Sistema de Apoio à Decisão

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Conceito[editar | editar código-fonte]

Decision Support Systems (DSS) significa sistemas de suporte à decisão e são conceituados como sistemas de informática que podem fazer determinadas análises que ajudam na tomada de decisão. Se trata de uma ferramenta de alto grau de complexidade que se adequa às características individuais e de cada organização; de maneira a serem construídas na medida em que são utilizadas, ou seja, estão sob controle do usuário desde o princípio até a implementação final e uso diário.

Sprague e Carlson (1982 apud POWER, 2002) definem SAD como um sistema computadorizado interativo que ajuda tomadores de decisão a usar dados e modelos para resolver problemas mal estruturados, desestruturados ou semiestruturados. Vários tipos de SADs ajudam tomadores de decisão a usar e manipular bancos de dados muito grandes; alguns ajudam gestores em aplicar listas de controle e regras; outro fazem uso extensivo de modelos matemáticos. Dentre as definições consultadas, se pode agregar ao conceito de Sistema de Apoio à Decisão as seguintes ideias:

  • "SAD é um sistema de informação que apoia qualquer processo de tomada de decisão em áreas de planejamento estratégico, controle gerencial e controle operacional" [SPRA91];
  • "SAD é um sistema baseado em computador que auxilia o processo de tomada de decisão utilizando dados e modelos para resolver problemas não estruturados " [LUCA90];
  • "SAD é uma estratégia de implementação que torna o computador útil ao gerente" [ROCK86].

Analisando essas definições, algumas questões podem ser levantadas, como, por exemplo: Um EIS também auxilia o processo de tomada de decisão na área de planejamento estratégico e, nem por isso, é chamado de SAD. O mesmo acontece com MIS na área de controle gerencial e com EDP na área de controle operacional. Um SAD também serve para auxiliar a resolução de problemas estruturados. Todo SI pode ser útil ao nível gerencial e, nem por isso, todo SI será um SAD. Um EIS, um MIS e um EDP podem ter funções que forneçam informações para apoio à decisão. Porém, esses SI não foram construídos com o objetivo de auxiliar o processo de tomada de decisão. Quando se fala em auxiliar o processo de tomada de decisão, isso não significa somente fornecer informações para apoio à decisão, mas, também, analisar alternativas, propor soluções, pesquisar o histórico das decisões tomadas, simular situações, etc.

Funcionamento[editar | editar código-fonte]

O processo de tomada de decisão se desenrola, portanto, através da interação constante do usuário com um ambiente de apoio à decisão especialmente criado para dar subsídio às decisões a serem tomadas. Um SAD deve fornecer informações atuais e oportunas e análises que sejam precisas, relevantes e completas. Um SAD específico deve apresentar informações em um formato apropriado que seja fácil de entender e manipular. A informação apresentada por um SAD deve resultar de análises de transação de dados, de um modelo de decisão, ou pode ser coletada de fontes externas. Um SAD pode, ainda, apresentar acontecimentos internos e externos, opiniões claras, e/ou previsões para os gestores. O software SAD é provido de Dados Operacionais, Dados Gerenciais e Dados Externos, que em conjunto com inputs (Entradas) e dados do usuário, elaborando novas informações, modelos, relatórios, apresentando ao usuário as melhores soluções possíveis, apoiando na tomada de decisão.

Segundo Ralph H. Sprague e Hugh J. Watson, no livro Sistemas de Apoio à Decisão [SPRA91], qualquer SI que forneça informações para auxílio à decisão é um sistema de apoio à decisão (SAD). Essa afirmação é, porém, bastante questionável, pois SAD são sistemas que não só fornecem informações para apoio à tomada de decisão, mas que contribuem para o processo de tomada de decisão. A obtenção da informação é apenas parte do processo, como veremos detalhadamente adiante.

O Surgimento[editar | editar código-fonte]

A necessidade dos SADs surgiu na década de 70, em decorrência de diversos fatores, como, por exemplo, a competição cada vez maior entre as organizações; necessidade de informações rápidas para auxiliar no processo de tomada de decisão; disponibilidade de tecnologias de hardware e software para armazenar e buscar rapidamente as informações; dentre outros. SAD, que também são conhecidos como "Decision Support Systems" (DSS), possuem funções específicas, não vinculadas aos sistemas existentes, que permitem buscar informações nas bases de dados existentes e delas retirar subsídios para o processo de tomada de decisão. SAD começam a ser desenvolvidos na organização a partir dos estágios de controle e integração no modelo proposto por Richard Nolan, segundo seu livro Management Accounting and Controlo of Data Processing, em que a evolução da informática numa organização ocorre em seis estágios:

  1. Iniciação: resistência ao uso da informática e desenvolvimento superficial com a tecnologia;
  2. Contágio: automatização de atividades sem se preocupar com o aprendizado;
  3. Controle: crescente uso de SI, exigência de recursos de informática;
  4. Integração: atender necessidades à nível gerencial em que as informações são de melhor qualidade e se exige maior integração entre elas;
  5. Administração de dados: organização dos dados em termos de sistemas que interessam à organização, de forma a se evitar redundâncias;
  6. Maturidade: informação como patrimônio da empresa.

Os profissionais envolvidos são desenvolvedores, usuários finais e especialistas. Os primeiros são responsáveis por construir as bases de dados, bases de modelos e linguagens de controle. Os usuários finais são capazes de encontrar dados relevantes, escolher e operar modelos relevantes e controlar operações sem intervenção profissional. Os especialistas devem estar disponíveis para consulta, treinamento, conselhos e apoio. Assim, o sistema de software do DSS gerencia as bases de dados DSS, as bases de modelos e interfaces dos usuários.

O sistema de software DSS permite a fácil interação entre os usuários e as bases de dado e de modelos; além disso, são gerenciadores da criação, do armazenamento e da recuperação dos modelos na base de modelos e os integra com os dados na base de dados DSS.

Os usuários do DSS geralmente são executivos que tem suas próprias peculiaridades e, geralmente, não gostam de ferramentas complexas – razão pela qual a interface deve ser um pouco intuitiva. Desse modo, na construção das DSS se foca na identificação de um problema e um conjunto de possibilidades que os usuários consideram úteis no processo de tomada de decisão da organização em questão. Como características, as DSS usam quantidades menores de dados, envolvem pequeno número de usuários, tendem a empregar modelos analíticos mais sofisticados que outros sistemas, exigem uma maior participação do usuário e devem ser flexíveis, evoluindo conforme cresce a sofisticação do usuário.

Os Níveis Funcionais[editar | editar código-fonte]

Dentro de uma organização típica, existem quatro tipos de níveis funcionais: estratégico, gerencial, de conhecimento e operacional. Para cada uma dessas áreas, se tem seis tipos de sistemas de informação que são integráveis e são melhores direcionados de acordo com suas respectivas funções:

  • Nível Estratégico: Sistema de Suporte Executivo (ESS);
  • Nível Administrativo/ Gerencial: Sistema de Informações Gerenciais (MIS) e Sistemas de Suporte a Decisão (DSS);
  • Nível de Conhecimento: Sistema de Conhecimento do Trabalho (KWA) e Sistema de Automação de Escritório (OAS);
  • Nível Operacional: Sistema de Processamento de Transações (TPS)

Desse modo, as DSSs são sistemas ao nível gerencial ou administrativo de uma empresa que interligam dados e modelos analíticos sofisticados; além de possuir interface amigável no intuito de apoio à tomada de decisão.

Visão Rápida de Histórico e Exemplos Clássicos[editar | editar código-fonte]

A partir do final dos anos 60 e início dos anos 70, várias empresas começaram a desenvolver sistemas de informação. Estes eram sistemas pequenos em termos de trabalho e custo, interativos e desenvolvidos para ajudar usuários e utilizar modelos e dados para discutir e decidir problemas; porém, não eram capazes de resolver problemas. A partir de então, um novo tipo de sistema de informação começou a ser desenvolvido, o Sistema de Apoio à Decisão (SAD). Esse sistema foi desenvolvido a partir de estudos teóricos sobre tomada de decisão nas organizações, feitos no Carnegie Institute of Technology, e trabalhos técnicos realizados com Sistemas Computacionais Interativos no Massachusetts Institute of Technology.

Em 1968-1969, Michael S. Scott Morton (1971 apud POWER, 2002) estudou como computadores e modelos analíticos poderiam ajudar gestores a tomar uma decisão importante. Ele conduziu um experimento em que gerentes de marketing e produção usaram um Sistema de Decisão de Gestão (SDG) para coordenar um planejamento de produção para equipamentos de lavanderia. A pesquisa de Scott Morton foi pioneira em implementar, definir e testar um modelo de Sistema de Apoio à Decisão.

Nos anos 70, J. C. D. (1975 apud POWER, 2002) identificou critérios para planejar modelos e sistemas para apoiar tomadas de decisão em gerenciamento. Seus quatro critérios eram: robustez, facilidade de controle, simplicidade e integridade de detalhes relevantes. Assim, ele expandiu as fronteiras da modelagem suportada por computador, com seu SAD, chamado Brandaid, que foi planejado para suportar decisões de produto, promoção, atribuição de preço e decisões publicitárias. Todos esses 4 critérios ainda se aplicam nos modelos atuais de DSS.

Nos anos 80, todos os esforços para ajudar na tomada de decisão individual foram estendidos para grupos e organizações inteiras. Se tiveram base de tecnologias de armazenamento e processamento de documentos para posterior recuperação ou análise.

A partir da década de 90, surgiram algumas ferramentas para dar suporte nas empresas, como o Data Warehousing, o Data Mining e o On-Line Analytical Processing (OLAP). O poder de armazenamento, consultas e analises dos SAD atuais foram alcançados no final da década de 90 e início do século graças à grande e rápida evolução dos softwares e hardwares.

Aplicações Atuais[editar | editar código-fonte]

Os SAD’s devem fornecer capacidades para responder questões e alcançar decisões. Assim, as principais capacidades que caracterizam os Sistemas de Suporte à Decisão envolvem representações, operações, ajuda de memória e ajudas de controle.

As representações envolvem conceitualizações de informações usadas na tomada de decisão. São gráficos, tabelas, listas, relatórios e símbolos que servem para operações de controle.

As operações são responsáveis por manipular dados relacionados à matemática e lógica. Coleta de informações, formação de listas, preparo para relatórios, atribuir riscos e valores para as atividades; além de gerar dados estatísticos e simular alternativas são funcionalidades dessa etapa.

As técnicas computacionais de apoio SAD envolvem inteligência artificial que englobam redes neurais, agentes inteligentes, lógica Fuzzy, algoritmos genéticos e sistemas especialistas.

O sucesso da implementação dos SADs se dá pela melhoria na tomada de decisão e a satisfação global com o software; sendo que os fatores de sucesso abrangem treinamento, envolvimento, experiência do usuário, apoio da alta gerência e novidades das aplicações.

A implementação dessa ideologia se deu em algumas empresas como a American Airlines envolvendo o preço e seleção de rota; no Equico Capital Corporation com avaliação de investimento; na U.S. Department of Defense com análises de contratos de defesa; na Southern Railway com percurso e despacho dos trens; na National Gypsum com previsão e planejamento; no Texas Oil and Gas Corporat. Com a avaliação de potenciais poços; na United Airlines como cronograma de vôo; na Kmart com avaliação de preço; na Jupiter Lumber com otimização da produção; na Genral Dynamics com avaliação de preço e na Frit – Lay, Inc. com o preço, publicidade e promoção.

No setor de Comércio Varejista, o exemplo mais famoso e também o mais citado é o da rede Wall-Mart, que na busca por melhores contatos com os consumidores e relações importantes para seus negócios, utiliza o Data Mining aliado a Data Warehouse. Inicialmente buscavam-se relações entre consumo de alguns produtos e os dias da semana e o consumo de produtos através de vendas casadas. A relação mais curiosa encontrada foi que o de consumo de fraldas descartáveis sempre aparecia aliado ao consumo de cerveja durante às sextas-feiras, esta relação foi confirmada com a aproximação destes dois produtos nas prateleiras e um sucessivo aumento nas vendas, isto por que sempre que o consumidor ia ao supermercado comprar fraldas para o fim de semana aproveitava para também abastecer a geladeira com cerveja.

Um setor que vem apresentando grande aumento na utilização de SAD é o de empresas de Telecomunicação, principalmente pela grande concorrência ligada ao setor. O objetivo principal das implementações tem sido a necessidade de acesso rápido à informação, análises sofisticadas dos dados e descoberta de perfis e características dos clientes, adquirindo novos e mantendo os atuais através de direcionamento de suas campanhas de marketing e criando serviços mais personalizados.

Tendências Futuras[editar | editar código-fonte]

Segundo Rezende; Abreu, os DSS’s são tecnologias fundamentais para a evolução da tomada de decisão nas empresas modernas e que fazem uso de informações que as agregam valor. Do ponto de visto empresarial, os SAD’s economizam tempo na decisão, visto que dão ao administrador informações necessárias para a situação específica. Os DSS devem seguir as tendências da inteligência artificial, que está cada vez mais ganhando espaço, principalmente por meio dos sistemas especialistas, como é o caso. Nesse caso, os DSS deverão seguir essa lógica, aprender e entender problemas administrativos.

Tendências DSS para o Meio Acadêmico[editar | editar código-fonte]

Dentre as tendências futuras do DSS o meio acadêmico aponta que elas estão focadas, em geral, para executivos de e-commerce, para executivos de segurança e negociação de commodities e agentes intermediários para negociações, correspondência de parceiros e colaboração.

As tendencias, que alguns artigos apontam que o DSS ira sofrer são:O papel e o grau de sofisticação dos métodos baseados em DSS aumentarão; especialmente otimização de multicritério, modelos de incerteza e gerenciamento.

A classe de problemas de decisão considerados numericamente não tratáveis ​​irá encolher.

O principal grupo usuário do DSS que utiliza o DSS para fazer previsões, recomendações e previsões de futuros sistemas de informação são as empresas inovadoras de TI, mas, apesar delas serem quem mais investem nos sistemas de DSS, as instituições de ensino, pesquisadores e desenvolvedores de DSS tem grande influência nas tendências do DSS.

Tendências DSS para o Cenário Tecnológico[editar | editar código-fonte]

As novas abordagens permitiram desencadear tendências e construir cenários tecnológicos relativos aos sistemas de apoio à decisão e visualizar sua evolução. Em particular, identificamos os principais tópicos de desenvolvimento de sistemas especializados:

  • Recomendadores para comércio eletrônico (excluindo bancos e finanças);
  • Recomendadores gráficos (baseados em conteúdo) para multimídia;
  • Recomendadores gráficos (baseados em conteúdo) para 3D-e-commerce;
  • Recomendadores capazes de avaliar nas carteiras de produtos (limitados pelo seu valor);
  • Recomendadores de segurança e comércio de commodities;
  • Agentes intermediários inteligentes para negociações, correspondência de parceiros, colaboração;

Entre as principais tecnologias, métodos e modelos a serem utilizados no DSS, identificou-se os seguintes aspectos:

  • Tecnologias SIG, capazes de avaliar ou suscitar preferências em relação a sites individuais; em uma grande região, fazendo um uso intensivo da visualização e associado ao GPS;
  • Funções cognitivas de sistemas especializados, permitindo eliminar as conseqüências negativas;

Algumas das tendências salientes relativas ao futuro DSS (até 2025) que foram identificados e relacionados aos aplicativos 3D-e-commerce, estão listados abaixo:

  • O DSS (incluindo e a partir de recomendadores) convergirá com a pesquisa de motores e agentes inteligentes de mineração de dados; o último completará dados faltantes que podem ajudar na resolução de problemas de decisão fornecidos nas consultas do cliente.

Referências Sólidas[editar | editar código-fonte]

Alguns exemplos, em que o Descision support system (DSS) pode ser usado de maneira inovadora temos:

Em Restaurante[editar | editar código-fonte]

Atualmente o DSS está sendo usado por restaurantes fast food para determinar melhores locais para criação de novos restaurantes buscando maior lucro, em que se levara em conta dados de renda da população, tipo de cidade, comportamento de atividade comercial, que pode variar de acordo com o usuário do DSS, pois ele pode desejar levar em conta outros fatores como por exemplo, dados de criminalidade.

Exemplos de restaurantes que utilizam DSS desta forma temos: McDonald’s, pizzaria Domino’s, Starbucks e Wendy’s.

Em Empresa Aérea[editar | editar código-fonte]

Vaisala, especialista em meteorologia aeronáutica, ofereceu uma nova solução para melhorar a eficiência de companhias aéreas, reduzir o impacto ambiental e mantendo um registro de segurança sólido sobre aviação durante o inverno. A companhia aérea Emirates avaliou a solução sugerida no Chicago O’Hare International Airport e no Copenhagen Airport até o final do inverno de 2017.

A ferramenta testada pela Emirates, chamada de CheckTime, monitora as condições do clima frio e fornece informações para os pilotos, assim eles podem tomar decisões sobre o degelo das asas do avião. Durante os testes iniciais, a Emirates usou o CheckTime em paralelo com os procedimentos operacionais manuais para climas frios para avaliar e validar resultados.

O CheckTime substitui o procedimento em que pilotos usam, manualmente, tabelas de tempo de espera, gráficos de informação e observação das condições climáticas para estimar a quantidade de fluido de degelo necessária, e o tempo além do qual já não seria desejável que a aeronave partisse nas condições climáticas existentes. “Ao utilizar uma tecnologia precisa e automatizada de apoio à decisão em vez de um procedimento manual para estimar o tempo de vida efetivo dos fluidos, os pilotos da Emirates poderão se concentrar melhor em outros aspectos cruciais de segurança e operações de voo, e a companhia aérea pode melhorar a eficiência e reduzir impactos ambientais”, disse Nick Demetriades, chefe de serviços de informação de aviação da Vaisala.

Desenvolvido por especialistas em meteorologia aeronáutica, o CheckTime usa sensores de tempo acurados da Vaisala que medem a temperatura, o vento, tipo de precipitação e a água líquida equivalente (Liquid Water Equivalent - LWE) para calcular o impacto da mudança das condições climáticas sobre o fluido anticongelante após o período de degelo da aeronave. Atualizando a cada minuto, o sistema é capaz de fornecer um suporte à decisão dinâmico ao piloto através do computador ACARS (Aircraft Comunication Addresing and Reporting System) da companhia aérea ou via aplicativo para dispositivo móvel na cabine do piloto.

Em Banco de Varejo[editar | editar código-fonte]

Decision support system utilizados em bancos temos, por exemplo, os bancos Itaú, HSBC e Bank of America que utilizam um software produzido pela empresa SAP o SAP Hana 2, que é um software que, dentre outras funcionalidades, serve como suporte para realizar processamento de dados e simulações rapidamente, para facilitar a tomada de decisão.

Apesar de a maioria dos bancos utilizarem Decision support system eles não informam como é utilizado esse sistema para poderem se manter competitivos, evitando que os outros façam o mesmo.

Em Órgão Publico[editar | editar código-fonte]

Sistema inteligente de apoio à decisão é lançado para a iniciativa do governo de Dubai. O sheik Hamdan Bin Mohammad Bin Rashid Al Maktoum lançou o sistema de apoio à decisão para melhorar e acelerar a tomada de decisões em resposta à iniciativa de Dubai de mudar para um governo inteligente.

O sistema chamado 'Qarar' ou 'decisão' em árabe, faz parte das atividades atuais para empregar o programa de Sua Alteza Sheikh Mohammad Bin Rashid Al Maktoum, Vice-Presidente e Primeiro-Ministro dos Emirados Árabes Unidos e Governante de Dubai, para mudar para um Governo inteligente e, acelerar e aumentar os esforços para tornar o Dubai a cidade mais inteligente do mundo.

O sistema é um dos sistemas governamentais mais modernos da região, que é composto por um conjunto de métodos, ferramentas, políticas e sistemas inteligentes sofisticados que fornecem informações e dados estratégicos para membros do Conselho Executivo, decisores e comitês setoriais, de forma apropriada e pontual, para garantir a precisão e eficácia das decisões.

Consiste em uma coleção de sistemas eletrônicos que funciona em três níveis funcionais incorporados propositadamente para satisfazer as necessidades dos usuários.

O primeiro nível envolve um sistema de tela interativa para o benefício dos tomadores de decisão. Ele fornece informações sobre áreas estratégicas de importância em Dubai. Dá fácil acesso a dados amplos mediante múltiplos canais e plataformas.

O segundo nível apresenta a análise de dados do sistema que fornece recupera uma ótima base de informações estatísticas e analíticas e benchmarking que orienta para uma melhor compreensão das preocupações na agenda que precisa ser discutida.

O terceiro nível é preocupado com o sistema de sourcing de dados que permite a entrada e o compartilhamento em várias redes. Facilita o rastreio da qualidade e confiabilidade dos dados.