SAD RESUMO

SAD prove mecanismos para agilizar/melhorar o processo decisório. SAD tem quatro características: incorporam simultaneamente dados e modelos; assistir decisores/gerentes no seu processo de decisão nas tarefas; suportam julgamentos a nível de gerencia; objetiva melhorar a efetividade das decisões.

SAD para: mudança nas tomadas de decisão, maior agilidade e efetividade, redução de custos.

Evolução: 70 os dados eram armazenados em estruturas hierárquicas rígidas, funções dos sistemas era captar, armazenar e recuperar dados, cobriam a área operacional, o chão de fábrica. Em 80 novas metodologias, administração de dados, modelagem de dados, os dados ganham importância, surge o modelo relacional. Em 90 começa a era da informação, avanços significativos na comunicação de dados, e necessidade de novas relações com os clientes. Novas necessidades de negócio levam a construção de sistemas específicos para área (OLAP). Necessidades de análise de dados levam a metodologias para extrair informações implícitas.

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OLTP-Ambiente Operacional: sistemas de informação que atuam no dia-a-dia da empresa, registrando as informações para que se tenha controle da movimentação no ambiente de negócios (RH, vendas, estoque).

Nos anos 90 tinha-se a percepção de que o mesmo ambiente de informação podia atender OLTP(operacional) e a necessidade dos gestores. Inicialmente a solução encontrada foi de construir programas de extração para informações específicas, de acordo com a necessidade de cada tipo de decisão. Mas OLTP não atende aos gestores, OLTP fornece dados, gestores necessitam informações. OLTP realiza muitas operações, porem com pouca informação envolvida, e o gestor ao contrário, menos operação e mais informação comparando os dois.

Na década de 90 surge app para a necessidade por informação para o apoio a tomada de decisão, surge então uma forte tendência para o surgimento de sistemas específicos de SAD. E caracteriza-se também a necessidade de um ambiente próprio pra processamento das informações, o ambiente analítico OLAP. Vantagens com OLAP: acaba o conflito entre os ambientes, uma vez os dados analisados e sumarizados não participam mais do ambiente operacional. Uma vez extraído, o dado passa a ser do usuário que vai trabalhar no apoio a decisão, usando conforme sua necessidade.

Ferramentas OLAP: ferramentas especificas para auxiliar no processo decisório das empresas. Características: interface amigável e flexível, facilidade no trato com as informações, auxiliar e facilitar a tomada de decisão, integrar características do ambiente e conhecimento do decisor.

Classificação: SIG (Sistemas de Informacoes Gerenciais): suportam decisões sob problemas estruturados usando infos estruturadas e consolidadas.

Problema estruturado: problema bem definido e o caminho de resposta é conhecido. Exemplo: valor total vendido no mês de julho dos últimos 6 anos.

SAD: são sistemas de informação interativos que assistem ao decisor a resolver problemas mal estruturados, oferecendo modelos analíticos e acesso a base de dados. Problema mal estruturado: não bem definido e o caminho de resposta precisa ser concluído. Ex: para qual mercado direcionamos os produtos no próximo ano, interno ou externo.

A necessidade de um ambiente analítico surgiu a partir de 70, devido a: competição cada vez maior entre organizações; necessidade de informações rápidas para auxiliar a tomada de decisão; disponibilidade de software e hardware para buscar e armazenas infos.

Business Intelligence: conjunto de conceitos, técnicas e métodos que prove soluções baseado no processo de coleta, analise e distribuição de dados para melhorar a decisão de negócios.

Engloba a B.I: BSC, CRM, OLAP, BPM, ERP, Data Warehouse, mineração de dados.

ERP: conjunto de atividades executadas por um conjunto de software modular com objetivo o auxilio dos processos de gestão de uma empresa. Atividades incluem: desenvolvimento de produto, compra da matéria-prima, interação e serviço com fornecedores e clientes, acompanhamento de ordens de produção, gestão de estoque, contabilística, financeira, rh e qualidade.

CRM: estratégia de negocio voltada ao entendimento e a antecipação das necessidades dos clientes atuais e potenciais da empresa. Cliente como centro do modelo de dados, relatórios e consultas tem o cliente como porta de entrada, marketing faz as ofertas de acordo com a necessidade dos clientes e não o que a empresa quer vender.

BSC: metodologia que estabelece metas estratégicas para a empresa e monitora seu desempenho por meio de indicadores de performance. Na pratica, um processo que visa o alinhamento dos processos de negócio alvo com os sistemas de informação mais adequados e ajustados.

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Data Warehouse: coleção de dados organizada de forma a responder eficientemente a perguntas que envolvem um grande quantidade de dados. Características: Orientado aos assuntos (OP: carro, perdas DW: clientes, indenização), integrado (dados consistentes A e B > AB), Variavel em relação ao tempo (dados históricos, 5 a 15 anos de dados é o normal), não é volátil (só carrega e acessa, não altera dados).

Popular um DW: um grande tempo é aplicado na carga dos dados operacionais para o dw, entre os procedimentos estão: limpeza(erros no operacional implicam erro no dw), integração(vários sistemas fonte), carga(copia inicial para o dw), atualização(copia incremental). A etapa de popular um DW pertence ao processo ETL (Extração, tratamento, carga de dados).