Capítulo 9: SAD orientado a Modelo

Análise e Modelagem

Quando o componente do modelo domina o projeto do SAD – o sistema é dito ser orientado a modelo

Modelos produzem resultados Utilizado diretamente por gerentes Softwares usado na criação de modelos

requerem uma ligação direta com qualquer dado utilizado e com a interface do usuário

Análise e Ferramentas de Modelagem Pacotes estatísticos Pacotes de previsão Pacotes de modelagem e análise quantitativa Ferramentas de produtividade (como

planilhas)

Processo de Modelagem

Identificação do problema e análise da situação

Identificação das variáveis e seus relacionamentos

O modelo é apropriado? O que necessita ser especificado? Qual solução é mais viável?

O modelo é válido?

Pressupostos do Modelo

Pressupostos/Comportamentos não testáveis Estático ou dinâmico?

Estático é baseado num único frame de tempo Tudo ocorre num intervalo bem definido Ex. balanço semestral

Dinâmico considera vários intervalos de tempo Dependente do tempo – quando os eventos ocorrem Ex. Projeção do lucro para cinco anos

Certezas?

Quando construir um modelo ... Examine as condições e trace os

pressupostos apropriados: Certeza. Modelos previsíveis são mais simples de

serem “bolados” e funcional bem porque são considerados “boas soluções” Modelos financeiros podem operar assim

Quando construir um modelo ... Incerteza. Os analistas tentam evitar este

tipo de modelo Tentam acumular mais informação sobre o

problema de forma a permitir uma atitude mais apropriada para lidar com riscos

Risco. A maioria das situações de negócios envolvem riscos – recomenda-se o uso de análises What-if

Tipos de Modelos

Explicativos – Modelos descritivos Algébricos – Modelos preditivos mostram

relacionamentos: Indicam que valores ou comportamentos através

de múltiplas dimensões devem ser introduzidos no modelo de forma a afetar um saída específica

Alto nível de interação com o usuário O gerente especifica uma saída e um ponto de

partida

SAD orientado a modelo pode envolver múltiplos modelos! Modelos de regressão que identificam o

relacionamento entre variáveis Um modelo financeiro Um modelo de otimização baseado em

programação linear

Tipos de problemas e modelos Análise de custo-benefício Previsão Financeiro Controle de estoque Localização, alocação e distribuição Planejamento de RH Planejamento e controle de projeto Gestão de filas Política de reposição Escalonamento

Modelos financeiros

Análise de break-even (ponto de equilíbrio) Modelos de orçamento Análise de coeficiente Análise de faturamento

Análise da Decisão

Decisões são modeladas a partir da listagem de um conjunto de alternativas Uma única meta

Obtida com o uso de uma tabela ou árvore de decisão Múltiplas metas

Faz uso de modelos de utilidade ou processo de análise hierárquico

Árvore de Decisão

Vantagens Mostra graficamente o relacionamento entre as

variáveis do problema Pode lidar com situações mais complexas

Processo de análise hierárquico (AHP) Técnica de decisão multi-critério que pode vir

a combinar fatores quantitativos e qualitativos na avaliação de alternativas

Passo 1 Desenvolver uma representação hierárquica do

processo

Passo 1 Diagrama http://www.hipre.hut.fi/

AHP

Passo 2 Gera dados para comparação de alternativas

Passo 3 Usa comparações do passo 2 para determinar a

prioridade relativa de cada atributo em cada um dos níveis de atributo acima na hierarquia

Passo 4 Prioridades são determinadas

Diagramas de influência

Provê a representação gráfica de um modelo Retângulo = variável de decisão Círculo = variável não controlável ou intermediária Oval = variável de saída

Intermediária ou final Figuras são conectadas por setas que indicam

relacionamentos específicos

Modelos de previsão

Métodos de julgamento Baseados em estimativas subjetivas e opiniões

de especialistas Usado quando dados históricos são limitados ou

inexistentes Análise de séries temporais

Conjunto de valores para variáveis econômicas que são medidas em vários intervalos de tempo

Modelos de otimização

Programação linear composta de: Variáveis de decisão Funções objetivo Coeficientes Limites Etc

Modelos de simulação

Tipo especial de modelagem que imita a realidade Envolve o teste de valores específicos de uma

decisão ou variáveis não controláveis com a observação do impacto da saída Ferramentas descritivas Descreve ou prevê as características de um dado

sistema Necessário em problemas complexos

Vantagens da simulação

Teoria é de fácil compreensão Modelo é simples Permite questões tipo What-if Modelo é construído para um problema Permite a inclusão de situações reais –

simplificações não são necessárias

Desvantagens da simulação

Uma solução ótima não pode ser assegurada Construir o modelo é lento e caro Soluções não são transferíveis para outros

problemas

Metodologia da simulação

Definição do problema Construção do modelo de simulação Teste e validação do modelo Projeto dos experimentos Condução dos experimentos Avaliação dos resultados

Tipos de simulação

Probabilística Dependente do Tempo vs. Não Dependente

do Tempo O frame de tempo é importante para o

experimento? Simulação visual

Visualização gráfica Facilidades de animação

Questões para revisão

Quais os principais tipos de modelos usados em SAD orientado a modelo?

Quais as vantagens do desenvolvimento e uso de modelos em SADs?

Qual o papel da análise estatística em SAD? Porque usar simulação?

Exercício

1. Tente projetar um modelo baseado em planilha. Consulte a URL http://www.frontsys.com/prodmix.htm e use o exemplo do produto. Olhe a Figura 9.1 do texto base e formule algo como o ilustrado no exemplo do break-even.