1) O documento discute os desafios na análise de dados e informações geradas ao longo da cadeia de suprimentos de várias instituições e propõe o uso de ferramentas de Business Intelligence e Data Mining.
2) É introduzido o conceito de Cadeia de Suprimentos e Rede de Suprimentos e como o Business Intelligence pode auxiliar na tomada de decisões com base nos dados.
3) O Data Mining é apresentado como uma ferramenta que pode tratar os dados gerados e identificar falhas para apoiar medidas de resolução de problemas
O documento discute como as empresas podem usar a tecnologia da informação para obter vantagens competitivas, como reduzir custos e melhorar a diferenciação de produtos. A TI está transformando as cadeias de valor e a estrutura dos setores, e as empresas devem avaliar como a TI pode criar novas oportunidades de negócios.
Este documento apresenta os principais conceitos de Business Intelligence (BI) e sua aplicação para solucionar problemas de negócios. O BI envolve a extração e análise de grandes volumes de dados para produzir informações úteis para tomadas de decisão. Uma ferramenta importante do BI é o Data Mining, que usa técnicas como árvores de decisão e redes neurais para identificar padrões escondidos nos dados.
Introdução aos conceitos de Business IntelligenceEmerson Henrique
Este documento introduz os principais conceitos de Business Intelligence (BI), incluindo: (1) O que é BI e como envolve dados armazenados em data warehouses e data marts; (2) Características e propósitos de data warehouses e data marts; (3) Abordagens top-down e bottom-up para implementar data warehouses.
O documento discute três tópicos principais:
1) A inteligência de negócios e como ela pode melhorar a tomada de decisão e a administração de empresas;
2) Estratégias de TIC e como a tecnologia da informação pode integrar processos de negócios e pesquisa;
3) O valor da informação e como ela é essencial para a tomada de decisão, produtividade e competitividade das empresas.
Este documento apresenta uma agenda sobre business intelligence e conceitos relacionados como inteligência de negócios, estratégia de TIC, valor da informação, aprisionamento no sistema, data mining, entre outros. A agenda inclui tópicos como inteligência de negócios, estratégia de TIC, valor da informação, aprisionamento no sistema, data mining, futuro da internet, cultura digital e web 3.0.
O documento discute sistemas de informações gerenciais, apoio à decisão e data warehouse. Apresenta conceitos como sistemas de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão e características de data warehouse como extração, transformação e carregamento de dados.
1) O documento discute sistemas de informação para gestão como ERP, data warehouse e business intelligence.
2) Sistemas ERP integram dados e processos de uma organização para automatizar e armazenar informações de negócios.
3) Data mining extrai padrões e informações implícitas em grandes volumes de dados armazenados em data warehouses.
O documento discute Business Intelligence (BI) e a gestão de dados nas organizações. BI é definido como a coleta de informações adequadas para tomadas de decisão e conexão de sistemas para gerar insights. Embora as organizações coletem muitos dados, frequentemente falta transformá-los em informações úteis para os gestores.
O documento discute como as empresas podem usar a tecnologia da informação para obter vantagens competitivas, como reduzir custos e melhorar a diferenciação de produtos. A TI está transformando as cadeias de valor e a estrutura dos setores, e as empresas devem avaliar como a TI pode criar novas oportunidades de negócios.
Este documento apresenta os principais conceitos de Business Intelligence (BI) e sua aplicação para solucionar problemas de negócios. O BI envolve a extração e análise de grandes volumes de dados para produzir informações úteis para tomadas de decisão. Uma ferramenta importante do BI é o Data Mining, que usa técnicas como árvores de decisão e redes neurais para identificar padrões escondidos nos dados.
Introdução aos conceitos de Business IntelligenceEmerson Henrique
Este documento introduz os principais conceitos de Business Intelligence (BI), incluindo: (1) O que é BI e como envolve dados armazenados em data warehouses e data marts; (2) Características e propósitos de data warehouses e data marts; (3) Abordagens top-down e bottom-up para implementar data warehouses.
O documento discute três tópicos principais:
1) A inteligência de negócios e como ela pode melhorar a tomada de decisão e a administração de empresas;
2) Estratégias de TIC e como a tecnologia da informação pode integrar processos de negócios e pesquisa;
3) O valor da informação e como ela é essencial para a tomada de decisão, produtividade e competitividade das empresas.
Este documento apresenta uma agenda sobre business intelligence e conceitos relacionados como inteligência de negócios, estratégia de TIC, valor da informação, aprisionamento no sistema, data mining, entre outros. A agenda inclui tópicos como inteligência de negócios, estratégia de TIC, valor da informação, aprisionamento no sistema, data mining, futuro da internet, cultura digital e web 3.0.
O documento discute sistemas de informações gerenciais, apoio à decisão e data warehouse. Apresenta conceitos como sistemas de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão e características de data warehouse como extração, transformação e carregamento de dados.
1) O documento discute sistemas de informação para gestão como ERP, data warehouse e business intelligence.
2) Sistemas ERP integram dados e processos de uma organização para automatizar e armazenar informações de negócios.
3) Data mining extrai padrões e informações implícitas em grandes volumes de dados armazenados em data warehouses.
O documento discute Business Intelligence (BI) e a gestão de dados nas organizações. BI é definido como a coleta de informações adequadas para tomadas de decisão e conexão de sistemas para gerar insights. Embora as organizações coletem muitos dados, frequentemente falta transformá-los em informações úteis para os gestores.
O documento discute a importância de bancos de dados e sistemas de informação para melhorar o desempenho empresarial e a tomada de decisão. Ele descreve como lojas Seven-Eleven usam dados de clientes para direcionar estoques e aumentar vendas, e como o Banco de Crédito do Peru resolveu problemas com um novo data warehouse. Também aborda questões de qualidade de dados e gerenciamento da informação.
O documento discute como os sistemas de informação são essenciais nos negócios modernos. Ele explica que sistemas de informação apoiam a tomada de decisão, análise de dados e criação de produtos. O documento também descreve como empresas como a Major League Baseball e a Sonic Corporation usam sistemas de informação para melhorar o relacionamento com os clientes, vendas e eficiência operacional.
Este documento discute como a área de TI pode gerar valor para o negócio de uma empresa através da metodologia Balanced Scorecard. Apresenta as quatro perspectivas do Balanced Scorecard (financeira, cliente, processos internos e aprendizagem e crescimento) e argumenta que medir o desempenho da área de TI nestas perspectivas pode ajudar a alinhar suas atividades com a estratégia e objetivos da empresa.
O documento discute inovação em tecnologia da informação e business intelligence. Ele apresenta conceitos sobre BI, como mercado, ferramentas, soluções e casos de sucesso. Também discute as oportunidades em projetos de BI e demonstra algumas soluções como dashboards, relatórios e análises.
Definimos em conjunto com o cliente, os indicadores de performance com os quais a empresa deve ser avaliada no âmbito estratégico, tático e operacional. Conceitos como Balance Scorecard (BSC), budgeting (orçamentação), análise financeira, desempenho de vendas e marketing, human resource scorecard (HRBSC), S&OP (Sales and Operational Planning), entre outros, são aplicados nesta disciplina.
Executamos:
Desenho do Modelo de Analytics (tanto pré-implementação, como para correções);
Implementação de Tecnologias de Business Intelligence;
Gerenciamento dos serviços de implementação de terceiros de maneira a garantir a aderência as especificações.
Financial services overview and customer (2014)Sidnir Vieira
Mais de 300 das maiores instituições financeiras do mundo estão usando o Splunk para gerenciar seus dados de máquinas e sistemas de TI de forma mais eficiente, melhorar a segurança e cumprir regulamentos de forma rentável. O Splunk fornece inteligência operacional através da indexação e pesquisa rápida de dados de qualquer fonte, formato ou volume para solucionar problemas e identificar padrões fraudulentos.
1. O documento discute o desenvolvimento de um roteiro para auxiliar pequenas empresas na adoção de sistemas ERP.
2. É necessário que as pequenas empresas analisem sua situação atual e vejam se a adoção de um ERP pode aumentar sua competitividade.
3. O roteiro deve guiar as decisões da empresa durante o processo de aquisição e implantação de um ERP, levando em conta as características específicas de cada empresa.
O documento discute a importância dos Sistemas de Informação Gerencial (SIG) para auxiliar a gestão de micro e pequenas empresas. Explica que os SIGs coletam, organizam e fornecem informações para tomada de decisões, melhorando o planejamento e controle das empresas. Também define micro e pequenas empresas e explica como os SIGs podem ser usados em diferentes áreas como marketing para analisar concorrência e necessidades do mercado.
O documento apresenta um resumo sobre Business Intelligence (BI) e seus principais conceitos e características. Também descreve dois sistemas de BI existentes chamados Chleba e Sadig Análises, destacando suas funcionalidades como cruzamento de dados, coleta em tempo real, relatórios e gráficos. Por fim, apresenta a proposta do TCC que é desenvolver um sistema de pós-venda para medir o comportamento sensorial de clientes através de questionários e recompensas vinculadas.
Este documento discute a contabilidade como um sistema de informação para apoiar a tomada de decisões gerenciais. Ele apresenta a estrutura do trabalho, objetivos, referencial teórico e como a contabilidade pode fornecer informações valiosas para tomadas de decisão quando implementada corretamente.
Este documento discute como as empresas podem usar sistemas de informação para obter vantagem competitiva. Apresenta o modelo das cinco forças competitivas de Porter e discute como ele ajuda a identificar oportunidades estratégicas. Também aborda cadeias de valor, redes de valor, sinergias, competências essenciais e estratégias globais.
1) O documento discute os conceitos e importância dos sistemas de informação gerencial para as empresas.
2) Um SIG transforma dados em informações úteis para a tomada de decisão, cobrindo aspectos estratégicos, táticos e operacionais da empresa.
3) Um SIG eficiente apoia processos de decisão melhores, reduz custos e melhora a produtividade e lucratividade da empresa.
Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.
O documento descreve os principais aspectos do Business Intelligence, incluindo sua definição, tecnologias envolvidas e importância para tomada de decisões em empresas. Aborda conceitos como data warehouse, OLAP, data mining e casos reais de implementação de sistemas de BI.
O documento discute a importância da tecnologia da informação na gestão de empresas. Aborda conceitos fundamentais de TI, a evolução do uso de TI nas empresas, como sistemas ERP e CRM podem melhorar a competitividade, e objetivos de analisar a aplicação de TI e sua importância para empresas.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
A Evolução da Tecnologia da Informação e a Integração às Diversas Áreas de Ne...André Quintana Bittencourt
1) O documento discute a evolução da tecnologia da informação e como isso influenciou a formação de um novo perfil profissional na área.
2) A TI passou por avanços nas últimas décadas que criaram novos ambientes de trabalho e exigiram que os profissionais da área desenvolvessem novas habilidades técnicas e de negócios.
3) O novo perfil profissional de TI requer conhecimentos técnicos, de negócios e comportamentais para apoiar as diversas áreas de uma organização.
O documento fornece uma introdução sobre business intelligence (BI), descrevendo seus principais conceitos e benefícios, como a coleta e análise de dados para apoiar a tomada de decisão estratégica. Ele também discute tópicos como data warehouse, modelagem dimensional, gestão de projetos e indicadores de desempenho que podem ser integrados ao BI.
A IMPORTÂNCIA DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: NA GESTÃO DE PROJETOS DE DESENVOLV...Uanderson Fernandes Silva
Este documento discute a importância da tecnologia da informação na gestão de projetos de desenvolvimento de software. Apresenta o caso de uma empresa de peças automotivas que implementou um sistema de gestão para melhorar o controle e atendimento aos clientes. O sistema trouxe vantagens como melhora no desempenho, comodidade, segurança dos dados e redução de erros, permitindo o crescimento sustentável do negócio.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
Este documento descreve um trabalho acadêmico sobre Business Intelligence. Aborda conceitos como Data Warehouse, OLAP, Balanced Scorecard e Data Mining. Também discute os principais players do mercado de BI e como o BI se relaciona com outros sistemas de informação organizacionais.
O documento discute a importância de bancos de dados e sistemas de informação para melhorar o desempenho empresarial e a tomada de decisão. Ele descreve como lojas Seven-Eleven usam dados de clientes para direcionar estoques e aumentar vendas, e como o Banco de Crédito do Peru resolveu problemas com um novo data warehouse. Também aborda questões de qualidade de dados e gerenciamento da informação.
O documento discute como os sistemas de informação são essenciais nos negócios modernos. Ele explica que sistemas de informação apoiam a tomada de decisão, análise de dados e criação de produtos. O documento também descreve como empresas como a Major League Baseball e a Sonic Corporation usam sistemas de informação para melhorar o relacionamento com os clientes, vendas e eficiência operacional.
Este documento discute como a área de TI pode gerar valor para o negócio de uma empresa através da metodologia Balanced Scorecard. Apresenta as quatro perspectivas do Balanced Scorecard (financeira, cliente, processos internos e aprendizagem e crescimento) e argumenta que medir o desempenho da área de TI nestas perspectivas pode ajudar a alinhar suas atividades com a estratégia e objetivos da empresa.
O documento discute inovação em tecnologia da informação e business intelligence. Ele apresenta conceitos sobre BI, como mercado, ferramentas, soluções e casos de sucesso. Também discute as oportunidades em projetos de BI e demonstra algumas soluções como dashboards, relatórios e análises.
Definimos em conjunto com o cliente, os indicadores de performance com os quais a empresa deve ser avaliada no âmbito estratégico, tático e operacional. Conceitos como Balance Scorecard (BSC), budgeting (orçamentação), análise financeira, desempenho de vendas e marketing, human resource scorecard (HRBSC), S&OP (Sales and Operational Planning), entre outros, são aplicados nesta disciplina.
Executamos:
Desenho do Modelo de Analytics (tanto pré-implementação, como para correções);
Implementação de Tecnologias de Business Intelligence;
Gerenciamento dos serviços de implementação de terceiros de maneira a garantir a aderência as especificações.
Financial services overview and customer (2014)Sidnir Vieira
Mais de 300 das maiores instituições financeiras do mundo estão usando o Splunk para gerenciar seus dados de máquinas e sistemas de TI de forma mais eficiente, melhorar a segurança e cumprir regulamentos de forma rentável. O Splunk fornece inteligência operacional através da indexação e pesquisa rápida de dados de qualquer fonte, formato ou volume para solucionar problemas e identificar padrões fraudulentos.
1. O documento discute o desenvolvimento de um roteiro para auxiliar pequenas empresas na adoção de sistemas ERP.
2. É necessário que as pequenas empresas analisem sua situação atual e vejam se a adoção de um ERP pode aumentar sua competitividade.
3. O roteiro deve guiar as decisões da empresa durante o processo de aquisição e implantação de um ERP, levando em conta as características específicas de cada empresa.
O documento discute a importância dos Sistemas de Informação Gerencial (SIG) para auxiliar a gestão de micro e pequenas empresas. Explica que os SIGs coletam, organizam e fornecem informações para tomada de decisões, melhorando o planejamento e controle das empresas. Também define micro e pequenas empresas e explica como os SIGs podem ser usados em diferentes áreas como marketing para analisar concorrência e necessidades do mercado.
O documento apresenta um resumo sobre Business Intelligence (BI) e seus principais conceitos e características. Também descreve dois sistemas de BI existentes chamados Chleba e Sadig Análises, destacando suas funcionalidades como cruzamento de dados, coleta em tempo real, relatórios e gráficos. Por fim, apresenta a proposta do TCC que é desenvolver um sistema de pós-venda para medir o comportamento sensorial de clientes através de questionários e recompensas vinculadas.
Este documento discute a contabilidade como um sistema de informação para apoiar a tomada de decisões gerenciais. Ele apresenta a estrutura do trabalho, objetivos, referencial teórico e como a contabilidade pode fornecer informações valiosas para tomadas de decisão quando implementada corretamente.
Este documento discute como as empresas podem usar sistemas de informação para obter vantagem competitiva. Apresenta o modelo das cinco forças competitivas de Porter e discute como ele ajuda a identificar oportunidades estratégicas. Também aborda cadeias de valor, redes de valor, sinergias, competências essenciais e estratégias globais.
1) O documento discute os conceitos e importância dos sistemas de informação gerencial para as empresas.
2) Um SIG transforma dados em informações úteis para a tomada de decisão, cobrindo aspectos estratégicos, táticos e operacionais da empresa.
3) Um SIG eficiente apoia processos de decisão melhores, reduz custos e melhora a produtividade e lucratividade da empresa.
Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.
O documento descreve os principais aspectos do Business Intelligence, incluindo sua definição, tecnologias envolvidas e importância para tomada de decisões em empresas. Aborda conceitos como data warehouse, OLAP, data mining e casos reais de implementação de sistemas de BI.
O documento discute a importância da tecnologia da informação na gestão de empresas. Aborda conceitos fundamentais de TI, a evolução do uso de TI nas empresas, como sistemas ERP e CRM podem melhorar a competitividade, e objetivos de analisar a aplicação de TI e sua importância para empresas.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
A Evolução da Tecnologia da Informação e a Integração às Diversas Áreas de Ne...André Quintana Bittencourt
1) O documento discute a evolução da tecnologia da informação e como isso influenciou a formação de um novo perfil profissional na área.
2) A TI passou por avanços nas últimas décadas que criaram novos ambientes de trabalho e exigiram que os profissionais da área desenvolvessem novas habilidades técnicas e de negócios.
3) O novo perfil profissional de TI requer conhecimentos técnicos, de negócios e comportamentais para apoiar as diversas áreas de uma organização.
O documento fornece uma introdução sobre business intelligence (BI), descrevendo seus principais conceitos e benefícios, como a coleta e análise de dados para apoiar a tomada de decisão estratégica. Ele também discute tópicos como data warehouse, modelagem dimensional, gestão de projetos e indicadores de desempenho que podem ser integrados ao BI.
A IMPORTÂNCIA DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: NA GESTÃO DE PROJETOS DE DESENVOLV...Uanderson Fernandes Silva
Este documento discute a importância da tecnologia da informação na gestão de projetos de desenvolvimento de software. Apresenta o caso de uma empresa de peças automotivas que implementou um sistema de gestão para melhorar o controle e atendimento aos clientes. O sistema trouxe vantagens como melhora no desempenho, comodidade, segurança dos dados e redução de erros, permitindo o crescimento sustentável do negócio.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
Este documento descreve um trabalho acadêmico sobre Business Intelligence. Aborda conceitos como Data Warehouse, OLAP, Balanced Scorecard e Data Mining. Também discute os principais players do mercado de BI e como o BI se relaciona com outros sistemas de informação organizacionais.
Este documento fornece uma introdução ao Business Intelligence (BI). Explica que o BI é um sistema de suporte para tomada de decisões que permite às empresas tomar decisões rápidas e precisas com base em informações confiáveis. Também discute como os sistemas OLTP diferem dos sistemas OLAP e Data Warehouses que são usados para BI, e quais tipos de empresas podem se beneficiar do uso de soluções de BI.
Contém apresentação sobre os principais sistemas de apoio a decisões, com pequeno resumo de cada um. Exemplo: CRM, Data Warehouse, Data Minning, EIS, etc.
APOSTILA 1 _ ADMINISTRADOR DE BANCO DE DADOS (1).pdfLinaKelly2
Unidade 1: Apresenta os conceitos básicos de banco de dados, incluindo o que são dados e informação, o que é um banco de dados e suas vantagens, o que é uma transação em banco de dados e como o armazenamento de dados começou. Também define o que é um sistema gerenciador de banco de dados.
O documento discute diversos sistemas de informação e tecnologias, incluindo ERP, SCM, CRM, BI, KM e WMS. Ele fornece definições e explicações sobre o funcionamento e benefícios destes sistemas para integrar processos, compartilhar informações e apoiar a tomada de decisão nas organizações.
O documento discute vários conceitos relacionados à gestão empresarial, incluindo Balanced Scorecard (BSC), Material Requirement Planning (MRP), Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Supply Chain Management (SCM) e Business Intelligence (BI).
O documento discute vários conceitos relacionados à gestão empresarial, incluindo Balanced Scorecard (BSC), ERP, CRM, Supply Chain Management (SCM) e Business Intelligence (BI). O BSC traduz a estratégia corporativa em objetivos, indicadores e metas. ERP ajuda a gerenciar atividades como desenvolvimento de produtos, compras, estoque e serviços. CRM gerencia relacionamentos com clientes. SCM gerencia a cadeia de suprimentos. E BI utiliza ferramentas para manipular dados e encontrar informações estratégicas
A Novel Business Intelligence System FrameworkSamuel Ribeiro
1) O documento descreve a evolução dos sistemas de informação tradicionais e apresenta uma nova abordagem chamada Self Organized Multi Agent System.
2) A nova abordagem utiliza agentes autónomos organizados em camadas para fornecer os mesmos serviços de Business Intelligence a um custo menor.
3) Isto torna a tecnologia acessível a pequenas e médias empresas, ao contrário dos sistemas de informação tradicionais que são caros de implementar e manter.
O texto é um artigo que analisa a contribuição do sistema de custeamento por ordem de produção para geração de informações contábeis gerenciais em uma indústria. Ele argumenta que o sistema de custeio adequado fornece dados que permitem aos gestores tomarem decisões mais seguras sobre rentabilidade, demandas de produtos e redução de custos para aumentar a competitividade da empresa.
O documento discute a importância da gestão da informação para o suporte à inteligência de negócios nas organizações modernas. A gestão da informação é um grande desafio que exige tomadas de decisão baseadas em informações seguras, oportunas e abrangentes. Sistemas de informação e business intelligence são necessários para transformar dados em conhecimento e apoiar o processo decisório de forma a gerar vantagens competitivas.
O documento discute sistemas de informação e análise de sistemas. Define sistemas de informação como sistemas responsáveis por coletar, processar, armazenar e distribuir informações relevantes para uma organização. Explora os conceitos de sistemas de processamento de transações e sistemas de apoio à decisão. Também define o papel do analista de sistemas e discute os modelos ambiental e comportamental utilizados na análise de sistemas.
O documento discute a metodologia de mapeamento de processos de negócio, incluindo decompor processos em atividades e fluxos de informação e transformá-los em diagramas de casos de uso e modelos de dados para projetar sistemas de informação.
O documento discute como os sistemas de informação são ferramentas essenciais para auxiliar os empresários na tomada de decisões, fornecendo acesso rápido e confiável a informações sobre a empresa e seus negócios. Ele também descreve brevemente a história dos sistemas de informação e como eles apoiam diferentes níveis de uma organização.
Este documento discute sistemas de informação, definindo-os como sistemas responsáveis por coletar, processar, armazenar e distribuir informações relevantes para uma organização. Também discute o papel dos sistemas de informação em facilitar novas formas de negócios e organização, e como soluções como ERP e CRM integram processos de gestão. Finalmente, aborda modelagem de dados e gestão de bancos de dados.
Gerenciar a Informação Implica em Conhecer e Aperfeiçoar o Processowalter_masson
A dinâmica empresarial atual tem gerado um volume enorme de informações, que precisa ser organizado, selecionado e analisado de acordo com os interesses das empresas, para gerar insumos essenciais em seus processos produtivos e operacionais. A mudança constante que se verifica torna, então, o gerenciamento dos processos organizacionais cada vez mais importante, pois, é através deles que as empresas operam. A Tecnologia da Informação, utilizada eficaz e eficientemente, traz importantes contribuições. As soluções de automação de processos intensificaram-se nos anos 90 e atualmente se dispõe de uma tecnologia madura de monitoramento e aperfeiçoamento de processos organizacionais, denominada “workflow”. A aplicação sistematizada dessa tecnologia constitui um importante aliado na retenção e domínio das informações que agregam valor aos negócios das empresas, em qualquer ramo de atividade. Com essa fundamentação, o artigo apresenta características básicas do gerenciamento de processos, foca os tipos mais importantes de workflow existentes e os projetos de automação decorrentes, que se iniciam pela sua modelagem.
O documento discute como a 7-eleven perdeu capacidade de decisão sobre pedidos de fornecedores à medida que cresceu, levando a vendas perdidas e estoque excessivo. A empresa desenvolveu seu próprio sistema de informação e banco de dados para alcançar "inteligência de negócios" e retomar o controle das decisões.
Este documento fornece uma introdução sobre mineração de dados. Resume as seguintes informações essenciais:
1) Apresenta o contexto e motivação para mineração de dados, como a capacidade crescente de coletar e armazenar grandes quantidades de dados.
2) Explica os conceitos centrais de KDD, data warehousing e as principais tarefas de mineração de dados, como classificação, clusterização e detecção de padrões.
3) Apresenta brevemente algumas técnicas comuns de minera
O documento discute Business Intelligence (BI), que é o processo de analisar dados brutos de uma empresa para obter insights valiosos. O BI permite que os responsáveis por decisões tenham as informações certas no momento certo para tomar melhores decisões corporativas. Sistemas como ERP, CRM, data warehouse e data marts são usados para armazenar e analisar dados para fins de BI.
Sistema de Bibliotecas UCS - Chronica do emperador Clarimundo, donde os reis ...Biblioteca UCS
A biblioteca abriga, em seu acervo de coleções especiais o terceiro volume da obra editada em Lisboa, em 1843. Sua exibe
detalhes dourados e vermelhos. A obra narra um romance de cavalaria, relatando a
vida e façanhas do cavaleiro Clarimundo,
que se torna Rei da Hungria e Imperador
de Constantinopla.
Atividade letra da música - Espalhe Amor, Anavitória.Mary Alvarenga
A música 'Espalhe Amor', interpretada pela cantora Anavitória é uma celebração do amor e de sua capacidade de transformar e conectar as pessoas. A letra sugere uma reflexão sobre como o amor, quando verdadeiramente compartilhado, pode ultrapassar barreiras alcançando outros corações e provocando mudanças positivas.
Atividades de Inglês e Espanhol para Imprimir - AlfabetinhoMateusTavares54
Quer aprender inglês e espanhol de um jeito divertido? Aqui você encontra atividades legais para imprimir e usar. É só imprimir e começar a brincar enquanto aprende!
karl marx biografia resumida com suas obras e história de vida
Cdeia de suprimentos
1. GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS
TEMA: LOGÍSTICA EMPRESARIAL
ODAIR JOSÉ CASTRO
Fatec Jahu: email: odair.samir@gmail.com
VANIA SOUZA DOS SANTOS
Fatec Jahu: email: van.souza@live.com
2. 2
RESUMO
O presente trabalho se dispõe a apresentar problemas enfrentados nas varias
instituições que no decorrer de seus processos produtivos encontra dificuldade na analise
de seus dados e informações gerados ao longo de toda cadeia de suprimentos. Vamos
conceituar detalhadamente a chamada Cadeia de Suprimento (Supply chain), e
demonstrar um novo conceito que muitos autores e estudiosos sobre o assunto chamam
de Rede de Suprimento (Supply Network), defini-se Business Intelligence (B.I), uma
ferramenta utilizada na tomada de decisões, auxiliando as organizações na busca por
maiores lucros, menores custos e melhor aproveitamento do dados e informações
disponíveis. Este artigo apresenta uma ferramenta de mineração de dados o Data
maning, que tem a finalidade de tratar os dados conceitua-los, identificando neles
possíveis falhas ocorridas ao longo do processo. Através de estas informações geradas
apoiar a tomada de decisão e nortear as medidas necessárias para a resolução e
caminhar para o sucesso da instituição como um todo.
Palavra chave: Cadeia de Suprimento, Inteligência em Negócios
3. 3
ABSTRACT
This essay aims to present problems faced in various institutions in the course of
their production processes is the difficulty in analyzing their data and information
generated throughout the supply chain. Let's call detail conceptualize Supply Chain
(supply chain), and demonstrate a new concept that many writers and scholars on the
subject called Network Supply (Supply Network), set up Business Intelligence (BI), a tool
used in making decisions, helping organizations in the search for higher profits, lower
costs and better use of available data and information.
This article presents a data mining tool Data Maning, which aims to treat the data
conceptualizes them, identifying them possible failures that occurred during the process.
Through the information generated to support decision making and guide the necessary
measures to resolve and move towards the success of the institution as a whole.
Keyword: Supply Chain, Business Intelligence
4. 4
1. INTRODUÇÃO
Nos tempos atuais muito se fala em Gestão da Cadeia de Suprimentos. Trata-se de
uma ferramenta eficiente que possibilita a uma empresa colocar-se a frente de seus
concorrentes no mercado global, reduzindo custos operacionais, aproximando-as de seus
fornecedores buscando melhorias tanto na qualidade dos serviços prestados como na
redução de custos operacionais e nos conflitos de informações gerados ao longo de toda
cadeia de suprimentos.
O maior desafio encontrado é como gerir de forma eficiência a montante e a
jusante ao longo de toda cadeia, ou seja, como trabalhar de forma a proporcionar um
aumento de lucratividade e excelência nas operações da empresa não importando o
segmento desenvolvido. São várias as ferramentas e soluções em software de
gerenciamento disponíveis no mercado. As aplicações em T.I prometem revolucionar os
mercados, mas, um dos maiores problemas é como saber qual delas utilizar, ou melhor,
qual deles se encaixa melhor dentro dos processos de cada empresa.
Discute a utilização do Business Intelligence (B.I) ou Inteligência em Negócios na
Gestão da Cadeia de Suprimentos. Tem o foco na ferramenta Data Mining, ferramenta
essa que tem como função operacional o processo “Mineração de Dados”, ou seja, busca
tratar os dados gerados ao longo da cadeia de suprimentos, dar-lhes especificações
transformando-os em informações valiosas, que após serem tratadas e conceituadas,
norteiam a empresa direcionando seus investimentos, melhorias e reduzindo os custos
operacionais.
2. GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS
Segundo Martin Christopher (2010), em “Logística e Gerenciamento da Cadeia de
Suprimentos”, a cadeia de suprimento é uma rede de organizações envolvidas por meio
dos vínculos a montante e a jusante, nos diferentes processos e atividades que produzem
valor na forma de produtos e serviços destinados ao consumidor final, ele também
salienta que gerenciamento da cadeia de suprimento não é “integração vertical.”
A integração vertical normalmente se implica em ser o proprietário de fornecedores
a montante e de clientes a jusante. O conceito de cadeia de suprimento do livro é.
“A gestão das relações a montante e a jusante com fornecedores e
clientes, para entregar mais valores ao cliente, a um custo menor para a cadeia de
suprimento como um todo.”. Martin Christopher.
Segundo o dicionário da APICS, uma cadeia de suprimentos (Supply Chain) pode
ser definida como:
Os processos que envolvem fornecedores-clientes e ligam empresas desde
a fonte inicial de matéria prima até o ponto de consumo do produto acabado;
As funções dentro e fora de uma empresa que garantem que cadeia de valor
possa fazer e providenciar produtos e serviços aos clientes (Cox et al. 1995).
Para o Supply Chain Council, uma SC abrange todos os esforços envolvidos na
produção e liberação de um produto final, desde o, (primeiro) fornecedor do fornecedor
até o (ultimo) cliente do cliente, quatro processos básicos definem esses esforços, que
são: Planejar (plan), abastecer (source), fazer (make) e entregar (delivery).
Para Quinn (1997), uma SC pode ser definida como todas as atividades associadas
com o movimento de bens desde estagio de matéria-prima ate o usuário final. Para Lee e
5. 5
Billington (1993), uma SC representa uma rede de trabalho (network) para as funções de
busca de material, sua transformação em produtos intermediários e acabados e a
distribuição desses produtos acabados aos clientes finais.
Lummus e Albert (1997) relatam que uma SC é uma rede de entidades na qual o
material flui. Essas entidades podem incluir fornecedores, transportadores, fábricas
centros de distribuição, varejistas e clientes finais. Argumenta ainda que o termo cadeia
(chain) é uma metáfora imperfeita para tratar das questões consideradas no contexto da
SCM, visto que elas raramente apresentam um comportamento linear, sugere que o uso
de rede de suprimentos (supply network) seria mais apropriado.
Todas as definições convergem em termos gerais e ainda conforme Pires et al,
2001, uma SC é uma rede de companhias autônomas, ou semi-autônomas efetivamente
responsáveis pela obtenção, produção e liberação de um determinado produto e/ou
serviço ao cliente final.
3. REDES E CADEIAS DE SUPRIMENTOS
No livro Gestão e Cadeias de Suprimentos (Supply Chain), Pires et al, 2001, cita
que vários autores da área utilizam a expressão Rede de Suprimentos (Supply Network),
ao invés de Cadeia de Suprimentos (Supply Chain), enfatizando que a lógica da cadeia
remete-nos a uma seqüência linear de processos e/ou atividades executadas em uma
ordem bem definida, onde o contato com o cliente final é feita quase que exclusivamente
através do elo final da cadeia.
A lógica de rede remete-nos a uma estrutura mais complexa em que raramente
existe uma linearidade na execução dos processos e/ou atividades e o contato com o
cliente final não tende a ser exclusiv0 do elo final da rede, ate porque é difícil definir qual é
o ultimo elo da rede.
4. BUSINESS INTELLINGENCE (BI)
Business Intelligence (BI), basea-se em tecnicas de computadores utilizadas na
identificação, extração e análise de dados empresariais, tais como receita de vendas de
produtos e/ ou departamentos, ou por custos associados e rendas.
Por sua vez, as Tecnologias de BI fornecem históricos, pontos de vista atuais e
prospectivas das operações de negócios. Funções comuns de tecnologias de business
intelligence são relatórios, processamento analítico on-line, análise, mineração de dados,
mineração processo, processamento de eventos complexos, gestão de desempenho de
negócios, benchmarking text mining e análise preditiva.
Assim sendo, o Business Intelligence visa apoiar melhor a tomada de decisões.
Dessa forma, um sistema de BI pode ser chamado de um sistema de apoio à decisão
(DSS).
Embora o termo Business Intelligence é por vezes utilizado como sinônimo de
inteligência competitiva, porque ambos dão apoio à decisão a ser tomada, o BI utiliza
tecnologias, processos e aplicações para analisar principalmente internos, dados
estruturados e processos de negócios, enquanto inteligência competitiva reúne, analisa e
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dissemina informações com um foco tópica sobre os concorrentes da empresa. Business
intelligence entendida em sentido lato pode incluir o subconjunto de inteligência
competitiva.
4.1 EVOLUÇÃO DO BI
Em um artigo de 1958, pesquisador da IBM Hans Peter Luhn usou o termo
Business Intelligence. Ele definiu a inteligência como: "a capacidade de apreender as
inter-relações dos fatos apresentados de tal forma a orientar a ação para um objetivo
desejado".
Business Intelligence como é entendido hoje é dito ter evoluído a partir dos
sistemas de apoio à decisão, que começou na década de 1960 e desenvolvido ao longo
de meados da década de 1980. DSS originados nos modelos auxiliados por computador
criados para auxiliar na tomada de decisão e planejamento. De DSS, data warehouses,
Sistemas de Informação Executivos, OLAP e business intelligence entrou em foco no
início dos anos 80.
Em 1989, Howard Dresner propôs "business intelligence" como um termo guarda-
chuva "para descrever conceitos e métodos para melhorar a tomada de decisão
empresarial por meio de sistemas baseadas em fatos de apoio".
5. BUSINESS INTELLIGENCE E DATA WAREHOUSING
Muitas aplicações de BI usam os dados recolhidos a partir de um data warehouse
ou data mart. No entanto, nem todos os armazéns de dados são utilizadas para
inteligência de negócios, nem todas as aplicações de business intelligence exigem um
data warehouse, a fim de distinguir entre os conceitos de business intelligence e
armazéns de dados, Forrester Research, muitas vezes define a inteligência de negócios
de duas maneiras:
Usando uma definição ampla: "Business Intelligence é um conjunto de
metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em
informações significativas e úteis usado para habilitar idéias mais eficaz estratégico, tático
e operacional ea tomada de decisão".
Ao usar esta definição, a inteligência de negócios também inclui tecnologias como
a integração de dados, qualidade dos dados, data warehousing, gerenciamento de dados
mestre de texto e análise de conteúdo, e muitos outros que o mercado, por vezes,
caroços no segmento de gestão de Informação. Portanto, a Forrester refere-se a
preparação de dados e uso de dados como dois segmentos distintos, mas estreitamente
ligadas, a pilha de business intelligence de arquitetura.
Forrester define ainda que o mercado mais restrito de inteligência de negócios
como "referindo-se apenas as camadas superiores da pilha de BI de arquitetura, tais
como relatórios, análises e dashboards."
6. DATA MINING
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Data Mining, ou Mineração de Dados, pode ser entendido como o processo de
extração de informações, sem conhecimento prévio, de um grande banco de dados e seu
uso para tomada de decisões.
É uma metodologia aplicada em diversas áreas que usam o conhecimento, como
empresas, indústrias e instituições de pesquisa. Data Mining define o processo
automatizado de captura e análise de grandes conjuntos de dados para extrair um
significado, sendo usado tanto para descrever características do passado como para
predizer tendências para o futuro.
Para encontrar respostas ou extrair conhecimento interessante, existem diversos
métodos de Data Mining disponíveis na literatura. Mas, para que a descoberta de
conhecimentos seja relevante, é importante estabelecer metas bem definidas.
Essas metas são alcançadas por meio dos seguintes métodos de Data Mining:
Classificação, Modelos de Relacionamento entre Variáveis, Análise de Agrupamento,
Sumarização, Modelo de Dependência, Regras de Associação e Análise de Séries
Temporais, conforme citação e definição feita por Fayyad et al. (1996a). É importante
ressaltar que a maioria desses métodos é baseada em técnicas das áreas de aprendizado
de máquina, reconhecimento de padrões e estatística. Essas técnicas vão desde as
tradicionais da estatística multivariada, como análise de agrupamentos e regressões, até
modelos mais atuais de aprendizagem, como redes neurais, lógica difusa e algoritmos
genéticos.
6.1 METODOS TRADICIONAIS DE DATA MINING
Os principais métodos de Data Mining são:
Classificação: associa ou classifica um item a uma ou várias classes categóricas
pré-definidas. Uma técnica estatística apropriada para classificação é a análise
discriminante. Os objetivos dessa técnica envolvem a descrição gráfica ou algébrica das
características diferenciais das observações de várias populações, além da classificação
das observações em uma ou mais classes predeterminadas. A idéia é derivar uma regra
que possa ser usada para classificar, de forma otimizada, uma nova observação a uma
classe já rotulada. Segundo Mattar (1998), a análise discriminante permite que dois ou
mais grupos possam ser comparados, com o objetivo de determinar se diferem uns dos
outros e, também, a natureza da diferença, de forma que, com base em um conjunto de
variáveis independentes, seja possível classificar indivíduos ou objetos em duas ou mais
categorias mutuamente exclusivas.
Modelos de Relacionamento entre Variáveis: associa um item a uma ou mais
variáveis de predição de valores reais, consideradas variáveis independentes ou
exploratórias. Técnicas estatísticas como regressão linear simples, múltipla e modelos
lineares por transformação são utilizadas para verificar o relacionamento funcional que,
eventualmente, possa existir entre duas variáveis quantitativas, ou seja, constatar se há
uma relação funcional entre X e Y. Observa-se, conforme Gujarati (2000), que o método
dos mínimos quadrados ordinários, atribuído a Carl Friedrich Gauss, tem propriedades
estatísticas relevantes e apropriadas, que tornaram tal procedimento um dos mais
poderosos e populares métodos de análise de regressão.
Análise de Agrupamento (Cluster): associa um item a uma ou várias classes
categóricas (ou clusters), em que as classes são determinadas pelos dados,
diversamente da classificação em que as classes são pré-definidas. Os clusters são
definidos por meio do agrupamento de dados baseados em medidas de similaridade ou
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modelos probabilísticos. A análise de cluster (ou agrupamento) é uma técnica que visa
detectar a existência de diferentes grupos dentro de um determinado conjunto de dados e,
em caso de sua existência, determinar quais são eles. Nesse tipo de análise, segundo
Pereira (1999), o procedimento inicia com o cálculo das distâncias entre os objetos
estudados dentro do espaço multi plano constituído por eixos de todas as medidas
realizadas (variáveis), sendo, a seguir, os objetos agrupados conforme a proximidade
entre eles. Na seqüência, efetua-se os agrupamentos por proximidade geométrica, o que
permite o reconhecimento dos passos de agrupamento para a correta identificação de
grupos dentro do universo dos objetos estudados.
Sumarização: determina uma descrição compacta para um dado subconjunto. As
medidas de posição e variabilidade são exemplos simples de sumarização. Funções mais
sofisticadas envolvem técnicas de visualização e a determinação de relações funcionais
entre variáveis. As funções de sumarização são freqüentemente usadas na análise
exploratória de dados com geração automatizada de relatórios, sendo responsáveis pela
descrição compacta de um conjunto de dados. É utilizada, principalmente, no pré-
processamento dos dados, quando valores inválidos são determinados por meio do
cálculo de medidas estatísticas – como mínimo, máximo, média, moda, mediana e desvio
padrão amostral –, no caso de variáveis quantitativas, e, no caso de variáveis categóricas,
por meio da distribuição de freqüência dos valores. Técnicas de sumarização mais
sofisticadas são chamadas de visualização, que são de extrema importância e
imprescindíveis para se obter um entendimento, muitas vezes intuitivo, do conjunto de
dados. Exemplos de técnicas de visualização de dados incluem diagramas baseados em
proporções, diagramas de dispersão, histogramas e box plots, entre outros. Autores como
Levine et al. (2000) e Martins, (2001), entre outros, abordam com grande detalhamento
esses procedimentos metodológicos.
Modelo de Dependência: descreve dependências significativas entre variáveis.
Modelos de dependência existem em dois níveis: estruturado e quantitativo. O nível
estruturado especifica, geralmente em forma de gráfico, quais variáveis são localmente
dependentes. O nível quantitativo especifica o grau de dependência, usando alguma
escala numérica. Segundo Padovani (2000), análises de dependência são aquelas que
têm por objetivo o estudo da dependência de uma ou mais variáveis em relação a outras,
sendo procedimentos metodológicos para tanto a análise discriminante, a de medidas
repetidas, a de correlação canônica, a de regressão multivariada e a de variância
multivariada.
Regras de Associação: determinam relações entre campos de um banco de
dados. A idéia é a derivação de correlações multivariada que permitam subsidiar as
tomadas de decisão. A busca de associação entre variáveis é, freqüentemente, um dos
propósitos das pesquisas empíricas. A possível existência de relação entre variáveis
orienta análises, conclusões e evidenciarão de achados da investigação. Uma regra de
associação é definida como se X então Y, ou X ⇒ Y, onde X e Y são conjuntos de itens e
X ∩ Y = ∅. Diz-se que X é o antecedente da regra, enquanto Y é o seu conseqüente.
Medidas estatísticas como correlação e testes de hipóteses apropriadas revelam a
freqüência de uma regra no universo dos dados minerados. Vários métodos para medir
associação são discutidos por Mattar (1998), de natureza paramétrica e não paramétrica,
considerando a escala de mensuração das variáveis.
Análise de Séries Temporais: determina características seqüenciais, como dados
com dependência no tempo. Seu objetivo é modelar o estado do processo extraindo e
registrando desvios e tendências no tempo. Correlações entre dois instantes de tempo, ou
seja, as observações de interesse são obtidas em instantes sucessivos de tempo – por
exemplo, a cada hora, durante 24 horas – ou são registradas por algum equipamento de
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forma contínua, como um traçado eletrocardiográfico. As séries são compostas por quatro
padrões: tendência, variações cíclicas, variações sazonais e variações irregulares. Há
vários modelos estatísticos que podem ser aplicados a essas situações, desde os de
regressão linear (simples e múltiplos), os lineares por transformação e regressões
assintóticas, além de modelos com defasagem, como os autoregressivos (AR) e outros
deles derivados. Uma interessante noção introdutória ao estudo de séries temporais é
desenvolvida por Morettin & Toloi (1987).
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7. CONCLUSÃO
Este artigo teve a finalidade de contribuir para enriquecimento do conhecimento
sobre a Inteligência de Negócios e a Cadeia de Suprimentos, ou seja, destacar a
importância do conceito de competitividade na cadeia de suprimentos Uma revisão da
literatura é realizada na cadeia de suprimentos e sobre os conceitos de BI.
Com base nos conhecimentos adquiridos, uma estrutura conceitual para BI e SCM
é apresentada e com base em atividades onde o fluxo de informação no âmbito conceitual
é bi-direcional em todos os níveis e a atividades estão inter-relacionados em um ambiente
competitivo global.
Além disso, as implicações de vários fatores como o econômico, político-jurídica,
técnica, sócio-cultural, concorrência, demográfica são também destaque. O quadro SCC é
uma tentativa de cobrir o relativamente pouco explorado área da competitividade da
cadeia de suprimentos.
Espera-se que este trabalho irá motivar ainda mais os pesquisadores, acadêmicos
e profissionais a trabalhar nesta área e oferece ajuda conceitual no fornecimento de uma
direção da cadeia de suprimentos competitividade que leva à melhoria na cadeia de
abastecimento e fornecer desempenho da cadeia.
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REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
CHISTOFER, Martin. Logística e o gerenciamento da cadeia de suprimentos.
São Paulo : Cengage learning, 2010.
Pires, S.R.I. Gestão da cadeia de suprimentos.São Paulo : Atlas,2010
REVISTA DE CIÊNCIA & TECNOLOGIA . Conceitos e aplicações de Data Mining
V. 11. 1993
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