UM ESTUDO SOBRE SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO E SUAS PRINCIPAIS FERRAMENTAS

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1 UM ESTUDO SOBRE SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO E SUAS PRINCIPAIS FERRAMENTAS Juliana Baptista 1 Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Campus Nova Andradina ju.baptista@hotmail.com Claudio Zarate Sanavria NIPETI 2 - Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Campus Nova Andradina claudio.sanavria@ifms.edu.br Resumo: O presente trabalho descreve as três principais ferramentas de Sistema de Apoio a Decisão (SAD): Data Warehouse, On-Line Analitycal Processing OLAP e Data mining, bem como a necessidade da criação dessas, analisando as características das mesmas e verificando como elas auxiliam o processo decisório. Por meio de uma pesquisa de natureza bibliográfica, a pesquisa procurou traçar um breve histórico das tecnologias SAD, apontando os benefícios, vantagens e desvantagens da utilização dessas ferramentas. Palavras-chave: Sistema de Apoio a Decisão, Ferramentas SAD, Tomada de decisão. Introdução O homem, desde os primórdios da civilização, busca meios que o auxilie em suas tomadas de decisões No campo profissional, esse necessita de um apoio mais preciso nas decisões indispensáveis para a administração da empresa, pois com tantas evoluções tecnológicas, essas estão cada vez mais complexas. Pereira e Fonseca (1997 apud BISPO, 1998) afirmam que, no início do século XX, os critérios de tomada de decisão eram centrados no proprietário, que era quem detinha o privilégio de optar pelo que julgava ser o melhor para a empresa e para os trabalhadores. Naquela época acreditava-se que os empregados estavam preparados para atuarem somente como mão-de-obra, pois não tinham capacidade intelectual para exercer influência nas decisões. Porém, na década de 1960, várias mudanças ocorreram, fazendo assim com que os trabalhadores começassem a ser vistos como seres capazes de pensar e tomar decisões. 1 Acadêmica do 3º semestre do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. 2 Núcleo Interdisciplinar de Pesquisa, Estudo e Desenvolvimento em Tecnologia da Informação.

2 Com o crescimento da competição e também mercados cada vez mais dinâmicos, o processo decisório ficou mais complexo. Surge então a necessidade de contar com o apoio de sistemas informatizados. Algumas divergências são encontradas quanto ao início dos estudos teóricos acerca dos Sistemas de Apoio a Decisão, pois variam entre as décadas de 1950 e 1960, mas o que é certo é que em meados da década de 1970, pesquisadores e empresas começaram a desenvolver o que, primeiramente foi nomeado por Michael Scott Morton como SDG (Sistemas de Decisões Gerenciais). A partir dessa década, a maioria dos sistemas que apoiavam as decisões foi considerada SAD (Sistemas de Apoio a Decisão). De acordo com Turban (2004, p. 370), o Sistema de Apoio a Decisão, de um modo geral, [...] é um sistema baseado em computadores que por meio de dados, informações e modelos propiciam a resolução de situações organizacionais, pretendendo amparar o processo de tomada de decisão em várias áreas. Nesse contexto, o presente artigo consiste em: apresentar as ferramentas atuais que constituem os Sistemas de Apoio a Decisão, examinando-as quanto às suas funcionalidades e suporte no processo decisório; apresentar um breve histórico sobre o SAD e a necessidade do desenvolvimento das ferramentas; analisar as três principais ferramentas atuais, verificando se como as mesmas auxiliam o processo decisório, apontando também o suporte que essas proporcionam a seus usuários nos processos decisórios praticados nas empresas, bem como os benefícios, vantagens e desvantagens de sua utilização. Revisão Teórica Para Bispo (1998) com o crescimento competitivo no mercado, houve a necessidade das empresas tomarem decisões mais rapidamente e também envolver mais funcionários no processo decisório, além de as decisões deverem ser tomadas com base em dados comprovados. O crescimento competitivo, a necessidade de agilidade e segurança na tomada de decisão foram alguns dos fatores que influenciaram no desenvolvimento dos denominados Sistemas de Apoio a Decisão (SAD).

3 Scaff et al (2005, p.5) descreve o SAD como sendo [...] tecnologias que provem informações e ferramentas que auxiliam os gestores nos processos de decisão. Tais ferramentas SAD vieram com o intuito de facilitar as tomadas de decisão, pois a partir das informações disponibilizadas por essas, o tomador de decisão é capaz de encontrar rapidamente a solução, sendo que antes da criação dessas, esse perdia muito tempo reunindo documentos, a fim de ter o suporte necessário para sua decisão. [O SAD] teve seu início associado à década de 50, quando os primeiros estudos teóricos sobre o assunto foram feitos pelo Carnigie Institute of Techonology, datam esta época também, e tiveram grande importância no desenvolvimento do SAD [...] (SCAFF ET AL, 2005, p.5, grifo do autor). Já na década de 1970 foram desenvolvidos os primeiros SAD, que de acordo com Bispo (1998 p.11) [...] eram muito caros, de uso muito específico e difíceis de se operar. Na década de 1980 surgiram os primeiros Sistemas de Gerenciamento de banco de dados (SGBD) e tornou-se possível executar acesso melhor aos dados, construção de consultas e relatórios de modo mais rápido, prático e barato, conforme afirma Bispo (1998). Entretanto, estes SGBD não conseguiam atender a todas as necessidades do decisor, pois quando precisavam fazer análises mais precisas, a executavam de forma "manual", ou seja, os dados armazenados nos SGBD eram coletados, selecionados e utilizados para a análise. Weldon (1998 apud BISPO, 1998) afirmam que na década de 1990 surgiram as primeiras ferramentas CASE e as Linguagens de Quarta geração. Essas ferramentas, segundo Bispo (1998) vieram com a promessa de solucionar os problemas dos usuários que precisavam de informações rápidas e que atendessem às suas necessidades. Porém, essas não conseguiram atender a todas as necessidades gerenciais. E ainda nesta década foram apresentadas mais três ferramentas, que segundo Scaff et all(2005, p.5) são as principais ferramentas de SAD: [...] Data Warehouse, On-Line Analitycal Processing OLAP e Data Mining. Um dos recursos computacionais criado para fornecer os subsídios necessários ao tomador de decisão é o Data Warehouse que, de acordo com Laudon e Laundon (2010, p.154), consiste em [...] um banco de dados que armazena dados correntes e históricos de potencial interesse para os tomadores de decisão de toda a empresa.

4 A tecnologia Data Warehouse surgiu em meio às dificuldades que as organizações passaram a sentir pela quantidade de dados que suas aplicações estavam gerando e à dificuldade de reunir estes dados de forma consolidada para uma análise mais eficiente (VIEIRA; SOUZA e GOLDSCHIMIDT, 2010, p.1). [...] um Data Warehouse é um conjunto de dados baseado em assuntos, integrado, não-volátil, variável em relação ao tempo, e destinado a auxiliar em decisões de negócios. A orientação a assunto, aliada ao aspecto de integração, permite reunir dados corporativo em um mesmo ambiente de forma a consolidar e apresentar informações sobre um determinado tema. Os dados são não-voláteis, pois uma vez carregados no datawarehouse, estes não podem mais sofrer alterações (SCAFF ET ALL, 2005 p.1-2). No Data Warehouse são armazenados um grande volume de dados, sendo que através destes dados, os gerentes podem utilizá-los como auxílio na tomada de decisão. Vieira; Souza e Goldschimidt (2010, p.4) citam alguns exemplos de aplicações nesta ferramenta: pesquisa de fraude, análise de crédito, análise de sazonalidade da produção, análise de risco [...]. As empresas podem utilizar bancos de dados menores para atender somente alguma área específica da empresa, para ter um custo menor, então utilizarão o Data Mart, que para Laudon e Laudon (2010, p.155) nada mais é que um subconjunto de um data warehouse [...]. Para Vieira; Souza e Goldschimidt (2010, p.6) os Data Mart são criados com o intuito de [...] oferecer simplicidade, menor custo e agilidade ao processo de construção e manutenção de data warehouses. O Data Warehouse é que armazena os dados, já para a exploração ou mineração dos dados foi apresentado também na década de 1990, mas teve suas raízes nos anos de 1960, o Data mining, que embora ainda não tenha conceito formal universal, é definido por Scaff et al (2005, p.6) como [...] um conjunto de técnicas automáticas usadas para explorar exaustivamente e descobrir relacionamentos complexos em grandes conjuntos de dados. O Datamining é uma ferramenta de alto custo e também precisa que os dados inseridos sejam bem organizados, senão a resposta ao usuário, provavelmente, não será segura. Menconi (1998 apud BISPO, 1998, p.84) alerta que o Datamining [...] é uma solução cara e exige informações muito bem organizadas para funcionar bem, caso contrário, pode até agravar a situação de uma empresa em dificuldades.

5 Quando a empresa busca um produto Datamining, deve verificar quais os tipos de modelos que atendem às necessidades dessa, de que forma dará suporte ao processo decisório. Os modelos descritos por Bispo (1998) são: de agrupamento, de classificação, de descoberta de associação, de descoberta de sequência, de regressão e de predição. As principais aplicações dessa ferramenta em empresa estão direcionadas aos negócios para clientes, pois por meio dela são buscados [...] padrões de consumo e tendência de mercado. (SCAFF ET ALL, 2005, p.7). Para a consulta mais detalhada e análise dos dados pode-se citar a ferramenta OLAP (processamento analítico on-line). Essa tem suas raízes, assim como o Datamining, na década de 1960, mas foi apresentada com seus produtos na década de Constituída de um conjunto de tecnologias especialmente projetadas para dar suporte ao processo decisório através de consultas, análises e cálculos mais sofisticados nos dados corporativos, estejam armazenados em um data warehouse ou não, por parte de seus usuários, geralmente analistas, gerentes e executivos (BISPO, 1998, p. 51). De acordo com Anzanello (2012) há quatro arquiteturas para o armazenamento de dados, sendo eles o MOLAP, ROLAP, DOLAP e HOLAP, sendo que cada qual tem sua função específica, devendo ser utilizada, conforme a necessidade de análise pela ferramenta OLAP. Anzanello (2012, p.5) ainda lembra que as ferramentas OLAP [...] surgiram juntamente com os sistemas de apoio a decisão para fazerem a extração e análise dos dados contidos no DW e DMs. As aplicações dessa ferramenta em empresas são direcionadas ao departamento de Finanças, de Marketing e Manufatura, de acordo com Bispo (1998). Metodologia Os dados do presente artigo foram obtidos dentro de uma abordagem qualitativa de natureza descritiva, tendo como suporte a pesquisa bibliográfica. A pesquisa bibliográfica é elaborada com base em material já publicado. [...] material impresso, como livros, revistas, jornais, teses dissertações e anais de eventos científicos. [...] bem como o material disponibilizado pela Internet (GIL, 2010, p.29).

6 De acordo com Gil (2010) a maioria das pesquisas designadas como bibliográficas segue minimamente as seguintes etapas: escolha do tema; levantamento bibliográfico preliminar; formulação do problema; elaboração do plano provisório de assunto; busca de fontes; leitura do material; fichamento; organização lógica do assunto; e redação do texto. Foram utilizadas como fontes material publicado em bases científicas e livros da área. Toda leitura passou por um fichamento para posterior análise e cruzamento das informações. Todo o percurso metodológico durou dois meses. Análise dos Resultados Através dos dados analisados pode-se verificar que as principais ferramentas utilizadas desde a década de 1990 são: Data Warehouse, Data mining e OLAP. Sendo que essas três ferramentas estão relacionadas entre si, ou seja, uma acaba completando as funcionalidades da outra, pois o Data Warehouse armazena os dados para propósitos gerenciais, o OLAP executa consultas sofisticadas e análises complexas e, por fim o Data Mining é que explora os dados, a fim de verificar relacionamentos complexos existentes em um grande número de dados. As ferramentas OLAP e Data Mining podem ser implantadas isoladamente e independentemente da implantação do Data Warehouse. Porém, sem o Data Warehouse, o uso destas ferramentas terá que ser feito diretamente sobre os diversos aplicativos operacionais espalhados pela empresa. É justamente para este tipo de problema e suas conseqüências que foi criado o data warehouse (BISPO, 1998 p.107). Foi possível verificar que as ferramentas trazem benefícios ao seu usuário, bem como apresentam vantagens e desvantagens em sua utilização. O Data Warehouse, de acordo com Bispo (1998) beneficia o usuário diminuindo o tempo para a obtenção de informações para seus processos decisórios. E ainda Tauron (1998 apud BISPO 1998, p.21) afirma que a vantagem principal dessa ferramenta é [...] permitir a tomada de decisão baseada em fatos. Quanto à desvantagem dessa, pode se verificar que dependerá da escolha dos tipos de dados que serão armazenados no Data Warehouse. As desvantagens apontadas por Bispo (1998) é o fato de que se optar por dados atômicos acarretará na

7 utilização de um espaço bem maior em dispositivos de armazenamento, bem como haverá necessidade de equipamentos mais modernos, a fim de não haver baixo desempenho em consultas e análises dos dados. Já se a opção for por dados sumarizados no armazenamento, haverá limitação quanto [...] a capacidade de pesquisa e análise, por parte daqueles que se vêem diante de problemas complexos e que necessitam de informações mais detalhadas, para se buscar melhores soluções para seus problemas (BISPO, 1998, p. 46). Já na ferramenta OLAP suas vantagens e desvantagens vão de acordo com a arquitetura que será utilizada: relacional ou multidimensional. Na arquitetura relacional, de acordo com Carvalho (1997, apud BISPO, 1998 p.59) há a grande [...] vantagem de não ter restrições no volume de dados armazenados. Mas como desvantagem Figueiredo (1998 apud BISPO, 1998, p.59, grifo do autor) afirma que [...] o pobre conjunto de funções para análises dimensionais e inadequação do esquema estrela (star scheme), para se realizar a manipulação dos dados proporcionando visão multidimensional dos dados. Na arquitetura multidimensional, para Bispo (1998, p.61) há duas vantagens: Além de ser rápida, outra grande vantagem é o rico e complexo conjunto de funções de análises que oferece. A ferramenta OLAP ainda dispõe de mais duas arquiteturas: Desktop e Hybrid (que é a combinação das arquiteturas relativo e multidimensional), porém não foram verificadas vantagens ou desvantagens para essas. Na ferramenta Datamining, uma de suas vantagens, segundo Azmy (1998 apud BISPO, 1998, p.84) [...] é que encontrar padrões interessantes é mais fácil e possui um custo menor, se comparado com as outras ferramentas. Outra vantagem encontrada no Datamining é o fato de ela ser de fácil utilização, embora ela detenha uma tecnologia bem sofisticada, mas os usuários não precisam entender muito de estatística avançada para manuseá-la. Bispo (1998) cita algumas empresas que utilizam as ferramentas Data Warehouse, OLAP e Data mining, dentre elas estão: Wall-Mart, Caixa Econômica Federal, Blue Cross & Blue Shield e IMPCO. Enfim, pode-se concluir que as ferramentas SAD cumpriram a proposta pelo qual foram desenvolvidas, ou seja, contribuíram grandemente na tomada de

8 decisão, pois por meio delas as decisões puderam ser tomadas mais rapidamente e com embasamento em dados precisos. As ferramentas do SAD passaram a ajudar os tomadores de decisão a encontrar o melhor caminho na busca de dados importantes para os negócios. Uma decisão, às vezes, tinha que ser tomada em horas ou até mesmo em minutos, mas não havia ferramentas no mercado e nem bancos de dados corporativos que disponibilizassem as informações necessárias em tempo hábil. Estes executivos precisam de dados históricos e sumarizados para atender suas necessidades em bancos de dados distintos, às vezes com tecnologias específicas para esse tipo de aplicação, contando com metodologia de modelagem de dados também específica, afirmam Aquaroni e Cazarini (2001). Considerações Finais Este artigo sistematizou uma revisão teórica da necessidade do Sistema de Apoio a decisão, apresentando suas três principais ferramentas atuais, bem como, as vantagens e desvantagens na sua utilização. Através da pesquisa pode-se concluir que os SAD realmente podem auxiliar os gerentes quando da tomada de decisão, pois por meio das ferramentas, esse pode obter dados importantes e ainda ser apoiado nas análises desses dados, além de poder incluir nos sistema dados crús, sendo que a própria ferramenta será capaz de converter esses dados em informações. Para estudos posteriores, seria muito interessante fazer uma análise mais aprofundada em cada uma das ferramentas e analisar também o custobenefício de cada uma em empresas que já implantaram as mesmas, verificando se essas realmente são eficazes no suporte a decisão dentro daquela empresa. Referências ANZANELLO, Cynthia A. OLAP Conceitos e Utilização. Porto Alegre. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Disponível em: < %20Sistemas%20de%20Informa%E7%E3o/OLAP.pdf>. Acesso em 13 de junho de 2012.

9 AQUARONE, Luciana M; CAZARINI, Edson W. Fatores chaves de sucesso aplicados ao processo decisório organizacional com o uso do SAD. São Carlos. Universidade São Carlos, Disponível em: < Acesso em 25 de maio de BISPO, Carlos. A. F. Uma análise da nova geração de sistemas de apoio à decisão. São Carlos. Universidade São Carlos, Disponível em: < Acesso em 10 de abril de GIL, Antônio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 5. Ed. São Paulo: Altas, KENNETH, Laudon; KENNETH, Jane. Sistemas de informações gerenciais. Tradução Luciana do Amaral Teixeira; revisão técnica Belmiro Nascimento João. 9ª ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, SCAFF, Vinicius P; LIMA, Renato S. da; ALMEIDA, Dagoberto A. de. Sistemas de Informação como ferramenta de apoio à decisão na logística. In XII SIMPED, 2005, São Paulo. Anais. Disponível em: < >. Acesso em 25 de maio de TURBAN, Efrain; MCLEAN, Ephraim; WETHERBE, James. Tecnologia da Informação para gestão. 3 ed. Porto Alegre: Bookman, VIERIA, Alex S. dos; SOUZA, Renaldy P; GOLDSCHMIDT, Ronaldo R. Data Warehouses Uma introdução. Revista Complexidade. Vol.01, Disponível em:< warehouse.pdf>. Acesso em 12 de junho de 2012.