tema 1: Dado e Informação, qual é a diferença? 
A diferença entre dado e informação não é tão evidente. Tendemos a 
utilizar estes dois termos de forma sobreposta no dia a dia. Mesmo na literatura 
especializada, eles são frequentemente usados de maneira inadequada. Um 
exemplo é a frase: “A era digital gera uma sobrecarga de informações sobre as 
pessoas”. Interpretando de forma correta, não se trata de sobrecarga de 
informações, e sim de sobrecarga de dados. Mas qual é a diferença entre dado 
e informação? 
Dado: dados são sinais desprovidos de interpretação ou significado. São 
números, palavras, figuras, sons, textos, gráficos, datas, fotos ou qualquer sinal 
desprovido de contexto. Quando uma pessoa vê um cadastro em uma tela de 
computador ou olha para um relatório pela primeira vez, ela entra em contato 
com dados. Dados são entendidos então como estruturas sem significado. 
Informação: informação refere-se, portanto, ao dado dotado de 
significado, que o torna compreensível. Para terem significado, os dados devem 
conter algum tipo de estrutura ou contexto associado. À medida que as 
informações em um cadastro são assimiladas, analisadas e percebidas, os 
dados se tornam informações. 
Portanto, dados são símbolos ou signos que representam objetos ou 
fatos. Podem ser expressos de maneira numérica, textual ou visual, por exemplo 
um valor, uma imagem ou uma data. Os dados constituem-se registros de algo 
que foi observado e então mensurado. Quando um dado é interpretado e 
 
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analisado, ele ganha relevância e alcança a sua finalidade: torna-se uma 
informação. Podemos dizer então que o dado é o elemento básico, ou a “matéria 
prima” de uma informação. Da mesma forma, podemos dizer que a informação 
é o resultado da interpretação dos dados. 
 Os dados geralmente são volumosos e capturados de forma automática 
ou semiautomática. Eles residem em grandes bancos de dados e são 
manipulados diretamente por sistemas computacionais. As informações, por 
outro lado, são produzidas em menor volume a partir dos dados. Elas são 
compreensíveis e significativas às pessoas em suas tomadas de decisão e 
normalmente se apresentam na forma de textos, relatórios, planilhas ou gráficos. 
Diferentes informações a partir dos mesmos dados 
O contexto em que os dados são interpretados podem originar diferentes 
informações. Analise os exemplos a seguir (ELEUTÉRIO, 2016). 
Exemplo 1. Cada vez que compramos um produto em um site de comércio 
eletrônico são coletados diversos dados sobre a transação. Entre eles estão o 
código do produto, a quantidade de itens adquiridos, a data e hora da compra e 
a localização geográfica do usuário. No banco de dados do sistema de e-
commerce, esses dados ficam armazenados em registros individuais, por 
exemplo: (5423), (3), (02/12/2014), (12:53) e (192.09.87.31), indicando 
respectivamente o código do produto, a quantidade informada, a data, a hora e 
o endereço IP do computador de origem (que pode ser usado para identificar a 
localização geográfica do usuário). Esses registros serão apenas um conjunto 
de dados até que sejam interpretados e relacionados entre si. Quando isso 
ocorre, eles se tornam informações, ganhando utilidade e relevância. 
Temos como exemplos de informações: avaliação do desempenho de 
venda de cada produto, identificação das preferências de cada região, produtos 
mais visitados no site, época do ano em que cada produto vende mais, horários 
de maior acesso, entre outras. 
 
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Exemplo 2. O supervisor de uma fábrica registra o volume de produção de janeiro 
a dezembro com os seguintes dados de produção (quantidade de itens 
produzidos). 
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ 
130 200 250 300 700 800 900 250 230 220 30 240 
Veja algumas informações que podem ser extraídas a partir desse 
mesmo conjunto de dados: 
Informação 1: a maior parte da produção anual concentrou-se nos meses de 
maio, junho e julho. 
Informação 2: a produção média no ano foi de aproximadamente 354 peças por 
mês. 
Informação 3: no mês de novembro houve uma queda de produção de 90% em 
relação à média anual. 
Perceba que essas informações auxiliam o gestor de produção no 
planejamento e reorganização da operação, ou seja, são recursos essenciais e 
valiosos para a organização. 
Leitura Obrigatória: 
 “Sua Empresa Já é Digital? Tem Certeza?”. Essa é a pergunta-título de uma 
matéria interessantíssima de David Goulden. Acesse-a a seguir. 
http://computerworld.com.br/sua-empresa-ja-e-digital-tem-certeza 
O professor Luciano Frontino de Medeiros aborda as principais diferenças 
entre dado e informação no material online. Não perca! 
Tema 2: Informações Quantitativas e Qualitativas 
As informações podemser divididas em dois grandes grupos: informações 
quantitativas e qualitativas. Informações quantitativas podem ser medidas, 
expressas em números. Por exemplo: “A inflação subiu 3% em relação ao 
mesmo período do ano anterior” ou “Nossa central telefônica processa em média 
60 ligações por minuto”. 
Por outro lado, as informações qualitativas têm natureza subjetiva e são 
representadas de forma descritiva, expressando julgamentos de valor ou 
 
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opiniões. Por exemplo: “O produto avaliado revelou desconforto na sua 
utilização”. Veja como esses dois tipos de informações são utilizadas no meio 
organizacional. 
Informações Quantitativas: as informações quantitativas geralmente são 
usadas para comparar metas e resultados, especificar recursos ou produtos 
finais. 
Informações Qualitativas: as informações qualitativas são especialmente 
úteis para expressar opiniões sobre produtos ou serviços. 
Leitura Obrigatória: 
 Informações de qualidade são primordiais para o planejamento, a 
organização e a tomada de decisão das organizações, não é mesmo? Mas quais 
são os meios de obter essas informações? Saiba a resposta lendo o artigo 
indicado a seguir. 
http://www.devmedia.com.br/informacoes-com-qualidade/5459 
Fique por dentro das principais características das informações 
quantitativas e qualitativas assistindo à explicação do professor Luciano Frontino 
de Medeiros no material online. 
Tema 3: O Valor e a Qualidade das Informações 
É possível mensurar o valor de uma informação? Embora se trate de um 
recurso de característica intangível, pode-se afirmar que o valor de uma 
informação é compatível com o quanto ela pode afetar o negócio de uma 
organização. Esse valor potencial pode ser estimado pelo nível de atenção que 
ela provoca nas pessoas ou ainda pelo quanto as empresas estão dispostas a 
pagar por ela. 
O propósito das informações 
Outra forma de avaliar o valor de uma informação é compreender o seu 
propósito em uma organização. Segundo MORESI (2000), as informações são 
usadas basicamente para duas finalidades: compreender o ambiente de negócio 
(interno e externo) e agir sobre ele. Isso significa que as informações estão 
 
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diretamente ligadas à avaliação das situações e ao processo de decisão. Com 
isso, a sua importância depende do nível de criticidade que ela representa na 
atividade gerencial. 
A relevância das informações 
Em relação ao nível de relevância (ou importância) as informações podem 
ser classificadas em quatro categorias: irrelevante, potencial, mínima e crítica. A 
figura a seguir ilustra essas categorias e o impacto que elas representam para 
as organizações. 
 
Informação crítica: informações críticas são aquelas que garantem a 
sobrevivência da organização, como os indicadores financeiros, por exemplo. 
Informação mínima: as informações mínimas são usadas para o gerenciamento 
das atividades, como os indicadores de desempenho operacionais, por exemplo. 
Informação potencial: as informações potenciais são aquelas que podem ter um 
impacto futuro, tipicamente usadas para buscar diferenciais competitivos para as 
empresas, como por exemplo, uma tendência de mercado. 
Informação irrelevante: as informações irrelevantes não causam impacto algum 
sobre a organização e devem ser descartadas. 
 
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A qualidade das informações 
A qualidade de uma informação é avaliada pelos seguintes atributos: 
relevância, precisão, confiabilidade e temporalidade. Clique nas palavras 
destacadas, a seguir, e conheça melhor cada um deles. 
Relevância: reflete a importância da informação para a tomada de 
decisão. 
Precisão: indica a proximidade (ou margem de erro) da informação em 
relação ao fato em si. 
Confiabilidade: indica o grau de confiança na fonte produtora da 
informação. 
Temporalidade: refere-se ao tempo que a informação leva para ser 
apresentada ao tomador de decisão; quando esse tempo é muito curto, dizemos 
que a informação foi produzida em tempo real, como as utilizadas por operadores 
de bolsas de valores. 
Leitura Obrigatória: 
 A informação tornou-se amplamente valorizada nas organizações 
contemporâneas, sendo assim, qual é a forma ideal de administrá-la? Fique por 
dentro desse assunto lendo o artigo indicado a seguir. 
http://revista.crb8.org.br/index.php/crb8digital/article/viewFile/42/43 
No material online o professor Luciano Frontino de Medeiros aborda 
alguns aspectos interessantes sobre o valor e a qualidade das informações. 
Imperdível! 
Tema 4: Convertendo Dados em Informações 
Para transformar dados em informação a partir de um sistema de 
informação, são utilizadas algumas operações específicas. De acordo com 
Davenport e Prusak (1999), podemos caracterizar as seguintes operações: 
contextualização, categorização, cálculo, correção e condensação. Clique nas 
palavras destacadas para conhecer suas funções. 
Contextualização: saber qual é a finalidade dos dados coletados. 
Categorização: conhecer os componentes essenciais dos dados. 
 
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Cálculo: analisar os dados de forma matemática ou estatística. 
Correção: eliminar os erros dos dados. 
Condensação: resumir os dados de forma mais concisa. 
A partir disso, para transformar os dados de uma planilha de produção em 
informações, é preciso seguir os seguintes passos: 
 Contextualizar a planilha e de acordo com o seu setor específico. 
 Verificar os diferentes tipos de produtos e categorizar aqueles que 
atingiram a meta ou não. 
 Calcular o atingimento geral em um prazo maior (uma semana ou um 
mês). 
 Informar a correção de algum dado que esteja com erro explícito na 
planilha. 
 Condensar os dados para um nível de informação mais resumido 
(como a produção do dia ao invés da produção de hora em hora). 
Porém, na prática os dados geralmente são coletados em grandes 
volumes e em formatos inadequados, impossíveis de serem utilizados pelas 
pessoas. Para que se tornem úteis, é preciso convertê-los por meio de um tipo 
de formatação ou configuração que permita sua interpretação. Esse tipo de 
conversão de dados em informações envolve três fases: filtragem, 
processamento e apresentação. Analise esses processos na figura a seguir.[ 
 
 
 
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Filtragem dos dados 
A primeira etapa da conversão de dados em informações é a filtragem, na 
qual são selecionados apenas aqueles dados que interessam à nossa análise. 
Por exemplo, se pretendemos avaliar o desempenho de vendas de um 
determinado produto em uma determinada região serão descartados todos os 
dados que não atendem essas condições. Essa tarefa é desempenhada com 
muita eficiência pelos bancos de dados e seus mecanismos de filtragem. 
Processamento dos dados 
Depois de filtrados, os dados passam pela etapa de processamento onde 
são inter-relacionados, interpretados e manipulados para que se transformem 
em informações. Um relatório financeiro que agrupa receitas e despesas e 
calcula a margem de lucro de cada período é um bom exemplo de 
processamento. O processamento dos dados é realizado por rotinas de software 
e normalmente envolve operações aritméticas e estatísticas, como o cálculo de 
médias, frequências, percentuais, totalizações e sumarizações. 
Tecnicamente falando, os dados se tornam informações ao final do 
processamento. É nessa etapa que eles são inter-relacionados e se tornam 
significativos para fins de análise. Mas na prática,para que as informações sejam 
interpretadas pelos usuários, é necessário que elas sejam exibidas de forma 
adequada, o que é realizado na etapa de apresentação. 
Apresentação das informações 
Dados coletados e processados com qualidade terão pouca utilidade se 
não forem apresentados de maneira apropriada aos seus destinatários. A etapa 
de apresentação cumpre essa função, transformando as informações em um 
formato compreensível e útil ao usuário. Nessa transformação, as técnicas de 
comunicação usadas para apresentar as informações determinam, em grande 
parte, a forma com que as pessoas se apropriam das informações. 
 
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Uma comunicação eficiente deve garantir que as informações 
apresentadas sejam significativas e encaminhadas às pessoas certas. Para isso, 
identificamos dois importantes processos: a sumarização e o roteamento. 
A sumarização é o processo que reduz o volume de informações levadas 
aos destinatários, para que apenas as mais relevantes sejam apresentadas. 
Com a sumarização, evitamos apresentar excesso de informações que podem 
confundir o público. 
O roteamento garante que as informações cheguem até as pessoas 
certas, isto é, aquelas que efetivamente fazem parte do processo decisório ou 
que poderão contribuir com ele. Os softwares realizam o roteamento das 
informações com muita eficiência, permitindo a criação de grupos de usuários 
por departamento, projeto ou nível funcional, por exemplo. Na prática, o 
roteamento é feito por meio de mensagens de grupo ou arquivos em diretórios 
compartilhados nos servidores corporativos com as devidas permissões de 
acesso. 
Em relação ao formato, as informações podem ser apresentadas de forma 
textual, tabular ou gráfica por meio de relatórios, tabelas, planilhas e gráficos. A 
disposição gráfica das informações também facilita a interpretação dos dados 
pelo usuário, destacando os elementos relevantes da análise. 
Algumas técnicas especiais são utilizadas na apresentação de 
informações mais complexas com múltiplas dimensões de análise e dados em 
grande volume. Nelas, os usuários interagem com as informações e as observam 
seletivamente, alterando dinamicamente os dados, incluindo e excluindo 
variáveis e rotacionando os gráficos para observar melhor o resultado do 
processamento. Exemplos disso são as tabelas dinâmicas e os gráficos 
tridimensionais usados pelos executivos na análise de situações complexas. 
O fenômeno do big data impulsionou a criação de novos métodos de 
apresentação das informações (Taurion, 2013) por meio do uso intensivo de 
técnicas tridimensionais interativas para manipular dados heterogêneos em larga 
escala. 
 
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Leitura Obrigatória: 
Quer saber mais sobre esse conteúdo? 
Então leia o artigo “Turbilhão de ideias: a dificuldade em converter dados 
em informação” disponível a seguir! 
http://www.ideiademarketing.com.br/2012/08/02/turbilhao-de-ideias-a-
dificuldade-em-converter-dados-em-informacao/ 
Fique por dentro dos principais aspectos da conversão de dados em 
informações assistindo à explicação do professor Luciano Frontino de Medeiros 
no material online. 
Tema 5: A Pirâmide do Conhecimento 
Agora que compreendemos a relação entre dado e informação, 
ampliaremos nosso estudo introduzindo dois outros níveis informacionais: o 
conhecimento e a inteligência. 
Conhecimento é o conjunto completo de informações, dados e relações 
que levam as pessoas à tomada de decisão, à realização de tarefas e à criação 
de novas informações. O conhecimento não é apenas uma informação 
conhecida, é a informação no contexto. É o valor adicionado à informação pelas 
pessoas que tem experiência para compreender seu real potencial. 
O conhecimento é uma mistura fluída de experiência condensada, 
valores, informação contextual e insight experimentado que proporciona uma 
estrutura para a avaliação e incorporação de novas experiências e informações. 
Ele tem origem e é aplicado na mente dos conhecedores. Apesar das definições, 
não existem limites bem definidos entre dado, informação e conhecimento. 
Existe uma dependência do contexto e da interpretação do agente (ou seja, da 
pessoa que percebe e entende os dados e as informações) para atribuir o 
significado. 
Dados, informações, conhecimento e inteligência se relacionam por meio 
de uma estrutura de quatro camadas, denominada pirâmide do conhecimento, 
também conhecida como estrutura DIKW (do inglês Data-Information-
Knowledge-Wisdom), como ilustra a figura a seguir. 
 
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Na base da pirâmide estão os dados que são registros brutos e não 
interpretados, geralmente capturados em grande volume e sem um significado 
específico. No segundo nível estão as informações, produzidas a partir da 
filtragem e interpretação dos dados, portanto em menor volume e maior valor 
agregado. 
No próximo nível está o conhecimento, uma forma superior de 
compreensão construída a partir da análise das informações e usada para agir 
sobre o mundo real (Ackoff, 1989). E no nível mais alto da pirâmide está a 
inteligência (ou a sabedoria), que, segundo alguns autores determina como e 
quando usar o conhecimento. Na medida em que ascendemos na pirâmide, 
aumentamos nosso nível de compreensão sobre os fatos e reduzimos a 
quantidade de itens que manipulamos. Podemos dizer que, na pirâmide do 
conhecimento, volume e valor são grandezas inversamente proporcionais. 
A pirâmide do conhecimento é amplamente referenciada no estudo da 
informação e da gestão do conhecimento, embora sua estrutura verticalizada e 
reducionista seja criticada por alguns autores (Frické, 2007). A principal crítica 
está na parte superior da pirâmide, nas camadas do conhecimento e inteligência. 
Segundo Frické, a transformação de informações em conhecimento, e de 
conhecimento em inteligência, são processos cognitivos complexos, que não 
usam apenas as informações dos níveis inferiores da pirâmide, mas também a 
vivência, a experiência e os modelos mentais dos indivíduos. 
 
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A transformação de informação em conhecimento também demanda 
algumas operações, caracterizadas da seguinte maneira por Davenport e Prusak 
(1999): 
Comparação: De que forma as informações relativas a esta situação se 
comparam a outras situações conhecidas? 
Consequências: Quais implicações estas informações trazem para as 
decisões e tomadas de ação? 
Conexão: Quais as relações deste novo conhecimento com o já 
acumulado? 
Conversação: O que as outras pessoas pensam desta informação? 
Com relação ao exemplo da transformação de dados em informação, 
podemos: 
 Comparar os resultados da planilha com os as anteriores; 
 Identificar as consequências do não atingimento da meta ou 
problemas de qualidade para a produção e o custo; 
 Fazer conexões com problemas que aconteceram anteriormente; 
 Conversar com os pares para alinhar os objetivos e articular as ações 
necessárias para manter a produção nos níveis previstos. 
Outra forma de visualizar a tríade dado-informação-conhecimento é em 
um contexto maior, do qual faz parte a estrutura hierárquica que se inicia desde 
o bit, até a aplicação da inteligência para a resolução de problemas. 
Do ponto de vista puramente físico, um arquivo nada mais é do que uma 
sequência de 0s e 1s gravada em um meio de armazenamento estático. A 
sequência de bits é ininteligível do ponto de vista do tratamento com os dados, 
considerado assim o primeiro nível ou o mais baixo de tratamentode dados na 
hierarquia do conhecimento. 
 
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Num segundo nível, quando consideramos uma sequência de 8 bits, 
podemos identificar um dígito ou caractere ASCII (American Standard Code for 
Information Interchange) e a informação começa a fazer um certo sentido. Em 
vez de 0s e 1s, temos uma sequência de caracteres padrões codificados de 8 
em 8 bits. 
No exemplo, a sequência de bits 01100001 corresponde ao número 61 
hexadecimal, ou 97 decimal. Pela tabela ASCII, 97 corresponde ao caractere “a”. 
 
As sequências de dígitos ou caracteres agrupados, num terceiro nível, 
formam os dados. 
 
 
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Caso esse agrupamento seja quebrado, perde-se o sentido do mesmo. 
Assim, os dados podem ser caracterizados como átomos em termos de 
indivisibilidade. O nome próprio de uma pessoa (digamos, MARIA) não fará 
nenhum sentido se for separado em duas partes (por exemplo, MAR e IA). 
Porém, dados isolados não identificam bem os elementos ou entidades 
da vida cotidiana. Dados de diferentes naturezas precisam ser armazenados, 
como o endereço de um cliente (nome, endereço, complemento, cidade, estado, 
CEP), o saldo de uma conta bancária (cliente, conta, débito, crédito) ou a 
quantidade fabricada em uma linha de produção (produto, código, quantidade, 
custo). Arquivos com a característica de um banco de dados referem-se a uma 
sequência de dados de diferentes naturezas, armazenados numa disposição 
predefinida muitas vezes denominada de cabeçalho ou estrutura. 
 
 
Dessa forma, num quarto nível, os dados são agrupados no que 
chamamos de grupos de dados ou moléculas, que possibilitam (em conjunto ou 
confrontação com outros conjuntos de dados) a transformação dos mesmos em 
informação. A informação diz respeito a algo novo inserido num certo contexto. 
 
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Especificamos a informação como o quinto nível da hierarquia. Exemplos 
práticos de geração de informação são as consultas a banco de dados, onde 
uma ferramenta de consulta baseada em linguagem SQL (Standard Query 
Language) extrai os dados de um grupo (uma tabela ou um conjunto de tabelas) 
gerando relatórios que atendam a um critério específico de consulta. Desta 
forma, várias operações de transformação de dados em informação são feitas, 
tornando-os com significado no seu devido contexto. 
 
O acervo formado pela geração de informações nos processos de gestão, 
devidamente filtradas e sistematizadas ao longo do tempo, tal como um sistema 
de informação de uma empresa, irá constituir o conhecimento que compõe o 
sexto nível da pirâmide. Para que algo seja considerado conhecimento é 
necessário haver pessoas que atribuam valor às informações geradas por um 
 
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sistema de informação. Assim, são as pessoas que colocam as informações em 
contextos e fazem suas interpretações, ou seja, dão significado a elas. 
 
Ainda podemos elaborar um sétimo nível onde o conhecimento gerado 
pelas informações, sendo manipulado por pessoas ou sistemas, irá constituir a 
inteligência. Nele, o processo de tomada de decisão faz uso de todo o edifício 
elaborado, desde a estrutura simplificada dos bits até a ponte com o pensamento 
(humano ou de um agente de software). Dessa forma, dentro dessa pirâmide, os 
sistemas de informação desempenham um papel essencial nos procedimentos 
de nível mais alto, necessários para os negócios das organizações. 
 
 
 
 
 
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Leitura Obrigatória: 
Que tal aprofundar os seus conhecimentos sobre esse conteúdo? Não 
perca tempo e leia o artigo “Inteligência Competitiva em Organizações: dado, 
informação e conhecimento” disponível a seguir. 
http://www.dgz.org.br/ago02/Art_02.htm 
 
 O que será que o professor Luciano Frontino de Medeiros tem a dizer 
sobre a pirâmide do conhecimento? Assista no seu material digital. 
Trocando Ideias 
Agora é com você! Qual é a sua opinião em relação ao papel do gerente 
na percepção do valor da informação nos processos de tomada de decisão? 
Reflita a respeito e posicione-se nessa questão. 
Na Prática 
Estudo de caso: transformando dados em informação 
Patrícia faz análises de giro de estoque de matérias-primas no setor de 
PCP de uma fábrica, acessando os dados necessários no Sistema Integrado de 
Gestão. Ela mantém em sua estação de trabalho uma planilha de fornecimento 
de matérias-primas a partir das notas fiscais de entrada, o que dá mais 
segurança quanto à situação real dos estoques. 
O cálculo é feito dividindo a variação da quantidade consumida pela média 
de estoque em um determinado período. Por exemplo, se a quantidade de 
matéria-prima do estoque inicial do mês era de 400 unidades e no final era de 
800 unidades, a média de estoque será de (800+ 400) /2 = 600 unidades. No 
caso de serem consumidas 1200 unidades de matéria-prima no mês, o cálculo 
do giro de estoque será o consumo (1200) dividido pelo valor médio em estoque 
(600), ou seja, 1200/600 = 2. Assim o giro de estoque é “2”, ou seja, o estoque 
teve de ser renovado duas vezes neste período. 
Na planilha, Patrícia consegue classificar em ordem decrescente (do 
maior para o menor) o valor de giro de estoque. Isto permite indicar quais 
 
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matérias-primas giram mais e quais permanecem mais tempo no estoque. 
Patrícia faz também a classificação ABC, indicando na classe A os primeiros 
20% das matérias ordenadas, na classe B os 30% seguintes e o restante (50%) 
para a classe C. Dessa forma, ela pode otimizar a compra de matérias-primas, 
evitando comprar aquelas que não giram muito em um determinado período. 
Como a informação que ela atualiza na planilha tem um atraso de dois 
dias devido à digitação das notas fiscais de entrada no ERP, algumas 
informações sobre o giro podem estar equivocadas. Dessa forma, ela sempre 
precisa corrigir os valores de entrada para deixar a planilha mais atualizada 
possível. 
Diante desse cenário, quais formas de conversão de dados em 
informação são utilizadas por Patrícia faz diariamente para controlar o giro do 
estoque da empresa? 
Depois de formular a sua resposta, veja no material online o feedback do 
professor Luciano Frontino de Medeiros. 
Síntese 
Nesta aula foram vistos os conceitos de dado e informação, mostrando a 
diferença entre eles no contexto de sistemas de informação gerencial. Também 
foi estudado os tipos de informação (quantitativas ou qualitativas) e o valor da 
informação a partir do seu propósito, relevância e qualidade. Além disso, vimos 
as formas de conversão de dados em informação e a hierarquia da informação 
e do conhecimento, por meio da pirâmide do conhecimento. 
Assista às considerações finais do professor Luciano Frontino de 
Medeiros sobre os temas abordados nesta aula no material digital. 
 
Referências 
ELEUTÉRIO, M. Sistemas de Informação Gerencial. Curitiba: 
Intersaberes, 2016. 
LAUDON, K; LAUDON, J. Sistemas de Informação Gerenciais, 9ª ed. 
São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. 
 
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MEDEIROS, L. F. Banco de Dados – Princípios e Prática. Curitiba: 
IBPEX, 2007. 
REZENDE, D. Planejamento de Sistemas de Informação e 
Informática. Atlas, 2003. p. 65. 
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