Resumo
Com a evolução das tecnologias da informação e com o crescimento da complexi-dade nos processos de negócio, as organizações visam transformar informações em conhecimento para satisfazer as reais necessidades do negócio e, assim, permitir um suporte efetivo à decisão. Atualmente, o desenvolvimento de Sistemas de Informa-ção não contempla a integraInforma-ção das funcionalidades do sistema com os requisitos organizacionais. Este estudo apresenta uma proposta de utilização da metodologia Enterprise Knowledge Development para identificar e especificar os requisitos de negócio da modelagem organizacional, integrando o processo de desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisão.
Palavras-chave: Sistema de Informação. Sistemas de Apoio à Decisão. Metodologia Enterprise Knowledge Development.
Abstract
With the evolution of Information Technology and the growth of the complexity in business processes, organizations aim at transforming information into knowledge to satisfy the real necessities of the business, thus allowing effective support to decision. Currently, the development of Information Systems does not consider the integration of the system functionalities with the organizational requirements. This study pres-ents a proposal for the use of the Enterprise Knowledge Development methodology to identify and specify the requirements of the organizational modeling business by integrating the development process of Decision Support System.
Key-words: Information System. Decision Support System. Enterprise Knowledge Development Methodology.
Utilizando a Metodologia Enterprise Knowledge Development no Processo de
Desenvolvi-mento de Sistemas de Apoio à Decisão
Using the Enterprise Knowledge Development Methodology in the Development Process of
Decision Support Systems
1 Introdução
Com a competitividade na era da globalização, as decisões da alta gerência das organizações devem ser tomadas de forma mais ágil. As organizações contam com Sistemas de Informação (SI) para prover apoio à tomada de decisão da média e alta gerência, porém um bom arsenal de dados não é suficiente. Para atender de forma eficaz às necessidades gerenciais, a organização dos dados é um problema complexo e, mais ainda, suprir a alta gerência com as ferramentas adequadas é um grande desafio para o pessoal de suporte de Tecnologias da Informação (TI).
Os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) são desenvolvidos para atender as organizações em suas demandas de solução de problemas diversos, relacionados com o entendimento dinâmico do negócio, com objetivos de tornar as informações corporativas acessíveis ao entendimento e utilização das áreas estratégicas das organizações.
Normalmente, nas organizações os dados são provenientes de múltiplos bancos de dados. O número de pessoas que necessitam de análises mais sofisticadas vem sendo ampliado dentro das organizações e em razão disto tem surgido uma série de ferramentas de TI - Data
Warehouse, On-line Analytical Processing (OLAP) e Data Mining, que integram a arquitetura de um SAD.
Para garantir a identificação dos requisitos de um SAD, é fundamental que se faça a Engenharia de Re-quisitos e a Modelagem Organizacional, os quais tem o propósito de identificar, definir e especificar os objetivos e processos próprios da organização. Bubenko, Stirna e Brash (1998) apresentam a modelagem organizacional através de visões que especificam uma análise de metas e objetivos da organização, documentados por modelos.
Alencar (1999) destaca os seguintes objetivos da Modelagem Organizacional:
a)
Fornecer um objeto, que seja uma representação compartilhável e reutilisável da cadeia de forneci-mento de informação e conheciforneci-mento;b)
Suportar tarefas da cadeia de fornecimento, pela habilitação de respostas a questionamentos, que não estão explicitamente representados no modelo;c)
Definir os objetos de maneira precisa de forma que sejam consistentemente aplicados, por meio dos domínios e interpretados pelos usuários;d)
Suportar a visualização do modelo de forma intui-tiva, simples e consistente.Iolanda Cláudia Sanches Catarino* Edson Walmir Cazarini**
* Universidade Norte do Paraná (UNOPAR) ** Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo (USP-SP)
Muitos modelos de requisitos existentes descrevem o ambiente organizacional através de entidades e ati-vidades, porém não representam as razões envolvidas nos processos de decisões, o qual dificulta o desenvol-vimento de um SI que atenda plenamente os requisitos da organização.
A Modelagem Organizacional é um processo de modelagem complexa, pois envolve questões que neces-sitam de conhecimentos específicos ou tácitos dos parti-cipantes envolvidos nos processos de negócio, questões de gestão de pessoas e questões técnicas relacionadas aos objetos ou serviços da organização. A metodologia
Enterprise Knowledge Development (EKD) é uma
abor-dagem para a Modelagem Organizacional que facilita a aquisição do conhecimento da estrutura organizacional e estratégica, auxiliando na identificação dos requisitos organizacionais, para assim, melhorar a compreensão do domínio e a interação entre os usuários e o SI.
Considerando a importância do processo de identifi-cação dos requisitos de um SAD, este estudo apresenta uma proposta de utilização da metodologia EKD para identificar e especificar os requisitos de negócio, os quais são posteriormente mapeados para o processo de desenvolvimento de um SAD, garantindo que os requi-sitos funcionais de um SAD atendam às necessidades gerenciais para, assim, capturar, criar, organizar e usar as informações com o complexo objetivo de transformar informações em conhecimento. Assim, trata-se de uma pesquisa básica, quanto aos seus objetivos, podendo ser definida como pesquisa exploratória, sendo que o procedimento refere-se a uma pesquisa bibliográfica.
Este artigo apresenta uma fundamentação teórica sobre Sistemas de Apoio à Decisão e as suas principais ferramentas – Data Warehouse e OLAP; metodologia EKD e os seus modelos; e apresenta a proposta de um processo de desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão, que integra a metodologia EKD.
2 Sistemas de Apoio à Decisão
Constantemente as empresas estão tomando decisões sobre seus negócios e toda decisão se apóia em informações, sejam essas previsões de comportamento do mercado, informações sobre fatos históricos, etc. As empresas possuem muitos dados correspondentes às suas atividades, que ao longo do tempo foram registrados, constituíndo a matéria-prima a ser transformada em informação para auxiliar na tomada de decisões.
Segundo Date (2004), a partir do final dos anos 60 começou-se a utilizar computadores para ajudar no processo de tomada de decisões. Nos anos 70, vários SAD foram desenvolvidos, porém utilizando-se arquivos de dados bastante simples, e no início da década de 80 os bancos de dados começaram a ser usados para fins de apoio à decisão.
Na concepção de Aiken et al. (1990), o conceito de Sistema de Apoio à Decisão (SAD) ou Decision Support
System (DSS) está relacionado com um ambiente
complexo, projetado para fornecer informações para tomada de decisões, contribuindo e influenciando o processo.
Os Sistemas de Apoio à Decisão, conforme Date (2004), são sistemas que ajudam na análise de infor-mações do negócio, com o objetivo de ajudar a adminis-tração a definir tendências, apontar problemas e tomar decisões inteligentes. Grandes bancos de dados podem ser vistos como fonte de informações para tomada de decisão, a fim de que seja possível encontrar correlações de dados antes desconhecidos.
Para Colaço Junior (2004), um SAD é um ambiente projetado para apoiar, contribuir e influenciar o processo de tomada de decisão. Um SAD deve fornecer e analisar alternativas, pesquisar históricos de decisões tomadas e auxiliar a resolução de problemas estruturados. Segundo Clericuzi; Almeida e Costa (2006) o ambiente de um SAD é formado por: Banco de Dados, sendo que um Data
Warehouse pode fazer parte, ou ser o banco de dados
principal de um ambiente de suporte à decisão; Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD); aplicativos com funções gerenciais de análise acrescidas; e ferramentas de apoio à decisão para apresentar graficamente as informações, auxiliando a simulação de situações, fornecendo capacidade de análise (ferramentas OLAP) ou descoberta de conhecimento (Data Mining).
Atualmente, muitas empresas adotam as ferramentas OLAP e de Data Mining em domínios diversos – finan-ceiro, produção, recursos humanos, entre outros, para transformar a informação em conhecimento. Para Laurie e Timothy (2005), basicamente, com Data Mining é possí-vel encontrar “ouro” em lugares inesperados e fazer uso de dados históricos para chegar a conclusões e decisões.
2.1 Data Warehouse
Data Warehouse, cuja tradução literal é armazém de
dados, é definido por Barbieri (2001), como um banco de dados destinado a SAD, cujos dados são armazenados em estruturas lógicas dimensionais, possibilitando o seu processamento analítico por ferramentes especiais como OLAP e Data Mining.
Para Inmon (2005), o Data Warehouse é um conjunto de dados integrados e consistentes, tendo como base registros armazenados na forma de um histórico de ativi-dades no banco de dados Data Warehouse ao longo do tempo. Na definição de Kimball (1998), Data Warehouse é um ambiente em que o tomador de decisão pode acessar dados para obter informações que fornecem o suporte necessário para desenvolver o seu trabalho.
Um dos benefícios proporcionados pelo Data
Warehouse, na visão de Bispo (1998), é a diminuição
do tempo que os gerentes levam para obter informações necessárias aos seus processos decisórios com a eliminação de tarefas operacionais como pesquisa e identificação dos dados necessários. A sua grande vantagem é permitir a tomada de decisão baseada em fatos.
A implementação de um Data Warehouse requer uma metodologia rigorosa e uma completa compreensão dos negócios da empresa, exigindo um planejamento bem detalhado. Com a necessidade de agilização de implantação dos projetos de Data Warehouse, o Data
Mart passou a ser uma opção de arquitetura interessante,
área da corporação num processo gradativo. Barbieri (2001) define Data Marts como depósito de dados que atende a certas áreas específicas da empresa e voltados, também, para o processo decisório gerencial. Segundo Kimball (1998), um Data Mart, também conhecido como
Warehouse Departamental, é uma abordagem
descen-tralizada do conceito de Data Warehouse.
2.2 Ferramentas OLAP
O termo On-line Analytical Pocessing (OLAP), hoje muito difundido, traduzido para Processamento Analítico On-line, representa para Barbieri (2001), a característica de se trabalhar os dados, com operadores dimensionais, possibilitando uma forma múltipla e combinada de análise.
As ferramentas OLAP desempenham análise multi-dimensional de dados empresariais e oferecem capaci-dade para cálculos complexos, análises de tendências e modelagem de dados sofisticados, para que o usuário obtenha uma compreensão que lhe ofereça condições de melhor planejamento e gerenciamento, provendo, desta forma, o insight e entendimento que eles necessitam para melhor tomada de decisão.
Conforme Bispo (1998), o arranjo em cubos do OLAP permite analisar as múltiplas dimensões dos dados utilizados pela empresa, em múltiplas combinações, sob ângulos variados, podendo o executivo identificar também tendências e descobrir o que está acontecendo nos negócios. Os dados são modelados numa estrutura conhecida como cubo, especificados através do Modelo Dimensional.
O Modelo Dimensional também conhecido como Modelo Estrela ou Star Join Schema foi concebido por Ralph Kimball com o objetivo de se criar estrutura de dados mais ágeis e simples do que o modelo de dependência de dados dos sistemas transacionais, que por sua vez possuem regras rígidas de normalização, dificultando a compreensão do usuário final e as respostas às consultas realizadas.
Segundo Kimball (1998), o Modelo Dimensional é uma estrutura simples de “cubos de dados” que atende às necessidades de simplicidade do usuário final. Visualizando-se o banco de dados como um “cubo” com várias dimensões é possível fatiar este cubo em qualquer uma de suas dimensões.
3. Enterprise Knowledge Development (EKD)
A metodologia Enterprise Knowledge Development (EKD) é uma abordagem de Modelagem Organizacional que facilita a identificação e compreensão dos requisitos de negócio e do ambiente organizacional. Contemplando a representação de modelos que especificam a estrutura, processos, atividades, recursos, informações e as com-plexas interações entre o ambiente e as pessoas para, assim, modelar o domínio e o conhecimento da estrutura organizacional e estratégica.
Segundo Pádua (2001), o trabalho que originou a metodologia EKD iniciou-se nos anos 1980 pelo projeto Plandata e foi refinado pelo Swedish Institute for Systems
Development (SISU) no final dos anos 1980. O trabalho
foi consolidado em 1984 e realizou mais de cem projetos
de análise de sistemas e negócio, adotando a Modelagem Organizacional. A idéia inicial do Modelo de Negócio do SISU foi estendida para o Modelo Organizacional e, mais tarde, desenvolvida no projeto ESPRIT F3 (From Fuzzy to
Formal). As versões mais antigas do EKD já foram
apli-cadas em algumas organizações como British Aerospace (Reino Unido), TELIA (Suécia), ERICSSON (Suécia), CESELSA (Espanha), Sweden Post (Suécia). Nessas organizações, o método aplicado incluía: melhoramento de processos de negócio, planejamento de estratégia de negócio e definição de requisitos do sistema. O uso dessa abordagem em muitas aplicações diferentes, durante os últimos 10 anos, mostrou que a razão do sucesso não era apenas o Modelo Organizacional, mas também o gerenciamento apropriado do processo do negócio e engenharia de requisitos.
Segundo Rolland; Nurcan e Grosz (2000), a metodo-logia EKD fornece uma forma sistemática de documentar e analisar a organização e seus componentes, usando a Modelagem Organizacional.
Para Kirikova (2000), os modelos do EKD são des-tinados a responder as questões: o quê, como, onde, quem, quando e por que, servindo como um esquema de classificação para entidades de informação, o qual, através da integração dos modelos é possível produzir o SI de interesse da organização.
Segundo Pádua (2001), a metodologia EKD fornece base para o entendimento e apoio às mudanças orga-nizacionais e ajuda o desenvolvimento de sistemas de informação que apoiará a organização. De acordo com Kirikova (2000), a metodologia EKD pode ser usada com propósitos diferentes, tais como:
a)
Na engenharia de requisitos para definição e especificação de requisitos;b)
Na análise do negócio para detecção do problema;c)
Na reengenharia de processos do negócio para definição de novos sistemas de negócio; ed)
No gerenciamento de conhecimento organizacio-nal para formar a base de propagação e ampliação de conhecimento.3.1 Modelos da metodologia EKD
Um modelo é uma descrição simplificada da realida-de, apresentado a partir de uma perspectiva específica e criado para proporcionar uma melhor compreensão do sistema. Cada modelo poderá ser expresso em di-ferentes níveis de precisão e formatos, constituindo um conjunto de diagramas (desenhos) consistentes entre si, acompanhados de descrições textuais dos elementos que aparecem nos vários diagramas.
A metodologia EKD, conforme Bubenko; Stirna e Brash (1998) envolve pessoas estratégicas na orga-nização, gerentes táticos e pessoal operacional, que juntamente com os facilitadores e técnicos de modela-gem, familiarizados com a metodologia EKD, iniciam o processo de:
a)
Diagnóstico: modelagem da situação atual e dos requisitos de mudança;b)
Entendimento: interpretação, entendimento, ava-liação e discussão da situação existente e futura da empresa;c)
Projeto: discussão e modelagem das situações e cenários alternativos.O Modelo Organizacional contém um número de submodelos inter-relacionados, cada um representando algum aspecto da organização e a execução de tarefas essenciais. O EKD é composto de seis modelos, confor-me Bubenko; Stirna e Brash (1998):
1. Modelo de Objetivos (MO): concentra-se na
descri-ção de ideias da organizadescri-ção, descrevendo o quê a organização e os funcionários querem alcançar ou evitar, e quando.
2. Modelo de Regras do Negócio (MRN): define e
mantém explicitamente regras do negócio for-muladas e consistentes com o MO. Regras do negócio podem ser vistas como operacionalização ou como limites dos objetivos.
3. Modelo de Conceitos (MC): descreve declarações
relacionadas a outros modelos, permitindo que diferentes conceitos de outros modelos sejam definidos. Representa entidades organizacionais, atributos e relacionamentos. Entidades são usa-das para definir expressões do MO, tanto quanto o conteúdo do conjunto de informação do Modelo de Processos do Negócio.
4. Modelo de Processos do Negócio (MPN): define
processos organizacionais e a forma pela qual eles interagem e manuseiam a informação e os materiais. Um processo de negócio deve consumir as entradas (informação e/ou material) e produzir uma saída (informação e/ou material). Os proces-sos são necessários para alcançar os objetivos declarados.
5. Modelo de Atores e Recursos (MAR): descreve
como diferentes atores e recursos se relacionam, e como eles são relacionados a componentes do MO e a componentes do MPN.
6. Modelo de Requisitos e Componentes Técnicos
(MRCT): é usado quando a proposta do EKD é auxiliar na definição dos requisitos para o desen-volvimento de um SI, direcionando para o sistema técnico que é necessário para apoiar os objetivos, processos e atores da organização. Inicialmen-te, desenvolve-se um conjunto de requisitos ou objetivos de alto nível para o SI como um todo. Baseado nesses requisitos, o SI é estruturados em um número de subsistemas, ou componentes técnicos e, assim, define-se toda a estrutura e propriedades do SI, para apoiar as atividades do negócio, como definido no MPN.
Os relacionamentos entre os submodelos do Mo-delo Organizacional são ilustrados na figura 1. Os relacionamentos entre os modelos são importantes por possibilitarem a análise e comparação dos elementos organizacionais.
As ligações entre o Modelo de Objetivos e o Modelo de Conceitos são usadas para descrever componentes do Modelo de Objetivos, que referenciam entidades do Modelo de Conceitos.
As ligações entre o Modelo de Objetivos e o Modelo de Processos de Negócio, tipicamente, relacionam obje-tivos do Modelo de Objeobje-tivos a processos do Modelo de Processos de Negócios com o relacionamento “motiva”. As ligações entre o Modelo de Objetivos e o Modelo de Atores e Recursos podem motivar ou requerer a introdução de novos atores particulares, como Agentes de Relações de Clientes (motivado pelo objetivo de me-lhorar relacionamentos com clientes). Podem, também, descrever quais componentes do Modelo de Atores e Recursos são responsáveis por alcançar um particular objetivo ou defini-lo. Modelo de Regras do Negócio Modelo de Conceitos (MC) Modelo de Atores E Recursos Modelo de Processos de Negócio
Modelo de Requisitos e Componentes Técnicos Modelo de objetivos (MO) motiva, requer Usa, refere-se Usa, refere-se motiva, requer refere-se dispara apóia define Define, é responsável Define, é responsável motiva, requer Afeta, definido por Usa, Produz Realiza, é Responsável por
Figura 1 - Relacionamento entre os submodelos Fonte: Bubenko et al. (1998)
As ligações entre o Modelo de Objetivos e o Modelo de Regras do Negócio descrevem como componentes diferentes do Modelo de Objetivos são implementados, em termos de regras do negócio no Modelo de Regras do Negócio.
As ligações entre o Modelo de Regras do Negócio e o Modelo de Processos de Negócio descrevem como processos do Modelo de Processos de Negócio são dis-parados pelas regras do negócio do Modelo de Regras do Negócio.
As ligações entre o Modelo de Processos de Negó-cio e o Modelo de Conceito estão entre o conjunto de informação do Modelo de Processos do Negócio e os componentes do Modelo de Conceitos.
As ligações entre o Modelo de Atores e Recursos e o Modelo de Regras do Negócio descrevem como com-ponentes diferentes do Modelo de Atores e Recursos são relacionados a regras do negócio do Modelo de Processos de Negócio.
As ligações entre o Modelo de Processos de Negó-cio e o Modelo de Atores e Recursos descrevem como componentes diferentes do Modelo de Atores e Recursos estão são descritos ou envolvidos nos processos do Modelo de Processos de Negócio.
As ligações entre o Modelo de Requisitos e Compo-nentes Técnicos e outros compoCompo-nentes do modelo podem ser mais complexas do que os relacionamentos binários normais. O Modelo de Processos do Negócio motiva os objetivos do sistema de informação e os requisitos do sistema de informação.
4 Proposta de um Processo de Desenvolvimento para Sistemas de Apoio à Decisão
O processo de desenvolvimento de um SI deve contemplar um ciclo de vida de Engenharia de Software para garantir a qualidade e sucesso do sistema, para assim atender às reais necessidades do cliente, além de diminuir custos futuros de manutenção.
Os vários métodos e metodologias de desenvolvimen-to de sistemas dos paradigmas Estruturado e Orientado a Objetos abrangem um conjunto de técnicas de mode-lagem específicas para documentar as principais fases de um processo de desenvolvimento – Levantamento de Dados, Análise, Projeto e Implementação; porém al-gumas técnicas não consideram as regras do negócio e não apresentam modelos de processos, o que dificulta o trabalho de identificação dos requisitos organizacionais.
Os Sistemas de Apoio à Decisão, por sumarizar e analisar grandes volumes de dados integram um conjun-to de ferramentas com o Data Warehouse para, assim, transformar a informação em conhecimento e atender, principalmente, usuários estratégicos. Assim, é essencial que o processo de desenvolvimento de um SAD apresen-te modelos que especifiquem os requisitos do negócio da organização e posteriormente auxiliem na definição das funcionalidades do SAD.
A figura 2 apresenta uma proposta de um processo simplificado de desenvolvimento para Sistemas de Apoio à Decisão, que adota a metodologia EKD na primeira fase do processo – Análise de Requisitos, visando facilitar os
Requisitos do Negócio Ferramenta CASE Engenheiro de Software Especificações dos Requisitos Especificações da Análise e Projeto Dados UML Análise e Projeto Implementação Análise de Requisitos Tecnologias de LP e SGBD Funcionalidades Testes Construção Elaboração Concepção Legenda Controle Saída Mecanismo Entrada Fases do Processo Unificado: Ferramenta CASE Engenheiro de Software Engenheiro de Software Engenheiro de Software Transição BD n Data Warehouse BD 1 SAD Modelagem Dimensional Requisitos do SAD EKD
esforços da Engenharia de Requisitos, para identificar e especificar os requisitos do negócio e assim, melhorar a compreensão do domínio informal para o formal.
As linhas horizontais tracejadas separam os passos do processo de desenvolvimento, segundo o tempo, representando as fases de: Concepção, Elaboração, Construção e Transição; do Processo Unificado, proposto por Booch; Rumbaugh e Jacobson (1999). Os retângulos dispostos numa seqüência representam as atividades do ciclo de vida, que são executadas de forma incremental, sendo: Análise de Requisitos, Análise e Projeto, Imple-mentação e Testes.
Na fase de Concepção é estabelecido o caso de ne-gócio para o sistema e delimita-se o escopo do sistema. A fase de Elaboração consiste à análise do domínio do problema e a definição de uma arquitetura estável e robusta para todo o sistema, tendo em consideração os seus requisitos. Na fase de Construção é feito o desen-volvimento iterativo e incremental do sistema. Na fase de Transição é feita a disponibilização do sistema para validá-lo com simulações do domínio, e assim adequá-lo, conforme às necessidades.
A atividade de Análise de Requisitos contempla a identificação dos requisitos do SAD e dos requisitos do negócio, especificadas numa ferramenta CASE pelo Engenheiro de Software, contemplando a Engenharia de Requisitos do SAD. Utiliza-se dos modelos da metodolo-gia EKD para especificar a Modelagem Organizacional do domínio e posteriormente, mapeia-se a representação de forma estruturada do conhecimento organizacional e do negócio para ser usada na próxima atividade do processo – Análise e Projeto. Ainda nesta atividade, utiliza-se das técnicas de modelagem da Unified Modeling Language (UML), para especificar os requisitos funcionais do SAD.
A partir das especificações dos requisitos, inicia-se a execução da atividade Análise e Projeto, especificadas numa ferramenta CASE pelo Engenheiro. Utiliza-se das técnicas de modelagem da UML para especificar a parte estática e dinâmica do SAD. Na atividade de Pro-jeto, projeta-se o Data Warehouse do SAD, conforme a Modelagem Dimensional de Kimball (1998), fazendo a Extração, Transformação e Carga (ETC) dos dados dos sistemas fontes para o banco do Data Warehouse.
A partir das especificações das atividades de Análise e Projeto, o Engenheiro de Software, juntamente com os programadores, inicia-se a implementação do SAD com as tecnologias de linguagem de programação e SGBD. Na atividades de Testes realiza-se simulações para va-lidar e consistir o SAD.
5 Conclusão
As tecnologias evoluíram significantemente, possibili-tando a construção de Sistemas de Apoio à Decisão que agreguem inteligência ao negócio e que possa responder às necessidades da organização. Um Sistema de Apoio à Decisão mantém Data Warehouses para armazenar os dados em vários graus de relacionamento e sumarização, de forma a facilitar e agilizar os processos de tomada de
decisão por diferentes níveis gerenciais.
Este estudo apresentou proposta de processo de desenvolvimento para Sistemas de Apoio à Decisão, que adota a metodologia EKD, orientada a objetivos, para facilitar à aquisição do conhecimento da estrutura organizacional e estratégica, auxiliando na identificação dos requisitos organizacionais para diminuir os esforços da Engenharia de Requisitos, na tentativa de melhorar a compreensão do domínio e garantir que os Sistemas de Apoio à Decisão atendam às reais necessidades dos usuários estratégicos.
Para validar o processo de desenvolvimento proposto, foi desenvolvido um primeiro protótipo de um Sistema de Apoio à Decisão para Gestão de Avaliações Acadêmicas, mantidas em um ambiente virtual de aprendizagem, do Curso Superior de Tecnologia em Processamento de Dados da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR), resultado de um projeto de iniciação científica do Curso. O Sistema visa dar suporte à tomada de decisões dos gestores de cursos de graduação – coordenador e di-retor, contemplando consultas dinâmicas referentes às avaliações diagnósticas, formativa e somativa por disci-plina, buscando identificar as dificuldades e evolução do aprendizado do aluno.
A avaliação diagnóstica identifica o nível inicial de conhecimento dos discentes, bem como a verificação de suas características e particularidades individuais e grupais, ou seja, é aquela realizada no início do curso a fim de constatar se os discentes possuem os conheci-mentos, habilidades e comportamentos necessários para as novas aprendizagens;
A avaliação somativa visa classificar os discentes segundo seus níveis de aproveitamento no processo de ensino-aprendizagem. Deve ser realizada no final do curso, dentro de critérios previamente definidos e geral-mente tem em vista a promoção de um grau para outro. A avaliação formativa visa formar pessoas capazes de realizar tarefas, de construir novos conhecimen-tos e de resolver problemas, isto é, tem como base o acompanhamento e a orientação do aprendiz durante o desenvolvimento de tarefas planejadas buscando levá-lo a um engajamento ativo na construção dos seus conhecimentos.
O Sistema integrou um Data Warehouse, projetado a partir do banco de dados acadêmico e do banco de dados do ambiente virtual de aprendizagem Colaborar, adotado pelo Curso. Para disponibilizar as consultas dinâmicas, utilizou-se a ferramenta On-line Analytical Processing (OLAP) – Analysis Service Manager do sistema geren-ciador de banco de dados SQL-Server.
A implementação da versão final do Sistema de Apoio à Decisão para Gestão de Avaliações Acadêmicas e o desenvolvimento de um segundo protótipo para o domínio de gestão de recursos humanos são atividades definidas como trabalhos futuros do projeto de iniciação científica para, assim, validar e avaliar a proposta do processo de desenvolvimento para Sistemas de Apoio à Decisão, que adota a metodologia EKD.
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Iolanda Cláudia Sanches Catarino*
Mestre em Ciência da Computação (UFSCar). Docente e Coordenadora de Curso da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR).
e-mail: iolanda@unopar.br Edson Walmir Cazarini
Doutor em Engenharia Mecânica (USP). Docente do Curso de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia de São Carlos – Universidade São Paulo (USP).
e-mail: cazarini@sc.usp.br *Endereço para correspondência:
