Capítulo 7: Sistemas de Apoio às Decisões

1. Sistemas de Informação e as decisões gerenciais na era da Internet Capítulo 7: Sistemas de Apoio às Decisões

2. Objetivos do Capítulo • Identificar as mudanças que acontecem na forma e no uso de apoio à decisão em empreendimentos de negócios. • Descrever como o processamento analítico on-line pode atender às necessidades de informação. • Explicar o conceito de sistema de apoio à decisão e como ele difere dos sistemas tradicionais de informação gerencial.

3. Competição cada vez maior entre as organizações; Necessidade de informações rápidas para auxiliar no processo de tomada de decisão; Disponibilidade de tecnologias de hardware e software para armazenar e buscar rapidamente as informações; Possibilidade de armazenar o conhecimento e as experiências de especialistas em bases de conhecimentos; Necessidade de a informática apoiar o processo de planejamento estratégico empresarial. A necessidade dos SAD surgiu em decorrência de diversos fatores:

4. Conceitualmente podemos definirSistemas de Apoio à Decisão (SAD) ou SSD (Sistemas de Suporte a Decisão) como: aplicações responsáveis pela captura e elaboração das informações dentro de uma base de dados, que sejam pertinentes no processo de tomada de decisões. Definição de SAD

5. Aplicação de Suporte às Decisões Monitoração do Desempenho Empresarial Administração da cadeia de Suprimentos Administração do Relacionamento com o Cliente Funcionário /Gerente Cliente / Parceiro Simulação: Análise do tipo What if Administração do conhecimento/ Inovação

6. Decisões Programadas Dados adequados Dados repetitivos Condições estáticas Certeza Tipos de Decisão Decisões Não Programadas • Dados inadequados • Dados únicos • Condições dinâmicas • Incerteza

7. Estrutura da Decisão Decisão Estruturada Decisão Semi Estruturada Decisão Não estruturada Decisão Pensamento • Linear • Sistêmico

8. Condições Diversas Certeza Risco Incerteza Tomada de Decisão Estilos de Tomador de Decisão • Avesso a Problemas • Solucionador • Previsor de problemas

9. Características da Decisão Não-estruturada Administração Estratégica Semi-estruturada Informação Decisões Administração Tática Estruturada Administração Operacional Níveis de Decisões nos Negócios

10. São aquelas que determinam os objetivos da organização como um todo. As decisões tomadas nesse âmbito determinarão como a empresa se relacionará com o ambiente. Tarefa exclusiva da alta gerência. Ex: Fabricar biscoitos Decisões Não Estruturadas - envolvem situações de decisão onde não é possível especificar de antemão a maioria dos procedimentos de decisão a serem seguidos. Tomadores de Decisão Estratégica - exigem relatórios mais resumidos, especiais e não programados, previsões e inteligência externa para apoiar suas responsabilidades de planejamento não estruturado e de políticas. Nível Estratégico

11. São as decisões tomadas em um nível abaixo das estratégicas. Tomadas pela gerência intermediária, como gerentes de divisão ou departamento. Mais específicas e concretas do que as decisões estratégicas e mais voltadas para a ação. (sabores de biscoitos que serão fabricados) Decisões Semi-estruturadas - alguns procedimentos de decisões podem ser pré-especificados, mas não o suficiente para levar a uma decisão definitiva. Tomadores de Decisão Tática – exigem informações tanto em nível operacional como em nível estratégico para apoiar suas responsabilidades de tomada de decisões semi-estruturadas. Nível Tático

12. São tomadas no nível mais baixo da empresa e se referem ao curso de operações diárias. Ex.: estabelecer cronograma de produção e determinar nível de matéria-prima ideal. (meta de produzir 500 pacotes de biscoito por hora). Decisões Estruturadas – situações em que os procedimentos a serem seguidos quando é necessária uma decisão podem ser especificados de antemão. Tomadores de Decisão Operacional – exigem relatórios internos mais pré-especificados enfatizando comparações detalhadas de dados históricos e atuais que apóiem suas responsabilidades mais estruturadas em operações diárias. Nível Operacional

13. Sistemas de Apoio às Decisões Modelos Analíticos de Sistemas de Apoio às Decisões Análise do tipo e-se Análise de Sensibilidade Análise de Busca de Metas Análise de Otimização

14. E Se – What If Atividades: Observar como as mudanças de variáveis selecionadas afetam outras variáveis. Exemplo: Se houver uma redução de 10% no volume de resíduos dispostos no aterro sanitário? O que acontecerá com a vida útil? Modelo de Análise Analítica

15. Sensibilidade Atividades: Observar como mudanças repetidas em uma única variável afetam outras variáveis. Exemplo: Supor um aumento de 10% ao mês no volume de plásticos repetidas vezes para analisar a demanda para um mercado futuro. Modelo de Análise Analítica

16. Busca de Metas Atividades: Fazer repetidas mudanças em variáveis selecionadas até que uma variável escolhida alcance um valor alvo. Exemplo: Qual deve ser a taxa de desvio que a coleta seletiva deve proporcionar para que a vida útil do aterro sanitário seja incrementada mais 5 anos? Modelo de Análise Analítica

17. Otimização Atividades: Encontrar um valor ótimo para variáveis selecionadas, dadas certas restrições. 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. Modelo de Análise Analítica

18. Análise situacional Estabelecimento de padrões de desempenho Geração de alternativas Avaliação das conseqüências Teste piloto e implementação Avaliação e feedback. Etapas no Processo de Decisão

19. Lidar com grandes quantidades de dados de diferentes fontes Prover flexibilidade de relatório e de apresentação Oferecer orientação gráfica e de texto Suportar análise de drill down Executar análises complexas e sofisticadas Realizar comparações usando pacotes de softwares adequados Executar análise de sensibilidade, simulações e “atingir meta” Características de um SAD

20. O software de data mining analisa grandes conjuntos de dados históricos da empresa, preparados para análise. O data mining procura descobrir padrões, tendências e correlações ocultas nos dados, o que pode propiciar uma vantagem estratégica a uma empresa. O software de data mining pode realizar regressão, árvores de decisões, descoberta de grupamentos ou análise de cesta de mercado para uma empresa. O data mining pode destacar padrões de compra, revelar tendências de clientes, cortar custos supérfluos, ou descobrir relações e oportunidades lucrativas não percebidas. Data Mining para Apoio à Decisão

21. É a capacidade dos SIG e dos SAD que permite aos gerentes e analistas examinarem e manipularem interativamente enormes quantidades de dados detalhados e consolidados, a partir de múltiplas perspectivas diferentes. Processamento Analítico On-line (OLAP)

22. Consolidação: Envolve a agregação de dados. Isto pode envolver simples anexações ou agrupamentos complexos envolvendo dados inter-relacionados. Drill-Down: O OLAP pode seguir na direção inversa e automaticamente exibir os dados detalhados que compõem os dados consolidados. Relatórios que podem ser detalhados em níveis. Ex: relatório geral de vendas nacional pode ser detalhado por região, por estado, etc. Slicing and Dicing (“fatiar em cubos”): Considera os bancos de dados a partir de diferentes pontos de vista. Geralmente é executado ao longo de um eixo de tempo a fim de analisar tendências e descobrir padrões. OLAP Envolve:

23. Servidor OLAP Processamento Analítico Online Os dados são recuperados de bancos de dados empresariais e preparados em um banco de dados multidimensional de OLAP Bancos de dados de negócios Cliente PC Banco de dados multidimen- sional • Bancos de dados • operacionais • Data marts • Data warehouse Software de OLAP

24. Portais Corporativos de Informação e SAD Internet Extranet Intranet Gateway Portal Corporativo de Informação Interface Corporativa do Usuário do Portal de Informação Agentes de Busca OLAP Data Mining SAD Gerenciamento de Conhecimento Modelagem: E-se (What-If) de Sensibilidade de Busca de Metas Otimização Funções de Gerenciamento do Banco de Dados Data Mart Banco de Dados Operacional Outras Aplicações Empresariais Banco de Dados Analítico Base de Conhecimento

25. Resumo do Capítulo • Os sistemas de apoio às decisões nas empresas estão mudando. O crescimento de intranets corporativas, de extranets e de outras tecnologias de rede aumentaram a demanda por uma multiplicidade de técnicas que operam em rede, personalizadas e preventivas, para apoiar os SAD. • Os sistemas de informação devem apoiar muitas decisões e níveis da tomada de decisão gerencial. Estes englobam os níveis de atividade administrativa estratégica, tática e operacional.

26. Resumo do Capítulo (cont.) • O OLAP é utilizado para analisar relacionamentos complexos entre grande quantidade de dados armazenados em bancos de dados multidimensionais. O Data mining analisa grande quantidade de dados históricos contidos em vários bancos de dados. • Os sistemas de apoio à decisão são sistemas de informação interativos computadorizados, que utilizam software de SAD e modelos de referência para fornecer informações ao apoio da tomada de decisões semi-estruturadas e não-estruturadas. • FIM