sábado, 8 de dezembro de 2007

"Simon says..."

É isto que apetece dizer depois de ler o livro do Simon, "Simon says..." . Não por ser uma referência reconhecida, ao qual foi atribuído um Nobel, mas pela pura genialidade e simplicidade, das suas ideias. Há algum tempo que não lia um autor com quem me identificasse tanto.

O génio de Simon, como de tantos outros nomes célebres na história da humanidade, está na sua capacidade de relacionar dados, eventos, informação dispersa, com maior ou menor interrelação aparente e, com base em tais ligações, atribuir significado a contextos específicos, que até, então, pareciam inexplicáveis.

Esta pode ser uma definição plausível de inteligência, ou seja, a capacidade de interrelacionar eventos (informação) e a partir daí, estabelecer teorias para explicar fenómenos da realidade. Foi isso que Newton, Einstein, Pedro Nunes e tantos outros fizeram ao longo dos milénios passados: estabeleceram relações entre factos observados e, a partir de tais conexões, estabeleceram modelos de compreensão da realidade que utilizaram para explicar o comportamento de determinados fenómenos.

É esta definição de inteligência a que Simon nos transporta ao longo do seu livro. Ainda que, numa esfera, aparentemente condicionada pelo ambiente organizacional, estabelece, na minha opinião, um conjunto de conceitos de decisão universais. Um conjunto de conceitos generalistas que extrapolam a realidade organizacional e que são aplicáveis às mais diversas áreas de decisão, se não a todas. No caso específico deste mestrado, ajudam a clarificar o conjunto de conceitos que ajudam a definir o teor da disciplina que hoje é apelidada de Business Intelligence (ou SIAD no nosso caso específico).

Quais esses conceitos ? Bom, o um dos conceitos-chave é o da racionalidade limitada, ou bounded rationality. Este conceito pressupõe que a racionalidade na decisão implica o conhecimento absoluto de todos os factores que a condicionam, de todas as alternativas de decisão existentes e ainda, de todas as consequências possíveis inerentes à escolha de uma alternativa específica. Nesta acepção, apenas um deus omnisciente poderia atingir a racionalidade absoluta, correndo riscos de entrar em "loop".

De facto, a racionalidade absoluta no contexto da decisão não existe. Ainda que, num momento específico do espaço temporal, a selecção de determinada decisão poder ser correcta, única, universal, tal não implica que, no futuro, a mesma não se venha a demonstrar inadequada e obsoleta. O que necessitamos, então para tomar uma decisão ? De limites ! De algo que condicione este intervalo infinito de hipóteses de decisão. Como estabelecer tais limites, então ?

Bom, tais limites são condicionados, para além das nossas próprias limitações de processamento de informação, por aquilo em que acreditamos e valorizamos. No contexto das empresas, tais valores são os da organização, no contexto pessoal, estes valores são os do indivíduo. E em ambos os casos, tais valores foram condicionados ou limitados, tanto pelo contexto colectivo, o da sociedade, como valor máximo abstracto do colectivo, como pelas vivências individuais dos indivíduos que gerem as organizações.

Como os nossos valores, organizacionais ou individuais podem ser multíplos, há que os ordenar em termos de importância, estabelecer hierarquias que nos ajudam a tomar a decisão, atribuir-lhes pesos ou valores que ajudam a seleccionar uma decisão A ou B. Há que atribuir valor à decisão. Este contexto há muito que está estabelecido no contexto do estudo da decisão, no âmbito dos modelos de cariz matemático mas, ainda assim, fazem todo o sentido no âmbito da tomada de decisão.


A definição de valores hierárquicos ajuda-nos a perceber quais as alternativas de decisão que estamos ou não estamos dispostos a aceitar, que alternativas são mais ou menos racionais - quando valorizadas à luz dos nossos valores. Segundo esta máxima, Simon afirma que não existem decisões correctas ou incorrectas, pelo menos, não de uma forma absoluta. Existem sim, decisões que são correctas ou incorrectas, racionais ou irracionais, à luz de um conjunto de valores que assumimos.


Uma vez definidos os limiares que definem a racionalidade das decisões, há que ter em conta a nossa capacidade para perceber e detectar os problemas. E nesta matéria, Simon introduz, novamente dois conceitos importantes- o da percepção e o da atenção.

Ainda que os valores objectivo para a resolução de determinado problema sejam os mesmos, ainda assim, muitas vezes se chega a decisões diferentes. Esta dissemelhança de escolhas deriva, em parte, da nossa diferente capacidade de percepção, ou seja, da forma como representamos o problema em mãos.

A representação dos problemas, tal como Simon a define, é uma das áreas mais importantes para a tomada de decisão e está fortemente relacionado com o conceito de percepção. Os modelos ajudam-nos a "arrumar" o conhecimento que possuímos sobre o problema em mãos , ou seja, a definir a forma como as peças do puzzle se encaixam. Esta leitura pode ser comparada ao da modelação dimensional, se se considerar que os níveis de percepção resultam, na prática, do conjunto de dimensões que precepcionamos no âmbito de determinado problema. As diferenças de percepção resultam, então, do maior ou menor número de dimensões que atribuímos ao problema, e ainda, das leituras que fazemos dessas dimensões.

Essa percepção é condicionada não só pelo conhecimento existente, a informação disponível, mas também, pela atenção que disponibilizamos aos dados em si. No contexto de um problema de decisão, a nossa atenção é orientada para determinadas peças em detrimento de outras. O porquê de tais discrepâncias resulta, segundo Simon, da forma como construímos os nossos modelos, do conhecimento que já possuímos sobre problemas similares. Em função de tal conhecimento, a nossa atenção, que tal como a nossa racionalidade é limitada, é orientada de maneiras diferentes. Daí a possibilidade de, perante critérios de valoração similares, serem seleccionadas alternativas diferentes.

Podemos então estabelecer uma relação entre a percepção e a atenção: a nossa percepção condiciona a informação a que damos atenção e daí a razão de serem obtidas soluções distintas para problemas idênticos,

Os modelos mentais, a forma como encaixamos as peças de um puzzle pode ser considerada como a representação da inteligência, a forma como se estabelecem as relações entre as peças , de como se encaixam. Isto leva-nos ao capítulo final da tomada de decisão, ou seja, a concepção e escolha de opções concretas de decisão. Neste capítulo, Simon não apresenta uma metodologia universal de resolução, nem o pretende. Ainda assim, Simon define um critério de avaliação dos problemas em função da estruturação de conhecimento que lhes está subjacente. Segundo esta classificação os problemas são ordenados num eixo cujos extremos são:

- os problemas estruturados, ou seja, problemas para os quais possuímos conhecimento sobre os impactos que produzem, bem como, das alternativas de resolução para os mesmos, embora possamos não saber a forma ideal de os resolver;

- os problemas não estruturados, ou mal-estruturados, problemas para os quais o conhecimentos dos impactos é desconhecido ou reduzido e para os quais existem poucas ou nenhumas concepções de resolução.


Este conceito é importante para ajudar a relacionar os diferentes sistemas de apoio à decisão com os problemas em mãos. Diferentes tipos de problema, condicionam o tipo de sistema que utilizamos para o resolver. Se para problemas mais estruturados podemos recorrer a abordagens mais sistematizadas e organizadas, no caso de problemas mal estruturados teremos de recorrer a abordagens menos sistematizadas e com maior abstracção. A selecção e definição dos tipos de metodologia utilizadas para os diferentes tipos de problemas, não é focado por Simon de uma forma exaustiva, ainda assim, nada leva a crer que atribua diferentes pesos ou utilidades a uma ou outra metodologia.


Conclusão:


Considero, então, que Simon funciona como um Sistema Integrado da Teoria da Decisão, daí a importância que atribuo à sua obra. Simon ajuda a juntar as peças do puzzle que é a teoria da decisão. Não só ao ajudar a definir o que deverá ser a Business Intelligence, como a arrumar todos os diferentes tipos de SAD's sobre uma única árvore, ainda que percepcionando e aceitando a sua diferença face aos diferentes tipo de contexto existentes.
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Mediante os conceitos de Simon, ajustei a definição do que é que é para mim a Bussiness Intelligence, ou um SIAD, conforme se deseje:


Minha definição de Business Intelligence/SIAD:

"Modelo de conhecimento que uma organização detém do ambiente em que se insere e que a ajuda a detectar problemas e oportunidades para o seu desenvolvimento e sobrevivência e a conceber, valorizar e seleccionar alternativas para a sua resolução ou aproveitamento."

Explicação da definição seleccionada:

Esta definição integra os principais conceitos de Simon, numa única definição, tendo em conta que a inteligência de uma organização:

- é a base para compreender e desenhar processos de negócio , ou seja, o modelo que a empresa detém do ambiente que a rodeia e que utiliza para definir e ajustar a sua estrutura organizativa, em função da percepção das variáveis , e seu relacionamento, que maior impacto possuem para o seu desenvolvimento e a sua sobrevivência;

- auxilia a detecção de eventuais problemas e oportunidades para o seu desenvolvimento e sobrevivência, orientanto o foco da sua atenção sobre os objectivos que pretende atingir, e, consequentemente, o ajuste contínuo dos seus recursos, e estimula a sua capacidade de percepção a mudanças não previstas, ou seja, a fenómenos não explicados pelo seu modelo de conhecimento ;

- constitui-se, ainda, como o principal alicerce para o desenho de alternativas que ajudem a concretizar as oportunidades que surgem e a resolver ou minimizar os problemas detectados. No âmbito deste processo, a inteligência organizacional é utilizada, não só, para desenhar soluções alternativas como, também, para antecipar os seus impactos em termos dos valores da organização e, como resultado, a ordená-las por ordem de importância (face à hierarquia de valores organizacionais existente). Para os processos de desenho e simulação a organização recorre ao conhecimento estruturado que detém sobre a questão em análise, como ponto de partida para sua definição e resolução. O processo de selecção é condicionado pela racionalidade organizacional, ou seja, os valores e objectivos que empresa definiu como critérios de avaliação das decisões organizacionais.

quinta-feira, 1 de novembro de 2007

Questão 17- Relacionar as tarefas tipo do gestor com os níveis de decisão de uma organização

Grau de dedicação dos gestores por nível de hierarquia de decisão







Gestores de topo:



Predominância das funções de planeamento e organização. Definem os objectivos e políticas gerais da organização .



Gestores intermédios:



Elo de ligação entre os níveis de decisão. Apoiam o esforço de planeamento dos níveis cimeiros. Organizam os recursos da empresa à imagem das políticas gerais adoptadas. Definem procedimentos e regras das operações .


Gestores operacionais:


Controlam a execução da operação de acordo com os procedimentos e regras definidas. Efectuam o planeamento diário das tarefas operacionais e procedem à organização das equipas de trabalho. Acompanham o andamento das operações redireccionando os esforços dos elementos das equipas sempre que necessário.


Por: Nuno Matamouros e Pedro Malcata

Questão 15 e 16 Indicadores de gestão vs Relações matemáticas

Na secção abaixo são apresentados alguns exemplos de indicadores de gestão e o tipo de relações matemáticas que lhes são subjacentes:


Indicador 1: Esforço Manutenção ao longo da vida útil de um equipamento (função linear)





Indicador 2: Custo total de produção = Custos Fixos + Custos Variáveis (QxPunitário) (função quadrática)

NOTA: esta equação é do tipo Custo Produção = X+ Y*Z, onde tanto o Preço Unitário, como os Custos Fixos devem ser encarados como variáveis. O Preço Unitário oscila em função de vários factores, nomeadamente os custos da matéria prima, os Custos Fixos, embora estáveis ao longo do tempo, variam efectivamente (custos que variam em função da capacidade instalada).


Indicador 3: Prazo Recuperação Investimento (função logarítmica) [ N= Log (S/C)/ Log(1+i)]



Por: Nuno Matamouros e Pedro Malcata

domingo, 21 de outubro de 2007

Questão 14 - Case study de modelação

Tal como definido na aula de 20 de Outubro de 2007, passo a apresentar um case study de modelação. O modelo que apresento representa o conjunto de decisões inerentes a um projecto de investimento ao longo do seu ciclo de vida (cada uma das decisões ou fases do ciclo de vida é suportado por diferentes sistemas de apoio à decisão).



Questão 13- Esquematização de hierarquia de objectivos de grupo

Em baixo apresento a hierarquia de objectivos de um dos grupos a que pertenço, no caso em apreço, a área de planeamento e controlo de gestão da empresa onde trabalho. Apresento duas peças, a hierarquia propriamente dita e uma tabela explicativa dos indicadores de medida dos objectivos delineados.

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PS: apesar de cada um dos objectivos delineados poder ser discriminado em sub-objectivos adicionais, a avaliação efectiva dos mesmos é efectuada de uma forma conjugada (o que é avaliado é a utilidade e o método de funcionamento das ferramentas como um todo - as ineficiências individuais das componentes dos processos ou sistemas subjacentes é determinada ao nível dos inquéritos efectuados).
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quarta-feira, 17 de outubro de 2007

Questão 12- Breve resenha histórica dos DSS's (Decision Support Systems)

Não existe uma definição precisa de quando surgiu o primeiro sistema informatizado de suporte à decisão (SIAD), no entanto, as primeiras experiências relativas a este tipo de ferramenta remontam à década de 50 e 60:
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-em 1952 George Dantzig, um investigador matemático, começou a desenvolver programação linear em computadores experimentais na Rand Corporation;
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-em meados da década de 60 Scott Morton, da universidade de Harvard, desenvolveu um trabalho de investigação pioneiro nesta área, introduzindo a utilização de um sistema de suporte de decisão numa fábrica de máquinas de lavar roupa- o sistema em causa efectuava a gestão integrada das encomendas geridas pelo sector comercial e o planeamento da produção do sector fabril. Scott Morton é justamente o primeiro a introduzir a definição de Sistemas de Suporte à Decisão, num artigo da Sloan Management Review;
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-ainda na década de 60, surgem os primeiros sistemas de informação da IBM que permitem o processamento massivo de dados transaccionais ainda que, nesta fase, mais ajustados às necessidades contabilísticas do que às necessidades de gestão e dos gestores propriamente ditas;
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Durante a década de 70 o conceito dos SIAD foi sendo progressivamente divulgado, surgindo diversas publicações relativas às metodologias de desenho, desenvolvimento e implantação de tais sistemas .
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Durante a década de 80, face à variedade de SIAD's existentes, começa a surgir uma preocupação relativamente à sua categorização- uma das classificações proposta por Alter, do MIT, introduz uma categorização dos SIAD's de acordo com um eixo de referência de acordo com a sua maior ou menor orientação para o processamento de dados ou a elaboração de modelos explicativos do processo de decisão.
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É também neste período que surge o conceito de EIS (Executive Information Systems) ou ESS (Executive Support Systems), sistemas de informação orientados para o apoio a executivos de topo- assentes na sumarização de informação crítica em quadros de indicadores-, bem como, dos chamados Knowledge Systems, sistemas de apoio à decisão influenciados na teoria da Inteligência Artificial - pretendiam "substituir" o decisor humano através da emulação do seu comportamento em determinado processo de decisão.
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Na década de 90, dá-se a explosão do fenómeno do "Datawarehousing" e a difusão das ferramentas OLAP, sistemas baseados na extracção massiva de dados, através dos quais os SIAD's ganham uma notoriedade marcante no mercado empresarial. É neste contexto que começa a surgir o conceito de "Business Intelligence" muitas vezes associado a este tipo de sistemas em específico. Immon e Kimball foram os dois grandes percursores deste tipo de sistemas.
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O desenvolvimento dos sistemas de comunicação, nomeadamente a Internet, veio introduzir novas possibilidades para os SIAD's. Para além da possibilidade de expandir a sua utilização a todas as camadas de uma organização, a utilização da Internet vem possibilitar a partilha "online" de informação -que deu azo ao aparecimento dos sistemas de gestão documental, ferramentas que permitem a criação de bases de conhecimento organizacionais partilhadas e actualizadas por todos os seus membros- e a novos processos de comunicação e interacção interna - possibilitando o aparecimento do "Group Thinking", sistemas baseados na construção de conhecimento derivado da partilha presencial de ideias e informação entre grupos de elementos de uma organização.
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Fontes utilizadas: Power, D. J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.com
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Breve crítica ao processo de evolução histórica dos SIAD's (ou DSS's):
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O processo de desenvolvimento dos SIAD's tem sido marcado por modas, fazendo com que, muitas vezes, se considere que as diferentes tipologias de sistemas são mutuamente exclusivas e que uma tipologia deverá substituir as restantes- como é o caso actual dos "Datawarehouses" aos quais se associa quase exclusivamente o conceito de "Business Intelligence".
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Todo o conjunto de sistemas de decisão, sejam eles orientados à extracção de dados, sustentados pela concepção de modelos conceptuais ou simuladores de decisão baseados na inteligência artificial, integram a definição de "Business Intelligence". Aliás, a inteligência organizacional não se cinge ou reside exclusivamente nos sistemas que suportam as decisões de gestão, resulta sim, da interacção que é promovida entre tais ferramentas e os agentes activos de uma organização , os indíviduos e os grupos que a compõem .
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Como é da interacção entre sistemas e agentes humanos que formam uma organização que se processa a geração de conhecimento, não será linear afirmar que existe uma estirpe de modelos de suporte à decisão melhores ou piores, que se sobrepõem às outras categorias. Haverão sim, modelos de sistemas de suporte à decisão mais adequados ao tipo de organizações existentes, em função dos processos de negócios que lhes são inerentes.

domingo, 14 de outubro de 2007

Origem dos sistemas de decisão multicritério

Seguindo o repto da nossa professora, procedi a alguma investigação sobre as origens da aplicação da análise multidimensional à resolução de problemas.
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Seguindo a definição de Multi-Criteria Decision Analysis da Wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Multi-Criteria_Decision_Analysis) , uma disciplina que pesquisa o desenvolvimento de modelos de suporte a decisões complexas que envolvem múltiplas variáveis e cuja metodologia preconiza a utilização de matrizes multidimensionais, naveguei até ao site da International Association on Multiple Criteria Decision Making ( http://www.terry.uga.edu/mcdm/ ).
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Neste site figura um registo das diversas contribuições bibliográficas dos autores que pesquisaram e contribuiram para o desenvolvimento desta temática. A primeira contribuição que encontrei no site é de 1736, do Euler(http://en.wikipedia.org/wiki/Leonhard_Euler). Entre outras não menos importantes contribuições, é considerado como o pai da teoria dos grafos (uma das formas de representação de problemas multidimensionais - ver http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_theory) .
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Parece pois que, de facto, a originalidade da obra de Kimball não reside na descoberta da aplicação de metodologias de análise multidimensionais à resolução de problemas, mas sim, à concretização de metodologias que permitem a utilização de tais teorias no ambiente empresarial (um contributo também importante para o desenvolvimento dos SIAD).

domingo, 7 de outubro de 2007

Questão 11 - Rever e enunciar principais propriedades da matemática (conjuntos, relações, funções) (2007-09-28)

Na sequência do pedido da professora Trigueiros (a.k.a. Zézinha) estive a investigar alguns dos conceitos matemáticos relacionados e aplicáveis à modelação. Elegi os seguintes como os mais representativos:



A. Conceitos-chave



Conjunto: uma colecção finita ou infinita de objectos onde a ordem e a multiplicidade dos mesmos é ignorada.


Os objectos de um conjunto são muitas vezes designados elementos. O estudo dos conjuntos e das suas propriedades insere-se no âmbito da teoria dos conjuntos


Produto cartesiano: dados dois conjuntos X e Y, o produto cartesiano (ou produto directo) dos dois conjuntos (escrito como X × Y) é o conjunto de todos os pares ordenados cujo primeiro elemento pertence a X e o segundo, a Y.


Relação : qualquer sub-conjunto de um produto cartesiano. Consiste num sub-conjunto de X × Y (a, b) em que a pertence a X e b pertence a Y.


Função : uma relação que associa univocamente elementos de um conjunto aos elementos de outro conjunto.

Pode expressar uma relação de muitos para um ou de um para um. Ao conjunto de valores para os quais a função está definida designa-se domínio. Ao conjunto de resultados com os quais a função estabelece uma relação designa-se contradomínio- a imagem é um sub-conjunto do contradomínio e representa o conjunto de valores efectivamente produzidos pela função.


B. Propriedades matemáticas


  • Propriedades dos conjuntos




  • Propriedades das relações



C. Tipos de funções



Nota: todos estas definições foram retiradas dos sites Mathworld e Wikipédia.

Questão 10- Definir os indicadores de inteligência relevantes na definição de um perfil de entrada para um mestrado (2007-09-28)

Conjunto de indicadores que permitem aferir se um candidato possui o perfil adequado para o Mestrado de SIAD:

Indicador 1


Nível de habilitações literárias (formação adquirida) : permite identificar o nível de adequação estrutural (capacidade de adaptação) do candidato à natureza de estudos de um mestrado desta natureza.

Indicador 2

Nível de experiência profissional: complementa o indicador 1, em termos de uma melhor leitura das capacidades reais do candidato face à natureza do curso e indicia o nível de adequação das matérias a leccionar face ao seu currículo profissional.

Indicador 3

Expectativas do candidato (motivação): identifica o nível de percepção que o candidato possui relativamente aos objectivos e possibilidades associadas a este tipo de curso.
Este indicador deverá ser decisivo para estabelecer a adequação do candidato ao mestrado - uma baixa pontuação neste indicador poderá implicar a eliminação do candidato.

Indicador 4


Disponibilidade: estabelece a probabilidade de conclusão com sucesso do mestrado. Uma fraca disponibilidade deverá ser indicativa de menores probabilidades de sucesso.

Questão 9- Traçar o meu perfil de entrada no MSIAD (2007-09-28)

O resultado da minha avaliação, classifica-me como "Gestor". O meu objectivo principal para este mestrado :


  • incrementar o meu nível de conhecimento informático acima da média (classificação final > =2,5 ) ;
  • incrementar o meu nível de conhecimento matemático acima da média ( 2,5 >classificação final > 3) .