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SISTEMA DE APOIO A DECISÕES-SAD

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SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 1 
 
 
Sistema de apoio a 
decisões - SAD 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 2 
SAD - SISTEMA DE APOIO A DECISÕES 
 
AULA 1 
Tomada de decisões nas empresas 
A empresa pode ser considerada um sistema de decisões em que todos os 
membros estão continuamente tomando alguma decisão, sendo impossível pensar a 
organização sem considerar a ocorrência constante do processo decisório. 
Assim sendo, podemos concluir que, a tomada de decisão é uma das principais 
funções do administrador, se não é a principal. E sempre ocorre em reação a um 
problema ou oportunidade percebida. 
No passado, as decisões restringiam-se à direção (alta administração). À medida 
que as informações passaram a estar disponíveis nos demais níveis (Figura 1) pelo 
crescimento dos sistemas de informação, as decisões foram descentralizadas, ficando 
a cargo dos gestores de cada nível (administração operacional, administração tática e 
administração estratégica). 
 
Figura 1. Níveis hierárquicos. 
 
Conforme podemos constatar analisando a Figura 2, durante a década de 1950, os 
sistemas eram estritamente técnicos e visavam a apoiar as atividades operacionais da 
empresa. Entre as décadas de 1960 e 1980, os sistemas evoluíram e passaram a apoiar 
as atividades de controle gerencial, dando subsídios aos tomadores de decisão 
(inicialmente de nível médio). A partir da década de 1990, os sistemas passaram a 
apoiar decisões da alta administração, dando sustentação ao posicionamento 
estratégico da empresa no mercado. Dessa forma, os sistemas de informação passam 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 3 
a abranger a empresa como um todo, nos três níveis da pirâmide, conforme ilustrado 
na imagem acima. 
 
 
 
Figura 2. Linha do tempo 
 
As decisões costumam ser classificadas de acordo com o tipo de problema a que estão 
relacionadas. Assim sendo; temos as decisões: 
 
• Estruturadas; 
• Semiestruturadas; 
• Não estruturadas. 
As decisões estruturadas ou decisões operacionais estão diretamente ligadas à 
gerencia operacional e envolvem os problemas rotineiros cujas atividades são 
repetitivas e conhecidas. Envolvem problemas operacionais bem definidos e decisões 
que se repetem ao longo do tempo. Como exemplo desse tipo de decisão, podemos 
citar: 
 
• Quanto precisamos ter em caixa para as despesas do dia? 
• Qual minha previsão de faturamento? 
• Temos estoque suficiente para produzir as peças? 
• Quantos operários são necessários para atender à demanda das tarefas? 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 4 
O tipo de sistema que oferece subsídios a esse tipo de decisão são os Sistemas de 
Informação Gerencial (SIG), que, em geral, respondem a questões do tipo: 
 
• Qual o orçamento anual? 
• Como programar a produção para atender aos pedidos mensais? 
 
O gestor das unidades de negócio lida eventualmente com outros tipos de decisões, 
as semiestruturadas, relacionadas a problemas em que as operações são conhecidas, 
mas não se tem conhecimento total das variáveis que interferem nos resultados. Nesse 
tipo de decisão, somente parte do problema possui resposta clara e fornecida por um 
procedimento já aceito. O tipo de sistema que oferece subsídios a esse tipo de decisão 
é o objeto de nossa disciplina: Sistema de Apoio à Decisão (SAD). 
 
Como exemplo desse tipo de decisão em problemas que lidam com dados 
semiestruturados, podemos destacar: 
 
• Qual o impacto no preço de venda se o custo de um componente for elevado 
em 10%? 
• Por que os pedidos estão declinando nos últimos 6 (seis) meses? 
 
O terceiro tipo de decisão envolve aquelas relacionadas à alta administração da 
organização, envolvendo o conselho de diretores, diretores executivos e presidência. 
São decisões relacionadas a estratégias, políticas e objetivos da organização, 
envolvendo situações específicas e frequentemente únicas e sem precedentes, tendo 
como características: 
 
• Necessitam de muito julgamento humano; 
• Requerem acessos a dados externos para análise do contexto, além, claro, de 
dados da corporação (internos); 
• São decisões que envolvem problemas originais. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 5 
Entre os exemplos de decisão que envolvem esse nível, podemos destacar: 
 
• Devemos lançar esse novo produto? 
• Devemos entrar nesse novo mercado? 
• Devemos descontinuar algum produto? 
• Devemos permanecer nesse mercado? 
O processo de tomada de decisão, que, em última análise, se refere à escolha entre 
diferentes cursos de ação alternativos, tem duas abordagens: reativa e proativa. Na 
abordagem reativa, o tomador de decisão age após a ocorrência do problema, o que 
pode ser complicado na medida em que os estragos já podem ter acontecido. Na 
abordagem proativa, as atividades são monitoradas, e os problemas podem ser 
descobertos antes mesmo de acontecerem, causando menos danos à empresa. 
 
Mas, independentemente da abordagem, é preciso estar ciente de que o processo de 
tomada de decisão envolve riscos que são inerentes à própria decisão e ao processo 
de tomada de decisão. 
 
A Figura 3 apresenta os cinco passos de um processo genérico de tomada de decisão 
que não garante o sucesso das decisões tomadas, mas permite maior lógica e 
coerência na condução do processo, mitigando os possíveis erros. 
 
 
Figura 3. Processo da tomada de decisão 
 
Fase 1: Identificação do problema. O sintoma se dá através uma insatisfação, 
problema ou desafio que afete a empresa e/ou uma unidade de negócio. O objetivo 
principal da fase é o entendimento da situação. Nesse contexto, existem duas 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 6 
ferramentas que ajudam na identificação das causas e possíveis consequências do 
problema, insatisfação ou desafio. 
 
• O Diagrama de Ishikawa (ou espinha de peixe), cuja finalidade é organizar o 
raciocínio sobre as causas do problema, que são efeitos de uma situação 
indesejada. A Figura 4 ilustra o uso do diagrama, considerando o problema 
“produto com defeito” e avaliando as possíveis causas desse problema. Pelo 
diagrama, os problemas têm origem nos equipamentos da produção 
(máquinas), na mão de obra (pessoal), nos métodos de produção e nos 
materiais usados. Para cada um desses grupos, são descritas as possíveis 
causas. Por exemplo, uma possível causa será a obsolescência dos 
equipamentos ou a falta de manutenção nos mesmos (grupo máquinas); 
 
Figura 4. Diagrama de Ishikawa 
 
• Diagrama de Pareto (80-20), cujo objetivo é permitir a seleção das prioridades 
quando temos grande número de problemas e desejamos saber as causas mais 
críticas. A regra de Pareto diz: 
o 20% das causas (poucas causas significativas) geram 80% dos efeitos; 
o 80% das causas (muitas causas insignificantes) geram 20 % dos efeitos. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 7 
Assim sendo, vale concentrar os esforços de ajustes nos 20% das causas mais 
significativas. A Figura 5 a seguir ilustra uma aplicação do diagrama de Pareto, 
em que analisamos as causas mais significativas para o problema “perdas na 
produção”. Pelo gráfico abaixo, podemos inferir que as causas “variação na 
operação anterior”, “variação no ajuste da máquina” e “ajuste no rolo do 
laminador” representam 80% das incidências do problema. Se resolvermos 
esses itens, teremos solucionado 80% das causas do problema. 
 
Figura 5. Diagrama de Pareto 
 
Fase 2: Criação de alternativas. Nesse momento do processo de tomada de 
decisão, devemos nos ater à enumeração de toda solução do problema que seja viável 
de ser implementada. Ou seja, o foco é a geraçãode ideias, e para tal duas técnicas 
podem ser usadas: 
 
• Brainstorm (tempestade de ideias). Nessa técnica, um grupo de pessoas se 
reúne, de forma sistemática, para ter e discutir ideias sobre determinado 
problema. 
• As ideias devem ser geradas sem crítica e podem ser associadas entre 
si. 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 8 
• Na medida em que já haja um número suficiente, o processo é 
interrompido e as ideias são agrupadas em categorias para serem 
avaliadas; 
• Brainwriting (escrita de ideias). Essa técnica é uma variação do Brainstorm, em 
que a interação para discussão das ideias é feita por escrito, sem comunicação 
verbal. As ideias podem ser compartilhadas por escrito. 
• A troca ocorre até o esgotamento de ideias, e na sequência cada uma é 
analisada e ponderada. 
 
Fase 3: Avaliação das alternativas e seleção. Nesse momento, ocorre a avaliação, 
ou seja, o julgamento de cada solução alternativa relacionada como viável. Aqui, deve-
se analisar os pontos fortes (vantagens) e fracos (desvantagens) de cada alternativa, 
comparando com os critérios de seleção e pesos (dos critérios) estabelecidos 
previamente. A solução escolhida será aquela que obtiver a melhor ponderação de 
critérios e pesos, ou seja, a melhor nota. 
 
Fase 4: Implementação da solução escolhida. É o momento de implementar a 
solução oriunda da decisão, devendo-se tomar alguns cuidados: transmitir a decisão a 
todos os possíveis afetados pela mesma para que se possa buscar o comprometimento 
de todos os envolvidos. 
 
Fase 5: Feedback (avaliação). É fundamental que seja avaliada a efetividade da 
solução escolhida e implementada. Em geral, temos, nesse momento, questões que 
devem ser respondidas: 
 
• O problema foi resolvido com a solução implementada? 
• Os objetivos, com a implementação da solução, foram atingidos? 
 
Caso seja constatado que o problema não foi solucionado, devemos avaliar e encontrar 
os motivos do insucesso. Algumas questões que podem ajudar nesse momento: 
• O problema foi identificado adequadamente? 
• Houve erro na avaliação das alternativas (será que havia outra mais aderente)? 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 9 
• A solução escolhida foi implementada de forma inadequada? 
 
Pode-se concluir que todo o processo precise ser reiniciado ou apenas a partir de 
determinada fase conforme respostas às questões acima. 
 
A cada dia que passa, percebe-se, com mais clareza, que as decisões são cada vez 
mais difíceis, na medida em que os prejuízos podem ser desastrosos. Abaixo, alguns 
fatores que podem explicar essa dificuldade cada vez maior no processo decisório: 
 
• Cresce o número de soluções alternativas; 
• Consequentemente, cresce o número de pesquisas e comparações para 
identificarmos a melhor solução; 
• As decisões são tomadas cada vez sob mais pressão; 
• As decisões estão a cada dia mais complexas devido às incertezas do 
ambiente; 
• Crescem as decisões em grupos, com os tomadores de decisão fisicamente 
distantes muitas das vezes (efeito da globalização); 
• Não existe decisão perfeita na medida em que nem sempre é possível 
analisar todos os cenários e variáveis (risco); 
• Ao optar por uma alternativa, renunciamos às demais. 
 
A seguir, as considerações finais diante do exposto: 
 
• Nas decisões, os gestores devem combinar razão (análise) e intuição (pela 
experiência); 
• Quanto mais informações forem colhidas no processo decisório, maiores são as 
chances de uma decisão mais racional; 
• Em contrapartida, quanto mais opinião e sentimento houver como base da 
tomada de decisão, mais intuitiva a mesma será; 
• O tomador de decisão não pode delegar decisão, pois quem decidir terá de 
arcar com todas as consequências; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 10 
• A decisão é uma atividade passível de erros, posto que sofrerá influência das 
características pessoais do tomador de decisão. Assim sendo, para minimizar os 
erros, o processo de tomada de decisão deve ser apoiado por sistemas de 
informação em um processo organizado. 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 11 
Bibliografia 
CERTO, S. C.; Tomada de decisões. In:____________. Administração moderna. 9. 
São Paulo: Pearson, 2005, p. 123-145. 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 303-307. 
 
TURBAN, E. et al. Administração de tecnologia da informação – teoria e prática. 
Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, p. 358-364. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 12 
AULA 2 
SAD – Conceituando os Sistemas de Apoio à Decisão - SAD 
 
 
Concluímos a aula anterior frisando a necessidade de um sistema de informação, 
em um processo organizado, que apoie a tomada de decisão em função da 
subjetividade inerente ao ser humano e da necessidade em minimizar os erros 
decorrentes dessa possível análise subjetiva. Além disso, a necessidade dos 
sistemas de informação, nesse contexto, justifica-se pelo grande número de 
informações que circulam dentro e fora da organização – e também por viabilizar 
o uso de técnicas complexas que facilitam a análise e os estudos dos problemas 
semiestruturados. 
 
O tipo de sistema de informação que oferece esse apoio ao tomador de decisão é 
o SAD, Sistema de Apoio à Decisão, que tem por objetivos principais: 
 
• Melhorar a qualidade, eficácia e eficiência do processo decisório, subsidiando 
o tomador de decisão; 
• Economizar tempo no processo de tomada de decisão; 
• Viabilizar ao administrador apenas as informações necessárias para que 
possa analisar a situação em questão (devidamente contextualizada). 
 
A Figura 6 a seguir ilustra o contexto de aplicação do SAD, apoiando a 
administração tática em decisões sobre problemas semiestruturados, enquanto o 
SIG (sistemas de informação gerencial) apoia o mesmo nível, mas abrangendo os 
problemas estruturados. A visão representada pela imagem não é uma 
unanimidade entre os diferentes autores do tema, que por vezes entendem e 
classificam o SAD em diferentes níveis da pirâmide organizacional. Essa disciplina 
classifica o uso do SAD de acordo com o tipo de problema; nesse caso, os que 
lidam com dados semiestruturados. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 13 
 
 
Figura 6. Aplicação do SAD 
 
Um dos autores do tema, Denis Alcides Rezende, juntamente com Aline França de 
Abreu, define o conceito de SAD, em sua obra Tecnologia da informação 
aplicada a sistemas de informações gerenciais, da seguinte forma: 
 
Os Sistemas de Apoio à Decisão são tecnologias fundamentais para a evolução do 
processo de tomada de decisão nas empresas modernas e usuárias de informações 
oportunas. Essas empresas estão dentro da nova realidade empresarial em que suas 
atividades empresariais e as necessidades dos clientes estão em constantes 
mutações, o que torna as decisões um fator de suma importância. Esses sistemas 
devem acompanhar essa tendência, sendo flexíveis e adaptáveis no meio onde a 
empresa se encontra. (REZENDE; ABREU, p. 185) 
 
Para que possamos compreender o SAD, vamos citar e comentar algumas de suas 
características mais relevantes: 
 
• Processa grande volume de dados; 
• Uso de múltiplas fontes de dados (internas e externas) 
• Internas: relatórios gerenciais, planilhas, e-mails, documentos 
(impressos e digitais); 
• Externas: jornais, revistas, sites; 
• Possibilita análises com base em simulações e seus impactos nos resultados; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 14 
• Devem poder ser adaptativos ao longo do tempo, e ao mesmo tempo flexíveis, 
paraque os seus utilizadores possam acrescentar, eliminar ou mudar certos 
elementos; 
• Apoia a solução de problemas semiestruturados, em que as operações são 
conhecidas, mas não se tem conhecimento total das variáveis de interferência 
nos resultados; somente parte do problema possui resposta clara e fornecida 
por um procedimento já aceito. E ajuda na decisão de problemas do tipo: 
• Qual o impacto no preço de venda se o custo de um componente for 
elevado em 10%? 
• Por que os pedidos estão declinando há 6 meses? 
• O SAD deve ser de fácil utilização, com recursos gráficos e com uma interface 
eficiente; 
• O SAD deve ajudar ao gestor nas fases do processo decisório e não substitui-
lo. Esse é um ponto de divergência da tendência do SAD: uso de tecnologias 
de inteligência artificial, tentando fazer as vezes do tomador de decisão, o que 
gera desconfiança de muitos gestores por desconhecerem o processo usado 
pelos sistemas inteligentes (baseado em conhecimento); 
• O SAD inicialmente era orientado a modelos, depois passou a ser orientado 
a dados (com processamento OLAP e mineração de dados); hoje, a tendência 
é de uso com sistemas especialistas e outras tecnologias de 
inteligência artificial – automatizando o processo como um todo e dando 
espaço para mudança de sua característica: apoiar e não substituir o tomador 
de decisão; 
• SAD pode ser aplicado em qualquer área do conhecimento. 
 
A seguir, vamos citar exemplos de uso do SAD em diferentes unidades organizacionais 
(departamentos, setores etc.) das empresas. 
 
• Finanças e contabilidade: análise da lucratividade (baseada em modelos 
financeiros), do ponto de equilíbrio, orçamento e previsão financeira. Em 
empresas de varejo, podemos usar para análise da carteira de clientes e 
recomendações de investimentos; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 15 
• RH: análise de custos da contratação de pessoal ou planos alternativos de 
remuneração; 
• Produção: gerenciamento da cadeia de suprimento, otimização da 
produção, logística, programação de entrega e alocação de estoques; 
• Marketing e vendas: determinação do preço, previsão de vendas, 
campanhas publicitárias e promocionais. Uso forte para gerenciamento do 
relacionamento com clientes para analisar modelos de compras, clientes 
mais lucrativos. 
 
Entre as vantagens e desvantagens do SAD, merecem destaque: 
 
Vantagens 
 
• Maior rapidez, favorecendo decisões mais eficazes e eficientes, 
consequentemente aumentando a possibilidade de assertividade da decisão; 
• Redução de custos; 
• Aumento na qualidade da decisão (encontro do valor ótimo para o problema) e 
a possiblidade de usar experiências anteriores devidamente explicitadas no 
software; 
• Facilita a comunicação entre os tomadores de decisão; 
• Promove o aprendizado, fortalecendo a competência organizacional na medida 
em que as soluções ficam explicitadas no sistema e o processo devidamente 
automatizado; 
• Torna-se uma vantagem competitiva sobre a concorrência. 
 
Desvantagens 
 
• Alto custo para implantação do SAD, dependendo de sua abrangência e das 
tecnologias usadas; 
• Complexidade do software SAD, com pouca mão de obra disponível no 
mercado; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 16 
• Difícil adaptação a outras realidades, o que dificulta uma solução que atenda a 
várias empresas, na medida em que os problemas são contextualizados. 
 
Abaixo, exemplos de problemas que o SAD ajuda a responder: 
 
• Qual a relação entre a satisfação dos clientes e os resultados de negócio e a 
lucratividade? 
• Os clientes mais satisfeitos são os mais rentáveis? 
• Nossos estoques estão otimizados? 
• Qual a posição de contas a receber x endividamento da empresa? 
 
 
Bibliografia 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 303-307. 
 
RESENDE, D. A.; ABREU, A. F. Tecnologia da Informação aplicada a sistemas 
empresariais: o papel estratégico da informação e dos sistemas de informação nas 
empresas. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2010, p. 185-187. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 17 
AULA 3 
Estrutura e componentes do SAD 
 
Conforme ilustrado pela Figura 7 a seguir, em geral, o SAD é composto pelos seguintes 
componentes: 
 
• Banco de dados SAD, representando o subsistema de gerenciamento de dados; 
• Software SAD, representando o subsistema de gerenciamento de modelos; 
• Interface SAD, representando o subsistema de interface com o usuário. 
 
 
Figura 7. Composição do SAD 
 
Os SADs mais avançados agregam o componente subsistema de gerenciamento (ou 
gestão) de conhecimento (software SAD), conforme podemos vislumbrar na Figura 8 
exibida abaixo, com o esquema do SAD mais detalhado. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 18 
 
Figura 8. Componentes do SAD 
 
Nesta aula, vamos destacar as principais características e funcionalidades, de uma 
forma geral, dos quatro subsistemas. 
 
1) Subsistema: interface com usuário 
 
• Abrange todos os componentes (hardware e software) que permitem a 
comunicação entre usuário e o SAD; 
• A interface, como elemento de um sistema de comunicação, deve permitir: 
• Flexibilidade; 
• Facilidade de uso; 
• Interatividade; 
• Existem cuidados, que devem ser tomados, na apresentação dos dados: 
• Uso de linguagem simples, natural, para diálogo direto – “fale a língua 
do usuário”; 
• As interfaces SAD devem valer-se das tecnologias atuais: 
• Web: como o SAD é destinado a executivos, que, em geral, viajam, é 
oportuno que rodem no ambiente web; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 19 
• Devem ser dotados de recursos gráficos e textuais na comunicação: 
solicitação de dados e apresentação dos resultados; 
• Reconhecimento de voz e linguagem natural são tecnologias da 
inteligência artificial que vêm sendo aplicadas na interface. 
 
2) Subsistema: gerenciamento de dados 
 
• Esse subsistema tem por finalidade: receber (de fontes diversas), organizar e 
armazenar uma base de dados bem estruturada, de fácil uso e segura; 
• As bases construídas para apoiar os sistemas que auxiliam a tomada de decisão 
devem apresentar muitas facilidades que possibilitem ao usuário utilizar dados 
de diversas fontes com a certeza de que esses dados estão com sua 
integridade e coerência asseguradas; 
• Os bancos de dados que apoiam o SAD ou ainda os data warehouses (DW) 
criados para esse fim devem ter cópias dos dados originais para que o uso do 
SAD não interfira na alteração de dados operacionais da empresa; 
• Contém os dados que fluem de várias fontes internas e externas de dados. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 20 
3) Subsistema: gerenciamento de modelos 
 
Entre as funcionalidades que esse subsistema deve prover, destacam-se: 
 
• Manipular modelos para testes; 
• Armazenar e catalogar os modelos existentes; 
• Registrar a utilização desses modelos; 
• Relacionar os modelos com os dados necessários; 
• Manter a base de modelos (armazenar, atualizar e registrar). 
 
Modelos são instrumentos que transformam dados em informação e que podem apoiar 
a tomada de decisão. Os principais tipos de modelos manipulados pelo SAD são: 
 
• Estatísticos: agrupa funções estatísticas, como médias, medianas, desvios 
(padrão) e gráficos de dispersão; 
• Projeta resultados com base em análise de dados e pode ser usado para 
ajudar a estabelecer relações entre diferentes fatores, como, por 
exemplo, vendas de produtos e diferençasde idade, renda ou outros; 
• Otimização: usam, geralmente, programação linear para prover a alocação 
ótima de recursos para maximizar ou minimizar variáveis específicas, como 
custo ou tempo; 
• Um uso clássico de modelo de otimização é a determinação do “mix” 
apropriado de produtos dentro de um dado mercado para maximizar 
lucros; 
• Previsão: usado, em geral, para projetar vendas; 
• O usuário desse tipo de modelo pode fornecer uma faixa de dados para 
que o sistema faça a projeção das condições futuras das vendas. 
 
A Figura 9, a seguir, ilustra o funcionamento de um SAD apoiado em modelos. O 
módulo de gestão de modelos localiza o modelo mais indicado ao problema, 
consultando o diretório de modelos e localizando o respectivo modelo na base de 
modelos do SAD. 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 21 
 
• A base de modelos contém uma série modelos rotineiros e especiais, como, por 
exemplo, estatísticos, financeiros, de previsão, entre outros, que dão ao SAD 
capacidades analíticas; 
• Os modelos existentes na base de modelos dependerão essencialmente do tipo 
de problema em análise e avaliação; 
• Os modelos fornecem os recursos para análise do SAD; 
• Utilizam representação matemática do problema e empregam algoritmos para 
a geração de informações que servem de apoio às decisões; 
• O diretório de modelos ajuda na localização dos modelos armazenados e sua 
associação com os tipos de problemas. 
 
 
 
Figura 9. SAD apoiado em modelos 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 22 
4) Subsistema: gerenciamento do conhecimento 
 
• Amplia e melhora a capacidade do SAD na medida em que o conhecimento fica 
retido no sistema; 
• Disponível nos SADs mais avançados, sendo uma especialização do SAD, usa 
técnicas de IA, como, por exemplo, sistemas especialistas, além de outras 
técnicas; 
• À medida que problemas são resolvidos, mais conhecimento é acumulado na 
base de conhecimento organizacional; 
• Com a utilização de SAD apoiado em conhecimento, o julgamento começa a 
sair da mão do tomador de decisão e ser transferido (parte ao menos) para os 
sistemas, o que, muitas vezes, num primeiro momento, desagrada o gestor, 
que não compreende bem como o sistema está codificado, que conhecimento 
realmente o sistema retém, pois desconhece a estrutura e composição interna 
do SAD. 
 
 
 
Bibliografia 
 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 356-386. 
 
_______________________. Sistemas de informações gerenciais: administrando 
a empresa digital. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007. 
 
TURBAN, E. et al. Administração de tecnologia da informação – teoria e prática. 
Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, p. 365-370. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 23 
AULA 4 
O banco de dados do SAD 
 
Nesta aula, vamos focar a porção gerenciamento de dados do SAD, ou seja, o 
subsistema de gerenciamento de dados. 
 
Se analisarmos hoje as bases de dados existentes nas empresas, vamos concluir que 
o processo de gestão dos dados do SAD exige atenções na medida em que os dados 
são armazenados em vários bancos de dados diferentes, eventualmente com 
redundância e inconsistências. Devemos considerar ainda dados que estejam 
armazenados em e-mails, planilhas e documentos espalhados pela empresa. 
 
Além disso, ainda há de se considerar o constante crescimento da quantidade de 
dados. 
 
A Figura 10 a seguir ilustra os principais componentes do sistema de gerenciamento 
de dados do SAD: 
 
• Diretório de dados; 
• SGBD; 
• Banco SAD ou data warehouse SAD; 
• Módulo de consultas; 
• Módulo de extração de dados para o BD SAD ou DW (data warehouse SAD). 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 24 
 
Figura 10. Componentes do sistema de gerenciamento de dados do SAD 
 
Um dos elementos mais relevantes desse subsistema é o data warehouse SAD 
(doravante, DW SAD), que nada mais é que um imenso banco de dados em que todos 
os dados da organização são armazenados e organizados, evitando redundância e 
dificuldade de acesso. 
 
Aprofundando o entendimento sobre o DW, podemos defini-lo como um repositório de 
dados orientados por assunto e organizados para serem acessíveis em uma forma 
prontamente aceitável para atividades de processamento analítico (como data mining, 
apoio a decisão, consulta e outras aplicações), segundo Turban, em seu livro 
Administração de tecnologia da informação – teoria e prática (p. 80). 
 
Entre as principais características de um DW, podemos citar: 
 
• Solução para muitas organizações com 
• Grande número de dados; 
• Dados disseminados em sistemas diferentes sob formatos diferentes; 
• Grande número de usuários finais realizando tarefas; 
• O DW coleta dados de várias fontes, tanto internas como externas; 
• Os dados são organizados por assunto, facilitando as consultas analíticas, 
conforme ilustrado na Figura 11 a seguir; 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 25 
 
Figura 11. Consulta analítica 
 
 
 
• Integra os dados corporativos da empresa (visão única e centralizada dos dados 
dispersos); 
• Armazena histórico de quantos anos forem possíveis, definidos no projeto do 
DW; 
• Os dados de um DW são não voláteis, ou seja, apenas podem ser lidos. Os 
dados do DW não são atualizados; 
• Os dados do DW são resumidos, diferentemente dos dados operacionais que 
são registros de transações da empresa e bastante detalhados; 
• Dados de transação de uma venda: data, vendedor, produto, valor 
unitário, quantidade; 
• Dados do SAD: total de vendas no dia ou total de vendas por vendedor, 
conforme interesses do SAD; 
• Os dados do DW possuem alto nível de granularidade (poucos detalhes). As 
Figuras 12 e 13 abaixo ilustram esse conceito. 
• 
 
Figura 12. Granularidade. Figura 13. Granularidade 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 26 
A construção de DW, além de oneroso, demanda tempo para seu projeto e 
desenvolvimento. Uma opção ao DW é a construção e uso de data mart, que é 
subconjunto de dados dentro do DW, abrangendo um determinado assunto e 
atendendo a uma unidade de negócio, e não à empresa como um todo (como o DW). 
Muitas empresas, estrategicamente, iniciam a construção de um DW por data marts 
(doravante, DM), cuja implantação demanda menos custo e tempo. 
 
A Figura 14 a seguir ilustra a relação entre DW e DM. Para o caso do SAD, dependendo 
da abrangência, um DM pode viabilizar o projeto. 
 
 
Figura 14. Relação entre DW e DM 
 
O data mining é uma das técnicas analíticas usadas em conjunto com o DW e/ou DM. 
Uma vez tendo um DW ou DM devidamente constituído, podemos usar o data mining 
para identificar tendências nos padrões das atividades de negócios da empresa. 
• Esse procedimento pode ser utilizado para ajudar os gerentes a tomarem 
decisões sobre mudanças estratégicas nas operações para obter vantagens 
competitivas no mercado. 
 
Bibliografia 
 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 356-386. 
 
_______________________. Sistemas de informações gerenciais: administrando 
a empresa digital. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 27 
TURBAN, E. et al. Administração de tecnologia da informação – teoria e prática. 
Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, p. 365-370. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 28 
AULA 5 
A interface do SAD 
 
Nestaaula, vamos aprofundar os conhecimentos acerca do subsistema de 
gerenciamento de interface do usuário com SAD, que é determinante no sucesso não 
apenas do SAD mas também de todo software. Sabe-se que, hoje em dia, os sistemas 
estão sofisticados de tal forma que as funcionalidades relevantes são providas pela 
maioria dos softwares que atendem a um nicho de mercado. A interface passa a ser 
um fator de aceitação do sistema por parte do usuário, que, uma vez insatisfeito, tende 
a abandonar o uso do aplicativo. Ou seja, podemos dizer que: 
 
• Na visão do usuário, “a interface é o próprio sistema” na medida em que é 
através dela que o usuário entra em contato física e cognitivamente com o 
software; 
• Sistema, do ponto de vista do usuário, é um instrumento para realizar as 
suas tarefas do dia a dia. 
 
No contexto do SAD, a interface deve oferecer eficiente forma de captura dos “inputs” 
necessários e apresentação das informações. A interface do SAD deve ter alta 
usabilidade. 
 
O que é usabilidade de uma interface? 
 
• Define a qualidade da interface relacionada ao esforço do usuário para uso das 
tarefas providas pelo software; 
• Relacionado à facilidade de uso, produtividade e eficiência; 
• A interface deve falar a linguagem do usuário, ou seja, apresentar termos e 
jargões técnicos que o usuário conheça e use em seu dia a dia; 
• Os elementos de interface devem ser adequadamente pensados e usados, de 
forma a permitir o aprendizado, por parte do usuário. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 29 
A qualidade da interface, na visão do usuário, depende do que ele percebe (vê 
e sente), precisa saber para compreender o que é mostrado e precisa fazer para obter 
os resultados desejados. 
 
A interface SAD deve usar e abusar dos recursos gráficos, além de oferecer: 
 
• Combinação de diferentes formas de informação; 
• Texto, imagem, som e vídeo; 
• Representação mais realista da realidade; 
• Aumenta o poder de comunicação da interface; 
• Gráficos evolutivos (séries temporais), comparativos (pizza, barra); 
• Diagramas, de forma a mostrar as relações entre variáveis intervenientes no 
contexto a que o SAD se destina; 
• Uso de mapas para estabelecer: 
• Relações espaciais; 
• Localizações, rotas etc.; 
• Uso de animação; 
• Uso de gráficos em 3D; 
• Uso de realidade virtual; 
• Uso de realidade aumentada. 
 
No que tange ao uso integrado de realidade virtual (RV) na interface do SAD, devemos 
observar: 
 
• Deve ser provida em ambiente 3D, proporcionada por hardware específico; 
• A RV proporciona ao usuário uma sensação de imersão que permite a 
manipulação de objetos da realidade, como se a pessoa lá estivesse; 
• A RV pode ter um papel importante na visualização de dados, proporcionando 
aos usuários uma melhor percepção deles através da utilização de sistemas 
virtuais de imersão visual, espacial e auditiva. Ex: Operar na bolsa: uso de 
cores, tons e intensidades para indicar os valores, a tendência e a direcção dos 
preços das ações. 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 30 
 
A RV tem aplicações nos mais diversos contextos. Podemos destacar: 
 
Realidade virtual (RV) – aplicações 
 
• A Boeing desenvolveu uma aplicação para testar o desenho dos aviões; 
• A Volvo usa a RV para testar carros virtuais em acidentes virtuais (design e 
teste); 
• A British Airways tem uma aplicação que permite experimentar um voo de 1ª 
classe; 
• Arquitetura e Decoração, permitindo que a pessoa entre num determinado 
ambiente e conviva, experimentando sensações. 
 
A realidade aumentada (RA) também começa a ser empregada nas interfaces de 
determinados SADs. No lugar de uma imersão completa do usuário no ambiente de 
simulação, nos sistemas de realidade aumentada as imagens geradas pelo computador 
são sobrepostas à visão do mundo real, fornecendo informação adicional para uma 
melhor percepção da realidade. 
 
É necessário um dispositivo (“see-through HMD”) que permita ao usuário visualizar o 
ambiente ao mesmo tempo em que a informação adicional é sobreposta ao ambiente 
através do HMD. 
 
A RA tem aplicações nos mais diversos contextos. Podemos destacar: 
 
Realidade aumentada – aplicação 
 
• Boeing – manufatura e reparação do avião: no visor, é indicada a função de 
cada fio ou peça; 
• Visualização de alterações urbanísticas; 
• Legenda de quadros num museu. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 31 
No projeto de interface de um SAD, devemos considerar: 
 
• Design; 
• Cores; 
• Densidade da informação; 
• A sequência da comunicação (interação) e a linguagem usada; 
• Formato dos dados; 
• Funcionalidades disponíveis. 
 
As imagens a seguir ilustram elementos de interface usados no SAD: 
 
Figura 15. Elementos de interface usados no SAD 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 32 
 
Figura 16. Elementos de interface usados no SAD 
 
Para ilustrar a aplicação de um Sistema de Apoio à Decisão, acesse o link 
<https://www.sistemairriga.com.br/index.php> para consultar o sistema Irriga, cuja 
finalidade é gerenciar o manejo e monitoramento de irrigações a serem aplicadas pelos 
diferentes métodos e sistema de irrigação (Figura 17). 
 
Figura 17. Sistema Irriga 
 
Bibliografia 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 33 
 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 356-386. 
 
_______________________. Sistemas de informações gerenciais: administrando 
a empresa digital. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007. 
 
TURBAN, E. et al. Administração de tecnologia da informação – teoria e prática. 
Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, p. 365-370. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 34 
AULA 6 
O software do SAD orientado a modelos 
 
Nesta aula, vamos aprofundar o conhecimento no SAD orientado a modelos, 
detalhando suas características, estrutura e funcionamento. Entre as principais 
características do SAD orientado a modelos, podemos destacar: 
 
• O componente do modelo domina o projeto do SAD; 
• O SAD orientado a modelos é indicado em situações em que: 
• A decisão exige considerar número significativo de variáveis 
independentes; 
• Implementa modelos analíticos, usando matemática, pesquisa operacional, 
planejamento e outras técnicas; 
• A grande vantagem do uso de modelos é a capacidade de simulação e produção 
de resultados com base nos dados de input; 
• Depende da forte interação do usuário (tomador de decisão), que deve 
conhecer o modelo e saber aplicá-lo. 
 
Entre os tipos de problemas e modelos que podem ser implementados no SAD, 
destacam-se: 
 
• Análise do custo x benefício; 
• Modelos de previsão, como, por exemplo: 
• Métodos de julgamento; 
• Focado em estimativas e opiniões de especialistas em que 
predominam aspectos de subjetividade; 
• Devem ser usados quando dados históricos forem limitados ou 
inexistentes; 
• Análise de séries temporais: 
• Análise e comparação de dados que representam variáveis 
(econômicas) medidas em vários momentos no tempo; 
• Modelos financeiros, como, por exemplo: 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 35 
• Análise do ponto de equilíbrio; 
• Modelos de orçamento; 
• Análise do faturamento; 
• Modelos de simulação os quais “simulam” situações específicas que podem 
acontecer, caracterizados por: 
• Avaliação do impacto das variáveis e seus diferentes valores simulados 
nos resultados; 
• Usa análise de sensibilidade, também conhecida por técnica “What... 
If...” ou “E... Se....”;• Não pode ser assegurada uma solução ótima, pois os resultados são 
probabilísticos; 
• A simulação visual pode ser relevante, e para tal deve-se usar recursos 
de animação; 
• Planejamento (RH, projeto, produção); 
• Escalonamento (dos mais variados exemplos). 
 
A Figura 18 a seguir ilustra quatro tipos de modelos de simulação que detalharemos 
na sequência. 
 
Figura 18. Modelos de simulação 
 
Análise de cenários – what if (e... se...) 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 36 
 
• Estudo do impacto que as mudanças em uma ou mais partes (variáveis) de um 
modelo exercem sobre as outras partes; 
• Análise de variações hipotéticas de forma a determinar o impacto que uma 
mudança nas suposições (entrada) causa; 
• Exemplo: o que acontece com o custo total do estoque se o custo de 
manutenção de estoque não for de 10% (previsto), e sim de 12 %? 
 
Análise de busca de metas 
 
• É o método de solução regressiva, ou seja, tenta achar o valor das entradas 
necessárias para alcançar determinada saída (objetivo); 
• Exemplo: qual os volumes de vendas e de publicidade para um lucro de 
3 milhões (e não os 2 milhões inicialmente previstos). 
 
Análise de sensibilidade 
 
• Altera-se repetidamente o valor de apenas uma variável para observar as 
alterações produzidas nas outras variáveis; 
• Usado, em geral, quando há incerteza sobre o que se assumiu ao estimar o 
valor inicial de algumas variáveis-chave; 
• Exemplo: repetidas reduções de 1.000 em verba de propaganda para 
identificar as relações com as vendas. Se afeta as vendas negativamente, 
por exemplo. 
 
Análise de otimização 
 
• Oferece linhas de ação para uma solução ótima, considerando as restrições 
necessárias; 
• A meta é encontrar valor ótimo para uma ou mais variáveis-alvo, considerando-
se as limitações do contexto; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 37 
• Exemplo: descobrir qual a quantidade de resíduos sólidos recicláveis que 
a coleta seletiva deve conseguir para garantir uma remuneração média 
de R$ 400,00 aos cooperados, considerando os preços de vendas atuais 
dos resíduos; 
• Exemplo: qual melhor valor de propaganda dado o orçamento atual, a 
escolha de mídia e a previsão de vendas; 
• Baseado em programação linear. 
 
A seguir estão as vantagens e desvantagens do uso de SAD orientado a modelos, 
mantendo uma base de modelos. 
• Vantagens 
• Modelos podem ter baixo custo para se determinar o impacto de diversas 
decisões; 
• 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. 
 
• Desvantagens 
• Um modelo requer a simplificação de algumas suposições. Se as hipóteses 
diferem da realidade, os resultados podem ser suspeitos; 
• Como são muitos os modelos, os tomadores de decisão podem gastar muito 
tempo decidindo qual usar; 
• Alguns modelos exigem alto grau de sofisticação matemática, tornando-os 
extremamente complexos de se construir e os resultados muito difíceis de 
se interpretar. 
 
 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 38 
Bibliografia 
 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 356-386. 
 
_______________________. Sistemas de informações gerenciais: administrando 
a empresa digital. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007. 
 
TURBAN, E. et al. Administração de tecnologia da informação – teoria e prática. 
Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, p. 365-370. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 39 
AULA 7 
O software do SAD orientado a dados 
 
Nesta aula, vamos aprofundar o conhecimento no SAD orientado a dados, detalhando 
suas características, estrutura e funcionamento. Entre as principais características do 
SAD orientado a dados, podemos destacar: 
 
• Acesso e manipulação de alto volume de dados históricos internos e externos; 
• Apoiam a decisão pela extração de dados e geração de informações úteis, 
porém “ocultas” nas bases de dados das empresas (do ponto de vista da 
percepção e descoberta pelos usuários); 
• Em geral, usam as seguintes ferramentas para armazenamento dos dados: 
• Banco de dados convencional (SGBD relacional, orientado a objeto ou 
objeto-relacional); 
• Data warehouse (DW) e data mart (DM) – dados oriundos dos sistemas 
de processamento de transações (operações da empresa) são coletados 
em armazém de dados; 
• As ferramentas mais usadas para análise desses dados são: 
• OLAP (online analytical processing); 
• Data mining. 
 
Devemos destacar que os dados armazenados para processamento do SAD diferem 
dos dados das operações (transações) da empresa em suas características. 
 
Enquanto os dados operacionais são registros de dados sobre uma transação do 
negócio (uma operação da empresa), os dados do SAD sumarizam essas transações e 
armazenam os dados históricos. 
 
Entre as características determinantes dos dados do SAD, podemos destacar: 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 40 
• Não armazenam detalhes da transação, e sim dados sumarizados, como, por 
exemplo, total das vendas em um mês, total das vendas por região ou total das 
vendas por loja; 
• Podem ter redundância caso necessário, pois o foco é a performance do 
processamento; 
• Diferem dos dados das transações em 5 dimensões: estrutura do dado, 
validade, síntese, volatilidade e dimensão, conforme ilustra a Figura 19 a seguir; 
• O metadado é fundamental no SAD para acelerar a busca dos dados desejados. 
 
 
Figura 19. Tabela de fatores 
 
A Figura 20 a seguir ilustra os elementos relevantes do SAD orientado a dados. 
 
Os dados corporativos são trabalhados e deles extrai-se a base do DW, que consolida 
as suas transações num repositório central, o DW. Com o DW devidamente 
estruturado, as tecnologias OLAP e data mining ajudam respectivamente na análise 
multidimensional e descoberta de conhecimento baseada em padrões. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 41 
 
 
 
Figura 20. Elementos do SAD orientado a dados 
 
OLAP (online analytical processing) 
 
Permite a análise rápida de grandes volumes de dados sob múltiplos ângulos (fatores) 
de observação, que é denominada análise multidimensional (também chamada de 
cubos OLAP). 
 
Por exemplo: 
 
• O faturamento anual de um produto X pode ser analisado conforme alguns fatores: 
região, época do ano e perfil do consumidor. Podemos escolher o fator desejado e 
isolar os demais. 
 
Entre as formas de explorar as dimensões OLAP, temos: 
 
• Detalhamento sucessivo (drill down), ou seja, dispor de diferentes níveis de 
detalhamento; 
• Exemplo: podemos querer receitas totais, ou receitas por trimestre, ou ainda 
diárias; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 42 
• Diferentes dimensões (slicing and dicing), que possibilitam a substituição de fatores 
de análise com simplicidade; 
• Por exemplo: processar despesas por canal de venda ou despesas por linha 
de produto; 
• Diferentes visualizações, de forma a permitir a alteração do formato das 
apresentações dos resultados: planilhas, gráficos, tabelas, mapas, recursos visuais. 
 
Vamos considerar a seguinte situação: analisar o impacto de um recente aumento 
de preços de 50 produtos dos 100 comercializados pela empresa. Podemos 
considerar o seguinte procedimento: 
 
• Comparar: as vendas do ano corrente com vendas do ano anterior para 
2 grupos: 
• Grupo 1:produtos cujos preços aumentaram; 
• Grupo 2: produtos cujos preços se mantiveram; 
• Para cada grupo: calcular a relação entre vendas no ano corrente e 
vendas do ano passado; 
• Com a técnica OLAP, a criação de cada grupo é simples (basta usar o 
valor de um atributo: data da última alteração de preço); 
• Após criação do grupo, os dados são agregados de forma automática. 
 
Os produtos OLAP ajudam os administradores a filtrar dados, em grandes bancos de 
dados, para responder a questões, como: 
 
• Os produtos novos estão conseguindo penetração no mercado? 
• A publicidade e os descontos são ou não eficazes? 
• Quais lojas e vendedores estão se destacando? 
 
DATA MINING (ou mineração de dados) 
 
Mineração de dados é um processo analítico cuja finalidade é revelar conhecimento, 
padrões, tendências e comportamento em grandes volumes de dados. Em outras 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 43 
palavras, data mining visa a descobrir padrões implícitos nos dados, usando-os para 
obter vantagens competitivas e ajudar nas tomadas de decisão. 
 
A mineração de dados revela o uso de técnicas, em geral automáticas, para exploração 
de grandes quantidades de dados, objetivando descobrir novos padrões e relações 
entre os dados que, devido ao grande volume, não seriam facilmente descobertos a 
olho nu pelo ser humano. 
Um caso famoso da aplicação de mineração de dados é o da lenda das fraldas e das 
cervejas: 
 
• Analisando dados de compras de clientes, em um supermercado, na noite de 
sexta, descobriu-se um padrão de comportamento: “quem compra fralda, leva 
junto cerveja”. Ou seja: os pais, em geral, na sexta, ao saírem para compras 
de fraldas de emergência, aproveitavam e compravam cerveja; 
• Diante desse fato, a direção do supermercado decidiu: colocariam cerveja e 
fraldas em gôndolas lado a lado; 
• Resultado: as vendas dos dois produtos cresceram. 
 
Outras aplicações da mineração de dados são: 
 
• Detecção de operações fraudulentas em cartão de crédito (fora do padrão 
de uso do cartão); 
• A previsão automatizada de tendências e comportamento, como, por 
exemplo, a previsão de falência e outras inadimplências. 
 
Podemos identificar o uso da técnica de mineração de dados nos seguintes segmentos 
de mercado: 
 
• Setor bancário - estudo do comportamento do uso de cartões de crédito para 
determinados grupos de clientes; 
• Detecção de cartões de crédito roubados; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 44 
• O governo dos EUA usa data mining há tempos para identificar padrões de 
transferências de fundos internacionais que se parecem com lavagem de 
dinheiro do narcotráfico: usado para identificar fraudes. 
 
DATA WAREHOUSE (ou armazém de dados) 
 
É uma forma de armazenamento organizado de um alto volume de dados sobre os 
históricos das operações da empresa, possibilitando múltiplas visões (cubos). O 
objetivo é uma organização dos dados que visem ao processamento analítico. 
 
O DW explora a organização de múltiplas fontes de dados internas e externas. 
 
Os dados no DW são organizados em dimensões conforme os fatores de análise 
desejados. Por exemplo, as figuras abaixo ilustram a organização do DW em cubos 
com diferentes dimensões. A Figura 21 do cubo representa os três fatores de análise: 
por região (S e NE), por período (trimestre) e linha de produto. A Figura 22 apresenta 
as três dimensões e os fatos (coluna vendas), que são armazenados no DW. 
 
Figura 21. DW em cubo Figura 22. Dimensões e fatos 
 
 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 45 
Como exemplo do uso de SAD orientado a dados, podemos citar: 
 
a) Setor bancário: análise de tendências de clientes (empréstimos, por exemplo); 
b) Companhias aéreas: escalonamento da tripulação em aeronaves, análise de 
lucro por rota; 
c) Seguros: gerenciamento de riscos, análise do mercado; 
d) Cartão de crédito: detecção de fraude. 
 
 
DATAMART (DM) 
 
O DM, conforme ilustrado pela Figura 23 a seguir, pode ser conceituado como “um 
pequeno DW projetado por assunto (ou unidade funcional) como alternativa de menor 
custo ou estratégia para construir o DW”. Comparativamente ao data warehouse, o 
DM apresenta: 
 
• Menor custo de desenvolvimento e implantação; 
• Menor tempo de desenvolvimento e implantação; 
• Menor tempo de resposta uma vez que a quantidade de dados diminui. 
 
 
Figura 23. Data mart 
 
 
 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 46 
Bibliografia 
 
GORDON, S. R; GORDON, J. R. Sistemas de informação: uma abordagem gerencial. 
Rio de Janeiro; Gen LTC, 2011. 
 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 356-386. 
 
_______________________. Sistemas de informações gerenciais: administrando 
a empresa digital. 9. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 47 
AULA 8 
O software do SAD orientado a conhecimento 
 
Nesta aula, vamos aprofundar o conhecimento no SAD orientado a conhecimento, 
detalhando suas características, estrutura e funcionamento. 
 
A principal característica desse modelo de SAD é o fato de a inteligência artificial 
(doravante, IA) ser a base das soluções e tecnologias que viabilizam sua 
implementação. 
 
As principais tecnologias de IA apoiando o SAD, que abordaremos na disciplina, são: 
• sistemas especialistas; 
• redes neurais artificiais; 
• sistemas baseados em casos; 
• sistemas Fuzzy (lógica Fuzzy ou lógica digusa); 
• algoritmos genéticos e 
• agentes inteligentes. 
 
O SAD orientado ao conhecimento possibilita a solução de problemas, auxiliado por 
“conhecimento” armazenado em forma de fatos, regras, procedimentos e estruturas 
similares. 
 
Esse tipo de SAD ganha um novo subsistema exclusivo chamado gestão do 
conhecimento, conforme ilustra a Figura 24 a seguir. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 48 
 
Figura 24. SAD Gestão de Conhecimento 
 
 
1. Sistemas especialistas 
 
A aplicação mais comum para esse tipo de SAD são os sistemas especialistas (SE), que 
são sistemas que “imitam” a forma de os especialistas humanos aplicarem suas 
técnicas de raciocínio e/ou conhecimento em uma área específica de atuação. Os 
sistemas especialistas podem apoiar a decisão dos gestores ou substituí-los, uma vez 
que as conclusões são inferidas pelo próprio sistema. Os gestores, via de regra, não 
confiam muito em SAD orientado ao conhecimento por não entenderem, com clareza, 
como eles funcionam. 
 
Os sistemas especialistas são soluções aplicáveis em situações em que a expertise, 
para a tomada de decisão, é cara ou rara. 
 
Acompanhe, pela Figura 25, o funcionamento de sistemas especialistas conforme 
descrição: 
• A expertise do assunto é transferida pelo especialista a um sistema de 
computação pelo “módulo de aquisição do conhecimento” (conforme a 
imagem); 
• O conhecimento é armazenado pelo sistema em uma base de regras (base do 
conhecimento conforme a imagem); 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 49 
• Os usuários podem solicitar uma consulta específica ao sistema através da 
interface com o usuário (conforme imagem); 
• O sistema pode fazer inferências (motor de inferência), com base em fatos 
(armazenados anteriormente na memória do trabalho) e nas regras (base do 
conhecimento), para chegar às conclusões desejadas; 
• O sistema, tal qual um especialista humano, fornece conselhos ou 
recomendações que podem ser fundamentadas. 
 
 
Figura 25. Sistema especialistaOs sistemas especialistas, embora derivem de tecnologia disponível nos anos 90, não 
foram usados em larga escala pelas empresas pelo seu alto custo de implantação em 
comparação com a segurança e o retorno dados pelo sistema, além da falta de mão 
de obra com tal expertise. Entre as principais vantagens e desvantagens dos sistemas 
especialistas, temos: 
 
Vantagens 
• Melhores decisões, com menos erros; 
• Menor custo no longo prazo (considerando o alto investimento do 
software); 
• Menor tempo despendido com treinamento, pois o conhecimento está 
explícito no sistema; 
• Maior qualidade das decisões. 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 50 
 
Desvantagens 
• Os sistemas, tal qual os humanos, podem dar recomendações incorretas 
(regras e/ou fatos errados), e nesse caso falta a capacidade reflexiva; 
• Os sistemas muitas vezes “se perdem” e não chegam à conclusão 
alguma. 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 51 
2. Redes Neurais Artificiais (RNA) 
 
A maior a aplicação de RNA é reconhecimento de padrão. As aplicações que 
implementam essa tecnologia analisam grandes volumes de dados para estabelecer 
padrões e características. 
 
RNA têm sido usadas no mercado financeiro para: 
 
• Indicar o momento de comprar e vender ações; 
• Prever falências; 
• Estimar taxas de câmbio e outros indicadores. 
 
3. Sistemas baseados em caso (SBC) 
 
Nessa tecnologia, o conhecimento da empresa é capturado e organizado usando 
raciocínio baseado em casos (RBC). 
 
Acompanhe a imagem abaixo para entendimento da tecnologia de SBC. Inicialmente, 
antes do passo 1 descrito na imagem, o especialista descreve experiências passadas 
de casos, em um módulo de captura do sistema, que as armazena em um banco de 
dados. 
 
A partir daí, o procedimento, descrito na Figura 26, tem início a cada novo caso. 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 52 
 
Figura 26. Sistema baseado em caso 
 
4. Sistema fuzzy (lógica fuzzy ou lógica difusa) 
 
Trata-se de tecnologia baseada em regras que representam a imprecisão do raciocínio 
humano ao lidar com as incertezas oriundas da subjetividade. 
 
Oferece soluções para problemas que exigem conhecimento técnico difícil de ser 
representado em termos de regras se-então-senão, tal qual os sistemas especialistas 
e outras tecnologias. 
 
Solução muito usada em aplicações de controle conforme os seguintes exemplos: 
 
• No metrô de Sendai, no Japão, usam-se controles com lógica difusa para 
acelerar o trem suavemente; 
• A Mitsubishi Heavy Industries reduziu em 20% o consumo de energia de 
seus aparelhos de ar-condicionado usando controles que implementaram 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 53 
solução com lógica difusa que adéqua a melhor temperatura conforme o 
contexto. 
 
 
 
5. Algoritmo genético 
 
É uma tecnologia de IA que tem por objetivo encontrar a solução ideal de problema 
após exame de extenso número de soluções viáveis. 
 
Provê meios de pesquisar todas as possíveis combinações e identificar a que 
representa melhor a solução do problema (solução ótima). 
 
Usado em problema de otimização: minimizar custos, maximizar lucros, programação 
eficiente e utilização de recursos. 
 
6. Agente inteligente (AI) 
 
AI é um software que trabalha na retaguarda (background), sem interação com o 
homem diretamente, executando tarefas específicas, repetitivas e previsíveis. Usa uma 
base de conhecimento para tomar decisões ou realizar tarefas. Podemos citar como 
exemplos de aplicação de AI: 
 
• Buscas específicas na internet; 
• Monitoramento de sites; 
• Agentes de chat; 
• Notificação ao usuário de eventos relevantes, como, por exemplo: 
• Mudança no conteúdo de uma página na web; 
• Mudança de endereço de uma página; 
• Amazon.com (novos livros disponíveis); 
• Agentes em intranets: 
• Monitoramento e diagnóstico de falhas; 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 54 
• Balanceamento de carga; 
• Detecção de intrusão. 
• Robô de compras – ajudam usuário a encontrar produtos (agentes de 
recomendação) e comparar preços (agentes de comparação). 
 
 
A seguir, são apresentados exemplos da prática das empresas no que se refere ao uso 
de SAD orientado ao conhecimento (SADc). 
Na área de contabilidade, podemos citar o uso do SADc para diversos fins, desde 
análise de riscos a controle de custos, passando por ajudar a descobrir irregularidades 
e fraudes nas empresas (representadas nos documentos contábeis). 
 
Na área de finanças, temos aplicações variadas: decisões no mercado de ações, análise 
de condições financeiras, projeção financeira, análise do melhor investimento. O SADc 
ajuda na redução de fraudes com cartões de crédito. 
 
A área de marketing usa SADc para alocação de verbas para publicidade e previsão de 
comportamento de clientes. 
 
Na área de produção e operações, a aplicação de SADc apoia operações complexas e 
decisões de produção: desde estoque até PCP (planejamento e controle da produção). 
Identificamos também o uso de sistemas inteligentes para diagnóstico de falhas em 
máquinas, além de prescrição dos reparos. 
 
Em gerenciamento de RH, encontramos aplicação com agente inteligente que encontra 
currículos de candidatos publicados na internet, bem como sistemas especialistas para 
avaliação dos candidatos e rede neural para prever o desempenho e estimar as 
necessidades de mão de obra. 
 
 
 
 
 
 
SISTEMA DE APOIO A DECISÕES - SAD 55 
Bibliografia 
 
TURBAN, E. et al. Administração de tecnologia da informação – teoria e prática. 
Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, p. 358-389. 
 
LANDON, K. C; LAUDON, J. Sistemas de informações gerenciais: administrando a 
empresa digital. 5. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004, p. 356-386. 
 
_______________________. Sistemas de informações gerenciais: administrando 
a empresa digital. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007, p. 315-322.

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