Capítulo 10 - Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimento
1. Capítulo 10
Como melhorar a tomada de decisão e a
gestão do conhecimento
slide 1
2. Objetivos de estudo
• Quais os diferentes tipos de decisão e como funciona o processo
de tomada de decisão?
• Como os sistemas de informação ajudam pessoas que trabalham
individualmente ou em grupos a tomar decisões de maneira mais
eficiente?
• Quais os benefícios empresariais de usar técnicas inteligentes na
tomada de decisão e na gestão do conhecimento?
3. Objetivos de estudo
• Quais os tipos de sistemas usados para gestão do
conhecimento na empresa e como eles oferecem valor para
as organizações?
• Quais os principais tipos de sistema de trabalhadores do
conhecimento e como eles oferecem valor às empresas?
4. P&G vai do papel ao pixel em
busca da gestão do
conhecimento
• Problema: grande volume de documentos em papel atrasavam a
pesquisa e o desenvolvimento.
• Solução: implantar um sistema eletrônico de gestão de
documentos.
5. P&G vai do papel ao pixel em
busca da gestão do
conhecimento
• O eLab Notebook usa o software Adobe LiveCycle para criar uma
coleção pesquisável de arquivos PDF e embutir direitos de uso
nos documentos.
• Demonstra o papel da TI na gestão do conhecimento.
• Ilustra o papel da tecnologia digital no aumento da produtividade e
na organização do conhecimento.
6. P&G vai do papel ao pixel em
busca da gestão do
conhecimento
7. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão
• Possível mensurar o valor do aperfeiçoamento da tomada de
decisão.
• Decisões são tomadas em todos os níveis da empresa.
• Algumas são comuns, rotineiras e frequentes.
• Embora o valor do aperfeiçoamento de qualquer decisão possa
ser pequeno, o aperfeiçoamento de centenas de milhares de
“pequenas” decisões colabora para um valor anual maior para
a empresa.
8. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão
9. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Tipos de decisão
• Não estruturadas
• O responsável pela tomada de decisão deve usar seu bom-senso, sua
capacidade de avaliação e sua perspicácia na resolução do problema.
• Inusitadas, importantes e não rotineiras.
• Não há procedimentos bem compreendidos ou predefinidos para tomá-
las.
• Estruturadas
• Repetitivas e rotineiras.
• Envolvem procedimentos predefinidos, de modo que não precisam ser
tratadas como se fossem novas.
• Semiestruturadas
• Apenas parte do problema tem uma resposta clara e precisa, dada por
um procedimento aceito.
10. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Necessidades de informação de gruposchave responsáveis pela
tomada de decisão em uma empresa
Gerentes seniores,
gerentes de nível
médio e funcionários
são responsáveis por
diferentes tipos de
decisão e têm
diferentes
necessidades de
informação.
11. Tomada de decisão e
sistemas de informação
O processo de tomada de decisão
1. Inteligência
• Descobrir, identificar e entender os problemas que estão ocorrendo
na organização: por que existe um problema, onde ele está e qual o
seu efeito.
2. Concepção
• Identificar e investigar as várias soluções possíveis para o problema.
3. Seleção
• Escolher uma das alternativas de solução.
4. Implementação
• Fazer a alternativa escolhida funcionar e continuar a monitorar em
que medida ela está funcionando.
12. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Estágios da tomada de decisão
O processo de
tomada de decisão
pode ser dividido em
quatro estágios.
13. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Qualidade das decisões e da tomada de decisão
• Precisão
• A decisão reflete a realidade.
• Abrangência
• A decisão reflete uma consideração completa dos fatos e das
circunstâncias.
• Imparcialidade
• A decisão reflete fielmente as preocupações e os interesses das
partes envolvidas.
14. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Qualidade das decisões e da tomada de decisão
• Velocidade (eficiência)
• A tomada de decisão é eficiente com respeito ao tempo e outros
recursos, incluindo o tempo e recursos das partes afetadas, tais como os
clientes.
• Coerência
• A decisão reflete um processo racional, colocado em palavras e
explicado a outros para um processo.
• Obediência
• A decisão é o resultado de um processo conhecido e os descontentes
podem recorrer a uma autoridade superior.
15. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Sistemas e tecnologias de apoio à decisão
• Sistemas de informações gerenciais (SIGs)
• Sistemas de apoio à decisão (SADs)
• Sistemas de apoio ao executivo (SAEs)
• Sistemas de apoio à decisão em grupo (SADGs)
• Técnicas inteligentes
16. Tomada de decisão e
sistemas de informação
Sistemas de informações gerenciais (SIGs)
• Apoiam os gerentes no monitoramento e no controle do negócio,
fornecendo informações sobre o seu desempenho.
• Produzem relatórios fixos, programados para periodicidades definidas,
com base em dados extraídos e resumidos dos SPTs.
• Exemplo: resumo das vendas mensais ou anuais em cada um dos
mais importantes territórios de venda da empresa.
• Relatórios de exceções: destacam apenas condições excepcionais.
17. Sistemas de apoio à decisão
Sistemas de apoio à decisão (SADs)
• Dão apoio à análise de problemas semiestruturados e não estruturados.
• Os primeiros SADs eram predominantemente orientados por modelo:
• Análises “se-então”: desenvolve-se um modelo e, depois, quando
vários fatores são alterados, as mudanças resultantes são
mensuradas.
• SADs orientados por dados:
• Usam OLAP e mineração de dados para analisar enormes
quantidades de dados em grandes sistemas corporativos.
18. Sistemas de apoio à decisão
Seção interativa: Pessoas
Escolas orientadas a dados
• Leia a Seção interativa e responda às seguintes perguntas:
• Identifique e descreva o problema discutido no estudo de caso.
• Como os sistemas DSS direcionados a dados oferecem uma
solução para esse problema? Quais as entradas e saídas desses
sistemas?
• Quais questões pessoais, organizacionais e tecnológicas devem ser
consideradas pela solução?
• Quão bem-sucedida é a solução? Explique.
• Será que todas as escolas deveriam adotar uma abordagem
educacional direcionada a dados? Justifique.
19. Sistemas de apoio à decisão
Componentes do SAD
• Banco de dados SAD: coletânea de dados correntes ou históricos
provenientes de uma série de aplicações ou grupos
• Sistema de software SAD
• Ferramentas de software utilizadas na análise dos dados:
• ferramentas OLAP;
• ferramentas para mineração de dados; e
• modelos matemáticos e analíticos.
• Interface de usuário
20. Sistemas de apoio à decisão
Vista geral de um sistema de apoio à decisão (SAD)
Os principais componentes
de um SAD são o banco de
dados SAD, o software de
sistema SAD e a interface
de usuário. O banco de
dados SAD pode ser um
pequeno banco de dados
em um PC ou um grande
data warehouse.
21. Sistemas de apoio à decisão
• Modelos: representação abstrata que ilustra os componentes ou as
relações de um fenômeno
• A modelagem estatística ajuda a estabelecer relações
• Exemplo: vendas de produtos e variações de idade, renda ou outros,
entre diferentes comunidades
• Modelos de otimização, modelos de previsão
• Modelos de análise de sensibilidade
• Fazem perguntas do tipo “se-então’”repetidamente para determinar
o impacto sobre os resultados causado por mudanças em um ou
mais fatores
• Exemplo: o que acontecerá se aumentarmos em 5% o preço do
produto?
22. Sistemas de apoio à decisão
Análise de sensibilidade
A tabela exibe os resultados de uma análise de sensibilidade do efeito da mudança
do preço de venda de uma gravata e do custo por unidade sobre o ponto de
equilíbrio do produto. Ela responde à pergunta: “O que acontecerá ao ponto de
equilíbrio se o preço de venda e o custo de fabricação de uma unidade
aumentarem ou diminuírem?”.
23. Sistemas de apoio à decisão
Utilizando tabelas dinâmicas para apoiar a tomada de decisão
• As planilhas costumam responder a perguntas de múltiplas dimensões
• período do dia e média de aquisições;
• forma de pagamento e média de aquisições; e
• forma de pagamento, região e origem.
• Tabela dinâmica
• Exibe duas ou mais dimensões de dados em um formato
conveniente.
24. Sistemas de apoio à decisão
Exemplo de lista de transações da Online Management
Training Inc. em 28 de outubro de 2009
Esta lista mostra uma
parte das solicitações
de transações da
Online Management
Training Inc. em 28 de
outubro de 2009.
25. Sistemas de apoio à decisão
Uma tabela dinâmica que determina a distribuição
regional dos clientes
Esta tabela dinâmica
foi criada com o
Excel 2007 para
produzir rapidamente
uma tabela
mostrando a relação
entre a região e o
número de clientes.
26. Sistemas de apoio à decisão
Uma tabela dinâmica que avalia a distribuição regional
dos clientes e a origem da propaganda
Nesta tabela dinâmica,
podemos avaliar de
onde vêm os clientes
em termos de região e a
origem da propaganda.
Parece que cerca de
70% dos clientes
responderam a
propagandas em
banners, mas existem
algumas variações
regionais.
27. Sistemas de apoio à decisão
Visualização de dados e sistemas de informações geográficas
(GISs)
• Ferramentas de visualização de dados:
• Criam apresentações em formato gráfico para ajudar o usuário a
perceber padrões e relacionamentos em grandes quantidades de dados.
• Sistemas de informações geográficas (Geographic Information Systems —
GIS):
• Usam a tecnologia de visualização de dados para analisar e exibir dados
na forma de mapas digitalizados.
• Usados em apoio a decisões que requerem conhecimento sobre a
distribuição geográfica de pessoas ou de outros recursos.
28. Sistemas de apoio à decisão
Sistemas de apoio à decisão do cliente na Web
• Apoiam os clientes no processo de tomada de decisão.
• Incluem: máquinas de busca, agentes inteligentes, catálogos on-line,
diretórios de Web, grupos de discussão, e-mail etc.
• Muitas empresas também desenvolvem sites específicos nos quais todas as
informações, os modelos ou outras ferramentas analíticas para avaliar
alternativas estão concentradas em um único local.
• Exemplo: catálogos on-line da T. Rowe Price, guias para planejamento
escolar, planos de aposentadoria, planos imobiliários etc.
29. Sistemas de apoio à decisão
Sistemas de apoio ao executivo (SAEs)
• Reúnem dados de fontes internas e externas, inclusive da Web, geralmente
por meio de um portal.
• Painel digital: oferece aos executivos seniores uma visão do desempenho
geral da empresa.
• Função drill down: permite que os executivos passem do nível de dados
resumidos para níveis cada vez mais detalhados.
• Usados para monitorar o desempenho organizacional, rastrear atividades dos
concorrentes, identificar mudanças nas condições de mercado, perceber
problemas, identificar oportunidades e prever tendências.
30. Sistemas de apoio à decisão
Sistemas de apoio à decisão em grupo (SADGs)
• Sistemas interativos, baseados em computador, para facilitar a resolução de
problemas não estruturados, por um conjunto de profissionais.
• Usados em reuniões eletrônicas com hardware e software especiais para
coleta, classificação e armazenamento de ideias e decisões.
• Promovem uma atmosfera colaborativa ao garantir o anonimato do
colaborador.
• Apoiam reuniões com um número cada vez maior de participantes e com
maior produtividade.
31. Sistemas de apoio à decisão
• Técnicas inteligentes de apoio à decisão
• Muitas baseiam-se em inteligência artificial (IA)
• Sistemas baseados em computador (tanto hardware quanto
software) que tentam simular o comportamento e os padrões
de pensamento humano
• Incluem:
• Sistemas especialistas
• Raciocínio baseado em casos
• Lógica difusa
• Redes neurais
• Algoritmos genéticos
• Agentes inteligentes
32. Sistemas de apoio à decisão
• Sistemas especialistas
• Modelam o conhecimento humano como uma série de regras que, em
conjunto, são denominadas base de conhecimento.
• 200 a 10 mil regras, dependendo da complexidade
• O mecanismo de inferência vasculha as regras e “dispara” aquelas
relacionadas aos fatos que o usuário reuniu e inseriu.
• Úteis na resolução de problemas de classificação nos quais existem
relativamente poucos resultados alternativos e nos quais esses possíveis
resultados são conhecidos de antemão.
33. Sistemas de apoio à decisão
Regras de um sistema especialista
Um sistema especialista
contém uma série de regras a
serem seguidas. As próprias
regras são interconectadas; o
número de resultados é
previamente conhecido e é
limitado. Há múltiplos trajetos
para se obter o mesmo
resultado, e o sistema pode
considerar múltiplas regras ao
mesmo tempo. As regras aqui
ilustradas são as de um
sistema especialista simples
de concessão de crédito.
34. Sistemas de apoio à decisão
• Raciocínio baseado em casos
• Conhecimento e descrições de experiências passadas feitas por
especialistas, representadas como casos, são armazenados em um
banco de dados para consulta posterior.
• O sistema pesquisa os casos armazenados com características
semelhantes às do novo caso, encontra o que mais se ajusta a ele
e aplica a solução do caso antigo ao novo.
• Soluções de sucesso e malsucedidas são anexadas ao novo caso e
ambos são armazenados no banco de dados.
• Usado em sistemas de diagnóstico médico ou de atendimento aos
clientes.
35. Sistemas de apoio à decisão
Funcionamento do raciocínio baseado em casos
O raciocínio baseado em
casos representa o
conhecimento como
um banco de dados de
casos passados e suas
soluções. O sistema usa
um processo de seis
estágios para gerar
soluções para os novos
problemas encontrados
pelo usuário.
36. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
• Sistemas de lógica difusa
• Tecnologia baseada em regras que representam a imprecisão em
categorias (por exemplo, “frio” versus “quente”), criando regras com
valores aproximados ou subjetivos.
• Descrevem um fenômeno ou processo particular linguisticamente e,
depois, representam essa descrição em um pequeno número de regras
flexíveis.
• Oferecem soluções para problemas que exigem conhecimento técnico
difícil de representar na forma de rígidas regras “se-então”.
• Exemplo: no Japão, o sistema de metrô de Sendai utiliza controles
com lógica difusa para acelerar tão suavemente que os passageiros
que estão em pé nem precisam se segurar.
37. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
Lógica difusa para controle de temperatura
As funções de pertinência para a entrada denominada “temperatura” estão na
lógica do termostato que controla a temperatura da sala. Funções de pertinência
ajudam a converter expressões como “morno” em números que o computador
pode manipular.
38. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
• Redes neurais
• Usam hardware e software que imitam os padrões de processamento do
cérebro biológico.
• “Aprendem” padrões a partir de grandes quantidades de dados; para tanto,
“peneiram” os dados, procuram relações, constroem modelos e os revisam
várias vezes, corrigindo seus próprios erros.
• Os seres humanos “treinam” a rede alimentando-a com dados para os
quais as entradas produzem um conjunto conhecido de saídas ou
conclusões.
• Aprendizado de máquina
• Úteis na solução de problemas complexos e de difícil compreensão, para
os quais grandes volumes de dados foram coletados.
39. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
Como uma rede neural funciona
Uma rede neural utiliza regras “aprendidas” a partir de padrões em dados para
construir uma camada oculta de lógica. A camada oculta então processa as
entradas, classificando-as com base na experiência do modelo. Neste exemplo, a
rede neural foi treinada para distinguir entre compras com cartão de crédito
falsas e legítimas.
40. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
• Algoritmos genéticos
• Servem para encontrar a solução ideal de um problema específico, após
o exame de um imenso número de soluções alternativas.
• Baseados em métodos inspirados na biologia evolucionária, tais como
herança, mutação, seleção e cruzamento (recombinação).
• Funcionam representando informações como cadeias de 0 e 1. Depois,
pesquisam randomicamente as cadeias de combinações de dígitos
geradas, para identificar a melhor solução possível.
• Usados para resolver problemas que sejam muito dinâmicos e
complexos, envolvendo centenas de milhares de variáveis ou fórmulas.
41. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
Componentes de um algoritmo genético
Este exemplo ilustra uma população inicial de “cromossomos”, cada um
representando uma solução diferente. O algoritmo usa um processo interativo
para refinar as soluções iniciais, de modo que as melhores, aquelas com maior
grau de ajuste, têm maior probabilidade de surgir como a melhor solução.
42. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
Seção interativa: Tecnologia
Mineração da realidade
• Leia a Seção interativa e responda às seguintes perguntas:
• Por que as empresas podem se interessar pelas redes móveis
baseadas em localização?
• Quais desenvolvimentos tecnológicos definiram o cenário para o
crescimento da Sense Networks e o sucesso de seus produtos?
• Você acha que os riscos de privacidade em torno do Citysense
são significativos? Você se tornaria assinante dos serviços da
Sense Networks? Justifique.
43. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
• Agentes inteligentes
• Programas de software que trabalham na retaguarda, sem
intervenção humana direta, executando tarefas específicas,
repetitivas e previsíveis para um único usuário, processo de negócio
ou software aplicativo.
• Robôs de compras
• A Procter & Gamble programou um grupo de agentes
semiautônomos para emular o comportamento dos componentes da
cadeia de suprimentos, como caminhões, fábricas, distribuidores e
lojas de varejo, e criou simulações para determinar como tornar a
cadeia de suprimentos mais eficiente.
44. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
Agentes inteligentes na rede de cadeia de suprimentos da P&G
Agentes inteligentes
estão ajudando a
Procter & Gamble a
encurtar os ciclos de
reposição de produtos,
como uma caixa de
sabão em pó.
45. Sistemas inteligentes de
apoio à decisão
• Gestão do conhecimento
• Processos desenvolvidos em uma organização para criar,
armazenar, transferir e aplicar conhecimento.
• Aumenta a capacidade da organização para aprender com seu
ambiente e incorporar conhecimento a seus processos de negócios
e à tomada de decisão.
• Saber como fazer as coisas com eficácia e eficiência, de uma
maneira que as outras organizações não possam copiar, é uma
importante fonte de lucros e vantagem competitiva.
46. Sistemas de gestão do
conhecimento
Sistemas de gestão do conhecimento
• Três tipos de conhecimento
• Estruturado: documentos textuais estruturados (relatórios, apresentações)
• Semiestruturado: e-mails, mensagens de voz, troca de ideias em salas de
bate-papo, vídeos, fotos digitais, folhetos e mensagens em murais
• Conhecimento tácito (não estruturado): conhecimento que reside na cabeça
dos funcionários e que dificilmente é documentado
• Sistemas de gestão integrada do conhecimento
• Lida com os três tipos de conhecimento
• São de uso geral e abrangem a empresa inteira, coletando, armazenando,
distribuindo e aplicando conteúdo e conhecimento digitais
47. Sistemas de gestão do
conhecimento
Sistemas de gestão integrada do conhecimento
• Sistemas integrados de gestão do conteúdo
• recursos para capturar e armazenar o conhecimento;
• repositórios para documentos e melhores práticas; e
• recursos para coleta e organização de dados não estruturados,
como e-mails.
• Esquemas de classificação
• problema importante na gestão de conhecimento; e
• cada objeto de conhecimento precisa ser “etiquetado”, ou
classificado, de modo que possa ser recuperado.
48. Sistemas de gestão do
conhecimento
Um sistema integrado de gestão de conteúdo
Esse tipo de sistema possui recursos para classificar, organizar e gerenciar
conhecimento estruturado e semiestruturado, e para disponibilizá-lo em toda a
empresa.
49. Sistemas de gestão do
conhecimento
Sistemas de gestão integrada do conhecimento
• Sistemas de gestão de ativos digitais
• Administram dados digitais não estruturados, como fotografias,
imagens, vídeo e áudio.
• Sistemas de rede de conhecimento (sistemas de gestão e localização de
conhecimentos especializados)
• Disponibilizam uma lista on-line de pessoas, dentro da organização,
especialistas em domínios de conhecimento bem definidos.
• Usam tecnologias de comunicação para facilitar a localização do
especialista na empresa.
50. Sistemas de gestão do
conhecimento
Um sistema de rede de conhecimento
Uma rede de conhecimento contém um
banco de dados de especialistas da
empresa, assim como de soluções
aceitas para problemas conhecidos. O
sistema facilita a comunicação entre
funcionários que estejam procurando
dentro da organização informações e
pessoas que possam oferecer a solução.
As soluções geradas nessa interação são
mais tarde adicionadas ao banco de
dados de soluções, na forma de
perguntas frequentes (FAQs), melhores
práticas ou outros documentos.
51. Sistemas de gestão do
conhecimento
Sistemas de gestão integrada do conhecimento
• Ferramentas de colaboração
• Bookmarking social: permite que usuários gravem a referência para
seus sites favoritos em páginas de um site público e etiquetem
essas referências com palavras-chave.
• Folksonomias
• Sistemas de gestão do aprendizado (LMSs)
• Oferecem ferramentas para gestão, disponibilização, controle e
avaliação de vários tipos de treinamento e aprendizado dos
funcionários.
52. Sistemas de gestão do
conhecimento
Sistemas de trabalhadores do conhecimento
• Sistemas especializados para trabalhadores do conhecimento
• Requisitos para os sistemas de trabalhadores de conhecimento:
• Ferramentas especializadas
• Gráficos poderosos, ferramentas analíticas e administração das
comunicações e dos documentos
• Poder computacional para tratar gráficos sofisticados ou realizar
cálculos complexos
• Acesso a bancos de dados externos
• Interfaces amigáveis
53. Sistemas de gestão do
conhecimento
Requisitos dos sistemas de trabalhadores do conhecimento
São necessárias fortes
ligações com bancos
de dados de
conhecimento externos,
além de hardware e
software
especializados.
54. Sistemas de gestão do
conhecimento
Sistemas de trabalhadores do conhecimento
• Exemplos de sistemas de trabalhadores do conhecimento
• Sistemas de projeto assistido por computador (CADs)
• Sistemas de realidade virtual
• Linguagem de modelagem da realidade virtual (Virtual Reality
Modeling Language — VRML)
• Estações de trabalho de investimento
Editor's Notes
Este capítulo aborda os sistemas de informação que dão apoio à tomada de decisão e discute o valor da melhoria desse processo dentro da empresa. Peça aos alunos que descrevam diferentes tipos de decisões e se alguns deles possuem menos valor do que outros. Em uma estrutura de trabalho, com quais tipos de decisão os alunos já se depararam no próprio emprego? Peça que contem sobre as decisões que tiveram de tomar no último emprego.
Este capítulo também trata da gestão do conhecimento, ideia que parecerá estranha para muitos alunos. Como é possível “administrar conhecimento”? Você deve ressaltar que as bibliotecas são “repositórios de conhecimento”, assim como a Internet. É lá que vamos quando queremos saber algo. Esses lugares são evidências da gestão de conhecimento com a qual todos convivemos diariamente. As empresas também são repositórios de conhecimento. A maior parte do conhecimento público de uma empresa tem valor igual ou superior ao de seu patrimônio (valor das instalações e dos equipamentos). Saber como fazer as coisas da maneira correta é um ativo importante para qualquer organização. Empresas que conseguem criar, armazenar, disseminar e renovar sua base de conhecimento ganham vantagem no mercado. Construir sistemas que ajudem as empresas a gerenciar o conhecimento é um importante nicho no mercado de software.
A P&G é um excelente exemplo de uma empresa que baseia-se no conhecimento e investe pesado na gestão do mesmo. Ela é a maior fabricante de produtos pessoais de consumo, como a pasta de dente Crest e o sabão líquido Tide.
Pergunte aos alunos sobre as decisões que tomaram no último emprego ou no emprego atual. Mesmo que pareçam decisões insignificantes, tente encorajar os alunos a relatar sua experiência de tomada de decisão. Você também pode sugerir que pensem em uma lanchonete do McDonald’s. Eles já observaram os empregados da rede realizando suas tarefas? É possível perceber que o sucesso do McDonald’s reside nas pequenas e aparentemente insignificantes decisões tomadas por seus empregados; pequenas decisões que acabam contribuindo para a receita de bilhões de dólares da empresa.
Embora existam grandes decisões ocasionais de valor significativo, existem milhares de pequenas decisões que colaboram para um grande valor. Em outras palavras, os sistemas que ajudam os empregados comuns a aperfeiçoarem a tomada de decisões podem ser tão ou mais valiosos do que os sistemas que aperfeiçoam a tomada de decisões dos executivos seniores.
Este slide discute a importância do aperfeiçoamento da tomada de decisão e descreve os três tipos de decisões tomadas nas empresas. Não só as “grandes decisões” podem custar caro para as empresas ou render grandes recompensas. As pequenas decisões tomadas centenas de vezes ao ano podem ser tão valiosas quanto uma decisão que se toma somente uma vez ao ano. Os diferentes níveis na empresa tendem a tomar diferentes tipos de decisões e demandam diferentes tipos de suporte para tal. Peça aos alunos que deem exemplos de cada tipo de decisão. Dê a eles exemplos de decisões e pergunte a qual tipo de categoria pertencem e por quê.
Esta figura ilustra os três grupos responsáveis pela tomada de decisão na empresa. Peça aos alunos que descrevam, com suas próprias palavras, como definir a qual categoria uma decisão pertence. Se uma decisão estruturada é dada separadamente a dois empregados, cada um deles deve sugerir a mesma resposta? E no caso das decisões semiestruturadas? E as não estruturadas? Qual dos tipos de decisão pode ser mais facilmente tratado por um software de computador?
Este slide descreve o processo de tomada de decisão como uma série de quatro etapas. É importante observar que se uma solução implementada não funcionar, o responsável por ela pode facilmente retornar ao estágio anterior e repeti-lo, conforme necessário. Dê aos alunos um exemplo de decisão, como “em qual faculdade devo me inscrever?”, e peça que descrevam as ações tomadas em cada uma das quatro etapas.
Esta figura ilustra os quatro estágios da tomada de decisão apresentados no slide anterior, enfatizando que as etapas podem ser repetidas conforme a necessidade e em função do resultado obtido em cada estágio. Você pode pedir que os alunos falem de alguma decisão que tenham tomado no passado e que se aplique à estrutura apresentada. Pode ser algo relacionado a qual faculdade escolher ou a que carro ou computador comprar.
Este slide apresenta os quatro tipos de sistemas projetados para apoio à tomada de decisão. Alguns deles foram brevemente descritos no Capítulo 2. Os SADGs são sistemas especialistas que disponibilizam a um grupo um ambiente eletrônico para tomada coletiva de decisão. Peça aos alunos que descrevam as diferenças entre SIGs, SADs e SAEs. Por que os sistemas de processamento de transações não são considerados sistemas de apoio à decisão?
Este slide descreve os SIGs, que foram longamente discutidos no Capítulo 2. Esses sistemas ajudam os administradores a tomarem decisões de maior qualidade ao disponibilizarem relatórios regulares ou mensais e comparar o desempenho com as projeções.
Este slide discute os SADs, apresentados no Capítulo 2. Pergunte aos alunos sobre as diferenças entre um SAE e um SAD. Quais tipos de decisão podem ser mais bem gerenciados através de um modelo, e quais podem ser melhor tratados através da mineração de dados?
Este slide discute os três componentes principais de um SAD. É importante observar que, por conta da necessidade de análise e manipulação de dados, um SAD normalmente opera com partes ou cópias de bancos de dados de produção para que a utilização do SAD não interfira nas operações críticas dos sistemas.
Esta figura ilustra os componentes de um SAD e enfatiza a fonte de seus dados — dados externos e oriundos de sistemas de processamento de transações normalmente armazenados em bancos de dados separados do banco de dados de produção.
Esta tabela apresenta os resultados de uma análise de sensibilidade do efeito da mudança do preço de venda de uma gravata. Ela responde à pergunta: “O que acontecerá ao ponto de equilíbrio se o preço de venda e o custo de fabricação de uma unidade aumentarem ou diminuírem?” .
Dentre as ferramentas de tomada de decisão que utilizam dados quantitativos, as tabelas são as mais utilizadas. Elas são usadas no setor financeiro, mas também em aplicações científicas por engenheiros e cientistas. Você pode pedir aos alunos que falem sobre sua experiência com tabelas no emprego.
Esta imagem reproduz uma planilha do Microsoft Excel com dados de venda de uma empresa hipotética de treinamento on-line. Os dados incluem ID do cliente, região, forma de pagamento, origem da propaganda, valor e produto adquiridos e horário da compra. A função de tabela dinâmica do Excel permite que os dados sejam organizados e analisados de modo a produzir informações significativas. Dentre os tipos de perguntas que podem ser feitas para a tabela em questão estão: “De onde são nossos clientes?” e “Existem diferenças regionais na média de compras?”.
Esta figura reproduz a mesma planilha do Excel com uma tabela dinâmica de uma dimensão — ela mostra de onde são os clientes em termos de região.
Esta figura reproduz a mesma planilha do Excel com uma tabela dinâmica de duas dimensões — ela mostra de onde são os clientes em termos de região e origem da propaganda.
Costumamos pensar em sistemas de apoio à decisão como um auxílio à empresa, mas eles também podem ajudar os clientes em situações de comparação de preços, planejamento da aposentadoria, cálculo da hipoteca e compra de veículos. Quais sistemas de apoio à decisão do cliente os alunos já encontraram on-line? Eles acharam os sistemas úteis? Peça que justifiquem a opinião. Existem desvantagens no uso de sistemas de apoio à decisão do cliente?
Os SAEs são projetados para oferecer aos administradores uma visão geral da empresa. Grande parte do valor desses sistemas está na flexibilidade e na possibilidade de analisar, comparar e identificar tendências. A utilização de um SAE disponibiliza aos administradores um volume de informações muito maior sobre a empresa e sobre as influências externas, organizado de forma cronológica, e aumenta consideravelmente o desempenho da gestão. Ele também pode alterar o papel da administração ao permitir que decisões sejam tomadas nos níveis mais baixos da hierarquia organizacional e viabilizar uma revisão mais fácil do desempenho desses mesmos níveis. Em quais casos seria vantajoso confiar a tomada de decisões aos níveis mais baixos da hierarquia e em quais situações isso seria pouco inteligente?
Este slide discute os SADGs, um terceiro tipo de sistema de apoio à decisão. Que tipos de problemas um grupo pode encontrar durante a tomada de decisão em grupo? Quais tipos de decisão podem precisar ser tomadas em grupo?
Este slide descreve os sistemas especialistas, um dos tipos de técnicas inteligentes. Pergunte aos alunos por que os sistemas especialistas são mais adequados em situações de decisões altamente estruturadas. Peça que deem um exemplo de uma decisão que não poderia ser resolvida por um sistema especialista. Escolha de música, parceiros potenciais, decisões sobre novos produtos, ou o projeto de uma nova campanha de marketing podem ser bons exemplos de situações de decisão poucos estruturadas.
Esta figura apresenta o uso das regras “se-então” em um sistema especialista. Peça aos alunos que demonstrem a compreensão desse tipo de regra através da análise de decisões comuns como uma série de declarações “se-então”. Sugira, por exemplo, a decisão de aceitar um convite para sair numa noite qualquer ou a decisão sobre o que preparar para o jantar.
Este slide discute o segundo tipo de técnica inteligente: o raciocínio baseado em casos. Qual seria a diferença na utilização de um sistema de raciocínio baseado em casos e de um sistema especialista em um diagnóstico médico? Pergunte aos alunos qual das duas técnicas seria mais apropriada na situação e peça que justifiquem a resposta.
Esta figura apresenta as seis principais etapas do raciocínio baseado em casos. Peça aos alunos que comparem os sistemas especialistas com os sistemas de raciocínio baseado em casos. Quais os benefícios e desvantagens do raciocínio baseado em casos? Que tipos de casos acabam sendo levados ao raciocínio baseado em casos?
Este slide discute um terceiro tipo de técnica inteligente: a lógica difusa. O texto apresenta o uso da lógica difusa no controle da temperatura de um cômodo utilizando automaticamente valores imprecisos para temperatura, umidade, e vento e temperatura externos para avaliar as condições atuais do cômodo e responder de maneira apropriada. Pergunte aos alunos quais podem ser os valores imprecisos utilizados em uma lógica difusa para os seguintes casos: câmera com autofoco, detecção de fraude médica, aceleração do metrô. A lógica difusa poderia ser utilizada no diagnóstico médico? Como funcionaria?
Este gráfico ilustra como um sistema de lógica difusa para o controle de temperatura de uma sala pode representar os valores imprecisos da temperatura. Pergunte aos alunos qual o benefício da utilização de valores imprecisos.
Este slide discute uma quarta técnica inteligente: redes neurais. Pergunte aos alunos se as redes neurais poderiam ser utilizadas no diagnóstico médico. Como funcionariam? As técnicas de mineração de dados substituíram, em grande parte, as redes neurais em situações que demandam o reconhecimento de padrões. Por exemplo, as administradoras de cartões de crédito analisam montanhas de dados sobre transações para identificar quais padrões de cobrança podem não pertencer aos hábitos de cada um dos clientes.
Esta figura ilustra o funcionamento de uma rede neural — ela utiliza uma camada interna escondida de lógica que examina os dados existentes e atribui uma classificação ao conjunto de dados. Por exemplo, dada uma ou mais combinações de idade, renda, histórico e frequência de compras, e volume médio de compras, uma rede neural pode determinar se uma nova compra realizada com cartão de crédito tem a possibilidade de ser uma fraude. Quais os benefícios e desvantagens da utilização dessa técnica?
Este slide discute o quinto tipo de técnica inteligente: algoritmos genéticos. Pergunte aos alunos se os algoritmos genéticos podem ser úteis no diagnóstico médico. Peça que justifiquem a resposta. Solicite aos alunos que estabeleçam as diferenças entre os diferentes tipos de técnicas inteligentes discutidos até o momento — sistemas especialistas, raciocínio baseado em casos, lógica difusa, redes neurais e algoritmos genéticos.
Esta figura ilustra os componentes de um algoritmo genético — “cromossomos”, cada um com uma variedade de características que podem ser comparadas em busca de um melhor grau de ajuste em determinada situação. Pergunte aos alunos para quais tipos de problema os algoritmos genéticos são mais adequados.
Este slide discute o uso de agentes inteligentes na execução de tarefas repetitivas de um usuário ou sistema. Os robôs de compras citados em um capítulo anterior são um exemplo de agente inteligente. Como exemplo de modelagem baseada em agentes, cite a Procter&Gamble; que utilizou esse tipo de modelo para aprimorar a coordenação entre os participantes da cadeia de suprimentos.
Esta figura ilustra o uso de a gentes inteligentes na rede de cadeia de suprimentos da P&G. Sabendo-se que os agentes inteligentes imitam o comportamento de um grupo de “atores” em determinada situação, quais outros tipos de situação poder tirar proveito desse tipo de análise?
Este slide define o termo “gestão do conhecimento” e descreve o processo desde a aquisição do conhecimento até sua aplicação na cadeia de valor. Os slides a seguir detalham cada um dos estágios. Cada etapa da cadeia agrega mais valor a informações e dados brutos. Peça aos alunos que citem as diferenças entre os estágios e expliquem como cada um deles pode agregar mais valor. Por exemplo, como o conhecimento, uma vez armazenado, incorpora mais valor do que o estágio anterior no qual o conhecimento é adquirido?
Os sistemas de gestão integrada do conhecimento costumam ser grandes bancos de dados que tentam coletar todas as informações “valiosas” e o conhecimento dos indivíduos e grupos da empresa. Isso pode incluir o conhecimento do cliente e do fornecedor, estudos de caso, slides em PowerPoint e relatórios internos.
Esta figura apresenta as funções de um sistema integrado de gestão do conhecimento. Os usuários interagem com o sistema tanto para inserir conhecimento quanto para gerenciá-lo e distribuí-lo. Esses sistemas de gestão podem abrigar uma ampla gama de tipos de informação, desde relatórios formais até gráficos, além de agregar recursos externos de conteúdo, como notícias. Pergunte aos alunos quais tipos de documentos precisariam ser armazenados em locais como hospitais, bancos, escritórios de advocacia etc.
Sistemas de gestão integrada do conhecimento podem incluir recursos para a criação e administração de conhecimento não estruturado — sistemas de rede de conhecimento. Peça aos alunos que deem exemplos de conhecimento não estruturado para determinado tipo de setor ou empresa, por exemplo: um escritório de advocacia, uma agência de propaganda, uma escola. Quais podem ser as dificuldade de definição de um sistema de rede de conhecimento em uma empresa? Compare essa abordagem de rede (centralizada em grupo) com um sistema de gestão de conhecimento estruturado top-down .
Esta figura apresenta os vários elementos que integram um sistema de rede de conhecimento. O usuário pode pesquisar soluções aceitáveis em uma lista de perguntas frequentes (FAQs), em um documento de melhores práticas ou buscar um especialista no assunto. Peça aos alunos que deem exemplos de conhecimento não documentado e não estruturado que tenham adquirido em sala de aula ou no trabalho e que possam ter valor para os colegas. Que tipos de ferramenta viabilizariam o compartilhamento dessa informação? Em busca de uma resposta para um problema organizacional, eles prefeririam falar com um especialista ou pesquisar um banco de dados? As opiniões podem variar.
Este slide aborda os s istemas de gestão do aprendizado (LMSs), que permitem que as empresas registrem e gerenciem o aprendizado de seus empregados. Pergunte aos alunos quais os benefícios da utilização de um LMS com relatórios centralizados.
Este slide discute o segundo tipo mais importante de sistema de gestão de conhecimento, o sistema de trabalhadores de conhecimento, e identifica a importância dos trabalhadores de conhecimento para a empresa e para a criação de seu conhecimento. Pergunte aos alunos por que cada um dos papeis listados é importante para a organização. Todas as empresas podem se beneficiar com trabalhadores do conhecimento ou somente as empresas de projeto, ciências e engenharia?
Esta figura ilustra os principais componentes de uma estação de trabalho de conhecimento: software e hardware específicos, acesso a informações externas e interface amigável. Que tipos de conhecimento externo podem ter valor para um engenheiro, um especialista financeiro ou um pesquisador da área médica?
Pergunte aos alunos se algum deles já trabalhou em uma estação de trabalho de engenharia, ou CNC (controle numérico computadorizado). Algum deles já trabalhou com uma estação de trabalho de investimento (que, na verdade, é um PC com software para planejamento financeiro), frequentemente utilizada por planejadores financeiros?