Introdução a Sistemas de Informação
Capítulo 9
Sistemas de Apoio Sistemas de Apoio GerencialGerencial
Profa. Giovanna M. Grassini
Introdução a Sistemas de Informação
Esboço do capítulo
• Gerentes e tomada de decisões• Sistemas de apoio à decisão• Sistemas de informação executiva• Sistemas inteligentes
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9.1 Gerentes e tomadas de decisões
• Gerenciamento: processo pelo qual metas organizacionais são atingidas com o uso de recursos.– Entradas: Recursos– Saídas: Metas
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9.1 Gerentes e tomadas de decisões
• Funções básicas dos gerentes:– Funções interpessoais: chefe, líder,
elemento de ligação– Funções informativas: monitor,
divulgador, porta-voz, analista– Funções de decisão: empreendedor,
mediador de problemas, alocador de recursos, negociador.
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Por que os gerentes necessitam do apoio de TI
• Quantidade de alternativas• Pressão de tempo• Análise detalhada para tomada de
decisões• Acesso rápido a informações• Consultas a especialistas• Reunião a distância.
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Que tecnologias da informação estão disponíveis para apoiar os gerentes?
• SAD: sistemas de apoio à decisão• SAE: sistemas de apoio aos
executivos• SADG: sistemas de apoio à decisão
de grupos• Sistemas inteligentes
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Estrutura para a análise de decisões computadorizadas
• Estrutura do problema• Natureza das decisões• Matriz de decisões• Apoio computadorizado para
decisões estruturadas
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9.2 Sistemas de Apoio à decisão - SADSAD
• São sistemas interativos sob controle do usuário e que oferecem dados e modelos para a solução de problemas semi-estruturados ou não-estruturados;
• Utiliza ferramentas de análise e modelagem sofisticada;
• Fornece respostas interativas para questões não-rotineiras;
• Foco na eficácia na tomada de decisão
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9.2 Características de um SAD
• Manipular grandes volumes de dados;• Obter e processar dados de fontes
diferentes;• Possuir orientação tanto textual quanto
gráfica (produção de textos, tabelas, desenhos lineares, gráfico de pizza, curvas de tendência, etc);
• Proporcionar flexibilidadeflexibilidade de relatórios e de apresentação (informação que deseja no formato que preenche as suas necessidades);
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9.2 Sistemas de Apoio à decisão - SADSAD
Questões que um SAD ajuda a responder:Questões que um SAD ajuda a responder:
– E se subíssemos os preços em 10% em
quanto aumentaria o lucro?
– Quanto custaria a mais fabricar nosso
produto se o custo relativo a salários dos
funcionários subisse 15%?
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9.2 Sistemas de Apoio à decisão - SAD
• Atividades para apoiar a tomada de decisões– Examinar várias alternativas rapidamente– Análise de risco sistemática– Integrados a sistemas de comunicação e
banco de dados– Apoia o trabalho em grupo
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9.2 Sistemas de Apoio à decisão - SADSAD
• SAD para decisões de determinação de preços
• SAD para a utilização de ativos
• SAD para gerenciamento do relacionamento
com o cliente.
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9.2 SAD – HabilidadesSAD – Habilidades
• Análise de Sensibilidade: estudo do impacto
que as mudanças acarretam em outras partes.
• Análise de variações hipotéticas (what-
if): determinar o impacto que uma mudança nas
suposições causa sobre a solução proposta
• Análise de Busca de Metas
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9.2 SAD – CaracterísticasSAD – Características
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9.2 Estrutura de um SAD
• Subsistema de gerenciamento de dadosSubsistema de gerenciamento de dados
• Subsistema de gerenciamento de modelosSubsistema de gerenciamento de modelos
• Interface com o usuário e usuários finaisInterface com o usuário e usuários finais
• Alguns podem ter gestão do conhecimentoAlguns podem ter gestão do conhecimento
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Arquitetura Funcional de SADsArquitetura Funcional de SADs
SGBD SGM
Banco de Banco de DadosDados
externoexterno
Banco de Dados
Banco de Modelos
Acesso a outros sistemas
computacionais
Acesso a banco de dados externos
gerenciador de diálogo(Interface com o usuário)
Gerador de SAD
componentes principais
Recupera dados sobre estoque,
vendas, finanças, pessoal,..
financeiros; de análises estatísticas;
de gerenciamento de projeto;
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• SGBD e o BD• SGM e o BM (Banco de Modelos)• Gerador de SAD
• Acesso a outros sistemas de computacionais• Acesso a banco de dados externos
• Gerenciador de Diálogo
9.2 Elementos Funcionais de um SADSAD
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• SGBD é composto por um conjunto de dados e ao mesmo tempo recursos para obtenção e tratamento dos dados;
• O SGBD num SAD deve ser capaz de extrair e obter dados de outras fontes (pelo fato de algumas informações a nível de SAD dependerem de fatores externos) para auxiliar na tomada de decisões.
SGBDSGBD SGMSGM
Gerador de Gerador de SADSAD
9.2 – SGBD no SAD Elementos Funcionais de um SADSAD
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• Proporcionar acesso a uma variedade de modelos.
• Coordena o uso de modelos de:– Desenvolvimento, armazenamento,
manipulação, controle e utilização eficiente de modelos.
9.2 Sistema Gerenciador de Modelos - SGM
Elementos Funcionais de um SADSAD
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gerentes de operações,
planos de curto prazo
equipes de gerentes de unidades de negócios
planos de curto e médio prazo;
Modelo simplificado da organização:Sistemas em Modelo simplificado da organização:Sistemas em usouso
Ger. estratégica
Gerência tática
Gerência operacional
Funcionários não-gerenciais
SAD
SIG
SIT
Sist. Funções Específicasconselho de diretores e
presidentes – metas globais, estratégias,
políticas e objetivos das organizações
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9.3 – Sistema de Informação Executiva – SIE ou SAESIE ou SAE
• Tecnologia computadorizada projetada em resposta às necessidades específicas dos altos executivos.
• Baseia-se em gráficos• Fornecem informações externas (notícias,
análises do mercado acionário) e resumos de alto nível quanto ao desempenho da empresa
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9.3 – SIE ou SAE - Habilidades
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9.4 – Sistemas Inteligentes
• Descreve as diversas aplicações comerciais de inteligência artificial (IA)(IA)
• IA (subcampo da Ciência da Computação):– Estudar os processos do pensamento humano– Recriar esses processos por meio de
máquinas (computadores e robôs)
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9.4 – Sistemas Inteligentes
• Principais:– Sistemas especialistas– Processamento de linguagem natural– Reconhecimento de voz– Redes Neurais artificiais– Lógica Fuzzy
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Sistemas Especialistas
• Tentativa de imitar os especialistas humanos por meio da aplicação de metodologias de raciocínio ou conhecimento sobre uma área específica.
• Podem apoiar tomadores de decisão ou substituí-los.
• Basicamente, transfere a perícia de um especialista para o computador.
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Sistemas Especialistas
• Transferência de perícia de um especialista para o computador e depois para o usuário envolve quatro etapas:– Aquisição do conhecimento– Representação do conhecimento– Inferência do conhecimento– Transferência do conhecimento
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Componentes dos Sistemas Especialistas
• Base do conhecimento: fatos e regras• Mecanismo de inferência:estratégia usada para
pesquisar a coleção de regras e formar conclusões.
• Interface com o usuário• Quadro Negro (área de trabalho)• Subsistema de explicação: responde a Por
que? Como? Qual?
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Categorias dos Sistemas Especialistas
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Linguagem de Programação Natural Linguagem de Programação Natural - PLN PLN Reconhecimento de Voz ou Fala
• Ou entendimento de linguagem natural.• Reconhecimento do idioma através do
teclado ou por voz• Vantagens: fácil de usar, mais rápido que a
digitação, liberdade das mãos.• Limitações: incapacidade de
reconhecimento de frases longas, alto custo
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Síntese de Voz
• Ou geração de linguagem natural pelo computador.
• Sons que formas as palavras e frases são construídas eletronicamente
• Tecnologia URA – Unidade de resposta
audível Tabela 9.5 – pág. 256)
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Síntese de Voz
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Redes Neurais
• Sistema de programas e estruturas de dados que procura simular o funcionamento do cérebro humano.
• São treinadas ou alimentadas com grande quantidade de dados e regras sobre relacionamento de dados.
• Encontram padrões e relações em gigantescas quantidades de dados que um ser humano acharia muito difícil e complicado analisar
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Redes Neurais
• Exemplos:– Controle de doenças infecciosas– Controle de voôs– Combate à fraudes
– Área de negócios para atacar problemas de classificação de padrões, previsão e análise financeira, controle e otimização
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Redes Neurais• As redes neurais nem sempre podem
explicar porque chegaram a uma solução.• Não podem garantir uma solução
completamente certa.• Não podem garantir a melhor solução.• São muito sensíveis e podem não funcionar
bem se seu treinamento cobrir uma quantidade de dados muito pequena ou muito grande.
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Características Básicas das Redes Neurais
• Procura paralela e endereçamento pelo conteúdo: o cérebro não possui endereço de memória e não procura informação sequencialmente.
• A rede aprende por experiência• É capaz de fazer associações entre padrões
diferentesEx.: Perfume – Pessoa, Pessoa - Nome
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Características Básicas das Redes Neurais
• Generalização– Redes neurais são capaz de generalizar seu
conhecimento a partir de exemplos anteriores– Habilidade de lidar com ruídos e distorções, respondendo
corretamente a padres novos
• Robustez de Degradação Gradual– A perda de um conjunto de elementos processadores
e/ou conexões sinápticas não causa o mal funcionamento da rede neural.
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Lógica Difusa ou Fuzzy
• Os seres humanos tendem a categorizar as coisas de maneira imprecisa, usando regras para tomar as decisões que podem ter muitas variações de significado.
• A lógica difusa é uma tecnologia baseada em regras que representa tal imprecisão criando regras que usam valores aproximados ou subjetivos.
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Lógica Fuzzy
• Lógica Fuzzy é baseada na teoria do Conjuntos Fuzzy.
• Tradicionalmente, uma proposição lógica tem dois extremos: ou e completamente verdadeiro ou e completamente falso.
• Entretanto, na lógica Fuzzy, uma premissa varia em grau de verdade de 0 a 1, o que leva a ser parcialmente verdadeira ou parcialmente falsa.
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Funcionamento Lógica Fuzzy
• O controle executado pela lógica Fuzzy imita um comportamento baseado em regras ao invés de um controle explicitamente restrito a modelos matemáticos como equações diferenciais.
• O objetivo da lógica Fuzzy e gerar uma saída lógica a partir de um conjunto de entradas não precisas, com ruídos ou ate mesmo faltantes.
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Lógica Difusa ou Fuzzy
• Descreve um processo linguisticamente e, depois, representa essa descrição em um pequeno número de regras flexíveis.
• A lógica difusa oferece soluções para problemas que exigem conhecimento técnico difícil de representar na forma de regras SE-ENTÃO
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Controle por lógica Fuzzy
• A lógica Fuzzy apresenta as seguintes características em relação a outras técnicas de controle:– Robusta porque não requer entradas precisas.– Modificada facilmente pois e baseada em regras.– Controle de sistemas não-lineares sem modelo
matemático.– Solução mais rápida e barata em alguns casos.– Implementável facilmente em microprocessadores.
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Exemplo de uma estrutura de um programa com lógica Fuzzy
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Exercícios de fixação
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