Capítulo 10 - Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimento

Capítulo 10
Como melhorar a tomada de decisão e a
gestão do conhecimento

slide 1

Objetivos de estudo

• Quais os diferentes tipos de decisão e como funciona o processo
de tomada de decisão?
• Como os sistemas de informação ajudam pessoas que trabalham
individualmente ou em grupos a tomar decisões de maneira mais
eficiente?
• Quais os benefícios empresariais de usar técnicas inteligentes na
tomada de decisão e na gestão do conhecimento?

Objetivos de estudo

• Quais os tipos de sistemas usados para gestão do
conhecimento na empresa e como eles oferecem valor para
as organizações?
• Quais os principais tipos de sistema de trabalhadores do
conhecimento e como eles oferecem valor às empresas?

P&G vai do papel ao pixel em
busca da gestão do
conhecimento

• Problema: grande volume de documentos em papel atrasavam a
pesquisa e o desenvolvimento.

• Solução: implantar um sistema eletrônico de gestão de
documentos.

busca da gestão do
conhecimento

• O eLab Notebook usa o software Adobe LiveCycle para criar uma
coleção pesquisável de arquivos PDF e embutir direitos de uso
nos documentos.
• Demonstra o papel da TI na gestão do conhecimento.
• Ilustra o papel da tecnologia digital no aumento da produtividade e
na organização do conhecimento.

busca da gestão do
conhecimento

Tomada de decisão e
sistemas de informação

Valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão
• Possível mensurar o valor do aperfeiçoamento da tomada de
decisão.
• Decisões são tomadas em todos os níveis da empresa.

• Algumas são comuns, rotineiras e frequentes.

• Embora o valor do aperfeiçoamento de qualquer decisão possa
ser pequeno, o aperfeiçoamento de centenas de milhares de
“pequenas” decisões colabora para um valor anual maior para
a empresa.


Valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão


Tipos de decisão
• Não estruturadas
• O responsável pela tomada de decisão deve usar seu bom-senso, sua
capacidade de avaliação e sua perspicácia na resolução do problema.
• Inusitadas, importantes e não rotineiras.
• Não há procedimentos bem compreendidos ou predefinidos para tomá-
las.
• Estruturadas
• Repetitivas e rotineiras.
• Envolvem procedimentos predefinidos, de modo que não precisam ser
tratadas como se fossem novas.
• Semiestruturadas
• Apenas parte do problema tem uma resposta clara e precisa, dada por
um procedimento aceito.


Necessidades de informação de gruposchave responsáveis pela
tomada de decisão em uma empresa
Gerentes seniores,
gerentes de nível
médio e funcionários
são responsáveis por
diferentes tipos de
decisão e têm
diferentes
necessidades de
informação.


O processo de tomada de decisão
1. Inteligência
• Descobrir, identificar e entender os problemas que estão ocorrendo
na organização: por que existe um problema, onde ele está e qual o
seu efeito.
2. Concepção
• Identificar e investigar as várias soluções possíveis para o problema.
3. Seleção
• Escolher uma das alternativas de solução.
4. Implementação
• Fazer a alternativa escolhida funcionar e continuar a monitorar em
que medida ela está funcionando.


Estágios da tomada de decisão

O processo de
tomada de decisão
pode ser dividido em
quatro estágios.


Qualidade das decisões e da tomada de decisão
• Precisão
• A decisão reflete a realidade.
• Abrangência
• A decisão reflete uma consideração completa dos fatos e das
circunstâncias.
• Imparcialidade
• A decisão reflete fielmente as preocupações e os interesses das
partes envolvidas.


Qualidade das decisões e da tomada de decisão

• Velocidade (eficiência)
• A tomada de decisão é eficiente com respeito ao tempo e outros
recursos, incluindo o tempo e recursos das partes afetadas, tais como os
clientes.
• Coerência
• A decisão reflete um processo racional, colocado em palavras e
explicado a outros para um processo.
• Obediência
• A decisão é o resultado de um processo conhecido e os descontentes
podem recorrer a uma autoridade superior.


Sistemas e tecnologias de apoio à decisão

• Sistemas de informações gerenciais (SIGs)

• Sistemas de apoio à decisão (SADs)

• Sistemas de apoio ao executivo (SAEs)

• Sistemas de apoio à decisão em grupo (SADGs)

• Técnicas inteligentes


Sistemas de informações gerenciais (SIGs)

• Apoiam os gerentes no monitoramento e no controle do negócio,
fornecendo informações sobre o seu desempenho.
• Produzem relatórios fixos, programados para periodicidades definidas,
com base em dados extraídos e resumidos dos SPTs.
• Exemplo: resumo das vendas mensais ou anuais em cada um dos
mais importantes territórios de venda da empresa.
• Relatórios de exceções: destacam apenas condições excepcionais.

Sistemas de apoio à decisão

Sistemas de apoio à decisão (SADs)
• Dão apoio à análise de problemas semiestruturados e não estruturados.
• Os primeiros SADs eram predominantemente orientados por modelo:
• Análises “se-então”: desenvolve-se um modelo e, depois, quando
vários fatores são alterados, as mudanças resultantes são
mensuradas.
• SADs orientados por dados:
• Usam OLAP e mineração de dados para analisar enormes
quantidades de dados em grandes sistemas corporativos.


Seção interativa: Pessoas
Escolas orientadas a dados

• Leia a Seção interativa e responda às seguintes perguntas:
• Identifique e descreva o problema discutido no estudo de caso.
• Como os sistemas DSS direcionados a dados oferecem uma
solução para esse problema? Quais as entradas e saídas desses
sistemas?
• Quais questões pessoais, organizacionais e tecnológicas devem ser
consideradas pela solução?
• Quão bem-sucedida é a solução? Explique.
• Será que todas as escolas deveriam adotar uma abordagem
educacional direcionada a dados? Justifique.


Componentes do SAD
• Banco de dados SAD: coletânea de dados correntes ou históricos
provenientes de uma série de aplicações ou grupos

• Sistema de software SAD

• Ferramentas de software utilizadas na análise dos dados:

• ferramentas OLAP;

• ferramentas para mineração de dados; e

• modelos matemáticos e analíticos.

• Interface de usuário

Vista geral de um sistema de apoio à decisão (SAD)

Os principais componentes
de um SAD são o banco de
dados SAD, o software de
sistema SAD e a interface
de usuário. O banco de
dados SAD pode ser um
pequeno banco de dados
em um PC ou um grande
data warehouse.

• Modelos: representação abstrata que ilustra os componentes ou as
relações de um fenômeno
• A modelagem estatística ajuda a estabelecer relações
• Exemplo: vendas de produtos e variações de idade, renda ou outros,
entre diferentes comunidades
• Modelos de otimização, modelos de previsão
• Modelos de análise de sensibilidade
• Fazem perguntas do tipo “se-então’”repetidamente para determinar
o impacto sobre os resultados causado por mudanças em um ou
mais fatores
• Exemplo: o que acontecerá se aumentarmos em 5% o preço do
produto?

Análise de sensibilidade

A tabela exibe os resultados de uma análise de sensibilidade do efeito da mudança
do preço de venda de uma gravata e do custo por unidade sobre o ponto de
equilíbrio do produto. Ela responde à pergunta: “O que acontecerá ao ponto de
equilíbrio se o preço de venda e o custo de fabricação de uma unidade
aumentarem ou diminuírem?”.


Utilizando tabelas dinâmicas para apoiar a tomada de decisão

• As planilhas costumam responder a perguntas de múltiplas dimensões
• período do dia e média de aquisições;
• forma de pagamento e média de aquisições; e
• forma de pagamento, região e origem.
• Tabela dinâmica
• Exibe duas ou mais dimensões de dados em um formato
conveniente.


Exemplo de lista de transações da Online Management
Training Inc. em 28 de outubro de 2009

Esta lista mostra uma
parte das solicitações
de transações da
Online Management
Training Inc. em 28 de
outubro de 2009.


Uma tabela dinâmica que determina a distribuição
regional dos clientes

Esta tabela dinâmica
foi criada com o
Excel 2007 para
produzir rapidamente
uma tabela
mostrando a relação
entre a região e o
número de clientes.


Uma tabela dinâmica que avalia a distribuição regional
dos clientes e a origem da propaganda
Nesta tabela dinâmica,
podemos avaliar de
onde vêm os clientes
em termos de região e a
origem da propaganda.
Parece que cerca de
70% dos clientes
responderam a
propagandas em
banners, mas existem
algumas variações
regionais.

Visualização de dados e sistemas de informações geográficas
(GISs)

• Ferramentas de visualização de dados:
• Criam apresentações em formato gráfico para ajudar o usuário a
perceber padrões e relacionamentos em grandes quantidades de dados.
• Sistemas de informações geográficas (Geographic Information Systems —
GIS):
• Usam a tecnologia de visualização de dados para analisar e exibir dados
na forma de mapas digitalizados.
• Usados em apoio a decisões que requerem conhecimento sobre a
distribuição geográfica de pessoas ou de outros recursos.


Sistemas de apoio à decisão do cliente na Web
• Apoiam os clientes no processo de tomada de decisão.
• Incluem: máquinas de busca, agentes inteligentes, catálogos on-line,
diretórios de Web, grupos de discussão, e-mail etc.
• Muitas empresas também desenvolvem sites específicos nos quais todas as
informações, os modelos ou outras ferramentas analíticas para avaliar
alternativas estão concentradas em um único local.
• Exemplo: catálogos on-line da T. Rowe Price, guias para planejamento
escolar, planos de aposentadoria, planos imobiliários etc.


Sistemas de apoio ao executivo (SAEs)
• Reúnem dados de fontes internas e externas, inclusive da Web, geralmente
por meio de um portal.
• Painel digital: oferece aos executivos seniores uma visão do desempenho
geral da empresa.
• Função drill down: permite que os executivos passem do nível de dados
resumidos para níveis cada vez mais detalhados.
• Usados para monitorar o desempenho organizacional, rastrear atividades dos
concorrentes, identificar mudanças nas condições de mercado, perceber
problemas, identificar oportunidades e prever tendências.


Sistemas de apoio à decisão em grupo (SADGs)
• Sistemas interativos, baseados em computador, para facilitar a resolução de
problemas não estruturados, por um conjunto de profissionais.
• Usados em reuniões eletrônicas com hardware e software especiais para
coleta, classificação e armazenamento de ideias e decisões.
• Promovem uma atmosfera colaborativa ao garantir o anonimato do
colaborador.
• Apoiam reuniões com um número cada vez maior de participantes e com
maior produtividade.


• Técnicas inteligentes de apoio à decisão
• Muitas baseiam-se em inteligência artificial (IA)
• Sistemas baseados em computador (tanto hardware quanto
software) que tentam simular o comportamento e os padrões
de pensamento humano
• Incluem:
• Sistemas especialistas
• Raciocínio baseado em casos
• Lógica difusa
• Redes neurais
• Algoritmos genéticos
• Agentes inteligentes


• Sistemas especialistas

• Modelam o conhecimento humano como uma série de regras que, em
conjunto, são denominadas base de conhecimento.

• 200 a 10 mil regras, dependendo da complexidade

• O mecanismo de inferência vasculha as regras e “dispara” aquelas
relacionadas aos fatos que o usuário reuniu e inseriu.

• Úteis na resolução de problemas de classificação nos quais existem
relativamente poucos resultados alternativos e nos quais esses possíveis
resultados são conhecidos de antemão.

Regras de um sistema especialista
Um sistema especialista
contém uma série de regras a
serem seguidas. As próprias
regras são interconectadas; o
número de resultados é
previamente conhecido e é
limitado. Há múltiplos trajetos
para se obter o mesmo
resultado, e o sistema pode
considerar múltiplas regras ao
mesmo tempo. As regras aqui
ilustradas são as de um
sistema especialista simples
de concessão de crédito.


• Raciocínio baseado em casos

• Conhecimento e descrições de experiências passadas feitas por
especialistas, representadas como casos, são armazenados em um
banco de dados para consulta posterior.

• O sistema pesquisa os casos armazenados com características
semelhantes às do novo caso, encontra o que mais se ajusta a ele
e aplica a solução do caso antigo ao novo.

• Soluções de sucesso e malsucedidas são anexadas ao novo caso e
ambos são armazenados no banco de dados.

• Usado em sistemas de diagnóstico médico ou de atendimento aos
clientes.


Funcionamento do raciocínio baseado em casos

O raciocínio baseado em
casos representa o
conhecimento como
um banco de dados de
casos passados e suas
soluções. O sistema usa
um processo de seis
estágios para gerar
soluções para os novos
problemas encontrados
pelo usuário.

Sistemas inteligentes de
apoio à decisão

• Sistemas de lógica difusa
• Tecnologia baseada em regras que representam a imprecisão em
categorias (por exemplo, “frio” versus “quente”), criando regras com
valores aproximados ou subjetivos.
• Descrevem um fenômeno ou processo particular linguisticamente e,
depois, representam essa descrição em um pequeno número de regras
flexíveis.
• Oferecem soluções para problemas que exigem conhecimento técnico
difícil de representar na forma de rígidas regras “se-então”.
• Exemplo: no Japão, o sistema de metrô de Sendai utiliza controles
com lógica difusa para acelerar tão suavemente que os passageiros
que estão em pé nem precisam se segurar.

apoio à decisão

Lógica difusa para controle de temperatura

As funções de pertinência para a entrada denominada “temperatura” estão na
lógica do termostato que controla a temperatura da sala. Funções de pertinência
ajudam a converter expressões como “morno” em números que o computador
pode manipular.

apoio à decisão
• Redes neurais

• Usam hardware e software que imitam os padrões de processamento do
cérebro biológico.

• “Aprendem” padrões a partir de grandes quantidades de dados; para tanto,
“peneiram” os dados, procuram relações, constroem modelos e os revisam
várias vezes, corrigindo seus próprios erros.

• Os seres humanos “treinam” a rede alimentando-a com dados para os
quais as entradas produzem um conjunto conhecido de saídas ou
conclusões.

• Aprendizado de máquina

• Úteis na solução de problemas complexos e de difícil compreensão, para
os quais grandes volumes de dados foram coletados.

apoio à decisão

Como uma rede neural funciona

Uma rede neural utiliza regras “aprendidas” a partir de padrões em dados para
construir uma camada oculta de lógica. A camada oculta então processa as
entradas, classificando-as com base na experiência do modelo. Neste exemplo, a
rede neural foi treinada para distinguir entre compras com cartão de crédito
falsas e legítimas.

apoio à decisão

• Algoritmos genéticos

• Servem para encontrar a solução ideal de um problema específico, após
o exame de um imenso número de soluções alternativas.

• Baseados em métodos inspirados na biologia evolucionária, tais como
herança, mutação, seleção e cruzamento (recombinação).

• Funcionam representando informações como cadeias de 0 e 1. Depois,
pesquisam randomicamente as cadeias de combinações de dígitos
geradas, para identificar a melhor solução possível.

• Usados para resolver problemas que sejam muito dinâmicos e
complexos, envolvendo centenas de milhares de variáveis ou fórmulas.

apoio à decisão

Componentes de um algoritmo genético

Este exemplo ilustra uma população inicial de “cromossomos”, cada um
representando uma solução diferente. O algoritmo usa um processo interativo
para refinar as soluções iniciais, de modo que as melhores, aquelas com maior
grau de ajuste, têm maior probabilidade de surgir como a melhor solução.

apoio à decisão

Seção interativa: Tecnologia
Mineração da realidade
• Leia a Seção interativa e responda às seguintes perguntas:
• Por que as empresas podem se interessar pelas redes móveis
baseadas em localização?
• Quais desenvolvimentos tecnológicos definiram o cenário para o
crescimento da Sense Networks e o sucesso de seus produtos?
• Você acha que os riscos de privacidade em torno do Citysense
são significativos? Você se tornaria assinante dos serviços da
Sense Networks? Justifique.

apoio à decisão

• Agentes inteligentes

• Programas de software que trabalham na retaguarda, sem
intervenção humana direta, executando tarefas específicas,
repetitivas e previsíveis para um único usuário, processo de negócio
ou software aplicativo.

• Robôs de compras

• A Procter & Gamble programou um grupo de agentes
semiautônomos para emular o comportamento dos componentes da
cadeia de suprimentos, como caminhões, fábricas, distribuidores e
lojas de varejo, e criou simulações para determinar como tornar a
cadeia de suprimentos mais eficiente.

apoio à decisão

Agentes inteligentes na rede de cadeia de suprimentos da P&G

Agentes inteligentes
estão ajudando a
Procter & Gamble a
encurtar os ciclos de
reposição de produtos,
como uma caixa de
sabão em pó.

apoio à decisão

• Gestão do conhecimento

• Processos desenvolvidos em uma organização para criar,
armazenar, transferir e aplicar conhecimento.

• Aumenta a capacidade da organização para aprender com seu
ambiente e incorporar conhecimento a seus processos de negócios
e à tomada de decisão.

• Saber como fazer as coisas com eficácia e eficiência, de uma
maneira que as outras organizações não possam copiar, é uma
importante fonte de lucros e vantagem competitiva.

Sistemas de gestão do
conhecimento

Sistemas de gestão do conhecimento
• Três tipos de conhecimento
• Estruturado: documentos textuais estruturados (relatórios, apresentações)
• Semiestruturado: e-mails, mensagens de voz, troca de ideias em salas de
bate-papo, vídeos, fotos digitais, folhetos e mensagens em murais
• Conhecimento tácito (não estruturado): conhecimento que reside na cabeça
dos funcionários e que dificilmente é documentado
• Sistemas de gestão integrada do conhecimento
• Lida com os três tipos de conhecimento
• São de uso geral e abrangem a empresa inteira, coletando, armazenando,
distribuindo e aplicando conteúdo e conhecimento digitais

conhecimento
Sistemas de gestão integrada do conhecimento

• Sistemas integrados de gestão do conteúdo
• recursos para capturar e armazenar o conhecimento;
• repositórios para documentos e melhores práticas; e
• recursos para coleta e organização de dados não estruturados,
como e-mails.
• Esquemas de classificação
• problema importante na gestão de conhecimento; e
• cada objeto de conhecimento precisa ser “etiquetado”, ou
classificado, de modo que possa ser recuperado.

conhecimento
Um sistema integrado de gestão de conteúdo

Esse tipo de sistema possui recursos para classificar, organizar e gerenciar
conhecimento estruturado e semiestruturado, e para disponibilizá-lo em toda a
empresa.

conhecimento

• Sistemas de gestão de ativos digitais

• Administram dados digitais não estruturados, como fotografias,
imagens, vídeo e áudio.

• Sistemas de rede de conhecimento (sistemas de gestão e localização de
conhecimentos especializados)

• Disponibilizam uma lista on-line de pessoas, dentro da organização,
especialistas em domínios de conhecimento bem definidos.

• Usam tecnologias de comunicação para facilitar a localização do
especialista na empresa.

conhecimento

Um sistema de rede de conhecimento
Uma rede de conhecimento contém um
banco de dados de especialistas da
empresa, assim como de soluções
aceitas para problemas conhecidos. O
sistema facilita a comunicação entre
funcionários que estejam procurando
dentro da organização informações e
pessoas que possam oferecer a solução.
As soluções geradas nessa interação são
mais tarde adicionadas ao banco de
dados de soluções, na forma de
perguntas frequentes (FAQs), melhores
práticas ou outros documentos.

conhecimento


• Ferramentas de colaboração
• Bookmarking social: permite que usuários gravem a referência para
seus sites favoritos em páginas de um site público e etiquetem
essas referências com palavras-chave.
• Folksonomias
• Sistemas de gestão do aprendizado (LMSs)
• Oferecem ferramentas para gestão, disponibilização, controle e
avaliação de vários tipos de treinamento e aprendizado dos
funcionários.

conhecimento

Sistemas de trabalhadores do conhecimento
• Sistemas especializados para trabalhadores do conhecimento
• Requisitos para os sistemas de trabalhadores de conhecimento:
• Ferramentas especializadas
• Gráficos poderosos, ferramentas analíticas e administração das
comunicações e dos documentos
• Poder computacional para tratar gráficos sofisticados ou realizar
cálculos complexos
• Acesso a bancos de dados externos
• Interfaces amigáveis

conhecimento

Requisitos dos sistemas de trabalhadores do conhecimento

São necessárias fortes
ligações com bancos
de dados de
conhecimento externos,
além de hardware e
software
especializados.

conhecimento

Sistemas de trabalhadores do conhecimento

• Exemplos de sistemas de trabalhadores do conhecimento
• Sistemas de projeto assistido por computador (CADs)
• Sistemas de realidade virtual
• Linguagem de modelagem da realidade virtual (Virtual Reality
Modeling Language — VRML)
• Estações de trabalho de investimento

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