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Arquitetura SAD - Coggle Diagram
Arquitetura SAD
2.10 - Classificações de SAD
Classificações Baseadas em Tecnologia
Orientados por Dados
Concentram-se no acesso e análise de grandes volumes de dados.
Exemplo: Data warehouses integrados com ferramentas de OLAP.
Baseados em Sistemas Especialistas
Utilizam regras e conhecimento especializado para resolver problemas.
Exemplo: Sistemas de diagnóstico médico.
Baseados em Modelos
Foco no uso de algoritmos e simulações para análises detalhadas.
Exemplo: SAD para otimização de logística.
Sistemas Híbridos
Combinam recursos de dados e modelos para maior eficácia.
Exemplo: Planejamento de produção integrado com previsão de demanda.
Classificações Baseadas em Foco
Por Nível Decisório
Tático
Apoio ao planejamento e controle.
Exemplo: Análise de tendências de vendas.
Estratégico
Suporte a decisões não estruturadas e de longo prazo.
Exemplo: Expansão de negócios para novos mercados.
Operacional
Suporte a decisões estruturadas e repetitivas.
Exemplo: Monitoramento de inventários.
Por Escopo de Uso
SAD Individual
Projetado para um único usuário.
Exemplo: Ferramenta de análise financeira pessoal.
SAD em Grupo
Suporte colaborativo para equipes.
Exemplo: Sistemas de brainstorming.
Introdução
SAD podem ser classificados com base em diferentes critérios, dependendo de seu foco, tecnologia ou abordagem.
Classificações Baseadas em Abordagem
Analítica
Uso de modelos matemáticos e algoritmos para decisões racionais.
Exemplo: Análise de rentabilidade.
Heurística
Regras práticas e aproximações para decisões rápidas.
Exemplo: Escolha de fornecedores com base em critérios pré-definidos.
Benefícios das Classificações
Permite customização de ferramentas para diferentes contextos organizacionais.
Maximiza a eficácia e eficiência das decisões tomadas.
Facilita a escolha do SAD mais adequado para cada situação.
2.3 - Fases do Processo de Tomada de Decisão
Introdução
Processo sistemático recomendado para decisões organizacionais
Baseado no modelo de Simon (1977), com 4 fases principais
Inteligência
Design
Escolha
Implementação
Feedback contínuo pode levar ao refinamento em qualquer fase
Fases do Modelo de Simon
Inteligência
Identificação de problemas ou oportunidades
Coleta e análise de dados relevantes
Estabelecimento da propriedade do problema (responsável por resolvê-lo)
Design
Construção de modelos para representar o problema
Geração e análise de alternativas
Avaliação de critérios e validação de modelos
Escolha
Seleção de uma solução proposta
Teste da viabilidade e análise de sensibilidade
Uso de ferramentas como análise "e se" e busca de metas
Implementação
Gerenciamento de mudanças e coleta de feedback
Monitoramento de resultados para melhorias futuras
Execução da solução escolhida
Fluxo e Feedback
Decisões são dinâmicas e iterativas: É possível voltar a fases anteriores se novas informações ou falhas forem identificadas
Modelo simplifica a tomada de decisões caóticas
Modelos Alternativos
Exemplos como o método de Kepner-Tregoe
Baseado em ferramentas de análise de problemas
Mapeado com facilidade no modelo de Simon
2.4 - Tomada de Decisões - A Fase de Inteligência
Definição
Primeira fase do processo de decisão
Inclui monitoramento do ambiente e coleta de dados relevantes
Objetivo: Identificar problemas, oportunidades e suas causas
Etapas Principais
Classificação de Problemas
Não estruturados
Demandam criatividade e análises complexas (ex.: inovação de produtos)
Semiestruturados
Contêm elementos estruturados e não estruturados
Estruturados
Problemas claros, com soluções definidas (ex.: reposição de estoque)
Estabelecimento da Propriedade do Problema
Definir quem será responsável por atacar o problema
Importância: Sem um responsável, problemas podem ser negligenciados
Identificação de Problemas ou Oportunidades
Diferenças entre o estado desejado e o real indicam problemas
Problemas podem ser sintomas de questões mais profundas
Avaliação de metas organizacionais e desempenho atual
Declaração Formal do Problema
Conclusão da fase com uma declaração clara do problema
Decomposição de Problemas
Divisão de problemas complexos em subproblemas gerenciáveis
Subproblemas estruturados ajudam a criar soluções mais simples
Desafios
Dados podem ser incompletos, imprecisos ou indisponíveis
Informação em excesso (sobrecarga) pode atrapalhar o processo
Dados qualitativos muitas vezes são difíceis de mensurar
Ferramentas e Tecnologias
Mineração de dados e OLAP para análise de padrões
Sistemas baseados na web para monitorar tendências externas
GSS e ferramentas colaborativas para brainstorming
2.5 - Tomada de Decisões - A Fase de Design
Elementos da Fase de Design
Tipos de Modelos
Normativos
Buscam a melhor solução possível. Ex.: Otimização matemática.
Descritivos
Descrevem cenários e avaliam resultados de alternativas. Ex.: Simulações
Princípios de Escolha
Critérios para avaliar alternativas. Ex: Maximizar lucros, minimizar custos
Podem envolver restrições como limites financeiros ou prazos
Etapas do Processo de Modelagem
Estabelecimento de relações entre variáveis
Simplificações e suposições para facilitar a análise
Identificação das variáveis relevantes
Validação do modelo para garantir representatividade
Geração de Alternativas
Utiliza técnicas como brainstorming, heurísticas ou ferramentas colaborativas
O objetivo é encontrar múltiplas opções viáveis para solução do problema
Requer criatividade e expertise
Modelos
Podem ser matemáticos, qualitativos ou simbólicos
Exemplo: Modelos lineares para prever o impacto de variáveis
Representações simplificadas ou abstratas da realidade
Medição de Resultados
Consideração de múltiplos objetivos (ex.: lucro, satisfação do cliente)
Uso de ferramentas analíticas, como a AHP (Analytic Hierarchy Process)
Avaliação das alternativas com base em metas organizacionais
Benefícios do Uso de Modelos
Permite análise de múltiplos cenários e alternativas
Reduz custos e tempo em comparação à experimentação real
Facilita a compressão de tempo (ex.: simulações que cobrem anos de operação)
Definição
Fase em que se desenvolvem alternativas e se analisam possíveis cursos de ação
O objetivo é formular um modelo para compreender o problema e testar soluções
Desafios
Equilíbrio entre simplificação e precisão do modelo
Dependência de dados precisos e completos
Subotimização: Soluções que atendem partes, mas não o todo
2.6 - Tomada de Decisões - A Fase de Escolha
Atividades Principais
Critérios para Escolha:
Minimização de riscos associados às alternativas.
Custo-benefício da solução.
Alinhamento com os objetivos organizacionais.
Sensibilidade da Decisão:
Como pequenas alterações em variáveis influenciam o resultado final.
Uso de análises quantitativas para mensurar impactos.
Testes de Viabilidade:
Análise "e se": Exploração de mudanças significativas nos parâmetros.
Busca de metas: Determinação de valores específicos para atingir objetivos.
Avaliação de robustez: Alternativas devem resistir a pequenas mudanças no ambiente.
Busca e Avaliação de Alternativas
Solução do modelo para identificar as melhores opções.
Métodos utilizados
Técnicas analíticas: Resolução de fórmulas matemáticas.
Algoritmos: Processos estruturados e repetitivos.
Heurísticas: Regras práticas baseadas na experiência.
Análise cega: Exploração de possibilidades sem muita direção inicial.
Diferença entre Solução do Modelo e do Problema
Solução do modelo: Conjunto de valores para variáveis de decisão.
Solução do problema: Implementação bem-sucedida da alternativa escolhida.
Definição
Fase em que a decisão é efetivamente tomada.
Consiste na seleção de uma alternativa proposta durante a fase de design.
Desafios na Fase de Escolha
Necessidade de equilibrar múltiplos objetivos conflitantes.
Dependência de ferramentas analíticas para evitar viés humano.
Tomada de decisão sob condições de incerteza.
2.8 - Como as Decisões São Suportadas
Tecnologias de Suporte
Sistemas Especialistas (ES)
Utilizam conhecimento especializado para resolver problemas específicos.
Exemplos: Diagnósticos médicos automatizados, otimização de logística.
Sistemas Colaborativos (GSS e KMS)
GSS (Group Support Systems)
Suporte à colaboração em grupo para brainstorming e consenso.
KMS (Knowledge Management Systems)
Organização e reutilização de conhecimento organizacional.
Mineração de Dados
Descoberta de relações e padrões ocultos nos dados.
Auxilia na detecção de oportunidades e problemas.
Ferramentas de Visualização e Dashboards:
Representação gráfica de métricas importantes.
Monitoramento contínuo do desempenho.
OLAP (Processamento Analítico Online)
Permite explorar dados por várias dimensões.
Identificação de padrões e tendências para decisões estratégicas.
Sistemas Baseados na Web
Acesso remoto a ferramentas de análise e bancos de dados.
Facilita a colaboração entre equipes distribuídas.
Banco de Dados e Data Warehouses
Fornecem acesso a dados históricos e em tempo real.
Base para análises durante as fases de inteligência e design.
Introdução
Ferramentas e tecnologias ajudam a suportar todas as fases do processo decisório.
SAD integra bancos de dados, modelos e interfaces para facilitar análises.
Benefícios do Suporte Tecnológico
Redução de custos e riscos associados a decisões mal informadas.
Aumento da eficácia organizacional e competitividade.
Decisões mais rápidas e embasadas.
Suporte a Cada Fase do Processo Decisório
Design
Modelos matemáticos e simulações para testar alternativas.
Ferramentas OLAP e análise "e se" auxiliam na geração de cenários.
Escolha
Avaliação de alternativas com base em critérios objetivos
Ferramentas de análise de sensibilidade e otimização
Inteligência
Ferramentas como mineração de dados e dashboards identificam problemas e oportunidades.
Sistemas GIS (Geographic Information Systems) ajudam na análise espacial.
Implementação
Sistemas colaborativos para gerenciamento de mudanças.
Monitoramento com ferramentas de BI (Business Intelligence).
2.7 - Tomada de Decisões - A Fase de Implementação
Fatores Críticos de Sucesso
Alinhamento com Processos Organizacionais
Soluções devem ser integradas aos fluxos de trabalho existentes.
Planejamento Adequado:
Uso de técnicas de gerenciamento de projetos, como o PMP (Project Management Professional).
Apoio da Alta Gestão
Liderança deve patrocinar e apoiar a implementação.
Definição
Marca o início de uma nova ordem ou mudança nos processos existentes.
Implementação é a fase em que a solução escolhida é colocada em prática.
Atividades Principais
Monitoramento e Feedback
Coleta de feedback para ajustes e melhorias.
Avaliação contínua do desempenho da solução.
Treinamento e Suporte
Treinamento adequado para novos sistemas e processos.
Garantir que os usuários compreendam a solução implementada.
Gerenciamento de Mudanças
Desafios comuns
Resistência à mudança.
Necessidade de suporte da alta gestão.
Ajustes de expectativas dos usuários.
Envolve a aceitação da mudança por parte dos envolvidos.
Execução da Solução
Pode incluir mudanças nos processos, tecnologia ou estrutura organizacional.
Colocar a decisão em ação de forma prática.
Benefícios do Feedback
Validação da eficácia da solução implementada.
Aprendizado para decisões futuras.
Melhoria contínua no processo de decisão.
2.11 - Componentes dos Sistemas de Suporte à Decisão (SAD)
Componentes Principais de um SAD
Mecanismo de Inferência (Inference Engine)
Função: Processa dados usando regras, lógica e modelos para fornecer resultados.
Exemplo
Em um sistema especialista, o mecanismo de inferência usa regras lógicas para aplicar o conhecimento e ajudar na decisão.
Benefícios
Fornece recomendações e conclusões com base nos dados e modelos.
Permite automatizar processos decisórios complexos.
Sistema de Conhecimento (Knowledge Base)
Função: Armazena o conhecimento e as regras que informam o processo decisório.
Exemplo
Regras de negócios, práticas recomendadas e experiência organizacional acumulada.
Benefícios
Facilita a análise de decisões com base em conhecimento específico.
Permite aprendizado contínuo e adaptação do sistema com o tempo.
Interface do Usuário (User Interface)
Função: Facilita a interação entre os usuários e o SAD.
Características
Design amigável e intuitivo para facilitar o uso.
Ferramentas de visualização de dados (gráficos, tabelas) para melhor compreensão.
Suporte a diferentes dispositivos (desktop, mobile).
Benefícios
Melhora a usabilidade, permitindo que os usuários acessem rapidamente os dados e as análises.
Oferece interatividade para a exploração de cenários e alternativas.
Sistema de Comunicação (Communication System)
Função: Facilita a colaboração entre diferentes usuários ou entre usuários e sistemas externos.
Exemplo
Ferramentas de colaboração como e-mail, videoconferências ou sistemas de chat integrados.
Benefícios
Suporte à decisão em grupo, melhorando a comunicação e a colaboração.
Permite o compartilhamento de dados, resultados e análises em tempo real.
Ferramentas Analíticas e de Relatórios (Analytics and Reporting Tools)
Função: Proporcionam análises detalhadas e relatórios gerenciais sobre os dados e as alternativas.
Exemplo
Ferramentas de BI (Business Intelligence), dashboards interativos, e análise preditiva.
Benefícios
Geração de insights valiosos para suportar decisões informadas.
Capacidade de gerar relatórios personalizados para diferentes níveis hierárquicos.
Modelo (Model Base)
Função: Contém os modelos matemáticos, estatísticos e de simulação que são usados para analisar dados e gerar alternativas.
Tipos de Modelos
Descritivos: Modelos que analisam as consequências das decisões.
Simulações: Modelos que imitam a realidade para prever resultados sob diferentes cenários.
Normativos: Modelos de otimização para encontrar a melhor solução.
Benefícios
Permite explorar diferentes alternativas e cenários "e se".
Ajuda a entender os impactos de diferentes decisões antes de sua implementação.
Banco de Dados (Data Base)
Função: Armazena os dados necessários para a análise e tomada de decisão.
Tipos de Dados
Dados internos (transações, relatórios financeiros).
Dados externos (informações de mercado, dados econômicos).
Tecnologias Usadas
Bancos de dados relacionais.
Data warehouses e data marts para grandes volumes de dados históricos.
Benefícios
Garantir acesso rápido e preciso aos dados para a tomada de decisões.
Suporte a análises históricas e em tempo real.
Integração dos Componentes
Interconexão
Todos os componentes devem trabalhar de maneira integrada para garantir um fluxo eficiente de informações.
A interface do usuário interage com o banco de dados e os modelos para fornecer insights através de ferramentas analíticas.
Exemplo de Interação
O usuário interage com a interface do SAD, acessa o banco de dados para coletar informações, usa o modelo para analisar alternativas e recebe recomendações do mecanismo de inferência com base no sistema de conhecimento.
Introdução
Os SAD são compostos por vários componentes interconectados que trabalham juntos para fornecer suporte eficaz à tomada de decisão.
Cada componente desempenha um papel específico, desde a coleta de dados até a análise e apresentação de resultados.
Benefícios de um SAD Eficaz
Tomada de Decisão Rápida e Informada
A integração dos componentes permite que decisões sejam baseadas em dados e modelos bem fundamentados, resultando em decisões mais rápidas e informadas.
Melhoria na Qualidade das Decisões:
A análise de múltiplos cenários e a aplicação de modelos analíticos aumentam a precisão das decisões.
Eficiência Organizacional
Redução de custos e tempo com decisões mais eficazes e processos otimizados.
2.9 - Sistemas de Suporte à Decisão (SAD) - Capacidades
Capacidades Principais
Análise de Alternativas e Cenários
Comparação de múltiplas opções com base em critérios objetivos.
Uso de análise "e se" e ferramentas de simulação para prever impactos.
Integração de Dados
Conexão com bancos de dados internos e externos.
Uso de data warehouses para análise histórica e em tempo real.
Suporte a Diferentes Tipos de Decisões
Semiestruturadas
Exemplo: Planejamento de marketing com múltiplos critérios.
Não estruturadas
Exemplo: Definição de estratégias de expansão internacional.
Estruturadas
Exemplo: Reabastecimento automático de estoque
Suporte Interativo
Interfaces amigáveis permitem exploração direta pelos usuários.
Ferramentas colaborativas para decisões em grupo (ex.: GSS).
Capacidades de Modelagem
Modelos descritivos: Avaliam consequências de alternativas.
Simulações: Reproduzem cenários para explorar impactos.
Modelos normativos: Identificam a melhor solução possível.
Adaptação a Diferentes Estilos de Decisão
Suporte a estilos analíticos, heurísticos e consultivos.
Flexibilidade para atender necessidades individuais ou de grupo.
Benefícios de um SAD Eficaz
Maior agilidade na resposta a mudanças do ambiente
Melhor comunicação e consenso entre tomadores de decisão
Redução de incertezas ao embasar decisões em análises robustas
Introdução
SAD são ferramentas projetadas para auxiliar em processos decisórios complexos.
Integram dados, modelos analíticos e interfaces amigáveis para apoiar decisões.
2.1 - Modelagem de Decisões na HP Usando Planilhas
Contexto
HP: Grande fabricante de computadores, impressoras e produtos industriais.
Desafios de decisão: Linha de produtos extensa gera problemas recorrentes.
Foco na Modelagem
Definição de ferramenta
Solução analítica reutilizável para resolver problemas de negócios repetitivos.
Criada para usuários não técnicos.
Três Fases no Desenvolvimento do Modelo
1ª Fase: Enquadramento do problema
Perguntas fundamentais
A análise resolverá o problema?
Existe uma solução existente que pode ser usada ou adaptada?
É necessária uma nova ferramenta?
Exemplos
Conflitos entre marketing (variedade de produtos) e gestão de cadeia de suprimentos (redução de custos).
Soluções não analíticas podem ser mais apropriadas para questões organizacionais, como desalinhamento de metas
2ª Fase: Design e Desenvolvimento da Ferramenta
Diretrizes principais
Desenvolver protótipos rapidamente para testar funcionalidades e adotar feedback
Evitar "caixas-pretas"; priorizar ferramentas que auxiliem na compreensão e apoio à decisão
Simplificar complexidade para facilitar uso e manutenção
Parceria com usuários finais no processo de descoberta e design
Criar "campeões" de pesquisa operacional para promover o uso da ferramenta
Benefícios
Ferramentas simples reduzem custos e tempo de desenvolvimento
3ª Fase: Transferência da Ferramenta
Questões-chave
Quem usará a ferramenta?
Quem será responsável pela manutenção e melhorias?
Qual será o impacto nos processos e no desempenho organizacional?
Resultados Esperados
Reduzir custos e tempo de desenvolvimento.
Melhorar a aceitação e a eficácia das ferramentas
Garantir alinhamento entre as ferramentas e os processos organizacionais.
2.2 - Introdução e Definições da Tomada de Decisões
Definição e Importância
Definição
Tomada de decisão: Processo de escolher entre alternativas para atingir um ou mais objetivos
Segundo Simon (1977): A tomada de decisões está intrinsecamente ligada ao processo gerencial.
Disciplinas Relacionadas
Comportamentais
Psicologia, sociologia, ciência política, filosofia, entre outras.
Científicas
Matemática, ciência da computação, pesquisa operacional, estatística, economia
Características do Processo de Decisão
Aspectos Fundamentais
Envolve avaliação de cenários "e se"
Pode requerer experimentação em sistemas reais ou simulados
Mudanças contínuas no ambiente afetam decisões
Decisões podem sofrer com falta ou excesso de informações
Estilo de Decisão
Definição
Modo como os tomadores de decisão percebem problemas, reagem e tomam ações.
Difere entre indivíduos e situações
Principais Estilos
Analítico, heurístico, autocrático, democrático, consultivo
Importância
Sistemas de apoio devem ser flexíveis para se adaptar ao estilo do usuário
Tomadores de Decisão
Individuais
Requerem acesso a dados e especialistas
Grupos
Necessitam de ferramentas de colaboração (ex.: GSS)
Podem ter objetivos conflitantes
Relação com Sistemas de Suporte à Decisão (SAD)
Integração com Tecnologia
SAD fornece suporte por meio de ferramentas analíticas e colaborativas.
Sistemas baseados na web ajudam na disseminação de informações e na análise compartilhada
Efetividade e Eficiência
SAD priorizam decisões eficazes, mesmo que isso signifique sacrificar eficiência computacional