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Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão Sistemas de Apoio à Decisões Sistemas de Informações Gerenciais Data Wharehouse Business Intelligence – BI Danielle Belon dos Reis n° 12.205.309 - 3 Mayla Luz Barros n° 12.205.295 - 4 Roberto Garcia Marcondes n° 12.207.274 - 7 São Bernardo do Campo 24/04/2010

Agenda Introdução SAD – Sistemas de Apoio à Decisão BI – Business Intelligence Centro Universitário da FEI

Tomada de Decisão
A Teoria da Decisões nasceu com Herbert Simon , um dos mais importantes estudiosos do processo decisório, que a utilizou como base para explicar o comportamento humano nas organizações.
Centro Universitário da FEI Herbert Alexander Simon (1916-2001)

Centro Universitário da FEI
Os trabalhos de Simon sobre a decisão e o comportamento humano têm até hoje influência marcante nos campos da Administração, Economia, Psicologia e Ciência da Computação, e lhe renderam, além do Prêmio Nobel de Economia em 1978 (PARK, BONIS, ABUD, 1997), o prêmio Turig em ciência dos computadores e a primeira Medalha Nacional da Ciência concedida por seu trabalho em ciências do comportamento (GABOR, 2001).
Tomada de Decisão

Centro Universitário da FEI Tomada de Decisão Racionalidade Limitada
No modelo de Racionalidade Limitada de Simon as decisões são satisfatórias, mas não ótimas. A otimização das decisões é uma ficção, pois elas são limitadas ou influenciadas pelas limitações do ser humano em ter acesso e processar cognitivamente todas as opções, pela impossibilidade de obter todas as informações decorrentes de problemas de custo e tempo e pelas crenças, conflitos e jogos de poder que ocorrem dentro das organizações.

Centro Universitário da FEI Tomada de Decisão Racionalidade Limitada

Centro Universitário da FEI Tomada de Decisão Modelo Decisório da Racionalidade Limitada
Decisões Satisfatórias;
Limitação do ser humano em ter acesso e processar cognitivamente todas as opções;
Considera a otimização de decisões uma ficção;
Impossibilidade material de obter todas as informações, dados os problemas de tempo e custo;
Pressões afetivas, culturais e jogos de poder inflenciam no conteúdo das decisões.

Simon interpreta a decisão (ou solução de problemas) como uma seqüência de três etapas básicas:
Inteligência ou Levantamento (percepção da necessidade de decisão ou oportunidade)
Projeto ou desenvolvimento
Escolha
Tomada de Decisão

Decisão
É o processo de análise e escolha entre várias alternativas disponíveis, do curso de ação que a pessoa deverá seguir.
Qualquer processo decisório, seja no íntimo do individuo ou na organização, ocupa – se da descoberta e seleção de alternativas satisfatórias. Esse processo só se voltará para a descoberta e seleção de alternativas ótimas em casos excepcionais.
Toda decisão envolve, portanto, riscos e incertezas

Tipos de Decisão
Herbert Simon , criou estes termos para designar as decisões que ocorrem com muita freqüência e as que são novas.
Decisões Programadas.
Decisões Não Programadas.

Decisões Programadas
São mais fáceis de serem tomadas, uma vez que tendem a ser repetitivas, mas, por outro lado, tendem a ser numerosas. Para facilitar o trabalho dos administradores, as empresas criam regras que orientam as decisões como política, normas de procedimento, práticas e rotinas. Isto permite que as decisões sejam tomadas não só mais depressa, mas incorporando a experiência de situações semelhantes ocorridas.

Decisões Não Programadas
São as novas decisões (sem precedentes), que requerem tratamento especial.
E para evitar que as decisões não programadas sejam postergadas além do desejável, é preciso que os executivos aloquem um tempo especifico para elas, ou, alternativamente, formem equipes dedicadas à análise e a recomendações especifica para subsidiar essas decisões.

Centro Universitário da FEI Sistemas de Informação Classificação dos SI
Há várias maneiras de classificar e descrever SI, as classificações mais difundidas são:
Hierárquica : E stá ligada aos níveis organizacionais onde o SI é utilizado.
Funcional : Relaciona-se às atividades desenvolvidas por seu usuário.
Tipos de decisões

Centro Universitário da FEI Sistemas de Informação

Agenda Introdução SAD – Sistemas de Apoio à Decisão BI – Business Intelligence Centro Universitário da FEI

Sistema de Apoio à Decisão (SAD)
Auxilia o Processo de decisão gerencial combinando dados, ferramentas, modelos analíticos e softwares.
Conjunto flexível de ferramentas e capacidades para analisar dados importantes.
SAD são interativos, o usuário pode alterar suposições e incluir novos dados.

Conceito
A necessidade dos SAD surgiu na década de 70, em decorrência dos seguintes fatores:
Competição cada vez maior entre as organizações;
Necessidade de informações rápidas para auxiliar no processo de tomada de decisão;
Possibilidade de armazenar o conhecimento e as experiências de especialistas em base de conhecimentos;
Necessidade de a informática apoiar o processo de planejamento estratégico empresarial.

Características dos SAD
Recebem e processam dados de fontes ou sistemas diferentes;
Manipulam grandes volumes de dados;
Possibilidade de desenvolvimento rápido, com a participação ativa do usuário em todo o processo;
Facilidade para incorporar novas ferramentas de apoio à decisão, novos aplicativos e novas informações;
Flexibilidade na busca e manipulação das informações;
Usabilidade, ou seja, facilidade para que o usuário o entenda, use e modifique de forma interativa.

Conceito
O processo de tomada de decisão se desenrola através da interação constante do usuário com um ambiente de apoio.
Sistema de Apoio a Decisão (SAD)

Conceito
Bancos de Dados (BD) :
São formados por informações internas e externas à organização, por conhecimentos e experiências de especialistas e por informações históricas acerca das decisões tomadas.
Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) :
Após os dados estarem instalados no BD, o SGDB deve possibilitar o acesso às informações e a sua atualização, garantindo a segurança e a integridade do BD.

Conceito
Ferramentas de Apoio à Decisão (FAD):
São softwares que auxiliam na simulação de situações, na representação gráfica das informações, etc.
Ambiente Aplicativo (AA):
São sistemas aplicativos ou funções acrescidas aos sistemas existentes que fazem análise de alternativas e fornecem soluções de problemas.
Ambiente Operacional (AO):
É composto por hardwares e softwares que permitem que todos os componentes do ambiente sejam integrados.

Tendências no uso de SAD
Groupware ou CSCW (Computer-Supported Cooperative Work)
Permitirá que duas ou mais pessoas trabalhem em tarefas comuns em ambientes computacionais completamente diferentes, mesmo que estejam localizadas em locais geograficamente distantes interagindo, discutindo e tomando decisões sobre um mesmo assunto
Aplicação:
Uma aplicação para a área médica que utiliza esse conceito é a Telemedicina, onde especialistas podem discutir radiografias, resultados de exames, visualizar operações e tomar decisões em conjunto sobre o estado clínico de pacientes localizados em salas ou mesmo em hospitais diferentes e distantes.

Simulação
As alternativas de decisão poderão ser analisadas e validadas através de simulação antes que a decisão seja tomada.
Multimídia
Multimídia possibilitará que um SAD possa guardar e buscar informações contidas em gerenciadores de banco de dados através de hiperdocumentos, ou seja, documentos computadorizados que contenham diagramas, imagens, sons, animação, vídeo e texto, disponibilizados através de formas de acesso totalmente flexíveis. A informação para auxílio à tomada de decisão poderá ser encontrada e visualizada de forma mais rápida e fácil.

Redes de Comunicação
O avanço das redes de comunicação permitirá a transmissão simultânea e sincronizada de sons, imagens, vídeos, dados e textos em alta velocidade, com informações totalmente digitais e com alto grau de segurança. A obtenção das informações para auxílio à decisão será instantânea.

Agenda Introdução BI – Business Intelligence SAD – Sistemas de Apoio à Decisão Centro Universitário da FEI

Introdução Centro Universitário da FEI
O termo Business Inteligence ou Inteligência de Negócios o BI, surgiu na década de 80.
Porém a estratégia de cruzar informações para a tomada de decisões fundamentadas que permitissem a melhoria de vida das comunidades, já é utilizada há milhares de anos.
Fases da Lua;
Estações do Ano;
Comportamento das Marés.

Dados x Informações
Hoje uma empresa que possui uma montanha de dados mas não possui estratégias, não consegue extrair informações importantes para a tomada de decisões.

Dados, Informações e Conhecimento Centro Universitário da FEI

BI – B usiness I ntelligence Centro Universitário da FEI
Pode ser traduzido como Inteligência de Negócios.
Refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.

BI – Business Intelligence
T ecnologia que permite transformar dados os seus sistemas em informação significativa.
Permite aos usuários analisar as bases de dados para que sejam tomadas decisões bem fundamentadas.
OLAP
Data Mining

OLAP (Online Analytical Process) Centro Universitário da FEI
Fonte de Dados - dados provenientes dos sistemas da Empresa. (ERPs, e tudo que a empresa usa em seu dia-a-dia e tem relevância única na gestão do negócio, como planilhas Excel, arquivos texto, XML, etc.)
ERP
CRM
Fontes Internas
Fontes Externas

OLAP (Online Analytical Process) Centro Universitário da FEI Data Marts - é recomendado que se divida a empresa em áreas ou departamentos , os Data Marts portanto são os dados da empresa divididos em áreas de interesse, com o propósito de fornecer visão estratégica dos dados setorizados . Data Warehouse – união Data Marts já constituídos . É um “ armazém de dados ” que pode ser entendido como um gigantesco repositório de dados preparados para serem consultados por um sistema OLAP.

Data Warehouse - ETL
O processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform, Load – ETL) de um Data Warehouse é um processo que envolve:
Centro Universitário da FEI Extração de dados de Fontes Externas Transformação dos dados para atender às necessidades de Negócios Inclusão dos dados no Data Warehouse

ETL – Transformação
Para os campos de data, por exemplo, como data da venda, deve-se além da data, se armazenar o ano, o mês e o trimestre em que a data se encontra. O espaço ocupado em disco é maior, mas nenhum cálculo é feito ao se realizarem consultas, melhorando assim consideravelmente a performance .
Em um Datawarehouse, todos os cálculos possíveis deverão ser feitos e armazenados.
É importante também eliminar dados redundantes de dimensões, como clientes ou produtos. Pode requerer integração cruzada entre multiplas origens e a aplicação de regras para identificar qual a versão mais correta de uma linha duplicada.
Centro Universitário da FEI Data da Venda Dia Mês Ano 28/11/2009 28 11 2009

ETL – Transformação
Padronização de Nome
Correção e padronização de endereços
Correção de telefones
Eliminação de registros duplicados
Identificação de Gênero (sexo)
Correção de CPF, CNPJ
Agrupamento por domicílio (householding)
http://www.hartehanks.com.br/

OLAP (Online Analytical Process) Centro Universitário da FEI OLAP - Kimball, d efine OLAP, como a atividade de consulta e apresentação de dados textuais e numéricos (em forma de cubos e relatórios) em um DW .
Cubos (Visão Multidimensional) - A capacidade de análise da empresa cresce exponencialmente com este tipo de ferramenta.
Ex: O antigo relatório de vendas de produto por região pode ser expandido para um relatório da evolução das vendas de diferentes produtos por região, faixas etárias ou grupos de produtos no decorrer do tempo.
Essa mudança de visão traz o novo conceito: o de agregar informações e não mais simplesmente agrupá-las.

Cubo – Visão Multidimensional Centro Universitário da FEI Relatório da evolução das vendas de diferentes produtos por região, faixas etárias ou grupos de produtos no decorrer do tempo. Prod 1 Prod 2 Prod 3 Prod 4 2007 2008 2009 2010 S N L O Produtos Tempo Região

Cubo – Visão Multidimensional Centro Universitário da FEI

As ferramentas OLAP consultam os DataMarts e exibem os dados para os tomadores de decisão da empresa.
PivotTable

DATA MINING Centro Universitário da FEI
O nível mais interessante na implantação de um sistema de BI em uma empresa é quando se consegue construir modelos úteis de Data Mining .
Data Mining é uma técnica que visa varrer os dados da empresa em busca de padrões ou tendências de modo inteligente, de tal forma que possibilidades nunca antes pensadas possam ser cogitadas.

DATA MINING Centro Universitário da FEI
O processo consiste basicamente em três etapas: exploração, construção de um modelo e validação.

Ferramentas de BI Centro Universitário da FEI

Outros Conceitos de BI Centro Universitário da FEI
KPI (Key Performance Indicators)
É uma ferramenta utilizada para medir a saúde da empresa e como o nome diz são indicadores ou medidas chaves para avaliar o desempenho do negócio.
Como exemplo de KPIs podemos citar Taxa de Cancelamento de Pedidos, Taxa de Horas de Indisponibilidade de Equipamento, Fator de Capacidade Líquida, ROI (Return of Investment) , Custo da mão-de-obra, etc.
BSC (Balance Scoredcard)
A proposta do BSC é interligar o sistema de métricas e os diversos KPIs à estratégia da empresa. O BSC alia informações financeiras a dados não financeiros, consegue portanto medir aspectos aparentemente incomensuráveis, como, por exemplo, o Índice de Satisfação do Cliente ou Risco Empresa.

BI - Influência da Internet Centro Universitário da FEI
À medida que as organizações começam a implementar novos sistemas na Web, recolhem também cada vez mais informação , que contribuem para uma visão mais profunda do negócio:
Com o alcance quase ilimitado que a Internet possui a fonte de dados externa tornam-se acessíveis, contribuindo para essa visão mais abrangente do negócio e tomada de decisão fundamentada .

BI – Atendendo as necessiades das Empresas Centro Universitário da FEI
I ntegrar ;
F azer referências cruzadas de dados novos, dados externos ou dados legados.
Essa tarefa de referência cruzada de dados externos pode até aumentar o valor dos próprios dados internos.
Exemplo: U ma companhia de seguros poderia fazer a referência cruzada entre a sua informação sobre taxas de seguros com as dos concorrentes, guardadas em fontes externas públicas, para localizar áreas e mercados onde aqueles são mais ou menos influentes.
Assim, seria possível estudar e propor novas estratégias de marketing e ajustar as taxas para um nível mais competitivo .

BI – Business Intelligence Centro Universitário da FEI
A utilização de um sistema e padronização de BI é uma grande oportunidade para as empresas reduzir custos e obter retorno nos investimentos já realizados.
Outros Benefícios :
Redução de custos;
Retorno sobre o investimento mais rápido (ROI) para os projetos de BI;
Mais controle e menos dados incorretos;
Melhor alinhamento com usuários corporativos.

O Mercado de BI Centro Universitário da FEI
O mercado global deve cair para crescimento de um dígito, em função da consolidação e amadurecimento, mercados emergentes continuam expansão.
Em 2007, o mercado global de BI cresceu cerca de 12,5% em relação a 2006. A previsão é que a partir de 2011, a média de crescimento do mercado mundial de BI seja de 8,6%.
Os mercados da América do Norte, Europa e Japão serão os grandes responsáveis pela desaceleração do crescimento das receitas de BI.
Calcula-se que as taxas de dois dígitos continuarão a despontar em outras regiões, como Ásia/Pacífico, Leste Europeu, África e Oriente Médio, e América Latina.

Centro Universitário da FEI SPSS é um software aplicativo para apoio a tomada de decisão que inclui: aplicação analítica, Data Mining , Text Minig e estatística que transformam os dados em informações importantes que proporcionam reduzir custos e aumentar a lucratividade. Um dos usos importantes deste software é para realizar P esquisa de M ercado . Teve a sua primeira versão em 1968 e é um dos programas de análise estatística mais usados nas ciências sociais; é também usado por pesquisadores de mercado, na pesquisa relacionada com a saúde, no governo, educação e outros setores.

Converse: Crie um dialogo com o seu cliente.
Transformação: Maximiza o poder dos dados do cliente com a convergência de análise, processos de negócios e arquitetura.
Valor: Crescer e proteger seu negócio para o crescimento rentável.
Atrair mais e melhores Clientes;
Manter os Clintes e aumentar a relação com eles;
Prever os Riscos.
Método: Convergência de análise, processos de negócios e tecnologia.
Análise: Identificar as melhores análises para resolver o seu problema de negócio com base nos dados disponíveis.
Processos de Negócios: Incorporar os resultados de análise preditiva desses processos dentro do seu próprio negócio e tomar medidas em tempo real.
Tecnologia: Use arquitetura orientada a serviços e tecnologias compatíveis com a rápida integração com sua infra-estrutura tecnológica atual.

Centro Universitário da FEI Fundada em 1924, no Texas (EUA), a Harte-Hanks é uma das líderes do mercado de mídia dirigida em todo mundo, oferecendo uma completa gama de soluções especializadas, coordenadas e integradas em CRM e marketing para os mais diversos segmentos de mercado. No Brasil, foi fundada em 1995 e desde então, a Harte-Hanksl ocupa uma posição de liderança e destaque em seu segmento, oferecendo uma variedade de serviços, software aplicativos e ferramentas de database para auxiliar seus clientes a conhecer e analisar seus consumidores, realizar programas de marketing e medir resultados.

O Vitamina D é uma ferramenta global de fácil implementação para Tratamento e Limpeza de Dados voltado às áreas de CRM, Database Marketing e Data Warehouse.
Seguindo rígidos padrões de Controle de Qualidade, o Vitamina D é hoje um sucesso comprovado com dezenas de Implementações nas mais diversas empresas e tem como usuários empresas como AGF, Ambev, AON Pilar , Avon, Banco 1, Banco Alfa, Banco Sudameris, BCN, Boticário, Brasil Telecom, Diretriz Laser Service, Divicall, Fininvest, Interact, Losango, Maximailing, Novartis, Quartzolit, RappData, Riachuelo, RBS Direct, RBS Online, Sebrae- SP, Souza Cruz, White Martins e outros dos mais diversos segmentos.
É encontrado nas versões Batch (para Windows 95, 98, Me, NT, 2000 e XP) e Online ( Versão API – Intranet / Extranet e Active X/COM)
Vitamina D

Para melhor se adequar às necessidades de cada projeto, o Vitamina D foi dividido em módulos:
Módulo de Conversão
Adapta ou Converte um determinado arquivo para o padrão Vitamina D.
Módulo de Diagnósticos
Para analisar e diagnosticar o conteúdo e formato de um determinado arquivo. Exemplos:
- Descrição de Layout
- Tipos de Campos e quantidade de registros
- Distribuição de Preenchimento (análise dos missing)
- Frequência simples de um campo
- Frequência cruzada entre dois campos
Vitamina D

Módulo de Tratamento
Principal módulo do Vitamina D, que realiza o Data Cleansing propriamente dito, e que permite:
- Identificação de Pessoa Física e Jurídica
- Normalização / Separação dos componentes de Endereço
- Correção de Endereço e CEP
- Aplicação do código IBGE para muncípios
- Inclusão e Exclusão de Acentos, e Caixa Alta/Baixa
- Tratamento de telefones e e-mails
Módulo de Match-Code
Gera todas as TAGs que serão utilizadas nos cruzamentos.
Módulo de Cruzamento
Utilizando-se das TAGs criadas no módulo de Match-Code, são utilizados algoritmos de
deduplicação e correlações para a identificação de registros duplicados.
Vitamina D

Módulo de Extração
A etapa final do Data Cleansing e do Merge & Purge. Pode-se extrair virtualmente qualquer registro de um cadastro, dado um critério pré-definido de uma variável ou resultado do processamento.
Outras Características
- Schedule de Jobs (via Scripts)
- Relatórios Sumarizados ou Detalhados
- Plug and Play com processos já existentes
- Performance excepcional
- Acesso a bancos de dados relacionais (SQL Server, Oracle, DB/2 entre outros)
Outros Recursos
- Gerador de Queries: relatórios e queries plug and play
- Construtor de Comandos: rotinas genéricas mais utilizadas em ajustes
- Guia de CEPs: facilidade de consultas - Base de Logradouros
- Assistente de Importação de arquivos
Vitamina D

Principais Empresas que Produzem Ferramentas de BI Centro Universitário da FEI

Fundada no ano de 1989 em Wilmington, USA , tem ajudado empresas a transformar os seus dados em informação valiosa. MicroStrategy 9™ - Oferece soluções a todas as consultas de negócio, reporting, necessidades de análises avançadas e distribuição de informação via web, wireless e voz. Entre os clientes no Brasil estão Pão de Açúcar, Visanet, Redecard, Banco Itaú, Banco Central, Petróleo Ipiranga, Vivo, TIM entre outras companhias. Centro Universitário da FEI

Clientes
Parceiros
Prêmios

Cases Centro Universitário da FEI

Centro Universitário da FEI Um caso de Data Mining bem conhecido, é o caso da rede de Supermercados Wal-Mart, que identificou um hábito curioso dos consumidores. Ao procurar eventuais relações entre o volume de vendas e os dias da semana, o software apontou que: Ás sextas-feiras, as vendas de cervejas cresciam na mesma proporção que as de fraldas.

Centro Universitário da FEI Crianças bebendo CERVEJA??? Não!!! Uma investigação mais detalhada revelou que, ao comprar fraldas para seus bebês, os pais aproveitavam para abastecer as reservas de cerveja para o final de semana .

Sediada em Brasília, a Brasil Telecom atua nas mais diversas áreas da telefonia.
Cerca de 7 mil funcionários, mais de 10,7 milhões de linhas fixas instaladas e faturamento de R$ 13 bi / ano.
O projeto de Business Intelligence da Brasil Telecom foi idealizado a partir de um plano estratégico para atender aos processos de negócios já implantados e também aos novos.
Inicialmente, a principal necessidade era analisar mercado e tráfego.

Centro Universitário da FEI A Brasil Telecom, um dos maiores grupos de comunicação do Brasil conseguiu otimizar significativamente ações de prospecção e minimizar gastos de distribuição utilizando a tecnologia de tratamento de dados da Harte-Hanks . Esta tecnologia permitiu a ampliação de sua base de dados com o cruzamento de novas listas tratadas e deduplicadas. Além disso a empresa pode agora visualizar seus clientes por domicílio, e assim, analisar seu potencial de consumo total, otimizar vendas através de up-sell e promoções coerentemente direcionadas.

Centro Universitário da FEI Com maior controle das informações, foi possível dar mais autonomia para os clientes internos fazerem suas próprias consultas e pesquisas sobre temas como campanhas, pesquisas de mercado, relatórios de vendas e relatórios de cobrança, por exemplo. Isso gerou um aumento de receitas a partir de campanhas de vendas e ações de fidelidade e retenção.

BI – Uma ferramenta de Marketing Centro Universitário da FEI

A Wunderman é uma das principais agências de relacionamento e interatividade do Brasil. A operação brasileira é hub criativo da rede na América Latina. Com a Wunderman Tecnologies, unidade de negócios com sede própria na Grande São Paulo, exporta serviços de produção digital para países da América do Sul e Europa, além dos EUA.
Fundada nos EUA em 1958 por Lester Wunderman e atualmente conta com 135 escritórios no mundo. Faz parte do grupo NEWCOMM, presidido por Roberto Justos.

Centro Universitário da FEI O projeto conta com a colaboração de Maria Guedes, personal stylist e autora do livro “Tanta roupa e sem nada para vestir”, que vai comentar os looks dos participantes e vai andar pelo país à procura de novos looks num Ford KA. A marca de automóveis Ford acaba de lançar uma campanha de marketing online para o novo modelo KA. A plataforma online KA Fashion Street , desenvolvida pela agência Wunderman, desafia os consumidores a mostrarem o seu look mais original, através do upload de fotografias que estejam de encontro ao estilo do novo modelo KA da marca, para ganhar uma viagem a Paris para duas pessoas e um cheque no valor de 750 euros para compras numa das capitais da moda.

Tenha acesso a conhecimentos profundos ... Centro Universitário da FEI

A Simplicidade pode fazer a diferença! Centro Universitário da FEI

Feedback Centro Universitário da FEI

Funil do Marketing do Cliente Funil do Marketing Online Funil do Marketing Centro Universitário da FEI

Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão Obrigado! Centro Universitário da FEI

KIMBAL, P. Marshall. Marketing Information Systems: Creating Competitive Advantage in the Information Age . Boston: Boyd & Fraser Publishing Company, 1996.
Product Marketing IN A WEB 2.X WORLD: Haas Business School April 23, 2009.
http://technet.microsoft.com/pt-br/library
http://www.microstrategy.pt/data-mining/
http://www.spss.com.br/
http://www.hartehanks.com.br/
http://www.wunderman.com/
www.face.ufmg.br/revista/index.php/.../article/view/65/61
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by RobertoGarciaMarcondes

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