Marvio Wesley
Francisco Anderson
Valéria Moura
Jamerson Perreira
Emerson
João Roberto
Qualidade pode ser caracterizada
como o nível que o produto atinge ao
atender as necessidades do cliente.
• Menos produtos com defeitos
• Atender a necessidade do cliente
• Melhor utilização dos recursos
Através de metodologias
dependendo do ramo de negócio.
Existem: Scrum, XP, CMM, MPSBr.
Através de indicadores de qualidade
e de não qualidade.
GERÊNCIA DE
DECISÕES
INTRODUÇÃO À GERÊNCIA DE DECISÕES
 As mudanças que estão ocorrendo nos ambientes de
negócios têm motivado as empresas a modificar
estruturas organizacionais e processos produtivos,
saindo da visão tradicional baseada em áreas
funcionais em direção a redes de processos centrados
no cliente.
 A competitividade depende, cada vez mais, do
estabelecimento de conexões nestas redes, criando
elos essenciais nas cadeias produtivas. Alcançar
competitividade pela qualidade, para as empresas de
software e serviços, implica tanto na melhoria da
qualidade dos produtos de software e serviços
correlatos, como dos processos de produção e
distribuição.
 O MPS.BR, ou Melhoria de Processos de
Software Brasileiro, é um modelo de
qualidade (ou padrão de qualidade) de
processos de software. Foi desenvolvido no
Brasil: desta forma, é completamente
voltado a realidade das empresas do nosso
país.
 O programa de Melhoria do Processo de Software
Brasileiro, MPS.BR, foi um modelo iniciado em 2003
como uma iniciativa do Ministério de Ciência e
Tecnologia (MCT), e da Associação para a Promoção da
Excelência do Software Brasileiro (Softex), que visa à
definição de um modelo de referência e certificação
baseado nas normas:
ISO/IEC 12207 (Ciclo de Vida de Processos de Software)
ISO/IEC 15504 (Avaliações de Processos de Software)
CMMI (Modelo de Maturidade mantido pela Software
Engineering Institute)
 O grande objetivo do
programa é proporcionar
uma estrutura para a
melhoria dos processos
de desenvolvimento e
manutenção de software
para as empresas
brasileiras.
 No Brasil, uma das
principais vantagens do
modelo é seu custo
reduzido de certificação
em relação as normas
estrangeiras, sendo ideal
para micro, pequenas e
médias empresas.
 Metas do programa a
médio e longo prazo:
 Meta técnica, visando à
criação e aprimoramento
do modelo MPS
 Meta de mercado, visando
à disseminação e adoção
do modelo MPS em todas
as regiões do país, em um
intervalo de tempo justo, a
um custo razoável, em
Pequenas e Médias
Empresas(foco principal) e
Grandes organizações
(públicas ou privadas)
 O MPS.BR é dividido em 3 componentes:
 MR-MPS – Modelo de referência
 MA-MPS – Método de avaliação
 MN-MPS – Modelo de negócio
 Método de Avaliação (MA-MPS) – descreve o processo de avaliação, os requisitos para os
avaliadores e os requisitos para atender ao modelo de referência (MR-MPS). O MA-MPS
está descrito no Guia de Avaliação.
 Modelo de Negócio (MN-MPS) – contém uma descrição das regras de negócio para três
domínios:
 do projeto MPS.BR (coordenado pela Sofitex),
 das instituições implementadoras do modelo MPS.BR (II_MPS) e das instituições
avaliadoras do modelo MPS.BR (IA_MPS)
 das empresas e organizações que querem fazer uso do modelo MPS.BR para melhorar seus
processos de software.
 O detalhamento das regras está descrito no documento do projeto do MPS.
 Modelo de Referência (MR-MPS) – contém os requisitos que as organizações devem
atenderpara estar em conformidade com o modelo MPS.BR. Contém as definições dos níveis
de maturidade e de capacidade dos processos, e dos processos em si.
Foi baseado nas normas ISO/IEC 12207 e ISO/IEC 15504 e é adequado ao CMMI.
O MR-MPS está descrito no Guia Geral.
 O Guia de Aquisição é um documento complementar para empresas que pretendem adquirir
software. Não contém requisitos do MR-MPS, mas sim boas práticas para aquisição de software
ou serviços correlatos.
 O Modelo de Referência MR-MPS define níveis de
maturidade de uma organização, que é uma
combinação entre seus processos e sua capacidade.
 O MPS.BR define sete níveis de maturidade:
 Em otimização
 Gerenciado quantitativamente
 Definido
 Largamente definido
 Parcialmente definido
 Gerenciado
 parcialmente gerenciado
Necessidade ou Problema
Definição do problema ou objeto
no processo formal da
tomada de decisão.
• Descrever o problema de forma clara e precisa;
• Listar os objetivos a serem atingidos para
solucionar o problema;
• Listar as restrições e premissas existentes a
possiveís soluções;
• Verificar se o problema é suscetível de solução.
Problemas na tomada de decisão
relacionadas ao mercado.
• Marketing: a seleção de potenciais
consumidores;
• Detecção de fraude: reclamações indevidas de
seguro;
• Investimento: mercado de ações;
• Produção: sistemas que detectam e diagnos-
ticam erros na fabricação de produtos
Processo
GERENCIAMENTO DE NEGÓCIOS
O processo Gerência de Decisões (GDE)
pode ser utilizado para tratar problemas com
risco médio, alto ou que afetam a possibilidade
de alcançar os objetivos do projeto, bem como
quando o impacto da decisão envolver uma
quantia determinada do orçamento, alteração
significativa do cronograma ou qualidade,
decisões técnicas não triviais etc.
O processo formal de decisão pode estar associado
à execução de qualquer outro processo, sem haver,
contudo, uma relação direta entre eles.
• Definição de componentes;
• Decisão sobre construir ou adquirir um produto;
• Definição de ferramentas;
• Definição de estratégias de contingências de riscos
• Priorização de recursos;
• Contratação de pessoal;
• Plataformas de sistemas.
Isso são algumas formas de analise quem tem
como principais objetivos e execução desses
processos para obter resultados com a sua efetiva
implantação.
O propósito do processo Gerência de Decisões
é analisar possíveis decisões críticas usando um
processo formal, com critérios estabelecidos,
para avaliação das alternativas identificadas.
Solução – Data Mining
O que é Data Mining?
É o processo de descobrir informações
relevantes, como padrões, associações,
mudanças, anomalias e estruturas, em
grandes quantidades de dados armazenados
em banco de dados, depósitos de dados ou
outros repositórios de informação.
Qual a finalidade?
O processo de mineração de dados permite
que se investiguem esses dados à procura
de padrões que tenham VALOR e que possam
influenciar no desenvolvimento de
estratégias da organização. Por exemplo:
na análise de mercado, administração
empresarial, apoio à decisão.
Reflexão
“Embora os executivos necessitem crescentemente de
informações relevantes, as quais são o foco básico dos
sistemas de informação gerenciais, eles são, ao mesmo tempo,
vítimas de uma abundância de informações irrelevantes.”
(Russel Ackoff)
“A complexidade, a inconstância, rapidez e total
imprevisibilidade do mundo dos negócios obrigam que as
necessidades de informação sejam tão variadas como os
fatores que influenciam a organização.”
(McGee & Prusak)
“A subversão da ordem informática/informação levou apenas à
sobrecarga de bilhões de bits de dados brutos fragmentados e
cada vez menos significativos, em lugar de conduzir a uma
busca de novos e significativos padrões de conhecimento.”
(Richard Wurman)
Etapa 1 - Preparação
• Os dados são selecionados
• Purificados
• Pré-processados
Etapa 2 – Data Mining
Os dados preparados são processados, ou
seja, é onde se faz a mineração dos dados
propriamente dita.
O principal objetivo desse passo é
transformar os dados de uma maneira que
permita a identificação mais fácil de
informações importantes.
Etapa 3 – Análise de Dados
O resultado do data mining é avaliado.
O resultado pode ser expresso em um
gráfico, em que análise dos dados passa a
ser uma análise do comportamento do
gráfico.
Exemplos
• Wall-mart
• Bank of America
36 milhões
• Universidade Rockfeller(USA)
2014
Autismo
Ferramenta – SASStatistical Analysis System
(Sistema de análise estatística)
VÍDEO
https://www.youtube.com/watch?v=PTYWHXN5Ho0
Conclusão
As empresas estão hoje inseridas em um ambiente altamente
competitivo, que exige níveis de eficácia cada vez mais elevados. A
eficácia de uma organização, traduzida pelo seu resultado econômico,
ocorre à medida que todas as decisões tomadas busquem otimizar o seu
resultado. Para que existam decisões eficazes é necessário um amplo
conhecimento da realidade propiciado pela informação e sobretudo uma
correta motivação dos gestores para a tomada das decisões adequadas.
Os modelos de decisão agem como elementos de indução e motivação
dos gestores no processo decisório. Muitos dos modelos de decisão
utilizados nas organizações consideram apenas uma visão parcial:
fundamentam o processo decisório com informações somente sobre
custos, buscando a eficiência -minimização do consumo de recursos. O
aspecto da eficiência é importante mas não é completo: é fundamental
além de se contemplar a eficiência, contemplar sobretudo a eficácia. Um
modelo de decisão, centrado na eficácia. demanda informações sobre o
resultado de cada transação
Referências
https://pt.wikipedia.org/wiki/Minera%C3%A7%C3%A3o_de_dados Acessado em 25/11/2015
http://www.softex.br/ Acessado em 26/11/2015
http://www.cin.ufpe.br/~tg/2011-2/afpm-proposta.pdf Acessado em 26/11/2015 Acessado em 27/11/2015
Gerencia de Decisões

Gerencia de Decisões

  • 1.
    Marvio Wesley Francisco Anderson ValériaMoura Jamerson Perreira Emerson João Roberto
  • 3.
    Qualidade pode sercaracterizada como o nível que o produto atinge ao atender as necessidades do cliente.
  • 4.
    • Menos produtoscom defeitos • Atender a necessidade do cliente • Melhor utilização dos recursos
  • 5.
    Através de metodologias dependendodo ramo de negócio. Existem: Scrum, XP, CMM, MPSBr.
  • 6.
    Através de indicadoresde qualidade e de não qualidade.
  • 7.
  • 8.
     As mudançasque estão ocorrendo nos ambientes de negócios têm motivado as empresas a modificar estruturas organizacionais e processos produtivos, saindo da visão tradicional baseada em áreas funcionais em direção a redes de processos centrados no cliente.
  • 9.
     A competitividadedepende, cada vez mais, do estabelecimento de conexões nestas redes, criando elos essenciais nas cadeias produtivas. Alcançar competitividade pela qualidade, para as empresas de software e serviços, implica tanto na melhoria da qualidade dos produtos de software e serviços correlatos, como dos processos de produção e distribuição.
  • 10.
     O MPS.BR,ou Melhoria de Processos de Software Brasileiro, é um modelo de qualidade (ou padrão de qualidade) de processos de software. Foi desenvolvido no Brasil: desta forma, é completamente voltado a realidade das empresas do nosso país.
  • 11.
     O programade Melhoria do Processo de Software Brasileiro, MPS.BR, foi um modelo iniciado em 2003 como uma iniciativa do Ministério de Ciência e Tecnologia (MCT), e da Associação para a Promoção da Excelência do Software Brasileiro (Softex), que visa à definição de um modelo de referência e certificação baseado nas normas: ISO/IEC 12207 (Ciclo de Vida de Processos de Software) ISO/IEC 15504 (Avaliações de Processos de Software) CMMI (Modelo de Maturidade mantido pela Software Engineering Institute)
  • 12.
     O grandeobjetivo do programa é proporcionar uma estrutura para a melhoria dos processos de desenvolvimento e manutenção de software para as empresas brasileiras.  No Brasil, uma das principais vantagens do modelo é seu custo reduzido de certificação em relação as normas estrangeiras, sendo ideal para micro, pequenas e médias empresas.  Metas do programa a médio e longo prazo:  Meta técnica, visando à criação e aprimoramento do modelo MPS  Meta de mercado, visando à disseminação e adoção do modelo MPS em todas as regiões do país, em um intervalo de tempo justo, a um custo razoável, em Pequenas e Médias Empresas(foco principal) e Grandes organizações (públicas ou privadas)
  • 13.
     O MPS.BRé dividido em 3 componentes:  MR-MPS – Modelo de referência  MA-MPS – Método de avaliação  MN-MPS – Modelo de negócio
  • 15.
     Método deAvaliação (MA-MPS) – descreve o processo de avaliação, os requisitos para os avaliadores e os requisitos para atender ao modelo de referência (MR-MPS). O MA-MPS está descrito no Guia de Avaliação.  Modelo de Negócio (MN-MPS) – contém uma descrição das regras de negócio para três domínios:  do projeto MPS.BR (coordenado pela Sofitex),  das instituições implementadoras do modelo MPS.BR (II_MPS) e das instituições avaliadoras do modelo MPS.BR (IA_MPS)  das empresas e organizações que querem fazer uso do modelo MPS.BR para melhorar seus processos de software.  O detalhamento das regras está descrito no documento do projeto do MPS.  Modelo de Referência (MR-MPS) – contém os requisitos que as organizações devem atenderpara estar em conformidade com o modelo MPS.BR. Contém as definições dos níveis de maturidade e de capacidade dos processos, e dos processos em si. Foi baseado nas normas ISO/IEC 12207 e ISO/IEC 15504 e é adequado ao CMMI. O MR-MPS está descrito no Guia Geral.  O Guia de Aquisição é um documento complementar para empresas que pretendem adquirir software. Não contém requisitos do MR-MPS, mas sim boas práticas para aquisição de software ou serviços correlatos.
  • 16.
     O Modelode Referência MR-MPS define níveis de maturidade de uma organização, que é uma combinação entre seus processos e sua capacidade.  O MPS.BR define sete níveis de maturidade:  Em otimização  Gerenciado quantitativamente  Definido  Largamente definido  Parcialmente definido  Gerenciado  parcialmente gerenciado
  • 18.
  • 19.
    Definição do problemaou objeto no processo formal da tomada de decisão. • Descrever o problema de forma clara e precisa; • Listar os objetivos a serem atingidos para solucionar o problema; • Listar as restrições e premissas existentes a possiveís soluções; • Verificar se o problema é suscetível de solução.
  • 20.
    Problemas na tomadade decisão relacionadas ao mercado. • Marketing: a seleção de potenciais consumidores; • Detecção de fraude: reclamações indevidas de seguro; • Investimento: mercado de ações; • Produção: sistemas que detectam e diagnos- ticam erros na fabricação de produtos
  • 21.
  • 22.
    O processo Gerênciade Decisões (GDE) pode ser utilizado para tratar problemas com risco médio, alto ou que afetam a possibilidade de alcançar os objetivos do projeto, bem como quando o impacto da decisão envolver uma quantia determinada do orçamento, alteração significativa do cronograma ou qualidade, decisões técnicas não triviais etc.
  • 23.
    O processo formalde decisão pode estar associado à execução de qualquer outro processo, sem haver, contudo, uma relação direta entre eles. • Definição de componentes; • Decisão sobre construir ou adquirir um produto; • Definição de ferramentas; • Definição de estratégias de contingências de riscos • Priorização de recursos; • Contratação de pessoal; • Plataformas de sistemas.
  • 24.
    Isso são algumasformas de analise quem tem como principais objetivos e execução desses processos para obter resultados com a sua efetiva implantação. O propósito do processo Gerência de Decisões é analisar possíveis decisões críticas usando um processo formal, com critérios estabelecidos, para avaliação das alternativas identificadas.
  • 25.
  • 26.
    O que éData Mining? É o processo de descobrir informações relevantes, como padrões, associações, mudanças, anomalias e estruturas, em grandes quantidades de dados armazenados em banco de dados, depósitos de dados ou outros repositórios de informação.
  • 27.
    Qual a finalidade? Oprocesso de mineração de dados permite que se investiguem esses dados à procura de padrões que tenham VALOR e que possam influenciar no desenvolvimento de estratégias da organização. Por exemplo: na análise de mercado, administração empresarial, apoio à decisão.
  • 28.
    Reflexão “Embora os executivosnecessitem crescentemente de informações relevantes, as quais são o foco básico dos sistemas de informação gerenciais, eles são, ao mesmo tempo, vítimas de uma abundância de informações irrelevantes.” (Russel Ackoff) “A complexidade, a inconstância, rapidez e total imprevisibilidade do mundo dos negócios obrigam que as necessidades de informação sejam tão variadas como os fatores que influenciam a organização.” (McGee & Prusak) “A subversão da ordem informática/informação levou apenas à sobrecarga de bilhões de bits de dados brutos fragmentados e cada vez menos significativos, em lugar de conduzir a uma busca de novos e significativos padrões de conhecimento.” (Richard Wurman)
  • 29.
    Etapa 1 -Preparação • Os dados são selecionados • Purificados • Pré-processados
  • 30.
    Etapa 2 –Data Mining Os dados preparados são processados, ou seja, é onde se faz a mineração dos dados propriamente dita. O principal objetivo desse passo é transformar os dados de uma maneira que permita a identificação mais fácil de informações importantes.
  • 31.
    Etapa 3 –Análise de Dados O resultado do data mining é avaliado. O resultado pode ser expresso em um gráfico, em que análise dos dados passa a ser uma análise do comportamento do gráfico.
  • 39.
    Exemplos • Wall-mart • Bankof America 36 milhões • Universidade Rockfeller(USA) 2014 Autismo
  • 40.
    Ferramenta – SASStatisticalAnalysis System (Sistema de análise estatística)
  • 47.
  • 48.
    Conclusão As empresas estãohoje inseridas em um ambiente altamente competitivo, que exige níveis de eficácia cada vez mais elevados. A eficácia de uma organização, traduzida pelo seu resultado econômico, ocorre à medida que todas as decisões tomadas busquem otimizar o seu resultado. Para que existam decisões eficazes é necessário um amplo conhecimento da realidade propiciado pela informação e sobretudo uma correta motivação dos gestores para a tomada das decisões adequadas. Os modelos de decisão agem como elementos de indução e motivação dos gestores no processo decisório. Muitos dos modelos de decisão utilizados nas organizações consideram apenas uma visão parcial: fundamentam o processo decisório com informações somente sobre custos, buscando a eficiência -minimização do consumo de recursos. O aspecto da eficiência é importante mas não é completo: é fundamental além de se contemplar a eficiência, contemplar sobretudo a eficácia. Um modelo de decisão, centrado na eficácia. demanda informações sobre o resultado de cada transação
  • 49.
    Referências https://pt.wikipedia.org/wiki/Minera%C3%A7%C3%A3o_de_dados Acessado em25/11/2015 http://www.softex.br/ Acessado em 26/11/2015 http://www.cin.ufpe.br/~tg/2011-2/afpm-proposta.pdf Acessado em 26/11/2015 Acessado em 27/11/2015