A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação
15
0
0
Texto
(2) 132. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. 1.. INTRODUÇÃO Até bem pouco tempo atrás, as empresas não viam muito sentido em trabalhar com Sistemas de Informação, muito menos com ferramentas voltadas diretamente para a internet. Pensava-se que seria mais um modismo e logo tudo voltaria ao que era antes, bloquinhos de anotação, pilhas e pilhas de papéis sobre a mesa, deslocamentos desnecessários, entre outros entraves que existiam. Acontece que a revolução da internet veio, modificou a nossa forma de trabalho, nos deu rapidez e agilidade, nos mostrou um novo mundo a ser desbravado. Com isso ganhamos tempo para fazer outras coisas que antes eram impossíveis, devido ao tempo que se levava para conseguir um relatório, para fazer um inventário de estoque e para tomar decisões. Nos moldes mais atuais, a internet está até se tornando a base de diferentes modelos de negócios, inclusive inovando velhos métodos visto que, até pouco tempo atrás o acesso era através de linha discada e hoje, podemos nos conectar com simples dispositivos de qualquer lugar, basta apenas tem um aparelho que faça a conexão, e o “mundo” pode estar nas palmas de nossas mãos. Estas mudanças todas ocorreram por conta da era do conhecimento, com informações fornecidas por um clique, em segundos. Isto dá a nós administradores e aos gestores, a possibilidade de elaborar estratégias competitivas diante do mercado, seja de concorrentes ou fornecedores. De acordo com Porter, “estratégia competitiva é uma combinação dos fins (metas) que a empresa busca e dos meios (políticas) pelos quais ela está buscando chegar lá.” (PORTER, 1986, p.16). Estas vantagens estratégias se bem elaboradas, podem trazer inúmeras possibilidades de ganhos em escala as empresas. Pretende-se verificar, portanto o que é vantagem estratégica, como se consegue obtê-la, utilizando-se de ferramentas obtidas através da tecnologia da informação.. 2.. CONCEITO DE SISTEMA DE INFORMAÇÃO Quanto ao conceito de Sistema de Informação, existem diversos, mas em sua essência, querem dizer a mesma coisa. Um sistema de informação pode ser definido tecnicamente como um conjunto de componentes inter-relacionados que coleta (ou recupera), processa, armazena e distribui informação para dar suporte na tomada de decisão e ao controle da organização. (LAUDON; LAUDON, 2001, p. 04).. E Côrtes (2008) considera que um sistema de informação é: O conjunto de componentes ou módulos inter-relacionados que possibilitam a entrada ou coleta de dados, seu processamento e a geração de informações necessárias à tomada. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(3) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. 133. de decisões voltadas ao planejamento, desenvolvimento e acompanhamento de ações. (CÔRTES, 2008, p. 25).. Já para O’Brien (2002, p. 17), “pode ser definido simplesmente como um grupo de elementos inter-relacionados ou em interação que formam um todo unificado”. Ele comenta que os sistemas são muito semelhantes aos sistemas que encontramos em ciências físicas e biológicas, onde há a entrada de matéria prima, o processamento desta matéria e o resultado é o produto final.. 2.1. Dados e Informação Por inúmeras vezes, apesar de serem coisas totalmente diferentes, muito ainda se confunde dado e informação. “Dados são correntes de fatos brutos que representam eventos que estão ocorrendo nas organizações ou no ambiente físico, antes de terem sido organizados e arranjados de uma forma que as pessoas possam entendê-los e usá-los.” (LAUDON; LAUDON, 2004, p. 7). E conforme Côrtes (2008) dados “são sucessões de fatos brutos, que não foram organizados, processados, relacionados, avaliados ou interpretados, representando apenas partes isoladas de eventos, situações ou ocorrências” (CÔRTES, 2008, p. 26). Ao contrário dos Dados, a informação é um conjunto de dados organizados de forma coerente. Ou seja, para O’Brien (2002), os dados são submetidos a um processamento até que se transformem em informação. Já Côrtes (2008), diz que “informação é quando os dados passam por algum tipo de relacionamento, avaliação, interpretação ou organização, tem-se a geração de informação” (CÔRTES, 2008, p. 26). Enfim compreende-se que um sistema de informações, é o agrupamento de dados de forma coerente a fim de gerar informação adequada a determinada tomada de decisão, e para isto é preciso que o seu processamento seja de acordo com a finalidade a que se refere. Estes Sistemas de Informação podem ser definidos da seguinte forma.. 3.. TIPOS DE SISTEMA DE INFORMAÇÃO Existem diversos tipos de Sistema de Informação, e cada um está diretamente relacionado às diferentes necessidades de cada setor em que se aplica. Na empresa há a necessidade de informações de nível tático, nível operacional e estratégico. Muito embora as fontes dos. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(4) 134. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. dados para a obtenção desta informação seja a mesma, o que determina o tratamento que será aplicado a este dado coletado, é o nível hierárquico que solicitou a informação. Côrtes (2008) cita como exemplo uma loja de produtos, onde no momento da venda, o vendedor sabe exatamente quantos produtos de acordo com o escolhido pelo cliente ele tem disponível, esta é uma informação de nível operacional, visto que o cliente pode desejar levar os produtos em pronta entrega e com isto se sabe quantos produtos estão disponíveis naquele instante. Com esta mesma informação, o pessoal do nível tático, pode programar suas próximas compras, visto que se observa o estoque de forma a deixar uma margem de segurança para que não falte o produto no momento de uma venda. Além de atender a estes dois níveis hierárquicos, esta informação atende também ao nível estratégico, onde o gestor pode decidir se investe mais nesta mesma linha de produtos, ou se é mais interessante inovar com outra linha. Laudon e Laudon (2001) dividem os tipos de sistema em quatro principais básicos, sendo eles: • Sistema de nível operacional: Utilizados pelos gerentes operacionais no suporte a transações elementares da organização. [...]. • Sistemas de nível de conhecimento: permitem à empresa integrar novos conhecimentos e controlar o fluxo de documentos. • Sistemas de nível gerencial: são utilizados na tomada de decisões e no monitoramento de atividades e processos. • Sistema de nível estratégico: Subsidiam a direção da empresa quanto às questões de longo prazo. (LAUDON; LAUDON, 2001, p. 28-29).. Conforme Côrtes (2008), no nível operacional que é utilizado pelos gerentes operacionais, o sistema que dá o suporte as transações serve apenas para o dia a dia, ou seja, recebe dados brutos, que uma quando processados, podem gerar as informações elementares e pontuais. O autor cita ainda alguns exemplos se sistemas de nível operacional, como sendo, cadastro de pedidos, controle de estoque, controle de ponto e anotação de horas trabalhadas, folha de pagamento, contas a pagar e a receber, controle de requisições em almoxarifados, controle de consumo de energia elétrica ou combustível, controle de empréstimo de livros. Laudon e Laudon (2001), assim como Côrtes (2008), dizem que o principal propósito dos sistemas de nível operacional é responder perguntas rotineiras e localizar o fluxo de transações através da organização. Segundo os autores, para que se possa responder a perguntas simples como onde quando foi efetuado um pagamento para determinada pessoa, quantas peças de determinado produto encontram-se em estoque, quantas mais estão para chegar e em quantos dias, o sistema tem que estar sempre atualizado, com informações precisas.. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(5) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. 135. Sobre sistemas de nível de conhecimento, Laudon e Laudon (2001) relatam que é o que oferece suporte aos trabalhadores da área de conhecimento das organizações, sendo ele capaz de integrar diversos níveis de conhecimento. O seu propósito é ajudar a empresa a integrar novos conhecimentos no negocio e a controlar o fluxo de papelada. Sistemas de nível de conhecimento, especialmente na forma de estações de trabalho e sistemas de escritório, são as aplicações que mais crescem nas empresas hoje em dia. (LAUDON; LAUDON, 2001, p. 28).. Já para os sistemas de decisões de nível tático, Côrtes (2008) menciona que as informações que são passadas aos gerentes requerem uma maior integração entre sistemas. Ele argumenta que o gerente de nível tático necessita muitas vezes “cruzar” informações de um determinado setor com outro setor, a fim de tomar a decisão mais acertada para o momento. Ele cita o exemplo seguinte: Quando se menciona a adoção de novos turnos de trabalho para reduzir a possibilidade de ocorrência de picos no consumo de energia, será necessário considerar os custos trabalhistas desse novo turno (serão admitidos novos funcionários ou serão pagas horas extras aqueles já contratados), questões relacionadas a logística (armazenamento e transporte do que foi produzido no turno adicional, por exemplo), questões financeiras, entre outras (CÔRTES, 2008, p. 121).. De acordo com Laudon e Laudon (2001), os sistemas de nível tático são projetados para servir ao monitoramento, ao controle, à tomada de decisões e as atividades administrativas dos gerentes médios. Geralmente fornecem relatórios periódicos em lugar de informações instantâneas sobre as operações. É uma forma que os gerentes médios têm de fazer comparações, entre determinados períodos de atividades da empresa, ou seja, ele pode verificar se as vendas da empresa estão maiores ou menores que as vendas ocorridas no mesmo período do ano anterior. Por isso são gerados relatórios periódicos, visto que o que interessa ao gerente médio é comparar um espaço de tempo um pouco maior para fazer as suas projeções de vendas futuras. E para os sistemas de nível estratégico, Côrtes (2008) define que são decisões mais abrangentes e de longo prazo, ou seja, as conseqüências têm um maior impacto na empresa, estas decisões devem considerar diversos fatores, inclusive externos e internos, são experimentados cenários diversificados, e muitas vezes o próprio sistema oferece estas projeções, em cenário bom, ruim, pessimista. Laudon e Laudon (2001) comentam que, este sistema de nível estratégico auxilia nas decisões de longo prazo, ele oferece projeções para que o administrador possa se adequar as mudanças do ambiente externo, com o uso desta ferramenta, é possível projetar os cenários para 5, 10 ou mais anos adiante, é possível também que se façam simulações, verificações, de capacidade produtiva, em determinado nível de aumento de vendas, possibilidades de investimento por conta de novas aberturas de mercado, enfim,. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(6) 136. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. projeções futuras com grandes possibilidades de acontecer dependendo apenas das variáveis observadas para tal cenário.. 4.. FERRAMENTAS DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO Existem pelo menos três ferramentas principais que auxiliam os gestores na tomada de decisões, o Data Warehouse, o Data Mining e o Data Mart. Estas ferramentas também são conhecidas como sistemas de suporte a decisão.. 4.1. Data Warehouse O Data Warehouse pode ser considerado um local onde as informações colhidas em várias fontes, e guardadas em um esquema único, em um único lugar (SILBERSCHATZ; KORTH; SUDARSCHAN, 1999). Um Data Warehouse armazena dados do ano em curso e anos anteriores que foram extraídos dos vários bancos de dados operacionais de uma organização. É uma fonte central de dados que foram classificados, editados, padronizados e integrados de tal forma que podem ser utilizados por gerentes e outros profissionais usuários finais para uma multiplicidade de formas de análise empresarial, pesquisa de mercado e apoio a decisão. (O’BRIEN, 2002, p.147-148).. Para Singh (2001) considera-se também que o Data Warehouse, é uma ferramenta competitiva que possibilita a qualquer pessoa o acesso aos dados de toda a empresa, com qualidade. Ele oferece coerência das normas de gerenciamento e dos ajustes aplicados aos dados. Pode-se dizer então que o Data Warehouse reflete as necessidades da corporação, não simplesmente as individuais. “Um Data Warehouse é um conjunto de dados orientado por assunto, integrado, variável com o tempo e não-volátil, que fornece suporte ao processo de tomada de decisão do negócio”. (SINGH, 2001, p. 14). Para Singh (2001), o Data Warehouse proporciona uma melhor rotatividade no estoque, um menor custo de lançamento de produtos, e determina a eficácia dos programas de marketing eliminando os pontos fortes e fracos da operação. Bill Inmon da Inmon Data Systems, criou o termo “Data Warehouse” em 1990 e é considerado o pai deste termo. Para ele o Data Warehouse pode ser definido como um lugar onde a informação é o sujeito da ação e não o predicado, é integrada, dependente do momento em que foi criada e não é volátil ou seja, dados podem ser acrescentados mas os antigos não mudam. Ele defende, nos negócios, a criação de Data Marts a partir de um Data Warehouse.. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(7) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. 137. Muitas apresentações e soluções que não eram Data Warehousing, mas foram apresentadas por pessoas usando qualquer noção a respeito do termo para vender seus produtos e serviços. Na síntese, Data Warehousing, ou armazém de dados é uma coleção dos mesmos, organizados por assunto, integrados, históricos com o propósito de fornecer subsídios à tomada de decisão nas organizações. Podemos dividi-lo em subconjuntos, os Data Marts, que nada mais são que porções específicas de dados para uso de um departamento ou grupo de usuários. Deve-se criar uma modelagem dimensional para construção do banco de dados para Data Warehousing, para que as informações possam ser relacionadas e representadas na forma de um cubo. Este cubo pode ser dividido para aprofundar e analisar cada dimensão conforme necessidade. O modelo dimensional conta basicamente com uma tabela de fatos central, extremamente grande (regras de negócio) e tabelas dimensionais ligadas diretamente a elas. Os fatos e dimensões são tabelas do banco de dados reorganizadas no formato estrela ou floco de neve. As organizações hoje sabem como armazenar seus dados, que crescem a passos largos, aumentando assim a necessidade de um ambiente de armazenamento e análise cada vez mais rápido e confiável. Dessa forma, elas precisam agora da criação de um sistema onde se utiliza o conceito de Data Warehousing. Profissionais responsáveis pela gestão de recursos tecnológicos não têm em mente o custo do projeto que não se limita a compra da licença de software, mas também às despesas com serviços de consultoria, indispensáveis para que se faça um levantamento abrangente e preciso das necessidades da empresa para dimensionar e projetar o sistema. Além de considerar a visualização, acesso, segurança e interfaces, que vão orientar a elaboração do projeto arquitetônico. Tudo isso demanda emprego de recursos humanos, internos e externos, incluindo contratação de novos funcionários, além de considerar a compra de hardware, taxas de customização etc. Um dos desafios a vencer, na hora de construir um Data Warehousing é convencer os profissionais responsáveis pela gestão de recursos tecnológicos de que, ao contrário do que vem ouvindo pelos fabricantes, a mídia de alta performance e custo não é a única maneira segura de guardar informações estratégicas. Tudo depende da quantidade e do tipo de dado que se pretende guardar, bem como do grau de importância e frequência que ela é requisitada. Invariavelmente, sempre que um sistema amadurece e a performance começa a cair aparece os chamados “ajustes de sistemas”. É uma atividade consagrada na administração de sistemas desde que se construiu o primeiro sistema de informação.. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(8) 138. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. Quando um sistema é ajustado, melhora sua performance sem que sofra alterações drásticas e amplas. O significado e importância de ajuste do sistema no ambiente de Data Warehouse/SAD é diferente do ambiente operacional clássico. No ambiente de Data Warehouse/SAD o desenvolvimento é iterativo, ou seja, o desenvolvedor frequentemente não sabe quais serão os requisitos até que o sistema esteja construído. Como essa incerteza faz parte do ambiente, somente quando houver a primeira iteração do Data Waherouse o desenvolvedor saberá ao certo o que se passa dentro do sistema. As transações no Data Warehouse/SAD não costumam ser de missão crítica e utilizam frequentemente grande quantidade de recursos. Deve-se considerar que as transações de SAD são empregadas no planejamento de longo prazo e não nas decisões de negócios imediatas. Outro fator relevante para o ajuste é o volume de dados encontrado. Existe uma exigência de, por parte do administrador do Data Warehouse, utilizar sofisticadas habilidades de gerenciamento, das quais o ajuste é um componente importante. O ajuste começa pelo monitoramento da atividade e dos dados que fluem através do ambiente de Data Warehouse e de SAD. Portanto é essencial que a atividade e os dados sejam monitorados tanto antes quanto durante o processo de ajuste. Segundo Oliveira (2002), o acesso aos dados do Data Warehouse pode ser realizado de duas maneiras: •. Direta: onde as aplicações do ambiente operacional enviam uma solicitação referente aos dados localizados no Data Warehouse, e os dados são localizados e transferidos para o ambiente operacional. Essa é uma ocorrência rara, pois apesar de parecer simples e eficiente, uma simples solicitação pode sofrer uma série de limitações. Essas limitações impedem que a maioria dos dados sejam transferidos diretamente do Data Warehouse para o ambiente operacional.. •. Indireta: que é a maneira mais eficiente de acesso aos dados do Data Warehouse, e é recomendada por ser eficiente e muito rápido. Para isso, o Data Warehouse é analisado periodicamente por um programa que analisa características e critérios relevantes predefinidos.. Podemos dizer então, que as ferramentas de acesso aos dados serão as ferramentas que irão acessar os dados disponíveis na área de apresentação do Data Warehouse, e que cerca de 80% a 90% destas aplicações são baseadas em modelos prontos onde o usuário utiliza consultas previamente estabelecidas. Segundo Kimball (2002), a outra porcentagem das consultas é utilizada para possibilitar novos conhecimentos fazendo o cruzamento destes dados históricos, como por exemplo, previsões baseadas em histórico de comportamento de clientes. Criação de Data Marts é uma poderosa maneira de incrementar a performance. Nela pode-se criar tabelas resumo, onde os dados de resumo são acessados muito mais. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(9) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. 139. rapidamente do que os detalhados. Este processo de sumarização nada mais é do que converter informações de “metaprocesso”, necessária para descrever a natureza básica dos dados de resumo em si. Pode-se utilizar a remoção de dados dormentes, ou seja, aquele que residem no Data Warehouse sem estarem sendo acessados. Os dados dormentes tomam espaço e atrapalham as análises sérias de SAD. A presença desses dados só é percebida quando o data warehouse torna-se razoavelmente grande e maduro.. 4.2. Data Mining A tecnologia de Data Mining ganhou espaço com o surgimento do Data Warehouse, já que este possui bases de dados bem organizadas e consolidadas. Esta técnica oferece uma poderosa alternativa para as empresas descobrirem novas oportunidades de negócio e acima de tudo, traçarem novas estratégias para o futuro. Data Mining ou Extração de dados, conforme Silberschatz, Korth e Sudarschan (1999), o termo se refere à busca de informações que sejam importantes para determinada situação, ou seja, a descoberta de conhecimento a partir de um grande volume de dados organizados. Ou seja, embora se tenha um cadastro muito grande de pessoas, o Data Mining atua como um filtro de dados, descartando tudo o que não é relevante para solucionar o problema em questão, ou seja, ele considera que o que importa de fato é a penas o dado que pode ser utilizado, que está inserido por completo no sistema. Caracteriza-se como sendo uma proposta de extrair conhecimento dos dados armazenados pelas empresas, tendo em vista que este volume cresce a passos largos. Segundo Oliveira (2002), outros fatores que contribuíram muito para o aumento do interesse em mineração de dados foram o desenvolvimento das técnicas de machine learning – redes neurais artificiais, algoritmos genéticos, entre outras que tornaram a descoberta de relações interessantes em bases de dados mais atrativas. Podemos dizer que o processo de mineração de dados não está considerando consultas complexas e elaboradas que visam ratificar uma hipótese gerada por um usuário em função dos relacionamentos existentes entre os dados, mas da descoberta de novos fatos, regularidades, restrições, padrões e relacionamentos. De acordo com O’Brien (2002), o Data Mining tem um uso importante para os dados contidos no Data Warehouse, afinal é ele quem processa e filtra fatores e tendências chaves para determinados padrões de negócios. Esse procedimento pode ser utilizado para ajudar os gerentes a tomarem decisões sobre mudanças estratégicas nas operações empresariais para obter vantagens competitivas no mercado (O’BRIEN, 2002, p. 148).. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(10) 140. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. Segundo Dunham (2003), as principais tarefas realizadas por um Data Mining são divididas em dois grupos:. Predictive model Modelo de previsão que se baseia na previsão de novos conhecimentos baseados no histórico dos dados, ou seja, sobre determinada situação baseada no comportamento anterior a ela. Deste modo, pode ser analisado o comportamento de um cliente usando cartão de crédito, e identificar uma situação de fraude ou roubo, baseando-se somente deste comportamento não condizer com o perfil daquele cliente, ou pelo fato da compra ter sido efetuada fora da área habitual de compra. Segundo Dunham (2003), podemos utilizar algumas tarefas de Data Mining dentro deste modelo, dentre elas estão: Classificação: que é o mapeamento e agrupamento dos dados por classes previamente estabelecidos. As classes são definidas baseadas nos atributos dos dados. O reconhecimento de padrões é um exemplo, pois o padrão de entrada será classificado em uma destas classes devido as suas semelhanças. Árvores de Decisão: que é uma representação gráfica da tarefa de classificação. Sua estrutura é composta por nós e ramos, onde cada nó é uma decisão a ser tomada ou probabilidade. Cada um desses nós procura levar em conta a variável que agrega o maior número de registros. Segundo Ramakrishnan e Gehrke (2003), dado um registro de dados, a árvore dirige o registro da raiz até uma folha, e cada nó interno da árvore é marcado com um atributo preditivo. Este atributo é freqüentemente chamado de atributo rachado, por que o dado é rachado baseado em condições sobre este atributo. Regressão: técnicas de regressão são usadas para explorar as relações entre variáveis contínuas em detalhes, ou seja, usadas para mapear um item de dado. Técnicas de mapeamento linear onde o dado é ajustado em algum tipo de função que possui análise de erro para determinar qual é a melhor função para mapear este dado (DUNHAM, 2003). Análise de Séries Temporais: que tem o objetivo de estudar o comportamento dos dados dentro de um determinado período de tempo, como por exemplo, dias, semanas ou anos. Estas séries podem ser utilizadas de três formas: •. A distância entre algumas medidas podem identificar semelhanças entre diferentes séries temporais.. •. A estrutura da linha de tempo é examinada e classificada para determinar seu comportamento.. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(11) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. •. 141. O histórico desta série temporal é utilizado para prever valores futuros.. Descriptive model Modelo descritivo que tem o objetivo de descobrir padrões e relacionamentos entre os dados, explorando as suas propriedades, ao contrário do modelo de previsão que prevê novas propriedades. Estas descobertas podem ser feitas através da utilização dos seguintes processos: Agrupamento ou Clustering: O objetivo do agrupamento é dividir um jogo de registros em grupos tais que os registros dentro de um grupo sejam similares, e cada registro pertença a exatamente a um agrupamento. Generalização ou Sumarização: Trata-se de um relacionamento de conteúdo existente entre um conjunto de entidades de nível superior e um ou mais conjuntos de entidades de nível inferior. Regras de Associação: Uma regra de associação examina um conjunto de transações e determina o que poderia acontecer junto com aquela transação. Segundo Ramakrishnan e Gehrke (2003), as regras de associação podem ser identificadas como o seguinte exemplo: {canetas} => {tinta}, onde poderíamos interpretar da seguinte maneira: o. se uma caneta é comprada em uma transação, então é provável que tinta também foi comprada nesta transação.. Ainda segundo Ramakrishnan e Gehrke (2003), existem duas importantes medidas para regras de associação: •. Suporte – o suporte para um conjunto de itens é a porcentagem de transações que contém todos aqueles itens, tomando como exemplo a definição acima, o suporte para {canetas} => {tinta} é o suporte para o conjunto de itens {canetas} U {tinta}, ou seja, o suporte para esta regra é o suporte do conjunto de itens {caneta, tinta};. •. Confiança – considere transações que contenham todos os itens canetas, a confiança para a regra {caneta} => {tinta} é a porcentagem de transações semelhantes que talvez contenham itens como tinta. A confiança desta regra é 75%, 75% das transações que contenham o item do conjunto {caneta} talvez contenha o item do conjunto {tinta}.. Podemos então dizer que as regras de associação trabalham em cima da afinidade, ou seja, uma tarefa utilizada para determinar um padrão de seqüência entre os dados a partir de um conjunto de dados.. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(12) 142. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. Descoberta de Seqüência ou Análise Seqüencial: Técnica encontra padrões de seqüência entre os dados, ou seja, que tipo de ação gera outra posterior. É a tarefa utilizada para descobrir os passos de um cliente após comprar determinado produto. Algoritmo K-Means: Muito usado para produzir agrupamentos, este algoritmo trabalha escolhendo um ponto aleatório entre os dados para utilizá-lo como centroid ou centro de cluster (agrupamento). Segundo Dunham (2003), os dados mais próximos a este centroid formam um cluster e assim o algoritmo escolhe outro centroid e vai repetindo o processo até agrupar os dados no número desejado de clusters. Ainda durante este processo, podem ocorrer divisões ou união de clusters para que se possam classificar os dados de maneira mais abrangente possível.. 4.3. Data Mart Com o seu aparecimento, a abordagem descentralizada passou a ser uma das opções de arquitetura Data Warehouse, podendo ainda aparecer de duas maneiras: •. Top-Down: quando a empresa cria um Data Warehouse e depois parte para a segmentação, ou seja, divide do Data Warehouse em áreas menores, como, pequenos bancos de dados orientados por assuntos departamentalizados;. •. Botton-up: quando ocorre a situação inversa, onde, a empresa por desconhecer a tecnologia, prefere primeiro criar um Banco de Dados para somente uma área. Diminuindo assim, o custo para o desenvolvimento de um projeto de Data Warehouse completo.. Segundo Oliveira (2002), a tecnologia usada tanto no Data Warehouse como no Data Mart é a mesma, as variações que ocorrem são mínimas, sendo em volume de dados e na complexidade de carga. A principal diferença é a de que os Data Marts são voltados para assuntos de uma determinada área, já o Data Warehouse é voltado para os assuntos da empresa toda. Na definição de Singh (2001), o Data Mart é um subconjunto do Data Warehouse empresa-inteira. Tipicamente, desempenha o papel de um Data Warehouse departamental, regional ou funcional (SINGH, 2001, p. 14). Da mesma forma, para Laudon e Laudon (2001), Data Mart é um subconjunto de um Data Warehouse no qual uma porção altamente resumida ou focada nos dados da organização é colocada em bancos de dados separados para uma população especifica de usuários. (LAUDON; LAUDON, 2001, p. 169).. 5.. VANTAGEM COMPETITIVA Por fim, vantagem competitiva nada mais é do que conseguir estar um passo a frente no mercado, e diante de um mercado extremamente competitivo, para um bom. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(13) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. 143. desenvolvimento de estratégias competitivas de sucesso, se torna necessário a utilização das ferramentas citadas no capítulo anterior. Muitos executivos já utilizam ferramentas de Tecnologia da Informação a fim de obter vantagem competitiva diante das dificuldades e oportunidades que ocorrem no dia a dia da empresa. Para eles a vantagem competitiva por diversas vezes resulta de um Sistema de Informação que dá todo o auxílio no momento da tomada das decisões. Estes sistemas de informação estratégicos utilizam a tecnologia da informação para desenvolver produtos, serviços, processos e capacidades que conferem uma vantagem estratégica sobre as forças competitivas que ela enfrenta em seu ramo de atividades. (O’BRIEN, 2002, p. 14).. Para O’Brien (2002) as forças competitivas de mercado não incluem apenas os concorrentes, mas também os clientes, fornecedores, potenciais substitutos para seu produto ou serviço no mercado. Por isso é de extrema importância que os executivos saibam utilizar as ferramentas de tecnologia da informação a fim de poderem se articular através das estratégias que são apresentadas pelas informações agrupadas nos sistemas.. 6.. CONSIDERAÇÕES FINAIS Conforme exposto no presente artigo, existem diversas ferramentas de tecnologia, que são capazes de auxiliar a tomada de decisões em todos os níveis da organização, o que elas exigem apenas é a inserção de dados verídicos, completos e pautados na realidade atual da empresa a fim de não gerar informação distorcida, o que pode ser completamente desfavorável ao empreendimento. Sabe-se que dados soltos não geram informação alguma, mas com a tecnologia da informação foi possível agrupar os dados a fim de que se obtenha a informação em tempo real, com a maior nitidez e precisão para o momento. Hoje é inimaginável esperar que alguém tome alguma decisão sem que esta esteja baseada em dados coerentes, juntados produzindo a informação. Conforme Laudon e Laudon (2001) é essencial que gerentes compreendam os sistemas de informação para que a organização prospere e sobreviva ao mercado globalizado que vivemos. Afinal o que dá a base para as decisões são os relatórios gerados através do sistema de informação utilizado, e este utiliza a base de dados histórica e clara que foi inserida nele, seja ela verídica ou não, portanto o tomador de decisões, deve estar atento a veracidade dos dados inseridos, utilizando na maioria das vezes um perito na área trabalhada para garantir a confiabilidade dos resultados. O segredo se é que existe, é o extremo cuidado com as pessoas que inserem os dados no sistema, é preciso que tenham. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(14) 144. A importância de uma organização adquirir vantagem estratégica utilizando ferramentas de tecnologia da informação. consciência de que estes dados serão trabalhados pelo sistema e determinantes para o futuro e bom desenvolvimento da empresa frente ao mercado competitivo. Enfim se consegue obter vantagem competitiva com muita agilidade, diante de um mercado globalizado, primeiramente juntando muitas informações, com simplicidade, e usando as ferramentas disponíveis nos sistemas de informação a fim de que estes dados sejam trabalhados e resultem em poucos, mas precisos, relatórios que facilitem o dia a dia da empresa, tornando as decisões de seus responsáveis mais precisas e muitas vezes gerando muitos benefícios para a organização. De outra forma, pode-se dizer que, organizações que não utilizam estes tipos de ferramentas citadas no presente trabalho, tendem a perder força competitiva, posição no mercado e também até ser engolidas pela concorrência.. REFERÊNCIAS CÔRTES, Pedro Luiz. Administração de sistemas de informação. São Paulo: Saraiva, 2008. DUNHAM, M.H. Data mining – introductory and advanced topics. New Jersey-US: Prentice Hall, Upper Sadlle River, 2003. KIMBALL, R. The data warehouse toolkit: guia completo para modelagem dimensional. Rio de Janeiro: Editora Campus, 2002. LANDON, Kenneth C.E.; LANDON, Jane Price. Gerenciamento de sistemas de informação. Rio de Janeiro: Prentice Hall, 2001. ______. Sistemas de informação gerenciais. São Paulo: Prentice Hall, 2004. O’BRIEN, James A. Sistemas de informação e as decisões gerenciais na era da internet. São Paulo: Saraiva, 2002. OLIVEIRA, Djalma P.R. Sistemas organizações e métodos: uma abordagem gerencial. 4.ed. rev. e ampl. São Paulo: Atlas, 2002. OLIVEIRA, W.J. Data warehouse. Florianópolis: Visual Books, 2002. PORTER, Michael E. Estratégia competitiva: técnicas para análise de indústrias e de concorrência. Rio de Janeiro: Editora Campus, 1986. RAMAKRISHNAN, R.; GEHRKE, J. Database management systems. 3. ed. Boston-US: McGrawHill Higher Education, Madison, 2003. SILBERSCHATZ, Abraham; KORTH, Henry F.; SUDARSCHAN, S. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Editora Campus, 1999. SINGH, Harry S. Data warehouse: conceitos, tecnologias, implementação e gerenciamento. São Paulo: Makron Books, 2001. Anderson José Souza Bacharel em Sistemas de Informação e Especialista em Tecnologia da Informação, professor das disciplias de Tecnologia da Informação para os cursos de Adminitração e Organização de Computadores, Sistemas Operacionais e. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(15) Anderson José Souza, Keila Alves Godinho, Roseana Poerner. 145. Segurança de Sistemas para os cursos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Keila Alves Godinho Acadêmica do curso de Administração da Faculdade Anhanguera de Joinville - unidade 1. Roseana Poerner Pós-graduada em Auditoria, controladoria e finanças (UNIVILLE) e pós-graduanda em Gestão de projetos (SUSTENTARE). Formada em Sistemas de Informação pela UTESC e Letras pela UNIVILLE, atuou como professora da Anhanguera Educacional por 6 anos ministrando as cadeiras de análise e desenvolvimento de sistemas, administração de banco de dados (Datawarehouse) e sistemas de informação empresarial.. Revista de Ciências Gerenciais • Vol. XIII, Nº. 18, Ano 2009 • p. 131-145.
(16)
Documentos relacionados
Convenio para desenvolvimento de servicos assistenciais de natureza continuada, para atendimento da populacao local em situacAo de vulnerabilidade, compreendidos na area
No prazo de 10 dias contada da deliberação, para os condóminos presentes, ou contada da sua comunicação, para os condómino ausentes, pode ser exigida ao administrador a convocação
Ressalta-se que a própria prática da alienação parental constitui como uma forma de abuso moral contra a criança ou adolescente, além do que fere o direito fundamental do menor de
No que diz respeito ao componente curricular de Artes não havia nenhuma especificidade para o professor dessa área, apenas que este ensino, segundo o Projeto
E no próprio blogue… o instrumento blogue, para além da divulgação de actividades, estamos a aproveitá-lo para divulgar também actividades de leitura, são as
Como se organiza esta pesquisa O presente trabalho visa trazer discussão à questão relativa à efetividade das normas constitucionais de proteção ambiental, demonstrando que se trata,
((fazendo um movimento negativo com a cabeça)) Os outros rapazes da banda olham para o Tomati. Jô: “Não, é?” Tomati: “Não” Jô: “Mas deveria lavar a cabeça na pia porque
Fica estipulado ao professor trabalhar semanalmente duas questões de Língua Portuguesa e duas de Matemática, onde o aluno deve registrar essas questões no
