SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAL

COLÉGIO ESTADUAL DE CAMPO MOURÃO EFMP PROF: Edson Marcos da Silva CURSO: Técnico em Administração Subsequente TURMAS: 1º Ano APOSTILA: nº 3 SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAL Sistemas Especialistas - SE Sistemas de Apoio à Decisão - SAD Campo Mourão 2008

SISTEMAS ESPECIALISTAS Definições Especialista - "Pessoa que se consagra com particular interesse e cuidado a certo estudo. Conhecedor, perito". Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam problemas que são resolvíveis apenas por pessoas especialistas (que acumularam conhecimento exigido) na resolução destes problemas. Um Sistema de Inteligência Artificial criado para resolver problemas em um determinado domínio (área de interesse específico para as quais podemos desenhar um sistema de IA) cujo conhecimento utilizado é fornecido por pessoas que são especialistas naquele domínio, é denominado Sistema Especialista. Programas de computador que tentam resolver problemas que os seres humanos resolveriam, utilizando o raciocínio de um especialista, aplicando conhecimentos específicos e deduções, são ditos Sistemas Especialistas. Sistema Convencional é baseado em um algoritmo, emite um resultado final correto e processa um volume de dados de maneira repetitiva enquanto que um Sistema Especialista é baseado em uma busca heurística e trabalha com problemas para os quais não existe uma solução convencional organizada de forma algorítmica disponível ou é muito demorada. Fundamentação Um Sistema Especialista é aquele que é projetado e desenvolvido para atender a uma aplicação determinada e limitada do conhecimento humano. É capaz de emitir uma decisão, apoiado em conhecimento justificado, a partir de uma base de informações, tal qual um especialista de determinada área do conhecimento humano. Para tomar uma decisão sobre um determinado assunto, um especialista o faz a partir de fatos que encontra e de hipóteses que formula, buscando em sua memória um conhecimento prévio armazenado durante anos, no período de sua formação e no decorrer de sua vida profissional, sobre esses fatos e hipóteses. E o faz de acordo com a sua experiência, isto é, com o seu conhecimento acumulado sobre o assunto e, com esses fatos e hipóteses, emite a decisão. Durante o processo de raciocínio, vai verificando qual a importância dos fatos que encontra comparando-os com as informações já contidas no seu conhecimento acumulado sobre esses fatos e hipóteses. Neste processo, vai formulando novas hipóteses e verificando novos fatos; e esses novos fatos vão influenciar no processo de raciocínio. Este raciocínio é sempre baseado no conhecimento prévio acumulado. Um especialista com esse processo de raciocínio pode não chegar a uma decisão se os fatos de que dispõe para aplicar o seu conhecimento prévio não forem suficientes. Pode, por este motivo, inclusive chegar a uma conclusão errada; mas este erro é justificado em função dos fatos que encontrou e do seu conhecimento acumulado previamente. Um Sistema Especialista deve, além de deduzir conclusões, ter capacidade de aprender novos conhecimentos e, desse modo, melhorar o seu desempenho de raciocínio, e a qualidade de suas decisões.

Sistema Convencional X Sistema Especialista Um sistema convencional está baseado em um algoritmo, que, passo a passo, após um tempo aceitável, conduz a uma resposta. Ele é projetado para sempre terminar emitindo um resultado final correto e processar volumes de dados de maneira repetitiva. Um sistema especialista está baseado em uma busca heurística e trabalha com problemas para os quais não existe uma solução convencional algoritmizada disponível ou, se existe, ela é demasiadamente demorada para fornecer uma resposta. Um processo heurístico normalmente conduz a soluções de maneira rápida, porém, pode inclusive não conduzir a solução alguma. Assim, podemos afirmar sobre um sistema especialista: Pode chegar ou não a solução do problema Pode chegar a uma solução distorcida, isto é, pode errar. Porém, o seu erro ocorre dentro de determinadas circunstâncias que são justificadas pelo próprio sistema Processa conhecimento e não dados. O conhecimento é armazenado em uma base de conhecimento e os dados são ajustados contra ela. O processamento é feito em cima desse conhecimento e não existe processamento de dados. Componentes de um Sistema Especialista Waterman (1986) destaca como principais componentes do esquema de um Sistema Especialista: o SE propriamente dito, o domínio especialista, o Engenheiro do Conhecimento, a ferramenta para construção do SE e o usuário. O SE é a coleção de programas que solucionam problemas no domínio de interesse. É chamado de sistema, e não apenas programa, porque além de solucionar o problema, ele oferece suporte para o usuário interagir com o programa principal, podendo incluir depurações para ajudar o construtor do sistema testar e avaliar o programa, facilidade de modificar o conhecimento e dados, e dispositivos gráficos para permitir a entrada e leitura de informações enquanto o sistema está em funcionamento. O domínio especialista envolve o conhecimento de uma pessoa capaz de produzir boas soluções para problemas em um campo específico. O especialista utiliza estratégias para tornar a pesquisa de uma solução mais eficiente e o SE modela estas estratégias. Embora o SE geralmente modele um ou mais especialistas, ele pode também conter conhecimento especialista de outras fontes, como livros, artigos, etc. O Engenheiro do Conhecimento é um humano, geralmente com algum conhecimento em computação e IA, capaz de construir um SE. O engenheiro do conhecimento entrevista o especialista, organiza o conhecimento, decide como ele deve ser representado e pode ajudar programadores na construção do sistema. A ferramenta é uma linguagem de programação usada pelo Engenheiro de Conhecimento ou programador para construção do SE. Esta ferramenta difere das linguagens de programação convencionais por prover maneiras mais adequadas para representar conceitos complexos e de alto nível.

O usuário é o humano que utiliza o SE. Quando os Sistemas Especialistas São Utilizados De um modo geral, sempre que um problema não pode ser algoritmizado, ou sua solução conduza a um processamento muito demorado, os Sistemas Especialistas podem ser uma saída, pois possuem o seu mecanismo apoiado em processos heurísticos. Preservar e transmitir o conhecimento de um especialista humano em uma determinada área. Um Sistema Especialista não é influenciado por elementos externos a ele, como ocorre com o especialista humano, para as mesmas condições deverá fornecer sempre o mesmo conjunto de decisões. A Eficácia dos Sistemas Especialistas Para que um Sistema Especialista seja eficaz, as pessoas têm de ser capazes de interagir com ele facilmente. Para facilitar esta interação os sistemas devem ser capazes de: "Explicar seu raciocínio". Conseqüentemente o processo de raciocínio deve proceder em etapas compreensíveis em que o metaconhecimento suficiente (conhecimento sobre o processo de raciocínio) esteja disponível para que as explicações dessas etapas possam ser geradas; "Adquirir conhecimento novo e modificar o conhecimento antigo". Como o conhecimento pode ser aumentado e/ou alterado, torna-se importante então separar a base de conhecimento do conjunto de operadores do sistema. Principais Benefícios da Utilização dos Sistemas Especialistas Velocidade na determinação dos problemas; A decisão está fundamentada em uma base de conhecimento; Segurança; Exige pequeno número de pessoas para interagir com o sistema; Estabilidade; Dependência decrescente de pessoal específico; Flexibilidade; Integração de ferramentas; Evita interpretação humana de regras operacionais. Problemas Enfrentados pelos Sistemas Especialistas Atuais Fragilidade- Como os Sistemas Especialistas somente têm acesso a conhecimento altamente específicos do seu domínio não possuem conhecimentos mais genéricos quando a necessidade surge; Falta de metaconhecimento - Geralmente não possuem conhecimentos sofisticados sobre sua própria operação, portanto não conseguem raciocinar sobre seu próprio objetivo e restrições. A aquisição do conhecimento continua sendo um dos maiores obstáculos a aplicação de tecnologia dos Sistemas Especialistas a novos domínios. Validação- A medição do desempenho de Sistemas Especialistas é muito difícil porque não sabemos quantificar o uso de conhecimento.

Classificação de Sistemas Especialistas Os SEs se aplicam a determinadas classes de problemas entre os quais interpretação de dados, simulação, diagnóstico, projeto, planejamento, monitoramento, depuração, reparo, instrução e controle [WATERMAN 86]. A interpretação consiste na análise de dados para determinar seu significado. Exemplos de interpretação são processamento de imagens, análise de medidas vindas de sensores de massa espectográfica, etc. A simulação consiste em prever conseqüências de dadas situações. Estes SEs muitas vezes utilizam modelos de simulação para gerar cenários que podem ocorrer a partir de um fato particular inicial. Exemplos: previsão de tempo, demografia, bolsa de valores. O diagnóstico é o processo de classificar uma situação a partir de suas características, ou seja, determinar a doença através dos sintomas do paciente, localizar falhas nos circuitos elétricos. Existem muitos SEs construídos referentes à medicina e ao diagnóstico de falhas em máquinas, equipamentos eletrônicos e "software". O projeto é o desenvolvimento da especificação de objetos baseando-se num conjunto de restrições que deve ser satisfeito. Estes objetos podem ser tanto objetos concretos ("layout" de circuitos integrados, computadores) como abstratos (programas de computadores). O planejamento é o processo de determinar uma seqüência de ações a serem realizadas para se alcançar um objetivo. Exemplos: planejamento da série de reações químicas aplicada em grupos de átomos para sintetizar um composto orgânico complexo, planejamento estratégico militar. O monitoramento é o processo de observar o comportamento de um sistema e comparálo com o comportamento esperado. Sistema de controle de tráfego aéreo é um exemplo de sistema de monitoramento. Depuração consiste em achar soluções para mal funcionamento. Estes sistemas muitas vezes incorporam componentes de diagnóstico para descobrir a causa do problema. Exemplos: seleção do tipo de manutenção necessária para corrigir falhas nos cabos telefônicos, escolha de um procedimento de reparo para fixar um mal funcionamento conhecido em uma locomotiva. Sistemas de reparo seguem um plano para administrar alguma solução prescrita. Estes sistemas usualmente requerem facilidades de diagnóstico, depuração e planejamento para configurar o contexto de reparo. A instrução é o processo de ensinar estudantes para que sejam eliminadas deficiências em seu conhecimento. Sistemas de instrução desenvolvem um modelo de o quê o estudante conhece e como o conhecimento é aplicado para resolver o problema. Foram desenvolvidos sistemas para o ensino de linguagens de programação, consertos eletrônicos e diagnósticos médicos. O controle consiste em gerenciar comportamentos de sistemas. Porém, um sistema de controle deve ter uma combinação de tarefas: monitoramento, diagnóstico, depuração, planejamento, e simulação. Exemplos: controle de tratamento pós-cirúrgico de pacientes em uma UTI e gerenciamento de manufatura.

Cada classe apresenta particularidades que determinam o grau de dificuldade para construir sistemas aplicáveis a cada uma delas. A resolução de sistemas que envolvem outras classes de problemas, além da sua própria, torna-se mais complexa, implicando na resolução de outros tipos de problemas para alcançar a sua solução. Processo de Aprendizagem dos Sistemas Especialistas A aprendizagem comum se dá de diversas formas: Análise estatística de dados (heurística); Tentativa e erro (experiências); Leituras, palestras, etc; Troca de experiências com outras pessoas. Fundamentalmente, verifica-se que o aprendizado vem do processo de experiência, e de seus resultados experimentais. A capacidade de aprender, no ser humano, é o resultado de um conjunto de habilidades: capacidade de generalizar, de induzir, de fazer analogias e de receber instrução. Os Sistemas Especialistas devem ser capazes de aprender e fazer crescer o seu conhecimento básico sobre o assunto. Esta capacidade de aprender recebe o nome técnico de protopeiria. O usual é existir um engenheiro de conhecimento que prepara o conhecimento para ser armazenado em uma forma apropriada, fornecendo as explicações necessárias, dos conceitos utilizados. O ideal é que o conhecimento possa ser adquirido diretamente pelo Sistema Especialista. Uma das formas de aprendizagem dos Sistemas Especialistas é através de textos. Um programa captura palavras chaves em um parágrafo do texto, podendo formatá-lo para um formato especial de armazenamento, para representação desse conhecimento (implementação mais eficiente e confiável com Processador de Linguagem natural). O aprendizado também pode ser feito a partir de conclusões sobre a massa de informações mantidas pelo Sistema Especialista. Ele mantém um banco de casos resolvidos, isto é, a cada conclusão guarda os fatos que pesaram sobre a decisão e a própria decisão, após ter esta criticado por um especialista da área. O aprendizado é feito por comparação de dados por um módulo do Sistema Especialista que coloca a nova regra na Base de conhecimento, à medida que a massa de dados cresce, obedecendo o formato adequado. Outra forma de aprendizado se dá pela interação direta com o especialista. Como em uma relação professor-aluno, o computador absorve o conhecimento através de uma interface adequada (editor inteligente). Fundamentalmente, verifica-se que o aprendizado vem do processo de experiência, e de seus resultados experimentais.

Sistemas de Informação e Sistemas de Apoio à Decisão Orandi Mina Falsarella e Eduardo O C Chaves 3. Sistemas de Apoio à Decisão 3.1. Conceituação A necessidade dos SAD surgiu na década de 70, em decorrência de diversos fatores, como, por exemplo, os seguintes:

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; Possibilidade de armazenar o conhecimento e as experiências de especialistas em bases de conhecimentos; Necessidade de a informática apoiar o processo de planejamento estratégico empresarial. Esses fatores contribuíram para que as organizações começassem a desenvolver SI que pudessem fornecer informações para auxiliar no processo de tomada de decisão. A literatura disponível sobre SAD não deixa muito claro o que vem a ser um SAD. Existem muitas definições que são contraditórias e que podem, inclusive, ser confundidas com definições de outros tipos de SI. Dentre as definições consultadas, ilustremos com três: "SAD é um sistema de informação que apóia 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 SIE 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 SIG na área de controle gerencial e com SIO 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 SIE, um SIG e um SIO 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. 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. Esse ambiente, representado na Figura 3.1, é constituído por:

Figura 3.1. Bancos de Dados (BD) - São formados por informações internas e externas à organização, por conhecimentos e experiências de especialistas e por informações históricas acerca das decisões tomadas. Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) - Após os dados estarem instalados no BD, o SGDB deve possibilitar o acesso às informações e a sua atualização, garantindo a segurança e a integridade do BD [AWAD88]. Ferramentas de Apoio à Decisão (FAD) - São softwares que auxiliam na simulação de situações, na representação gráfica das informações, etc. Ambiente Aplicativo (AA) - São sistemas aplicativos ou funções acrescidas aos sistemas existentes que fazem análise de alternativas e fornecem soluções de problemas. Ambiente Operacional (AO) - É composto por hardwares e softwares que permitem que todos os componentes do ambiente sejam integrados. A todo esse ambiente, que fornece subsídios para que o usuário tome decisões, é que daremos neste trabalho o nome de SAD. 3.2. Características As principais características dos SAD são: Possibilidade de desenvolvimento rápido, com a participação ativa do usuário em todo o processo; Facilidade para incorporar novas ferramentas de apoio à decisão, novos aplicativos e novas informações. Flexibilidade na busca e manipulação das informações [BURC89]; Individualização e orientação para a pessoa que toma as decisões, com flexibilidade de adaptação ao estilo pessoal de tomada de decisão do usuário [MITT86]; Real pertinência ao processo de tomada de decisão, ajudando o usuário a decidir através de subsídios relevantes;

Usabilidade, ou seja, facilidade para que o usuário o entenda, use e modifique de forma interativa. [AWAD88]. 3.3. Motivação para Uso Quando uma organização não possui sistemas de informação que auxiliem o processo de tomada de decisão, as decisões são baseadas em dados históricos e em experiências individuais. Quando existe um SAD apoiando esse processo, as informações fornecidas por ele são incorporadas aos dados históricos e experiências individuais, possibilitando melhores condições para a tomada de decisão. Em qualquer das situações citadas, a saída ou a mudança do usuário poderá causar grande impacto na organização. Isto acontecerá devido à perda da história de como as decisões foram tomadas. Partindo do princípio de que um SAD auxilia o processo de tomada de decisão, é importante que seus conceitos retratem a cultura da organização e façam parte integrante dela, não servindo apenas para atender às necessidades específicas de um usuário. Este é o principal motivo para que as empresas implantem SI que auxiliam o processo de tomada de decisão. O sucesso de um SAD, a sua continuidade, e, principalmente, a motivação para que as pessoas responsáveis pela tomada de decisão o utilizem dependem dos seguintes fatores: O modelo construído deve atender às necessidades gerais da organização e não somente às necessidades específicas de um usuário; Eventuais mudanças no sistema devem ser feitas rapidamente pelo analista de sistemas para atender a novas necessidades de informação para apoio à decisão; Informações sobre as decisões tomadas devem ser armazenadas e estar disponíveis para que outras pessoas as utilizem em novos processos de tomada de decisão; A interface com o usuário deve ser a mais amigável possível; A obtenção das informações, internas e externas à organização, deve ser imediata; Os benefícios da utilização de SAD devem ser disseminados na organização através de cursos, palestras, etc. 3.4. Tendências no Uso de SAD À medida que a informática vai evoluindo dentro das empresas (os sistemas transacionais já estão implantados, já existem sistemas que fornecem informações gerenciais, etc.), a tendência natural é que aumente a demanda por SAD. O grande incentivo para a utilização de SAD se dará, porém, quando a eles forem incorporadas algumas importantes tecnologias de informação, já disponíveis ou emergentes, como as seguintes: Groupware ou CSCW (Computer-Supported Cooperative Work) Essa tecnologia permitirá que duas ou mais pessoas trabalhem em tarefas comuns, em ambientes computacionais completamente diferentes, mesmo que estejam localizadas em locais geograficamente distantes, interagindo, discutindo e tomando decisões sobre um mesmo assunto [KRAS91]. Uma aplicação para a área médica que utiliza esse conceito é a Telemedicina, onde especialistas podem discutir radiografias, resultados de exames,

visualizar operações e tomar decisões em conjunto sobre o estado clínico de pacientes localizados em salas ou mesmo em hospitais diferentes e distantes. Simulação Muitas decisões poderão ser tomadas através de modelos simulados em computadores que servirão para analisar e avaliar um amplo conjunto de problemas do mundo real [FITZ93]. As alternativas de decisão poderão ser analisadas e validadas através de simulação antes que a decisão seja tomada. Gerenciadores de Informação Esses sistemas permitirão obter, integrar e manipular, além dos dados quantitativos, os dados qualitativos de todos os SI existentes na organização. Multimídia Multimídia possibilitará que um SAD possa guardar e buscar informações contidas em gerenciadores de banco de dados através de hiperdocumentos, ou seja, documentos computadorizados que contenham diagramas, imagens, sons, animação, vídeo e texto, disponibilizados através de formas de acesso totalmente flexíveis [MART92]. A informação para auxílio à tomada de decisão poderá ser encontrada e visualizada de forma mais rápida e fácil. Expert Systems Através da área da inteligência artificial, que se ocupa da construção de sistemas que manipulam informações armazenadas em bases de conhecimento e que retratam o raciocínio de especialistas [ROCK86], será possível guardar as decisões tomadas e o raciocínio que foi utilizado para se chegar a elas. Os SAD poderão buscar informações nessas bases de conhecimento para auxiliar futuras decisões. Interfaces Amigáveis O acesso às informações oferecidas por um SAD poderá ser feito através de ícones acionados por mouses ou tocados com os próprios dedos. Os teclados e mesmo os mouses futuramente deverão ser substituídos pela voz humana. A representação da informação será exibida através de várias mídias (voz, sons, imagens, animação, texto, etc.). Isto tornará a interface bem mais agradável. Redes de Comunicação O avanço das redes de comunicação permitirá a transmissão simultânea e sincronizada de sons, imagens, vídeos, dados e textos em alta velocidade, com informações totalmente digitais e com alto grau de segurança. A obtenção das informações para auxílio à decisão será instantânea. 4. Conclusões Com base na discussão realizada, podemos extrair as seguintes conclusões do presente trabalho:

Para classificar e caracterizar um SI é útil analisar o estágio da evolução da informática em que a organização se encontra. Se a organização estiver no estágio de iniciação ou contágio, dificilmente os SI implantados poderão ser classificados e caracterizados como MIS, SAD, ou EIS. O fato de um SAD fornecer informações e subsídios que contribuem para o processo de tomada de decisão o diferencia dos demais tipos de SI: somente SAD possuem essa característica. Para desenvolver um SAD é necessário construir um ambiente de apoio à decisão (AAD). Construir um AAD, em alguns casos, não significa construir um novo SI, mas, sim, incorporar aos sistemas existentes Ambientes Aplicativos (AA) e/ou Ferramentas de Apoio à Decisão (FAD) que forneçam informações e subsídios para o processo de tomada de decisão. 5. Bibliografia 1. AWAD88; Awad, Elias M., Management Information Systems, Benjamin/Cummings, 1988. 2. BURC89; Burch, John G. e Gary Grudnitski, Information Systems - Theory and Practice, John Wiley & Sons, 1989. 3. DAVI85; Davis, Gordon B. e Margrethe H. Olson, Management Information Systems, McGraw-Hill, 1985. 4. FITZ93; Fitzpatrick, Kathy E., Joanna R. Baker e Dinesh S. Dave, "An Application of Computer Simulation to Improve Scheduling of Hospital Operating Room Facilities in the United States", International Journal of Computer Applications in Technology, 1993. 5. KRAS91; Krasner, Herb, John McInroy e Diane B. Walz, "Groupware Research and Technology Issues with Application to Software Process Management", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, July/August, 1991. 6. LUCA90; Lucas, Henry C. Jr., Information Systems Concepts for Management, McGraw-Hill International, 1990. 7. MART92; Martin, James, Hiperdocumentos e Como Criá-los, Campus, 1992. 8. MITT86; Mittra, Sitansu S., Decision Support Systems Tools and Techniques, John Wiley & Sons, 1986. 9. NOLA77; Nolan, Richard L., Management Accounting and Control of Data Processing, National Association of Accountants, 1977. 10. PRAT94; Prates, Maurício, "Conceituação de Sistemas de Informação do Ponto de Vista do Gerenciamento", Revista do Instituto de Informática, PUCCAMP, Março/Setembro, 1994. 11.ROCK86; Rockart, John F. e Cristine V. Bullen, The Rise of Managerial Computing, Dow Jones-Irwin, 1986. 12.SPRA91; Sprague, Ralph H. e Hugh J.Watson, Sistemas de Apoio à Decisão, Campus. 1991. 13.TOM 91; Tom, Paul L., Managing Information as a Corporate Resource, Harper Collings Publishers, 1991. 14.WATS92; Watson, Hugh J., R. Kelly Rainer e George Houdeshel, Executive Information Systems, John Wiley & Sons, 1992.