PME's

De modo a responder à questão do TPC das PME’s:

1. Definir de acordo com os standards portugueses:
- Pequena , Média e Grande empresa (relacionar com nº de empregados e volume de negócios,por exº)

Investiguei e encontrei um site bastante útil: http://www.iapmei.pt/iapmei-faq-02.php?tema=7#108

Qual a definição de PME?

PME na estrutura empresarial nacional:

• Quantas PME existem em Portugal?
• Qual o volume de emprego nas PME em Portugal?
• Qual o volume de negócios realizado pelas PME em Portugal?
• Qual o peso das PME na estrutura empresarial nacional?
• Qual a dimensão média das empresas em Portugal?
• Qual a importância das empresas de menor dimensão na estrutura empresarial nacional?
• Como se distribuem regionalmente as PME?
• Como se distribuem sectorialmente as PME?
• Quais os distritos em que as PME assumem maior relevância?
• Quais os sectores de actividade em que as PME têm maior peso?

Gestão e Teorias Organizacionais - Uma espécie de "Apprentice"

A Organização

Antes de mais, destaco dois livros que nos ajudariam a compreender melhor este conceito e todos as causas e subcausas para o efeito ‘BEM ENTENDER A ORGANIZAÇÃO’ (passe a publicidade gratuita ao TPCDG (Trabalho Para Casa De Grupo) dos ‘diagramas de espinha-de-peixe’):

• Príncipe da Gestão
• Teoria Organizacional

Mas como o tempo é o meu recurso mais escasso e dos pouco factores que por vezes não o consigo controlar, vou escrever um breve resumo da idiossincrasia deste tomo.

Mas…o que é uma organização?

Uma organon? Desculpem o termo originário grego…o que é uma organização no sentido lato da palavra? Uma ferramenta, um utensílio? (se respondeu não, pense melhor…). Uma organização existe para realizar os seus objectivos! Óbvio, que os objectivos apenas são atingíveis quando a organização respeita os princípios básicos:

• Constituição por grupos de duas ou mais pessoas
• Relações de cooperação
• Possuírem uma estrutura hierárquica
• Coordenação formal de acções
• Prossecução de metas
• Pressupõe-se a diferenciação de funções
• Existência de fronteiras

Para uma correcta definição de organização convém reter alguns conceitos fundamentais, nomeadamente:

• Conceitos
  

Depois de virmos o que era uma organização, cabe perguntar ao leitor qual é o conceito responsável que procura garantir a afectação eficaz de todos os recursos disponíveis pela organização, a fim de serem cumpridos os objectivos pré-determinados. Esta é fácil…é: Gestão! Apesar de haver inúmeros pensadores com a sua descrição da Gestão (alguns com apenas mais uns preciosismos insignificantes), vou descrever o que me parece o melhor, ou não fosse do grande Herbert Simon (distinguido com o prémio Nobel da Economia em 1978!!). 'Simon says' que a gestão é equivalente à tomada de decisão, em que o seu interesse centra-se na análise da forma como as decisões são tomadas, e de como podem ser eficazes. Para Simon, devem ser distinguidos os estádios no processo da tomada de decisão:

1. Informação – descoberta de oportunidades para que uma decisão tenha lugar;
2. Concepção – invenção, desenvolvimento e análise de possíveis cursos de acção;
3. Escolha – selecção de um particular curso de acção de entre os que se encontram disponíveis.

Realço igualmente o desenvolvimento à abordagem do conceito clássico de gestão e do papel do gestor de Henri Fayol. Deste autor destaco sobretudo os princípios gerais defendidos, sobre a gestão:

• Princípios
  

Mas regressando ao Simon, ele defendia igualmente que uma organização ‘inteligente’ estava inerente a uma Estrutura Hierárquica de subsistemas articulados com sistemas de ordem inferior, e que esta é a forma mais adequada para uma inteligência finita fazer face à complexidade. (Não queria já anunciar, mas num dos próximos posts, Simon será capa de tomo…esteja atento!).

Controlo

Uma pergunta de algibeira:

- O que aconteceria no caso de não haver controlo social de qualquer espécie para determinar quando devem os indivíduos começar a trabalhar o que devem fazer? Naturalmente o efeito borboleta!! Não, não estou a falar duma era megalómana de casulos a eclodirem por todo o lado…Não! Mas sim, e literalmente, do verdadeiro CAOS!

O Controlo surge então como a tarefa destinada a assegurar que as actividades alcancem os resultados esperados, e daí a sua influência sobre os comportamentos. O controlo requer a definição de alvos, standards e objectivos e é por esta razão que o planeamento deve preceder e acompanhar o controlo. Mas quais as técnicas usadas pelas organizações para sofisticar os mecanismos de controlo? Ora bem:

• Sistemas de incentivos, sanções e supervisão;
• Processos de implicação e socialização;
• Cultura Organizacional;
• Liderança (vamos ver o que é? Sim, Sim!!).

Liderança

“Actividade de gestão que através da comunicação e motivação do pessoal o leva a realizar as actividades necessárias para atingir os objectivos da empresa” (Max Weber).

Segundo Quinn, e que o autor deste tomo também concorda na sua plenitude, o líder assume quatro papéis:

• Visionário, preocupado com a inovação e com o futuro. Encontra-se ao corrente das últimas tendências, centrados nas metas e indica a direcção que a organização deve seguir a longo prazo, desenvolvendo desta forma estratégias adequadas para atingir estes objectivos a longo prazo.

• Motivador (e inspirador) – auxiliar os colaboradores a adquirirem a energia para superar resistências a mudanças que podem ser de carácter pacífico, burocrático ou associadas a recursos. Por este motivo a liderança está também associada à motivação, e é (muito) importante que um líder saiba como motivar:

• A pessoa a realizar determinada tarefa, que tem de ser feita, de qualquer modo;
• As pessoas e as equipas trabalhem como um todo na execução das tarefas necessárias à prossecução dos objectivos;
• Compreenda o processo de motivação, e saber que cada pessoa tem necessidades e expectativas diferentes.

• Analisador, concentrado na eficiência das operações, avalia o resultado dos projectos e integra as diferentes e, por vezes, oposta perspectivas e necessidades.

• Supervisor, preocupado com a performance. Centrado sobretudo nos resolução de problemas e influenciando as decisões dos níveis mais baixos.

Destaco igualmente, no papel da comunicação de um líder, que através de palavras e acções, pretende que as pessoas cooperem de um modo harmonioso em vista de obtenção dos resultados esperados.
(Sim, tive a jogar! Culpado! Naturalmente que perdi logo (lembram-se do tal recurso escasso?) Embora, e numa espécie de analogia referente em acabar o Livro ‘100 Anos de Solidão’, do TPC “TPC, Problema?! Objectivo: Fazê-lo! Vs Objectivo: Fazer TPC! Problema?!“, penso que chegarei ao fim do jogo daqui a 2 anos…o leitor também ficou curioso e quer o link do download?? Pois bem, o autor é amigo: The Apprentice).

Comunicação

‘A comunicação constante faz parte da essência humana. Quanto mais aberta, transparente e desenvolvida estiver a comunicação interna numa empresa, mais potencializa os recursos humanos disponíveis.’ (do artigo ‘Um SIAD para GRH’. Tem Star Quality!, colocado na plataforma Osiris do ISCTE).

Comunicare, do latim comunicare, é processo de transferência de significado do emissor para o receptor. Não podemos pensar que a comunicação seja realizado num sistema fechado, ou seja, sem feedback! É essencial que se passe a informação, possibilitando aos indivíduos e aos grupos, maiores capacidades, possibilidades e que fiquem habilitadores a tirar partido das novas oportunidades que se encontram à sua volta. A informação transforma-se assim em comunicação e conhecimento.

Destaco novamente um parágrafo do trabalho mencionado anteriormente:

'Os sistemas de informação estão relacionados com os suportes físicos e lógicos que asseguram a circulação da informação entre níveis hierárquicos superiores e inferiores (ascendente e descendente), entre níveis hierárquicos idênticos ou entre sujeitos sem hierarquia (horizontal), reduzem a existência de canais informais que estão na origem dos chamados ruídos (boatos, rumores).'

Relativamente a este conceito, vou dar um exemplo prático de um canal de comunicação, neste caso informal. Porém, não deixa de ser um meio em que podemos passar novas informações a outros indivíduos da nossa organização, e consequentemente, ganhar novos conhecimentos:

Get your own Chat Box! Go Large!

ConverSAS com o Pedro

Com este artigo pretendo dar a conhecer ao caro leitor a opinião do Pedro Lopes (Senior Pre-Sales Consultant da SAS) acerca do Fórum SAS, realizado nos dias 5 e 6 de Novembro de 2007, e outras questões peculiares de Business Intelligence.

1. Pedro, podes resumir o teu percurso académico e profissional?
O meu percurso académico é bastante simples de resumir uma vez que a entrada para o SAS deu-se através do projecto de final de curso integrado no 5º ano da licenciatura de Informática e Gestão de Empresas. Daí para cá, e já lá vão 7 anos, foi a evolução natural no SAS Portugal sempre ligado à área de Pré-Sales em diversas vertentes – Integração de dados, Business Intelligence e por fim a minha área actual Customer Intelligence.

2. No SAS Fórum Portugal 2007, o ISCTE esteve representado pelos alunos e professores do MSIAD. Que importância dás, principalmente aos alunos, do fórum em causa?
O SAS Fórum é a vossa oportunidade de sentirem como as temáticas abordadas no âmbito do MSIAD são aplicadas na prática. Um dos maiores interesses deste evento reside na partilha de experiências por parte dos utilizadores SAS nos mais diversos temas e indústrias. Para além disto a possibilidade de perceber as mais valias que os sistemas de apoio à decisão podem ser para as organizações no mundo actual.

3. No fórum SAS apresentaste duas sessões e um Demo – SAS Real-Time Decision Manager e SAS Customer Intelligence. Podes discriminar mais um pouco no que consistem?
Começando pelo SAS Customer Intelligence – resumidamente estamos a falar de todos os temas que nos permitem ter uma relação de maior valor com o cliente, no fundo, a capacidade de integrar informação de clientes com os processos de marketing e a estratégia da organização é, cada vez mais, um aspecto crítico para qualquer organização. Neste momento, para além da importância do conhecimento dos clientes, a competitividade do Mercado torna imperativo que se analise o seu comportamento actual e futuro. Torna-se essencial a manutenção de um diálogo contínuo levando sempre em consideração quais as necessidades e expectativas do cliente em cada comunicação. Toda a organização deverá seguir um processo sincronizado que permita desenvolver uma relação relevante tanto para o cliente como para a organização. Como parte integrante desta Suite de Customer Intelligence o SAS lançou recentemente o SAS Real-Time Decision Manager com o intuito de responder a uma necessidade que o mercado começa agora a revelar – a necessidade de decidir em tempo real – esta nova solução possibilitará às organizações capitalizar as interacções com os clientes mais eficientemente. Através da utilização de técnicas inovadoras, as organizações terão a capacidade de gerar ganhos significativos ao nível da rentabilidade e na experiência global dos clientes.
À medida que a concorrência aumenta as estratégias evoluíram do foco no produto para uma maior focalização na forma de interacção com o cliente. Os métodos que nos permitem atingir este objectivo, fornecem às organizações uma vantagem competitiva única e sustentada possibilitando uma resposta rápida às alterações nas dinâmicas do mercado.

4. Com base na tua experiência, como avalias a atitude das empresas portuguesas nos últimos anos, face aos DSS (Sistemas de Apoio à Decisão). E que previsões fazes para o futuro?
É já quase uma verdade absoluta a necessidade que as empresas têm actualmente de se suportar em sistema deste género no dia-a-dia. O mercado está cada vez mais ciente desta necessidade, obviamente com diversos graus de maturidade – desde as empresas que encaram as decisões numa lógica mais operacional até às empresas que já se encontram numa lógica de decisão mais estratégica capaz de influenciar não só o seu desempenho mas também o evoluir do mercado. Penso que futuramente se acentuará ainda mais a evolução de uma lógica de ferramentas para uma visão de soluções que permitirão aos utilizadores de negócio terem o seu foco na tomada de decisão e menos nos processos tecnológicos de suporte.

5. Que conselhos podes dar aos alunos que actualmente frequentam o MSIAD?
Penso que dificilmente vos poderei dar algum conselho que a professora Maria José Trigueiros não vos tenha alertado já, a único alerta que vos posso deixar está relacionado com a importância de verem como são aplicados na prática os conhecimentos que vão adquirindo no MSIAD, e obviamente eventos como este poderão dar uma grande ajuda para alcançarem esse objectivo.

Obrigado Pedro.

Distributed Systems - Sistemas Distribuídos

O que é que isto vos faz lembrar? Alguém? Ninguém? Eu? Está bem…faz-me lembrar Corba! ‘Cooorba?!’ Sim, isso! Porque nos tempos auges da faculdade, para estudar a concepção de aplicações distribuídas tínhamos de aprender esta arquitectura! Um autêntico pesadelo! Mas vamos ao que interessa…

O que é realmente um sistema distribuído?

Basicamente, é um conjunto de computadores ligados em rede, com software que permita a partilha de recursos e a coordenação de actividades, possibilitando um ambiente integrado.

O Nascimento desta arquitectura:

No final dos anos 1970s CII – Honeywell e Honeywell da Bull Information Systems realizaram um esforço de modo a projectar uma arquitectura que pudesse competir com a IBM SNA, mas com uma maior flexibilidade.

Honeywell tinha elaborado um anteprojecto de uma arquitectura distribuída chamada HDSA (Honeywell Distributed System Architecture), que tinha por objectivo renovar a Series 60, uma linha de produtos que foi anunciado em 1978 com um sufixo DPS. Foi pensado como uma alternativa para IBM's SCN, a partir da analogia ao "o outro computador da empresa".

A CII – HB, que participou nesse projecto foi inspirado pelo anterior CII investimento em NNA (New Network Architecture), aproximou-se significativamente do mercado HDSA. A CII – HB e a Honeywell, que desenharam a arquitectura de uma forma muito activa, respectivamente, em ECMA e ANSI – padronização de comissões em ISO/normas OSI (Open Communications System).

Esse esforço foi dado o nome de DSA – Distributed System Architecture; Ele abarcariam as estritas funções de rede e foi projectado para ser estendido em BD’s distribuídas e em aplicações.

Características (vantajosas, obviamente) de um sistema distribuído:

• Partilha de Recursos

• Hardware: impressoras, discos, etc;
• Dados – ferramentas de trabalho cooperativo; bases de dados;
• Interfaces;
• Motiva o modelo cliente-servidor.

• Abertura

• Extensibilidade de software e hardware, com possível heterogeneidade;
• Obtida especificando e documentando interfaces;
• Possui mecanismos uniformes de comunicação entre processos.

• Concorrência

• Vários utilizadores podem invocar vários comandos simultaneamente;
• Um servidor deve responder concorrentemente a vários pedidos;
• Vários servidores correm concorrentemente, possivelmente na resolução de pedidos.

• Escalabilidade

• O software pode ser pensado de modo a funcionar em grandes sistemas nem necessidade de mudança;
• Devem ser evitados algoritmos e estruturas de dados centralizados.

• Tolerância a faltas

• Faltas em elementos de processamento e comunicação;
• Solução pode passar por redundância de hardware e replicação de servidores/serviços;
• Motiva paradigmas mais avançados do que o cliente-servidor. Exemplo: comunicação em grupo, algoritmos de acordo, transacções;
• Em sistemas de distribuídos a disponibilidade perante a faltas pode ser maior do que em sistemas centralizados, mas exige uma maior complexidade do software.

• Transparência

• O sistema deve ser visto como um todo e não como uma colecção de componentes distribuídos;
  
• Exºs de transparência: acessos, localização, concorrência, replicação, falhas, migração, desempenho, escalabilidade.

Desenho lógico e físico de um sistema distribuído:

Aplicações Integradas:

• Middleware de BD (SQL, ODBC);
• Middleware de Aplicação;
• Middleware de WEB (CGI, ActiveX, Java);
• Remote Procedure Call (RPC);
• Middleware Orientado à Mensagem;
• Monitores de Processos de Transacção;
• Middleware Orientado aos Objectos (por exemplo em arquitecturas RMI, SOAP e…CORBA!).

Problemas de Gestão e Árvores de Decisão

Imaginemos uma empresa que como todas as empresas quer aumentar as suas vendas, esta empresa quer decidir de que forma o vai fazer e pensou em 2 formas de conseguir atingir o seu objectivo:

• Aumentar o Preço do seu produto em x%;


• Alargar a zona de intervenção da empresa, recorrendo à construção de um entreposto comercial noutra região.

Estudos de mercados efectuados a esta empresa concluíram que existe associada a cada uma destas estratégias uma probabilidade de sucesso e de insucesso.

A Probabilidade de Sucesso de aumentar o preço estaria dependente do sucesso de uma campanha promocional que faria com que a alteração prevista fosse aceite e foi estimada ser W.

A probabilidade de Sucesso de alargar a zona de intervenção da empresa estaria dependente de esta vir a actuar sozinha no mercado e foi estimada ser Z.

Qual a decisão que esta empresa deve de tomar?

Este problema pode ser representado pela árvore de decisão abaixo:A Decisão que a empresa iria tomar seria escolher a estratégia que maior valor global apresentasse, no entanto, podemos ainda considerar a situação de que a empresa não é indiferente ao risco, como no caso apresentado mas sim aversa ao risco, para este caso as alterações que teriamos na nossa árvore de decisão seriam nada mais do que atribuir a cada um dos ramos da estratégia uma ponderação que reflectisse esse comportamento como por exemplo, atribuir uma ponderação de 0,3 á estratégia com maior risco, isto é com maior P(I) vs uma ponderação de 0,7 á estratégia com menor P(I) e incluir esse valor no apuramento do valor global das estratégias antes de se proceder à comparação dos mesmos.

Eu Integro, Tu Integras, Ele integra e NÓS INTEGRAMOS!!!

No seguimento do título em epigrafe deste tomo, segue a conjugação do verbo juntar:

• Eu junto
• Tu juntas
• Ele junta
• Nós juntamos
• Vós juntais
• Eles juntam
  

Mas afinal juntamos o quê? Onde? Porquê? COMO?? Tenho alguma vantagem em juntar dados senão tiver um contexto para tal? O conceito de integrar está directamente relacionado com o conhecimento, ou seja, apenas me interessa integrar os dados que me são úteis e de teor válido num determinado âmbito para que o meu output – a informação – me seja correctamente devolvida!

Para uma empresa, integrar os dados de negócio permite transformar em informação de negócio prática e atempada para garantir tomadas de decisão fundamentadas, e deste modo executar acções direccionadas e garantir resultados sólidos.

Isto é FUZZYdo!!!

Lógica Fuzzy!!! Não, Difusa!!! NÃO, VAGA!!! C'o a breca...

Com este tópico pretendo descrever a Lógica Fuzzy e os Sistemas Baseados neste lógica, mas sem entrar em grandes preciosismos, já que pretendo permanentemente actualizar e melhorar as descrições dos conceitos deste humilde blog.

Antes de mais, realço que vou descrever esta lógica como Lógica Fuzzy (LF), pelo que também podem referir-se a lógica difusa ou lógica vaga (como acharem mais fashion). Vamos a alguns exemplos banais desta lógica? Pois bem:

• O copo que este fulano segura (à esquerda) está meio cheio ou meio vazio?

• Uma pessoa com 75 Kg é gorda ou magra?

• A Taxa de risco para um determinado empreendimento é grande ou pequena?

• 25º é considerada uma temperatura elevada ou baixa?

O que podemos deduzir com estes exemplos:

Que muito do nosso conhecimento pode ser encarado como absolutamente certo, mas no entanto, e talvez sem nos darmos conta, a maior parte do conhecimento humano envolve informação de teor vago, ambíguo, incompleto e impreciso! Mas quando é que consideramos que algo é impreciso…? Simples, quando se pretende caracterizar algo em que a definição não é precisa ou rigorosa.

O nascimento da Lógica Fuzzy (LF):

Dr. Lotfi A. Zadeh, da Universidade da Califórnia, em meados da década de 60, observou que os recursos tecnológicos disponíveis na altura seriam incapazes de automatizar as actividades relacionadas com problemas de natureza industrial, biológica ou química, que compreendessem situações ambíguas. Zadeh compreendeu então que não seria possível resolver estes problemas através da lógica computacional. De modo, para solucionar estes problemas, decide publicar um artigo em que descreve a lógica fuzzy.

E como representar esta lógica?

Provavelmente, a representação é que pode gerar mais entropia, mas eu passo a explicar:

A semântica da LF recorre a conjuntos vagos. Isto quer dizer que, as proposições da LF têm um grau de verdade no intervalo contínuo [0,1], e NÃO no intervalo binário (0’s e 1’s da tabela ascii representando [true,false]), pois logicamente que a mente humana não raciocina dessa forma. Entre o Sim ou o Não, existem inúmeras possibilidades de outras respostas – imprecisão do ser humano.

Podemos igualmente distinguir as proposições de LF em simples e compostas. A proposição simples tem o formato de que x pertence ao conjunto A (x is A), em que x é uma variável e A é um conjunto vago. E composta, quando obtemos a combinação de proposições simples usando conectivas vagas correspondentes às conectivas de primeira ordem, por exemplo, a disjunção, conjunção e implicação vagas. Existem 15 implicações vagas distintas, mas como referi no início, ‘sem entrar em grandes preciosismos’ (já que posteriormente vou fazer um ‘drill-down’ a este tópico). Vamos então admitir dois exemplos, em que no primeiro temos um pequeno universo com um pequeno número de elementos – representação analítica matricial, e no segundo temos um grande universo ou um universo contínuo – representação gráfica.

1º Ex.:

O exemplo seguinte mostra as funções de pertença dos conjuntos vagos "heavy smoking" e "high risk of cancer", e a matriz que representa a função de verdade da implicação (smoking is “heavy smoking”) --> (risk is “high risk of cancer”) para a relação de implicação u /\ v.

Heavy Smoking: {0/0.0, 2/0.1, 4/0.6, 6/0.8, 10/1.0} em que 0, 2, 4, 6 e 10, é o número de cigarros por dia;

High Risk of Cancer: {0/1, 2/0.2, 3/0.7, 4/0.9, 5/1.0}, em que os valores 1 a 5 representam a escala do risco de cancro.

	Risco
Nº de Cigarros		1	2	3	4	5
	0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
	2	0.0	0.1	0.1	0.1	0.1
	4	0.0	0.2	0.6	0.6	0.6
	6	0.0	0.2	0.7	0.8	0.8
	10	0.0	0.2	0.7	0.9	1.0

Nesta matriz podemos observar o grau de verdade da implicação [u /\ v], "heavy smoker"-->"high risk of cancer".

No 2º exemplo, vamos considerar que pretendemos monitorizar e controlar a temperatura de um determinado ventilador:

• Universo de discurso da temperatura: -10º, 0º, 10º, 20º, 30º e 40º;
• Variável vaga: Temperatura;
• Valores (conjuntos) vagos (i.e., quantização vaga da temperatura): muito frio, frio, quente e muito quente;
• Universo de discurso da velocidade do ventilado: 0, 20, 40, 60, 80 e 100;
• Variável vaga: Velocidade do ventilador;
• Valores (conjuntos) vagos (i.e., quantização vaga da velocidade): parada, devagar, média e rápida.

Representação gráfica da variável temperatura:
Representação gráfica da variável velocidade (do ventilador):
As nossas regras vagas (que determinam a velocidade do ventilador):

1. If (temperatura is muito_frio) then (velocidade is zero)
2. If (temperatura is frio) then (velocidade is baixa)
3. If (temperatura is quente) then (velocidade is média)
4. If (temperatura is muito_quente) then (velocidade is alta)

Então o processo de fuzzificação, responsável por projectar o input exacto nos conjuntos vagos envolvidos nas condições das regras vagas e determinar o seu grau de pertença em cada um desses conjuntos, permite a seguinte representação:
Sendo assim, 20ºC. é considerado 70% ‘Fria’, e 30% ‘Quente’. Mas se pretendermos que a temperatura fique ‘quente’, devemos activar a regra nº 3 (enumerada acima).


Quais as ilações que podemos tirar com este tomo tão peculiar e nada exaustivo, sobre a lógica fuzzy, e aplicar esta ferramenta ao controlo de variáveis imprecisas na contribuição da tomada de decisões por meio da inteligência artificial?

- Na selecção de um perfil adequado para a ocupação de um posto de trabalho, com base nas competências e habilidades individuais. A LF poderá auxiliar a reduzir o grau de incerteza na tomada de decisão, ao reduzir o grau de incerteza dos resultados esperados de cada indivíduo;

- A proposta da utilização da LF na organização permite a potencialização do conhecimento estratégico, na medida em que reduz a inconsistência do conhecimento explícito;

- A tomada de decisão baseada na gestão da tecnologia e inovação, orienta-se pelos parâmetros de invenção e inovação. A LF permite identificar quais as atitudes que podem levar o saber ao fazer e auxiliam na identificação das acções que devem ser executadas;

- A LF na tomada de decisão permite igualmente identificar intervalos possíveis na solução de um problema, através da representação de funções que têm como parâmetros símbolos ou números limitados, possibilitando desta forma, a eliminação de informação de teor discrepante.

Árvore de Hierarquia dos Objectivos

Modelo de Decisão do Case Study...'A Cadeira de SIAD'

Funções e Indicadores

As áreas de Economia e Gestão contêm inúmeras discussões sobre as relações entre variáveis, tais como:

• Quantidade e Preço;
• Consumo e Rendimento;
• Procura de Moeda e Taxa de Juro;
• Publicidade e Vendas.

Para conhecermos o comportamento dessas variáveis e a forma como se relacionam, a matemática e estatística andam de mãos dadas para nos ajudar nessa tarefa!
O recurso a funções matemáticas permite-nos, de forma intuitiva, ver estas relações e, desta forma, inferir e alterar controladamente o valor de uma variável em seguimento dos nossos objectivos, para a outra.

Exemplos de Funções Matemáticas:

De seguida, podem ver o aspecto das diversas funções, sendo que do lado esquerdo para um b > 0, e do direito b <>

Indicadores de Gestão

Indicadores de equilíbrio financeiro

Imobilização dos Capitais Permanentes = Capitais Permanentes / Imobilizado Líquido
Mede a cobertura das aplicações em capital fixo por capitais permanentes.
Este rácio deverá, em princípio, ser superior à unidade, o que refere a existência de fundo de maneio positivo. Poderá assumir valores inferiores à unidade, denunciando a existência de fundo de maneio negativo o que leva a reflectir sobre o equilíbrio financeiro da empresa.
A diferença entre os valores apresentados no numerador e no denominador representa o fundo de maneio.

Capacidade de Endividamento = Capitais Próprios / Capitais Permanentes
Este rácio mede a capacidade de endividamento a médio e longo prazo.
Quando o seu valor é 0.5 os capitais alheios estáveis são iguais aos capitais próprios, o que revela um limite à capacidade de endividamento a médio e longo prazo.

Autonomia Financeira = Capitais Próprios / Capitais Alheios Estáveis
Este indicador traduz a capacidade de contrair empréstimos a médio e longo prazos, suportada pelos capitais próprios. A capacidade esgota-se quando o rácio é igual à unidade, ou seja quando o passivo a médio e longo prazo iguala os capitais próprios.

Solvabilidade = Capitais Próprios / Capitais Alheios
Avalia a capacidade da empresa para solver as responsabilidades assumidas a médio, longo e curto prazos. Este indicador evidencia o grau de independência da empresa em relação aos credores; quanto maior o seu valor, mais garantias terão os credores de receber o seu capital e maior poder de negociação terá a empresa para contrair novos financiamentos.
No entanto, a capacidade da empresa de amortizar as suas dívidas deverá, também, ser analisada numa óptica de curto prazo, utilizando os indicadores e a análise dos fluxos financeiros (cash-flow).

Indicadores Financeiros

Endividamento = Capitais Alheios / (Capitais Próprios+Capitais Alheios)
Esta relação indica o grau de endividamento da empresa. Inclui nos capitais alheios os empréstimos obtidos a médio e longo prazos (capitais alheios estáveis), os empréstimos obtidos a curto prazo e todos os créditos de exploração e extra-exploração (passivo circulante). Os capitais totais correspondem ao activo total, ou seja, integram os capitais próprios e os capitais alheios.

Coeficiente de Dependência = Capitais Alheios / Capitais Próprios
Trata-se de um indicador que é o inverso da solvabilidade e que, da mesma forma, avalia a capacidade da empresa para solver as responsabilidades assumidas.

Estrutura = Capitais Alheios Estáveis / Capitais Próprios
Corresponde ao inverso da autonomia financeira, o qual evidencia a capacidade da empresa para contrair empréstimos a médio e longo prazos.

Estrutura do Endividamento = Passivo Circulante / Capitais Alheios
Este indicador fornece informações relativas à estrutura do endividamento no que respeita à relação entre o endividamento de curto-prazo (passivo circulante) e o total do endividamento da empresa.

Cobertura do Investimento = Auto Financiamento / Activo Imobilizado
Mede a capacidade da empresa, através dos meios líquidos segregados no período, de cobrir os investimentos em activos fixos.

Índice de Autofinanciamento = Autofinanciamento / Capital Próprio
Este índice informa sobre o contributo das actividades em meios líquidos para suportar novos investimentos, ou seja, informa sobre a capacidade da empresa para potenciar o capital próprio e assegurar o crescimento com recursos próprios.

Liquidez Geral = Activo Circulante / Passivo Circulante
Dá informações sobre a cobertura do activo circulante pelo passivo circulante, tido por fonte de financiamento privilegiada da empresa. Sempre que possível deverá ser > 1, o que a não acontecer exige o recurso aos capitais permanentes para financiar a parte não coberta pelo passivo circulante.

Liquidez Reduzida = (Activo Circulante – Existências) / Passivo Circulante
A comparação da liquidez geral com a reduzida evidencia o peso das existências em relação ao restante activo circulante. Assim, a liquidez reduzida pressupõe que possa haver dificuldades no esgotamento das existências e inclusive vendas abaixo do preço de custo.

Podem igualmente referir outros indicadores ao nível da Gestão, por exemplo na Gestão de stocks:

• Rotatividade média das matérias primas;
  
• Rotatividade média de stocks.

Diagrama de Causa->Efeito...a Espinha-de-peixe

Estes diagramas tiveram origem em 1943, pelo engenheiro químico Kaoru Ishikawa, quando descrevia a uma empresa de engenheiros a forma como diversos factores – aka causas – podem ser ordenados de uma forma lógica. Este diagrama também designado por Diagrama de Ishikawa ou Diagrama de Espinha-de-peixe, é uma ferramenta gráfica utilizada pela Administração (Gestores de topo) ou pelo controlo da qualidade e pretende principalmente, de uma forma simples, agrupar e visualizar hierarquicamente as causas que estão na origem de um problema, os resultados que se pretendem melhorar ou mesmo visualizar os efeitos sobre a qualidade.
Para elaboração deste tipo de diagramas é necessário, em primeiro lugar, identificar inequivocamente o problema ou o efeito a estudar e, seguidamente, listas as várias causas possíveis para esse efeito, começando por um nível mais geral e pormenorizando cada vez mais as subcausas. Para cada efeito existem seguramente, inúmeras causas dentro de categorias como as 6 M’s: método, mão-de-obra, matéria-prima, máquinas, mensuração e meio ambiente. Nas áreas de serviços e processos transaccionais utilizam-se como categorias básicas: procedimentos, pessoas, ponto, políticas, mensuração e meio ambiente.

É de realçar igualmente, a importância destes diagramas nos objectivos estratégicos da organização. Esta ferramenta pretende representar o mapa estratégico, ao relacionar o impacto de cada objectivo noutro objectivo, alinhados com a visão, missão e estratégia da organização.

Para se elaborar um correcto diagrama de causa-efeito é necessário:

1. Determinar as características de qualidade cujas causas pretendem identificar;
2. Através do Brainstorming, pretende-se determinar quais as causas que mais influenciam o problema a ser resolvido (causas primárias);
3. Esboçar o diagrama, colocando numa das extremidades, o problema a ser analisado e traçar uma linha horizontal, onde deverão irradiar as ramificações com as causas consideradas primárias, do passo 1, criando uma forma de “espinha de peixe”;
4. Identificar as subcausas, ou causas secundárias que afectam as causas primárias e que se deverão estender ao longo de cada ramificação.

Exemplo de um diagrama de causa-efeito para o efeito ‘Prémio da Avaliação Individual’, numa organização:

Os conceitos postados no blog central...

Metadados (aka Metadata):

São frequentemente descritos como dados sobre dados, ou seja, a informação dos conteúdos dos dados, a extensão que cobrem, o sistema de referência, o modelo de representação, a distribuição, qualidade, frequência de actualização, restrições de segurança, etc.

Desta forma, os objectivos dos metadados, ao nível do DW, são:

• Pesquisa do conjunto de dados: é essencial saber que dados existem, quais os que estão disponíveis e outras características específicas relevantes para as necessidades do utilizador. Para o efeito, os metadados armazenam a informação do referido conjunto, o porquê da sua criação, quando, quem os produziu e como.

• Escolha dos dados: a possibilidade de comparar entre si diferentes conjuntos de dados, de forma a poder a seleccionar quais os que cumprem os requisitos requeridos pelos utilizadores.

• A utilização. No alcance de um melhor desempenho, obtenção de melhores resultados, e claro, de uma melhor execução da manutenção (correctiva, evolutiva e preventiva) e respectivas actualizações, o utilizador necessita de conhecer as características técnicas dos dados, de forma ampla e completa. Estas particularidades, que permitem igualmente um aumento do desempenho da exploração, são fornecidas pelos metadados.

aqdqwdwqdwqETL – Extract, Transform and LoadsEETL (Extract, Transform and Load):

O primeiro passo do ETL é simplesmente a definição das fontes de dados e a extracção deles. Estes dados “em bruto”, podem vir de diversos formatos e de vários sistemas (transaccionais, operacionais ou dados de sistemas externos à organização). Nesta fase os dados são transferidos de BD’s hierárquicas ou de grande volume, e através do SGBD, transferidos para o DW, tal como o IQ da Sybase, Red Brick da Informix, Essbase ou o DB2 para DW. A selecção dos dados do sistema operacional é muitas vezes complexa, pois é necessário seleccionar vários campos para compor um único campo no DW (e o mesmo se aplica a sistemas transaccionais).

O segundo passo consiste na limpeza e transformação desses dados. Esta limpeza é consequente da miscelânea e na inconsistência presente. Temos igualmente que fazer uma transformação, pois os dados são extraídos de vários sistemas, e apesar poderem possuir a mesma informação, poderão ter diferentes formatos. É necessário também manter a coerência da estrutura dos dados e das chaves.

Por fim, o carregamento dos dados para o DW. Geralmente são carregados em bulk loading (de uma só vez), em tabelas de factos e tabelas de dimensões. Após ocorrer este processo, os dados são indexados.

EIS (Executive Information System):

Os EIS não são mais do que a gestão de sistemas de informação com o intuito de facilitar e suportar a informação e as necessidades de tomada de decisão, fornecendo, através de uma interface gráfica easy-to-use, o acesso acessível à informação externa e interna relevante à estratégia da organização. Oferecem uma forte particularidade como o reporting e capacidades de drill-down.

Concluindo, os EIS auxiliam os gestores, analistas e/ou executivos nas suas análises, comparações e permitem monitorizar de uma forma mais pormenorizada e completa o desempenho (aka performance) da organização, bem como identificar oportunidades e problemas. Um exemplo recente dos EIS, são os dashboards digitais.

Yan Yang!!

Yan Yang? E Taiji Tu? Ok…uma imagem vale mais do que 1000 palavras:
Reconhecem não é? É o diagrama Taiji Tu que a Profª. ZT desenhou por duas/três vezes no quadro. E qual foi a razão de nos oferecer uma amostra da sua veia artística? Foi basicamente para nos explicar o princípio da dualidade de Yan e Yang! Segundo este princípio, cada uma das dualidades são analogias que representam duas forças complementares, o equilíbrio dinâmico das forças da natureza, da mente e do físico integrados num movimento contínuo de geração mútua. Yin é o princípio feminino, passivo, escuro representando a noite, enquanto que Yang é o princípio masculino, activo, luminoso, representado o dia. Querem dois exemplos triviais desta dualidade? (Siiimm…):

1 – O Sol e a Lua (e a fábula clássica do romantismo entre ambos: http://www.romantichome.net/osolealua.htm.

2 – A construção dos estádios dos clubes lisboeta, Estádio da Luz e o Alvalade XXI:

Este exemplo bastante corriqueiro, não deixa de ter o seu quid pro quo de Yan Yang, pois sabemos que tanto o Benfica e o Sporting fazem parte da nossa cultura portuguesa (infelizmente, em excesso), pois apesar da polaridade existente entre estes dois clubes, que também representam as cores vermelhas e verdes, respectivamente, da bandeira de Portugal, possuem fortes laços que os aproxima (quiçá, analogicamente identificados pelo nó de acesso equidistantes aos estádios que aparenta formar um laço).

E a conexão que pretendo com este tomo ao MSIAD? Ora bem:

• Yan representa os Dados, extracção ou síntese do conhecimento humano sobre o problema, em que apenas fazem sentido num dado contexto;

• Yang representa o Modelo de Dados – análise e extracção do conhecimento implícito nos dados; interpreta o contexto dos dados;

• O contorno a vermelho (na figura à esquerda) representa o user interface – interacção entre o humano e a máquina, através de inputs (manipulação do sistema) e outputs (efeitos produzidos pelo sistema resultantes da manipulação do humano);

  

Yan Yang representa o DSS (Modelo de Dados + Dados + Interface)!!!

Perante esta analogia ao princípio da dualidade podemos afirmar que os DSS, para transmitirem a harmonia frisada pelo Yan Yang, não pode dissociar estas particularidades – Dados, Modelos e Interface. Antes pelo contrário, deve ser indubitável esta relação uníssona!