SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO NA GESTÃO DE EMPRESARIAL

Assim, demonstramos o processo de integração de diversos dados de uma instituição de ensino, onde, através do uso de sistemas de apoio a decisão conseguiram aumentar sua vantagem competitiva, construindo uma ferramenta que lhes possibilitasse centralizar todos os dados em um só local. Palavras-chave: gestão; sistemas de apoio da decisão; mineração de dados; BI. ABSTRACT The evolution of computing and information systems has allowed the automation of several tasks, making companies more competitive through the ability to collect and evaluate a large amount of data. However, decision support systems are required for this, such as data mining and business intelligence, as well as greater harmony between the information technology sector and the rest of the company. Thus, the general objective of this work is to describe some decision support technologies that can assist in business management, through bibliographic, descriptive and explanatory methodology, where we will present a case study found in the literature.

Assim, quando a TI está alinhada com os processos da empresa a mesma pode ser utilizada de forma estratégica de forma a gerar maior valor para a organização, tal fato pode ser visualizado na Figura 1. Figura 1: Valor da TI (Magalhães e Pinheiro, 2007). Podemos ver isso com clareza no meio digital, onde todos prezam por agilidade e eficiência nos sistemas e processos, colocando dessa forma o usuário do centro e valorizando sua mobilidade e acesso aos recursos. Podemos citar nesse contexto diversos setores, tais como bancos, compras online, rastreio de pedidos, transporte, redes sociais, troca de mensagens, compartilhamentos em geral, entre outros. Dessa forma, Campos Filho (1994) cita que a tecnologia da informação qualifica diversas práticas de trabalho nas organizações, sendo considerado também um diferencial e ponto de partida para inovações que podem garantir a sobrevivência dos negócios.

Muitos sistemas, como os Data Warehouse, tem dados sendo obtidos de diferentes fontes. No segundo nível temos uma evolução do dado, que já engloba que ele se transforme em uma informação, como por exemplo ele dentro de um contexto, relatório ou junto a outros dados. No terceiro nível temos o conhecimento que é gerado através da análise das informações, como por exemplo a quantidade de leitos hospitalares sobrando em determinada cidade (necessário ter acesso aos dados de todos os hospitais). E por fim, no quarto e último nível temos a sabedoria gerada através do conhecimento, que em um caso presente seria a decisão dos governadores em limitar atividades não consideradas essenciais conforme demais informações como: ocupação de leitos hospitalares, evolução de surtos, tempo médio de recuperação, entre outros.

Os sistemas de apoio a decisão passam ainda por 6 etapas do processo decisório, conforme Uris (1989), cujo objetivo é definir os objetivos da pesquisa, os dados que devem ser coletados para isso bem como as hipóteses que serão verificadas. Uma grande vantagem do BI é que ele apresenta os resultados em tempo real e também permite a análise de dados históricos, em geral, fazendo com que os gestores possam manipular e navegar pelos dados conforme o nível de abstração que desejam, o que é feito através de dashboards tal como demonstrado na Figura 3. Figura 2: Exemplo de dashboard (Melo e Pelissari, 2016). Dessa forma os sistemas BI podem ser implementados no funcionamento das organizações em qualquer nível operacional, com o objetivo de auxiliar os gestores a realizarem monitoramentos, gerenciar metas, verificar indicadores, entre outros, conforme Piedade (2011).

No nível estratégico, por exemplo, podem ser apontados indicadores de como a companhia está se saindo em determinado período e no operacional uma análise mais detalhadas quanto as atividades diárias, tal como nível de material perdido. MINERAÇÃO DE DADOS Conforme Tan et al. • Árvore de decisão: seu resultado final é similar a um fluxograma, apresentado na Figura 4, e sua finalidade é a demonstração de regras. Dependendo do modelo de dados tende a ficar muito complexa. Figura 4: Exemplo de árvore de decisão para pasto sujo/ limpo. Fonte: Neves, 2017. • Classificação: O objetivo da classificação é organizar e separar os objetos em grupos pré-definidos, onde cada conjunto contém diversos atributos e um deles é a classe. Assim, embora os outros métodos citados também sejam importantes, o estudo de caso mostra-se como o mais qualificado para o objetivo estipulado, pois busca entender a aplicação prática em sua totalidade.

estudo de caso Um estudo de caso com aplicação de sistemas de apoio a decisão é apresentado pelos autores Melo e Pelissari (2016), que utilizam a empresa Unicesumar como fonte de análise, sendo essa uma instituição de ensino que atua no mercado de educação superior a quase 30 anos, estando entre os 12 maiores grupos de educação do Brasil, possuindo mais de 80 mil alunos espalhados pelo país e mais de 70 polos de educação a distância. Segundo os autores a ferramenta utilizada antigamente para a extração de dados pela empresa encontrava-se descentralizada e apresentava um grau de detalhamento limitado, visto que a mesma não possuía uma tecnologia de associação de dados, dessa forma muitos dos relatórios eram simples e feitos em planilhas dinâmicas apenas para atender necessidades específicas.

Como muitas vezes os dados vinham de locais distintos não havia grande confiança nos mesmos ou nos resultados gerados. Apesar do banco de dados ser bem completo, as informações eram dispersas e muitas vezes, para cruzar os dados era necessário que as atualizações fossem feitas manualmente, dessa maneira existia uma grande dificuldade na emissão dos indicadores mensais e semanais, pois a atualização demandava um grande tempo e esforço, sendo uma tarefa lenta que precisava ser repetida a cada emissão de novo relatório. CONSIDERAÇÕES FINAIS Atualmente é impensável viver ou trabalhar sem internet, de tão acostumados que já estamos com sua praticidade para automatizar tarefas e resolver problemas muitas vezes sem ter que nos deslocar fisicamente até o local, porém nem sempre tudo foi assim, de forma que é vísivel como os sistemas evoluiram e melhoraram a vida de todos.

Essa evolução e crescimento também foi muito grande no mundo empresarial, onde através da coleta de dados das mais diversas fontes pode-se tomar decisões estratégicas das mais diversas, como por exemplo quando lançar um produto, quanto estoque manter de cada produto, qual o faturamento esperado, quando um equipamento tem maior possibilidade de precisar de manutenção, entre outros. Assim, a TI, quando trabalhando em conjunto com a organização pode gerar valor através da construção de diversos sistemas de decisão que vão ser utilizados como sistemas de apoio a decisão, tal como o BI e a mineração de dados, através de uma visualização de resultados através de dashboards. Apresentamos então o BI, que no geral permite a visualização dos resultados em tempo real e engloba diversas outras técnicas e ferramentas, tal como a mineração de dados, que possui várias metodologias de obtenção de conhecimento, tal como agrupamento, árvore de decisão, associação e classificação.

Por fim apresentamos um estudo de caso onde uma ferramenta de BI foi utilizada de forma satisfatória juntamente a sistemas já existentes na organização, como forma de manter as informações centralizadas e conhecer melhor seus clientes e concorrentes. A Evolução do Processo Decisório. Encontro Nacional de Engenharia de Produção. CHOO, C. W. The management of uncertainty: organizations as decision-making systems. Editora Érica. ª edição. MAGALHÃES, I. L. PINHEIRO, W. MELO, Luana Ribeiro e PELISSARI, William Roberto. Estudo de caso sobre Business Intelligence como instrumento de apoio á tomada de decisão. XI Ciclo de Estudos da Faculdade Cidade Verde. NEVES, Alana K. Mineração De Dados De Sensoriamento Remoto Para Detecção E Classificação De Áreas De Pastagem Na Amazônia Legal. sdum. uminho.

pt/bitstream/1822/20461/1/TeseDout_MariaBeatrizPiedade_23Abr2012. pdf>. Acesso em: 1 fevereiro. Caderno Empresas, p. SAPIRO, A. Inteligência empresarial: a revolução informacional da ação competitiva. Revista de Administração de Empresas, São Paulo, v. n. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC, 2005. Disponível em <https://projetos. inf. ufsc. br/arquivos/Metodologia_de_pesquisa_e_elaboracao_de_te ses_e_dissertacoes_4ed. Decision Support and Business Inteligence Systems. ed. p. ISBN 10: 0-13-610729-X. ISBN 13: 978-0-13-610729-3. Gestão do conhecimento: Ferramentas tecnológicas e portais do Conhecimento para empresas Desenvolvedoras de tecnologias de médio e pequeno portes. Revista Terra Viva.