SAD - Sistemas de Apoio a Decisoes

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Contém apresentação sobre os principais sistemas de apoio a decisões, com pequeno resumo de cada um. Exemplo: CRM, Data Warehouse, Data Minning, EIS, etc.

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SAD - Sistemas de Apoio a Decisoes

  1. 1. Sistemas de Apoio à Decisões
  2. 2. Indice <ul><li>Conceito e Introdução </li></ul><ul><li>Metadados </li></ul><ul><li>Executive Information Systems (EIS) </li></ul><ul><li>Enterprise Resource Planning (ERP) </li></ul><ul><li>CRM / e-CRM </li></ul><ul><li>Data Warehouse </li></ul><ul><li>Data Marts </li></ul><ul><li>Data Mining </li></ul><ul><li>Inteligência Artificial </li></ul><ul><li>Sistemas Especialistas (ES) </li></ul><ul><li>Database Marketing </li></ul><ul><li>Business Intelligence (BI) </li></ul><ul><li>Ferramentas OLAP </li></ul>
  3. 3. Conceituando S A D Conceito : Os Sistemas de Apoio a Decisões foram concebidos para auxiliar no processo de tomada de decisões das empresas Permitem calcular o custo de produtos, projetar estimativas de lucro e prejuízo, analisar o desempenho das empresas e da economia por meio de gráficos comparativos e planejar a parte financeira através do fluxo de caixa e de planilhas bancárias e de fornecedores.
  4. 4. Introdução Peter Drucker: As organizações do futuro - baseadas em informação - compostas de especialistas que orientam o seu próprio desempenho Informática + Telecomunicações = velocidade da informação Brasil: não há uma pesquisa s/ Sw mais utilizados - apoio em decisões pouco científicas c/ planilhas de cálculo EUA: Suporte a decisão = ERP - assuntos estratégicos = métodos de pesquisa operacional - análise de mercados / clientes = BI
  5. 5. Voltando ... Informação: Melhor recurso do qual uma empresa pode dispor para tomar decisões estratégicas Analise dos dados fornece informações vitais para a empresa (históricos sobre vendas, produção, clientes, etc.) Problemas: Dificuldades para obter informação Qtde de dados a serem analisados cresce com a expansão do negócio e com o passar dos anos Dados conflitantes vindos de fontes diferentes podem gerar informações desencontradas Impossível para um ser humano manter e analisar todos os dados Informação não é mais mantida por gerentes devido à mobilidade no mercado de trabalho
  6. 6. E... Benefícios: Determinar o mercado-alvo de um produto Definir o preço de um produto, criar promoções e condições especiais de compra Verificar a eficácia de campanhas de marketing Otimizar a quantidade de produtos no estoque Responder rapidamente a mudanças no mercado e determinar novas tendências ... ou seja, ganhar eficiência e lucratividade
  7. 7. Fases Primeira: modelagem de informações (enxergar as informações envolvidas no processo) Tempo: dois a quatro anos - cultura de cada empresa Terceira: realizar a implantação de sistemas de apoio a decisões Segunda: identificar onde estão os &quot;repositórios&quot; de informações e conhecimentos
  8. 8. Gerenciando informações Mercado de armazenamento de dados no Brasil: cresceu 44,4% (2003) – movimentou US$ 1,3 bilhão de dólares. Brasil: houve evolução muito grande nos últimos 10 anos Principais fatores propulsores: 1-Significativa queda do custo de armazenamento de dados 2- Desenvolvimento de recursos que permitem a rápida recuperação dos dados 3- Automação dos processos 4- Uso de ferramentas - melhor gerenciamento dos fluxos de trabalho
  9. 9. Observações importantes Não basta simplesmente armazenar o dado - É necessário que a informação esteja disponível para tomar decisão na hora certa, de forma simples, confiável e precisa Globalização -> aumento de competitividade -> melhoria na prestação de serviços aos clientes - Diferencial competitivo Apenas os dados de real valor devem ser tratados e guardados pela empresa  Alinhar o tratamento de dados, a informação e as estratégias de negócio Empresas brasileiras: a maioria tem tecnologia - não têm uma estratégia para tratar e gerenciar a informação
  10. 10. Mapeando / redesenhando processos Sobrevivencia: mercados de alta competição -> estrutura p/ atuar com eficiência e qualidade -> controle dos processos internos + visão ampla/dinâmica das tendências e necessidades de seus clientes Implementação: 1- Identificar onde nasce o dado ou informação (aonde o conhecimento surge) 2- Como ele é utilizado nos diversos processos de negócio e operacionais 3- Identificar a relevância desde dado ou informação X objetivos estratégicos (onde ele precisa ser utilizado)
  11. 11. Metadados <ul><li>Importância: a partir deles que as informações serão processadas, atualizadas e consultadas – Dados sobre os dados </li></ul>Apresentam 3 camadas:  1-Metadados Operacionais: estrutura dos dados mantidos pelos bancos operacionais, usados pelas aplicações de produção da empresa   2-Metadados Centrais de um DW: orientados por assunto e definem como os dados transformados devem ser interpretados (agregação e campos calculados) - visões sobre cruzamentos de assuntos   3-Metadados do Nível do Usuário: Organizam para conceitos que sejam familiares e adequados aos usuários finais
  12. 12. Executive Information Systems (EIS) 1970 - MIT (Massachusets Institute of Tecnology-EUA) Nova tecnologia - Conceito espalhou-se rapidamente p/ mundo Atualmente presente em diversos outros SW no mundo inteiro Sucesso = simplicidade de uso + orientação para gráficos + complementação em vez de substituição Apresentação simples e amigável -> atende às necessidades dos executivos da alta administração (principalmente) Acompanhamento diário de resultados + tabulando dados de todas as áreas = exibição gráfica e simplificada
  13. 13. Executive Information Systems (EIS) Caracteristicas: direcionado à alta administração - recursos gráficos de alta qualidade / automáticos - .rapidez para a tomada de decisões – facilidade de uso - telas de acesso intuitivo - sem treinamento específico em TI Filtram, resumem e acompanham dados ligados ao controle de desempenho de fatores críticos para o sucesso do negócio - uso intensivo de dados do meio ambiente interno e externo da empresa (bancos de dados no mercado financeiro e empresarial)
  14. 14. Enterprise Resource Planning (ERP) Conceito: conjunto de atividades executadas por um Sw multi-modular Arquitetura que facilita o fluxo de informações entre todas as atividades de uma empresa (fabricação, logística, finanças e recursos humanos) Utiliza base de dados única - eliminando-se a redundância de informações e redigitação de dados - integridade das informações Objetivo: Auxiliar empresa nas fases do seu negócio (desenvolvimento de produtos, compra de itens, manutenção de estoques, interação com os fornecedores, serviços a clientes e acompanhamento de ordens de produção)
  15. 15. Enterprise Resource Planning (ERP) Projetados para serem independentes de plataforma - interface GUI - arquitetura cliente/servidor Brasil: adaptar modulos originais às particularidades do país Componentes típicos: Finanças – Contabilidade - Planejamento e Controle da Produção - Recursos Humanos - Custos - Vendas - Marketing Integração: registra e processa cada evento empresarial - oriundo das funções empresariais - um único input - disponibiliza a informação para todos na empresa
  16. 16. CRM (Customer Relationship Management) <ul><li>Globalização + Internet + novas exigências dos clientes </li></ul><ul><li>Investimentos ($): técnicas p/ obter clientes rentáveis + rete-los + fixa-los no mercado + continuar crescendo </li></ul>Implementar a filosofia “one to one” de relacionamento com os clientes Filosofia one-to-one é voltada para o desenvolvimento de uma relação individualizada e personalizada entre cliente e empresa Identificar clientes (independentemente do ponto de contatos) - diferenciar os clientes por seu valor (real e potencial) e por suas necessidades - interagir com clientes + personalizar clientes (lembrar-se deles)
  17. 17. CRM (Customer Relationship Management) <ul><li>Processo: capturar os dados(clientes) + armazenar DB central + organizar / analisar os dados – disponibilizar (pontos de acesso ao cliente) – funcionarios bem informados </li></ul><ul><li>Direcionado para o cliente, proporcionando meios de antecipar atendimento às necessidades do cliente </li></ul>Manutenção: Trabalhar esses clientes - identificá-los separadamente – sintam-se em ambiente conveniente + percebam que tem grande valor para a empresa (atendimento personalizado – antecipados ) Construir uma relação de aprendizado - personalizar aspectos da relação c/ a empresa - agregar valor real à relação - criar custos de mudança e gerar fidelidade
  18. 18. CRM (Customer Relationship Management) <ul><li>Estratégias: </li></ul><ul><li>Operacional: obter dados de transações realizadas em produtos e clientes - telefone, correios, e-mail, Internet, agentes externos (vendedores móveis) </li></ul>Colaborativo: tecnologias p/ comunicação entre clientes, da equipe da empresa e mesmo de sócios do negócio(web, voz, fax/letter e interação direta com os clientes) Analitico: proporciona série de informações sobre os clientes que estão armazenadas em seus repositórios de dados - aquisição de conhecimento de cada cliente - montar um perfil dos mesmos - criando ambientes - personalizando o atendimento
  19. 19. E-CRM <ul><li>Globalização do comércio – novos meios de comercialização de seus produtos - e-commerce (comércio eletrônico) </li></ul>Um novo modelo de cliente: cliente “Internauta” – aumenta sua participação no mercado rapidamente Surge o e-CRM (eletronic Customer Relationship Management)
  20. 20. Data Warehouse <ul><li>Conceito: É um grande banco de dados que armazena dados de diversas fontes para futura geração de informações integradas da organização como um todo </li></ul>Operação complexa - gera informações analíticas - atualizadas periodicamente pelos bancos de dados operacionais da empresa Utilizado p/ relatórios e análises executivas - reorganizações de dados e combinações de informações (inclusive dados históricos) – visando tomada de decisões principalmente táticas e estratégicas
  21. 21. Data Marts <ul><li>Conceito: É um pequeno ”Data Warehouse” - suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas - atendem as necessidades de unidades específicas de negócio (ao invés da corporação inteira) </li></ul>Servem de teste p/ Data Warehouse (tempo, dados e investimentos gerenciais muito maiores) Motivos: custo mais baixo + tempo menor de implementação + correntes avanços tecnológicos. 1- Custo de implementação baixo – alcance grande número de corporações. 2- Prototipação muito mais rápido - pilotos em 30 e 120 dias - sistemas completos em 3 e seis meses. 3- Escopo mais limitado - mais identificados com grupos de usuários - esforço/time concentrado
  22. 22. Data Mining <ul><li>Conceito : &quot;Mineração de dados&quot; - análise de conjuntos de dados transformando-o em informação e conhecimento </li></ul>Ferramentas + algoritmos de aprendizado / estatística => extrair conhecimento na forma de hipóteses/ regras - sugerindo tendências e particularidades pertinentes Métodos tradicionais de análise (planilhas) não conseguem analisar o conteúdo p/ obter conhecimentos importantes Objetivo: descoberta de padrões que possam representar informações úteis Padrão: uma afirmação sobre uma distribuição probabilística (expressos na forma de regras, fórmulas e funções) 
  23. 23. Data Mining <ul><li>Padrões : Predição - resolver o problema (claro e bem especificado): predizer o valor futuro ou desconhecido de um ou mais atributos do banco de dados a partir do valor conhecido dos demais atributos </li></ul><ul><li>Descritivos: encontrar padrões, de forma interpretável pelo homem, que descrevam os dados </li></ul>Diferença: Descritivo mais importante - mais difícil de avaliar - não deixa claro : sugere alguma ação / quanto efetiva esta ação seria Ex: regra encontrada – DB supermercado - 90% dos clientes que compram o produto A, também adquirem, na mesma ocasião, o produto B - serviços bancários / telecomunicação - histórico de pacientes - análise de admissão em cursos universitários
  24. 24. Inteligencia Artificial <ul><li>I.A: simulação da “inteligência” humana, na realização de atividades elaboradas por pessoas, que podem ser substituídas pelo uso dos recursos da ciência da computação e seus respectivos algoritmos inteligentes </li></ul>Posteriormente: manipulação de conhecimentos - algoritmos de percepção (visão e fala) - compreensão da linguagem natural - solução de problemas em domínios especializados(diagnósticos médico e análise química) Inicialmente: focada em tarefas formais (jogos, demonstrações de teoremas e raciocínios)
  25. 25. Inteligencia Artificial <ul><li>Hoje: projetos na área de engenharia, descobertas científicas, planejamento financeiro, mineração e análise de dados para a geração de informações empresariais </li></ul>Ex: Aplicar o conhecimento adquirido da experiência - tratar situações complexas - resolver problemas quando faltam informações importantes - determinar o que é importante - ter capacidade de raciocinar e pensar - reagir rápida e corretamente a novas situações - compreender imagens visuais - processar e manipular símbolos – ser criativo e imaginativo Trabalha com o conhecimento - conceito que vai além da informação
  26. 26. Sistemas Especialistas <ul><li>Origem: Inteligência Artificial </li></ul>Regras pre-definidas + mecanismos de raciocínio - acessar substancial base de conhecimentos É a última evolução da Inteligência Artificial aplicada a EIS - o computador é utilizado para assistir ou até mesmo substituir os executivos nas decisões Objetivo: solução de problemas que normalmente são resolvidos por “especialistas” humanos - atua como um profissional especializado c/ muita experiência em determinado domínio   Modela o conhecimento em áreas / domínios específicos - tarefas rotineiras de gestão
  27. 27. Database Marketing <ul><li>Objetivo: utilização das informações s/ consumidores / mercado comercial - aumentar qualidade/ efetividade da relação c/ o cliente </li></ul>Benefícios: melhorar vendas - posicionamento no mercado - fidelidade do cliente - imagem da empresa - instrumento de planejamento/execução(ações marketing) Suporte à gestão: áreas de desenvolvimento de produto, distribuição, política de preço, efetividade de promoções e previsão de vendas. Inputs: política corporativa / plano estratégico da organização / transações comerciais / informações externas s/ mercado, competidores e outros indicadores de interesse
  28. 28. Business Intelligence (BI) <ul><li>Conceito: BI é quando uma empresa usa dados de seus sistemas operacionais (conhecimento do negócio) para tomar decisões de negócios </li></ul>Projetos demorados: dados - Data Warehouse / Data Mart - DB preparado (estruturado e otimizado) p/ operações de BI -+ eventos econômicos/reguladores/políticos (tenham impacto sobre os negócios da empresa) Equipes c/ habilidades comerciais abrangentes + grande conhecimento técnico
  29. 29. Business Intelligence (BI) <ul><li>Objetivo: aprender sobre o ambiente competitivo externo – conhecer posicionamento competitivo da empresa - mudanças internas - decisões estratégicas </li></ul>Benefícios: antecipar mudanças no mercado / ações dos competidores - descobrir novos ou potenciais competidores - aprender c/ os sucessos e as falhas dos outros - conhecer melhor suas possíveis aquisições ou parceiros - conhecer novas tecnologias / produtos / processos que tenham impacto no negócio - entrar em novos negócios - rever suas próprias práticas de negócio - auxiliar na implementação de novas ferramentas gerenciais
  30. 30. Ferramentas OLAP (Online Analytical Processing) <ul><li>Conceito: analisar e visualizar dados corporativos - rápida, consistente e interativa (processamento analítico em tempo-real) - análise dinâmica e multidimensional dos dados consolidados – independe de técnicos </li></ul>Análise multidimensional: ver &quot;cubos&quot; de informações de diferentes ângulos - são massas de dados que retornam das consultas feitas ao banco de dados - manipulados e visualizados por inúmeros ângulos (slice-and-dice) e diferentes níveis de agregação (drill) DBs relacionais (tabelas normalizadas) - &quot;queries&quot; complexas (multi-tabelas) - demasiado lento
  31. 31. Ferramentas OLAP (Online Analytical Processing) <ul><li>Restruturar Dbs relacionais em esquema dimensional - &quot;queries&quot; serão executadas neste novo esquema - respostas a 0.1% do tempo X DBs relacionais </li></ul><ul><li>  </li></ul><ul><li>Consultas: acesso casual único - próprio usuário gera consultas - cruza informações c/ forma não vista e com métodos que o levem a descoberta daquilo que procura </li></ul>Drill Down/Up: ver diferentes níveis de detalhe -“subir ou descer” detalhamento do dado – ex: analisar uma informação diariamente / anualmente do mesmo DB Slice-and-Dice: analisar informações de diferentes prismas limitados somente pela nossa imaginação - ver a informação sobre ângulos que anteriormente inexistiam
  32. 32. CONCLUSÃO Tecnologia é o catalisador que possibilita que os funcionários sejam mais eficientes e efetivos em suas relações com os clientes. Softwares são recursos necessários para automatizar, gerenciar, e integrar vendas, marketing, desenvolvimento de produtos, e as funções de atendimento a clientes. É fundamental lembrar que não se trata apenas de hardware e software. Mesmo a mais sofisticada solução será apenas um elemento no processo de ganhar e reter clientes lucrativos. - Processos e pessoas são os complementos críticos para todas estas ferramentas. Foco : competitividade e a inteligência empresarial - e não a tecnologia propriamente dita. Tecnologia por tecnologia, sem planejamento, sem gestão e ação efetiva, sem um projeto amplo e consistente de tratamento da informação, não traz a competitividade que a empresa necessita
  33. 33. Bibliografia <ul><li>Sites na Internet acessados em nov/2005 </li></ul><ul><li>Arquivos word/PDF obtidos p/ Google – nov/2005 </li></ul><ul><li>Anexo (word) com toda a bibliografia </li></ul>Contactos: alexmpb@globo.com

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