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Capítulo 10    Como melhorar a tomada de decisão e a          gestão do conhecimentoslide 1
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Sistemas de apoio à decisão           Sistemas de apoio à decisão em grupo (SADGs)• Sistemas interativos, baseados em comp...
Sistemas de apoio à decisão• Técnicas inteligentes de apoio à decisão    • Muitas baseiam-se em inteligência artificial (I...
Sistemas de apoio à decisão• Sistemas especialistas   • Modelam o conhecimento humano como uma série de regras que, em    ...
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Sistemas de apoio à decisão• Raciocínio baseado em casos   • Conhecimento e descrições de experiências passadas feitas por...
Sistemas de apoio à decisão      Funcionamento do raciocínio baseado em casos       O raciocínio baseado em       casos re...
Sistemas inteligentes de  apoio à decisão• Sistemas de lógica difusa    • Tecnologia baseada em regras que representam a i...
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Sistemas inteligentes de  apoio à decisão• Redes neurais   • Usam hardware e software que imitam os padrões de processamen...
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Capítulo 10 - Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimento

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  • 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?
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    1. 1. Capítulo 10 Como melhorar a tomada de decisão e a gestão do conhecimentoslide 1
    2. 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. 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. 4. P&G vai do papel ao pixel embusca da gestão doconhecimento• Problema: grande volume de documentos em papel atrasavam a pesquisa e o desenvolvimento.• Solução: implantar um sistema eletrônico de gestão de documentos.
    5. 5. P&G vai do papel ao pixel embusca da gestão doconhecimento• 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. 6. P&G vai do papel ao pixel embusca da gestão doconhecimento
    7. 7. Tomada de decisão esistemas 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. 8. Tomada de decisão esistemas de informação Valor empresarial do aperfeiçoamento da tomada de decisão
    9. 9. Tomada de decisão esistemas 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. 10. Tomada de decisão esistemas de informaçãoNecessidades 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. 11. Tomada de decisão esistemas de informação O processo de tomada de decisão1. 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. 12. Tomada de decisão esistemas de informação Estágios da tomada de decisão O processo de tomada de decisão pode ser dividido em quatro estágios.
    13. 13. Tomada de decisão esistemas 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. 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. 15. Tomada de decisão esistemas 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. 16. Tomada de decisão esistemas 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. 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. 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. 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. 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. 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. 22. Sistemas de apoio à decisão Análise de sensibilidadeA tabela exibe os resultados de uma análise de sensibilidade do efeito da mudançado preço de venda de uma gravata e do custo por unidade sobre o ponto deequilíbrio do produto. Ela responde à pergunta: “O que acontecerá ao ponto deequilíbrio se o preço de venda e o custo de fabricação de uma unidadeaumentarem ou diminuírem?”.
    23. 23. Sistemas de apoio à decisãoUtilizando 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. 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. 25. Sistemas de apoio à decisão Uma tabela dinâmica que determina a distribuição regional dos clientesEsta tabela dinâmicafoi criada com oExcel 2007 paraproduzir rapidamenteuma tabelamostrando a relaçãoentre a região e onúmero de clientes.
    26. 26. Sistemas de apoio à decisão Uma tabela dinâmica que avalia a distribuição regional dos clientes e a origem da propagandaNesta tabela dinâmica,podemos avaliar deonde vêm os clientesem termos de região e aorigem da propaganda.Parece que cerca de70% dos clientesresponderam apropagandas embanners, mas existemalgumas variaçõesregionais.
    27. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 33. Sistemas de apoio à decisão Regras de um sistema especialistaUm sistema especialistacontém uma série de regras aserem seguidas. As própriasregras são interconectadas; onúmero de resultados épreviamente conhecido e élimitado. Há múltiplos trajetospara se obter o mesmoresultado, e o sistema podeconsiderar múltiplas regras aomesmo tempo. As regras aquiilustradas são as de umsistema especialista simplesde concessão de crédito.
    34. 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. 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. 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. 37. Sistemas inteligentes deapoio à decisão Lógica difusa para controle de temperaturaAs funções de pertinência para a entrada denominada “temperatura” estão nalógica do termostato que controla a temperatura da sala. Funções de pertinênciaajudam a converter expressões como “morno” em números que o computadorpode manipular.
    38. 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. 39. Sistemas inteligentes deapoio 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. 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. 41. Sistemas inteligentes deapoio 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. 42. Sistemas inteligentes deapoio 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. 43. Sistemas inteligentes deapoio 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. 44. Sistemas inteligentes deapoio à decisãoAgentes inteligentes na rede de cadeia de suprimentos da P&GAgentes inteligentesestão ajudando aProcter & Gamble aencurtar os ciclos dereposição de produtos,como uma caixa desabão em pó.
    45. 45. Sistemas inteligentes deapoio 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. 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. 47. Sistemas de gestão doconhecimento 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. 48. Sistemas de gestão doconhecimento Um sistema integrado de gestão de conteúdoEsse tipo de sistema possui recursos para classificar, organizar e gerenciarconhecimento estruturado e semiestruturado, e para disponibilizá-lo em toda aempresa.
    49. 49. Sistemas de gestão doconhecimento 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. 50. Sistemas de gestão doconhecimento 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. 51. Sistemas de gestão doconhecimento 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. 52. Sistemas de gestão doconhecimento 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. 53. Sistemas de gestão doconhecimento Requisitos dos sistemas de trabalhadores do conhecimentoSão necessárias fortesligações com bancosde dados deconhecimento externos,além de hardware esoftwareespecializados.
    54. 54. Sistemas de gestão doconhecimento Sistemas de trabalhadores do conhecimento • Exemplos de sistemas de trabalhadores do conhecimento • Sistemas de projeto assistido por computador (CADs) • Sistemas de realidade virtual • Linguagem de modelagem da realidade virtual (Virtual Reality Modeling Language — VRML) • Estações de trabalho de investimento

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