Sistemas de Informação
Disciplina de
Sistemas de Apoio a Decisão
Prof. Luiz
O Ato de Gerenciar
Dois tópicos importantes:


Gerenciamento: processo pelo qual a
organização atinge seus objetivos usando
recursos corporativos e de parceiros;
Produtividade: taxa de outputs (cumprimento
dos objetivos) pelos inputs (recursos).
A produtividade depende da forma como se
gerencia (planejar, organizar, controlar,
coordenar);
Para se gerenciar deve-se estar continuamente
engajado no processo de tomada de decisões:
“the manager is primarily a decision-maker”.
O Ato de Gerenciar
“Seria então o processo de “gerenciar” um
ato inerente, natural, à pessoa?”
O Ato de Gerenciar
Por muito tempo sim!
Considerou-se que a capacidade de decisão era
baseado na criatividade, julgamento, intuição e
experiência!
Aprendizado era por tentativa e erro!
Por muito tempo ignorou-se os métodos
quantitativos baseados em pesquisas científicos
que poderiam auxiliar no processo de tomada
de decisão.
Como o ambiente atual, a sociedade da
informação, muda constantemente, será o
talento nato, a arte de liderar, fator suficiente?
O Ato de Gerenciar
Vamos analisar os fatos:
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1) Ambientes extremamente complexos;
2) Milhares de alternativas causadas pela explosão
tecnológica e meios de comunicação;
3) Custo de uma decisão errada dentro de um
cenário complexo;
4) Mudanças constantes no ambiente causando
incerteza sobre o impacto das decisões;
5) Com tudo isso, as decisões ainda tem de ser
rápidas o suficiente dentro do cenário da sociedade
da informação respondendo a expectativa da
“resposta instantânea”.
O Ato de Gerenciar
Será que diante de todos estes fatos,
podemos acreditar que o método de
tentativa e erro é ainda interessante?
Será que o método de “confiar” na
decisão, somente envolvendo a
“experiência” profissional, é confiável?
O Ato de Gerenciar
Devido aos fatores apresentados, os
riscos e prejuízos podem ser
incalculáveis!
Os “decision-makers” precisam ser mais
sofisticados! Mais modernos usando
novas técnicas e ferramentas de tomada
de decisão.
Fatores que afetam Decisões
TI + rede de computadores (muitas
tecnologias, alternativas e informações);
Complexidade organizacional;
Competição (capitalismo!);
Mercados internacionais;
Estabilidade Política;
Consumismo;
Intervenções Governamentais;
Mudanças no negócio.
Fatores que afetam Decisões
Com todos os fatores anteriores, os
gerentes devem possuir sistemas de
informação que os provisionem de
informações para a tomada de decisões;
No século XXI, ferramentas como data
warehouses, data mining, olap e etc via
Web tornaram-se essenciais.
Motivos para usar um SAD
automatizado
1o motivo: velocidade na computação de
informações!
2o motivo: melhoria nas comunicações que são
mais instantâneas na cadeia de
relacionamentos do negócio;
3o motivo: aumento da produtividade com
redução do grupo responsável por tomada de
decisão, possibilidade de agregar pessoas de
diferentes lugares e uso de ferramentas
capazes de mostrar o melhor caminho para
conduzir o negócio.
Motivos para usar um SAD
automatizado
4o motivo: dados são compartilhados por
pessoas em diferentes locais tornando a
informação mais acessível;
5o motivo: acesso a uma base centralizada de
informações (data warehouse), provendo
consistência;
6o motivo: melhora na qualidade das decisões,
com a possibilidade de analise de diferentes
cenários e situações complexas!
Motivos para usar um SAD
automatizado
7o motivo: competitividade pela
velocidade da tomada de decisões,
rapidamente mudando seu modo de
operar, remodelar processos e inovar!
8o motivo: extrapola os limites cognitivos
de lembrança e processamento de
informações, ambos limitados no que se
refere ao aspecto humano.
Framework (SAD)
Vamos apresentar um Framework clássico
para tomada de decisões proposto por
Gorry e Scott Morton, que combinaram as
idéias de Simon (1977) – tipos de decisão
- e Anthony (1965) – tipos de controle.
O framework auxilia a selecionar as
melhores ferramentas SAD e classifica os
problemas!
Framework (SAD) –
Tipos de Decisão
Simon descreve o processo de tomada de
decisão baseado em três fases:



1. Inteligência: procura por condições que clamam
por decisão;
2. Design: inventar, desenvolver, analisar possíveis
caminhos de uma ação;
3. Escolha: selecionar um dos caminhos.
Baseado nestas três fases, Simon montou três
tipos de decisão:

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Estruturada;
Não-Estruturada;
Semi-Estruturada.
Framework (SAD) –
Tipos de Decisão
Estruturada: os procedimentos para obter a melhor solução são
conhecidos.
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Objetivos claros, como “vamos minimizar os custos” ou “vamos maximizar os
lucros”;
Uso de ferramentas e modelos (MS – Management Science) para auxilio na
tomada de decisão;
São procedimentos rotineiros, problemas repetitivos, cujas soluções-padrão já
existem.
Exemplos: Gerenciamento de Investimentos, Sistema de pagamentos.
Não-Estruturada: os procedimentos não são conhecidos.
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Problema complexo e “nebuloso”;
Baseado na intuição humana como principal ferramenta da tomada de decisão;
Somente em parte do problema, o uso de ferramentas e modelos de tomada de
decisão se aplica;
Exemplos: prospecção e compra de tecnologia, planejamento de P&D
Semi-Estruturado: combina elementos do estruturado com o nãoestruturado.


Combina soluções padrão + julgamento humano;
Exemplo: Controle de Inventário, avaliação de crédito.
Framework (SAD) –
Tipos de Controle
Planejamento Estratégico: define objetivos e
políticas para alocação de recursos a longo
prazo;
Controle Gerencial: define, de acordo com os
objetivos da organização, a aquisição e o uso
eficiente de recursos;
Controle Operacional: execução de tarefas
específicas de forma eficiente e efetiva.
Framework (SAD)
ANTHONY
SIMON
GORRY & SCOTT
Framework (SAD) - Considerações
Células 1,2 e 3 são executadas por “low-level
managers”:
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Procedimentos mais estruturados e controlados;
Pouco peso da decisão humana;
Baixo risco para o negócio.
Células 6,7 e 8 são executadas por
especialistas treinados ou grandes executivos;
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
Problemas mais complexos;
Uso de ferramentas SAD;
Decisões críticas para o negócio.
Management Science
Descreve modelos capazes de, via fórmulas
quantitativas, estruturar uma decisão;
Segue uma visão que quem toma a decisão segue um
processo sistemático de resolver problemas;
Os passos são:
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Definir o problema;
Classificar o problema em uma categoria pré-definida;
Construir um modelo matemático que descreve o problema no
mundo real;
Encontrar possíveis soluções para o problema modelado e
avaliá-las;
Escolher e recomendar uma solução para o problema.
GSS – Group Support System
Constitui-se de um grupo de pessoas em
trabalho cooperativo e colaborativo utilizando
recursos de TI (groupwares);
Caso: Hong Kong Police Force (HKPF)

Problema:
Treinamentos dos oficiais incluíam deliberação de tópicos
relacionados ao trabalho da polícia;
A expectativa era que os oficiais pudessem tomar decisões e
desenvolver um plano de ação;
As discussões era improdutivas: o tradicional “tet-a-tet” entre
oficiais trazia discussões dominadas por uma minoria,
ofuscando e intimidando os demais.
GSS – Group Support System
Caso: Hong Kong Police Force (HKPF)

Solução:
Uso de GSS – software GroupSystems da empresa
GroupSystems.com, Arizona;
“Brainstorm” entre grupo de oficiais entre 5 e 8;
Voto da solução e posterior desenvolvimento do plano de ação;
O instrutor usou o GSS para colocar suas próprias contribuições e
alterar o cenário da discussão on-line (incorporar novos desafios);

Resultados
Os oficiais aprovaram o novo sistema, uma vez que melhoraram
suas habilidades de decisão e as discussões tornaram-se
produtivas;
O instrutor conseguiu extrair o melhor de seus alunos mediante o
antigo cenário;
O domínio que alguns oficiais tinham sobre as sessões no antigo
cenário praticamente sumiu.
GSS – Group Support System
Knowledge Management Systems
(KMS)
São sistemas capazes de disseminar o conhecimento
para a solução de problemas já ocorridos;
O conhecimento acumulado na organização deve ser
utilizado para resolver problemas idênticos ou similares;
Algumas questões a levantar:
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Aonde encontrar o conhecimento?
Como classificá-lo?
Como armazená-lo?
Como mantê-lo?
Como usá-lo?
Como motivar as pessoas a contribuir e documentar?
Resposta: use um KMS!
Expert Systems
Sistemas que tentam imitar as habilidades de um humano especialista de
resolver problemas;
O uso de tecnologia de IA (Inteligência Artificial) é necessário para
especializar o sistema em determinada área;
Em geral funcionam embutidos em outros softwares de TI, como
ferramentas web (applets java) ou instalados em servidores web;
Idéia básica por trás do ES:
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Expertise é transferido do especialista para o sistema: ele alimenta o sistema
com informações;
O conhecimento é armazenado;
O usuário não-especialista questiona o sistema sobre um caso específico;
O ES questiona o usuário sobre alguns fatos, faz inferências e chega a uma
conclusão;
O ES avisa o usuário e explica, caso necessário, a lógica por trás do
questionamento do usuário
Redes Neurais Artificiais
As tecnologias e sistemas mencionados anteriormente
tratam dados e conhecimentos explícitos: alguém os
sabe ou tem armazenado;
E quando as informações não são explícitas?
Podemos usar situações e experiências similares para
auxiliar no processo decisório quando réplicas exatas do
problema não existem!
Neste cenário entram as Machine Learnings, como as
RNAs (Redes Neurais Artificiais);
Redes Neurais Artificiais
RNAs usam técnicas de reconhecimento de
padrões como forma de solução do problema;
A RNA aprende com os dados que lhe são
repassados e aplicar este aprendizado em
decisões em novos problemas;
Exemplos conhecidos:
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Gastos não usuais com cartão de crédito;
Movimentação bancária.
Redes Neurais Artificiais
SADs Avançados
Algoritmos Genéticos: imitam o processo de evolução
buscando pela melhor solução.
Lógica Fuzzy: lida com a forma imprecisa de como o ser
humano se comunica, modelando matematicamente em
uma forma precisa, para auxiliar na tomada de decisões.
Agentes Inteligentes: programas que ajudam a
automatizar várias tarefas, aprendendo o que fazer e
como fazer baseado na situação e tarefa.
Hybrid Support System
Combinação de técnicas e ferramentas de apoio
a decisão para encontrar a melhor solução em
um cenário com diferentes casos;
Elas podem ser aplicadas:
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Independentemente, cada uma propondo sua solução
para os diferentes cenários, ou
Como uma única solução, porém limitada as
tecnologias implementadas.