Resumo pereira

 Resumo: Introdução aos Sistemas de Apoio a Decisão

   O processo de tomada de decisão tem sido transformado a partir de sua inserção em sistemas de informações capazes de gerarem possibilidades e reproduzirem cenários de acordo com premissas e dados estabelecidos. Esses sistemas não produzem apenas informações gerenciais, mas dão suporte à tomada de decisão dos gestores necessidades de informações novas e mais precisas. Há uma necessidade de Ter informações mais rapidamente, o monitoramento das inúmeras operações de negócios da empresa está cada vez mais difícil, a empresas estão operando em uma economia instável, enfrentando maior concorrência nos mercados interno e externo, os sistemas instalados na empresa não apoiam adequadamente os objetivos de maior eficiência, rentabilidade e ingresso em mercados lucrativos, o departamento de sistemas de informação não consegue mais atender à diversidade de necessidades imediatas da empresa e de seus executivos. Por essas razões muitas empresas estão utilizando o SAD para melhorar o processo decisório. Diversas fontes de dados, variedades nos relatórios, análise de sensibilidade, simulação e análise de tomada de decisão são importantes características do Sistema de Apoio a Decisão (SAD).

   Decisões em grupos, modelos físicos, matemáticos e verbais, tudo partindo de um propósito já estabelecido e temas que fazem do sistema uma ferramenta diversificada e eficiente. Modelos estatísticos, de otimização, de previsão, de biblioteca e modelos de análise de sensibilidade são os mais conhecidos.

O SAD trouxe interação com o usuário do sistema, acesso ao banco de dados, modelos, informações e sugestões, vantagem competitiva e bons retornos financeiros.

Data warehouse um grande banco de dados necessário aos usuários finais, gerentes e analistas de negócios, ainda estes se beneficiam com a diminuição do tempo que os gerentes levam para obter as informações, contendo os dados necessários para realizarem as referidas tarefas, comparações, visões personalizadas, análises estatística, previsões, simulações e respostas rápidas independentemente da complexidade da consulta.São vantagens oferecidas pelos sistemas OLAP que são usados em diversos sistemas organizacionais.

   Utilizado para planejar orçamentos e realizar análises financeiras em departamentos como vendas, marketing e manufatura, essas aplicações caracterizadas em permitir a visão multidimensional dos dados, possuir inteligência de tempo, fazer a atualização do banco de dados, realizar cálculos complexos, criar agregações e consolidações, fazer previsão, análise de tendências, otimização e análises estatísticas, construir cenários a partir de suposições e fórmulas aplicadas pelos analistas aos dados históricos disponíveis e fazer cálculos e manipular dados através de diferentes dimensões.

   “Data mining” ou “mineração de dados” ou ainda “garimpagem de dados” é o processo de extrair informações potencialmente úteis a partir de dados “crus” que estão armazenados, trabalha com um conjunto de técnicas estatísticas avançadas e princípios de Inteligência Artificial para identificar os padrões de compras e de comportamento dos consumidores com base em dados a respeito dos clientes é possível traçar associações que revelem grandes filões de mercado.

Também existem empresas que estão utilizando a tecnologia de mineração de dados independentemente do data warehouse. As dificuldades aumentam, os resultados podem se tornarem menos expressivos, mas não é obrigatório a utilização do data mining em conjunto com o data warehouse.

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