SAD orientado a MODELO

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1 Universidade do Contestado Campus Concórdia Curso de Sistemas de Informação Prof.: Maico Petry SAD orientado a MODELO DISCIPLINA: Sistemas de Apoio a Decisão

2 SAD Orientado a Modelo De acordo com ALTER (1996), há duas classes de SAD: os que se baseiam em dados e os que se baseiam em modelos. Os primeiros representam a classe mais simples e caracterizam-se pelo tratamento de grande volume de dados, realizando recuperações, combinações, tabulações, cálculos e estatísticas simples. Já os SAD orientados para modelos, são indicados para situações onde a decisão exige a consideração de um número significativo de variáveis interdependentes.

3 SAD Orientado a Modelo O ponto crítico dos SADM é a formulação de modelos analíticos, utilizando técnicas matemáticas, de pesquisa operacional (P.O.), de planejamento, entre outras, que retratem o problema considerado e as visões dos administradores e níveis decisórios envolvidos. A vantagem do uso de modelos é a capacidade de simulação, que permite analisar o comportamento e a distribuição das diferentes variáveis nas possíveis soluções.

4 SAD orientado a conhecimento X SAD orientado a modelo SAD orientado a conhecimento tenta pensar sobre os dados a partir de sua base de regras para resolver o problema SAD orientado a modelo segue uma seqüência de instruções pré-definidas (um modelo) para responder a mudanças nas entradas

5 Comparando os dois (SADC e SADM) SADC = Base de Conhecimento + Máquina de Busca (processador de regras) SADM = Dados Estruturados + Modelos SADM = Dados Estruturados + Modelos Quantitativos

6 Processo de Modelagem Identificação do problema e análise da situação Identificação das variáveis e seus relacionamentos O modelo é apropriado? O que necessita ser especificado? Qual solução é mais viável? O modelo é válido?

7 Pressupostos do Modelo Pressupostos/Comportamentos não testáveis Estático ou dinâmico? Estático é baseado num único frame de tempo Tudo ocorre num intervalo bem definido Ex. balanço semestral Dinâmico considera vários intervalos de tempo Dependente do tempo quando os eventos ocorrem Ex. Projeção do lucro para cinco anos Certezas?

8 Quando construir um modelo... Examine as condições e trace os pressupostos apropriados: Certeza. Modelos previsíveis são mais simples de serem bolados e funcional bem porque são considerados boas soluções Modelos financeiros podem operar assim

9 Quando construir um modelo... Incerteza. Os analistas tentam evitar este tipo de modelo Tentam acumular mais informação sobre o problema de forma a permitir uma atitude mais apropriada para lidar com riscos Risco. A maioria das situações de negócios envolvem riscos recomenda-se o uso de análises What-if

10 Tipos de Modelos Explicativos Modelos descritivos Algébricos Modelos preditivos mostram relacionamentos: Indicam que valores ou comportamentos através de múltiplas dimensões devem ser introduzidos no modelo de forma a afetar uma saída específica Alto nível de interação com o usuário O gerente especifica uma saída e um ponto de partida

11 SAD orientado a modelo pode envolver múltiplos modelos! Modelos de regressão que identificam o relacionamento entre variáveis Um modelo financeiro Um modelo de otimização baseado em Um modelo de otimização baseado em programação linear

12 Tipos de problemas e modelos Análise de custo-benefício Previsão Financeiro Controle de estoque Localização, alocação e distribuição Planejamento de RH Planejamento e controle de projeto Gestão de filas Política de reposição Escalonamento

13 Modelos financeiros Análise de break-even (ponto de equilíbrio) Modelos de orçamento Análise de coeficiente Análise de faturamento

14 Análise da Decisão Decisões são modeladas a partir da listagem de um conjunto de alternativas Uma única meta Obtida com o uso de uma tabela ou árvore de decisão Múltiplas metas Faz uso de modelos de utilidade ou processo de análise hierárquico

15 Modelos de previsão Métodos de julgamento Baseados em estimativas subjetivas e opiniões de especialistas Usado quando dados históricos são limitados ou inexistentes Análise de séries temporais Conjunto de valores para variáveis econômicas que são medidas em vários intervalos de tempo

16 Modelos de simulação Tipo especial de modelagem que imita a realidade Envolve o teste de valores específicos de uma decisão ou variáveis não controláveis com a observação do impacto da saída Ferramentas descritivas Descreve ou prevê as características de um dado sistema Necessário em problemas complexos

17 Vantagens da simulação Teoria é de fácil compreensão Modelo é simples Permite questões tipo What-if Modelo é construído para um problema Permite a inclusão de situações reais simplificações não são necessárias

18 Desvantagens da simulação Uma solução ótima não pode ser assegurada Construir o modelo é lento e caro Soluções não são transferíveis para outros problemas

19 Metodologia da simulação Definição do problema Construção do modelo de simulação Teste e validação do modelo Projeto dos experimentos Condução dos experimentos Avaliação dos resultados

20 Fonte Material extraído/adaptado de: LAUDON, Kenneth C. Sistemas de informação gerenciais: administrando a empresa digital. São Paulo: Prentice Hall, ALTER, S. L. Information Systems: A management perspective. EUA Menlo Park, Benjamin & Cummings, 2.ed Prof. Francilene Garcia UFCG Departamento de Sistemas e Computação UVB Aula 13-Ferramentas tecnológicas de apoio à decisão

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