Transcript Slides Aula 4 - Professor Sérgio Spolador

Noções de Sistemas de
Informação – Aula 4
Concurso TCE/RS – Administração
Professor Tiago Sutili
[email protected]
Motivação
Horário de verão no TCE:
 Segunda-feira: entrada às 14h
 Sexta-feira: saída às 15h
 Free-way no verão numa boa! 
CRM – Customer Relationship
Management

Sistemas CRM ou Gerenciamento das
Relações com o Consumidor, permitem
que a customização em massa seja
possível, fazendo com que um
consumidor conte com a eficiência de
uma grande corporação ao mesmo
tempo em que disponha da flexibilidade
e personalização oferecidas nas
pequenas empresas.
CRM – Customer Relationship
Management

Sistemas que registram e integram e
oferecem fácil acesso a todo e qualquer
interação do cliente com a empresa:
compras efetuadas, pagamentos
efetuados, reclamações, pedidos de
assistência, pedidos de suporte,
pesquisas feitas, orçamentos
realizados...
CRM – Customer Relationship
Management


O CRM é mais do que uma simples
ferramenta que coleta e armazena
dados de clientes. Ele é utilizado,
sobretudo, para melhorar e personalizar
o atendimento
Comumente módulos CRM já são
oferecidos dentro de pacotes ERP
(maior vantagem, maior integração)
Sistema interfuncional que atua como uma
estrutura para integrar e automatizar diversos
processos de negócios de uma empresa, sendo
que pode possuir vários módulos, mas todos
pertencentes à mesma aplicação e acessando
um banco de dados comum a todos. Um dos
seus objetivos é criar uma maior integração da
empresa e facilitar o fluxo da informação. Essa é
a definição de um tipo de sistema de informação
conhecido pela sigla
A. SE.
B. SAD.
C. ERP.
D. CRM.
E. OLAP.
Com relação aos sistemas de informação, analise as
afirmativas abaixo.
I. Uma organização pode ter mais de um sistema de
informação computadorizado.
II. Existem tipos de sistemas que podem atender a todos
os níveis e áreas das empresas.
III. Não é possível que um sistema de informação forneça
subsídios para outro sistema de informação.
IV. Um sistema de folha de pagamento é considerado do
tipo SIG (Sistema de Informações Gerenciais).
V. Os sistemas do tipo SADG (Sistemas de Apoio a
Decisão em Grupo) são empregados no nível gerencial
ou tático das empresas.
VI. Os tipos de sistemas de informação computadorizados,
que atuam no nível operacional das empresas, são: os
SPT (Sistemas de Processamento de Transações) e os
SAE (Sistemas de Apoio Estratégico).
SGBD relacionais
Relembrando...
 Bancos de dados tradicionais das organizações
são projetados para processar milhões de
transações por dia. Pesquisas complexas podem
levar muito tempo para serem respondidas e
podem degradar o desempenho do banco.
Também, as informações não ficam organizadas
de modo intuitivo de modo a facilitar a procura
por informações e conhecimentos
Data Warehouse




banco especializado em pesquisas
repositório de dados históricos que são
organizados por assuntos relevantes ao
negócio que dá suporte a tomada de decisão
Centraliza dados de todo os bancos da
organização
Data warehouse facilita as atividades de
Business Intelligence
Data Warehouse
Características:
 Dados organizados por assuntos de negócios
 Dados consistentes (padronizados)
 Histórico
 Não volátil: dados não são alterados depois
que entram no DW
 Multidimensional: bancos tradicionais usam
tabelas com 2 dimensões. DW pode usar “n”
dimensões (cubos de dados)
DW e ETL


Os dados de um DW vêm dos bancos de
dados operacionais da organização
(geralmente SGBD relacionais)
ETL (Extract, Transformation, Load) são
aplicações (software) especiais para fazer a
carga dos dados de um DW. Mas nem todos
os dados são necessariamente transferidos
pro DW; comumente somente um resumo
dos dados é transferido
DW e ETL
Extract:
 fase de extração e coleta dos dados dos
diferentes bancos operacionais
disponíveis na organização
 Fase que lida com os diferentes tipos de
bancos, tecnologias e estruturas
 Geralmente os dados coletados vão
para uma área provisória (staging area)
DW e ETL
Transformation:
 limpeza, padronização e transformação
dos dados coletados
 Ex: Feminino, F, Mulher, M, Sra., Srta...
Load:
 carregar os dados da “staging area”
para o DW
DW - Análise de Dados
Multidimensional - OLAP

Dados multidimensionais se
assemelham a um cubo com “n”
dimensões. Análise multidimensional
permite rotacionar o cubo (slice and
dice) fornecendo diferentes visões e
perspectivas aos usuários.
DW - Análise de Dados
Multidimensional - OLAP
Exemplo: dados de vendas estão organizadas
por regiões Norte, Sul e Sudeste. E essas
regiões podem desmembradas por estados.
 Pode-se ver as vendas por produto dentro por
região
 Pode-se ver as vendas por produto por
estado de uma região
 A organização dos negócios está refletida na
estrutura multidimensional dos dados
 Facilidade de obter fáceis respostas mesmo
para não especialistas
Data Mining



Mineração de Dados
Data Mining pode ser descrito como
análise de dados exploratória
Data Mining = descoberta de
conhecimento, Knowledge Mining
Data Mining
Técnica de extrair conhecimento, a partir
de um banco de dados, procurando
correlações nos dados e apresentando
hipótese promissora ao usuário, para
análise e consideração.
Data Mining

O objetivo de um Data Mining é
encontrar padrões implícitos em bancos
de dados, geralmente usando técnicas
estatísticas.
Data Mining

Processo que utiliza técnicas estatísticas
e de aprendizado de máquinas (redes
neurais – inteligência artificial) para
construir modelos capazes de predizer
alguns comportamentos ou descobrir
padrões de comportamento
Data Mining

Consiste em um processo analítico
projetado para explorar grandes
quantidades de dados na busca de
padrões consistentes e/ou
relacionamentos sistemáticos entre
variáveis e, então, validá-los aplicando
os padrões detectados a novos
subconjuntos de dados.
Data Mining

Processo de extrair informação válida, a partir
de grandes bases de dados, usando-as para
efetuar decisões cruciais, explorando grandes
quantidades de dados à procura de padrões
consistentes, como regras de associação ou
seqüências temporais, para detectar
relacionamentos sistemáticos entre variáveis,
detectando assim novos subconjuntos de
dados
Data Mining

A premissa do Data Mining é uma
argumentação ativa, isto é, em vez de o
usuário definir o problema, selecionar os
dados e as ferramentas para analisar tais
dados, as ferramentas do Data Mining
pesquisam automaticamente os mesmos à
procura de, por exemplo, possíveis
relacionamentos, identificando assim
problemas não identificados pelo usuário.
Data Mining

Data mining é a tarefa de descoberta
de padrões dentro de grandes
quantidades de dados, onde os dados
podem estar armazenados em bancos
de dados, DW ou outros repositórios de
informações.
Data Mining
Técnicas:
 Classificação – define-se os grupos e vasculhase a base para classificar os dados
 Clusterização/aglomeração – vasculha-se os
dados para tentar reuni-los em grupos de dados
semelhantes
 Padrão de seqüência – vasculha-se os dados
procurando por determinadas seqüências de
eventos
 Associação – procura descobrir relacionamentos
entre variáveis
Data Mining
Características:
 Processo analítico
 Técnicas estatísticas
 Grandes quantidades de dados
 Fontes de dados variadas
 Algoritmos computacionais avançados e de
alta-performance
 Redes neurais
 Inteligência artifical
Data Mining
Muito utilizado para:
 Detecção de fraudes (cartões de crédito
e bancos)
 Descobrir relações ocultas e úteis entre
eventos
 Marketing direcionado (mailing,
sugestões em sites)
Data Mining

Processo semi-automático: descoberta
de um padrão válido e novo não
significa descoberta de um padrão
valioso e útil.
Gestão do Conhecimento
Identificar, selecionar, organizar, distribuir
e transferir informação e conhecimento
especializado que fazem parte da
memória da empresa e que
normalmente existem de forma não
estruturada (conhecimento tácito)
 Estruturar o conhecimento tácito
permite aprendizado facilitado
Gestão do Conhecimento


Atividades de criação, obtenção,
compartilhamento e uso de
conhecimento, habilidades e
experiências dos membros da
organização.
Também conhecida como Knowledge
Management - KM
Gestão do Conhecimento








ênfase no compartilhamento do
conhecimento
conhecimento deve ser trocado entre as
pessoas
reuso do conhecimento (evitar reinventar a
roda)
conhecimento deve crescer
criação de mais conhecimento
promover aprendizado organizacional
ativos intelectuais
capital intelectual
Gestão do Conhecimento



KMS – Knowledge Management System ou
Sistema de Gestão do Conhecimento torna a
gestão do conhecimento disponível para toda
empresa
pode-se guardar textos, documentos,
gráficos, esquemas...
Pode-se utilizar bancos de dados, DW ou
qualquer outro tipo de repositório que venha
a ser apropriado ao tipo de conhecimento
Gestão do Conhecimento

O sistema de gestão do conhecimento
desenvolve-se com o apoio de
tecnologias de comunicação,
colaboração e armazenagem, entre as
quais se incluem Internet, intranet, data
warehousing, ferramentas de apoio a
decisão e groupwares.
A gestão do conhecimento parte da premissa de que
todo o conhecimento existente na empresa, na
cabeça das pessoas, nas veias dos processos e no
coração dos departamentos, pertence também à
organização. Em contrapartida, todos os
colaboradores que contribuem para esse sistema
podem usufruir todo o conhecimento presente na
organização.
A definição acima envolve a idéia de vários tipos de
conhecimento na organização. São eles o
A. tácito e o explícito.
B. formal e o informal.
C. genérico e o específico.
D. factual e o referencial.
E. tangível e o intangível.
Os sistemas de informação possuem relação direta com o
tipo de decisão e com os níveis organizacionais. Acerca
da gestão de informações, assinale a opção correta.
A. O sistema de processamento de operações relaciona-se
ao nível operacional da organização e lida com
atividades rotineiras e decisões não-estruturadas.
B. O sistema de informação para executivos relaciona-se
ao nível gerencial, tático, da organização e lida com
atividades pouco rotineiras e decisões não-estruturadas.
C. O sistema de informação gerencial é um processo de
gestão da informação que abrange todos os níveis
organizacionais.
D. O sistema de informação da administração pode ser
encontrado em toda a organização para auxiliar os
administradores a tomarem decisões não-estruturadas.
E. O sistema de apoio às decisões refere-se
exclusivamente ao nível estratégico da organização,
com decisões relativamente não-estruturadas.
Assinale a opção correta, no que concerne aos sistemas
de informação gerencial.
A. Nos sistemas de informação gerencial, o processo de
tomada de decisão é facilitado pela conversão de
informações em dados brutos.
B. A construção de um banco de dados constitui, por si só,
um sistema de informação gerencial.
C. Embora seja de extrema importância para a
administração mercadológica, o sistema de informação
gerencial não é adequado a outras áreas da
administração, como a de produção e a financeira.
D. Sistema de informação gerencial é aquele em que são
geradas informações que subsidiam e apóiam o
processo decisório.