Noções de Sistemas de Informação – Aula 4

Concurso TCE/RS – Administração

Professor Tiago Sutilitiagosilvasutili@gmail.com

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 customização em massamassa seja possível, fazendo com que um consumidor conte com a eficiência de uma grande corporação ao mesmo tempo em que disponha da flexibilidade e personalizaçãopersonalização 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 atendimentopersonalizar 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 organizados por assuntos relevantes ao negócionegócio 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 staging areaarea)

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 conhecimentoextrair conhecimento, a partir de um banco de dados, procurando correlaçõescorrelações nos dados e apresentando hipótese promissora ao usuário, para análise e consideração.

Data Mining

O objetivo de um Data Mining é encontrar padrões implícitospadrões 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 predizerpredizer alguns comportamentos ou descobrir padrõesdescobrir padrões de comportamento

Data Mining

Consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes grandes quantidades de dadosquantidades de dados na busca de padrõespadrões 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 dadosgrandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais, explorando grandes quantidades de dados à procura de padrõespadrões 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 padrõespadrões dentro de grandes quantidades de dadosgrandes 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

vasculha-se 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.