Tecnologias e Sistemas de Informação para Negócios

Inteligência Tecnológica

Inteligência Tecnológica é definida como: “um sistema para detectar, analisar e utilizar informações sobre eventos técnicos, tendências e, em geral, atividades ou aspectos-chave para a competitividade da empresa, com o propósito de se obter uma melhor utilização da tecnologia.”

Sistemas de Informação

Um sistema de informação pode ser definido tecnicamente como um conjunto de componentes inter-relacionados que coleta (ou recupera), processa, armazena e distribui informações para dar suporte à tomada de decisão nas organizações. Os sistemas auxiliam gerentes e trabalhadores a analisar problemas, visualizar assuntos complexos e criar novos produtos.

Objetivos dos Sistemas de Informação

• Excelência Operacional
• Novos Produtos, Serviços e Modelos de Negócios
• Relacionamentos mais estreitos com clientes e fornecedores
• Melhor tomada de decisões
• Vantagem Competitiva
• Sobrevivência

ERP (Enterprise Resource Planning)

ERP, ou Enterprise Resource Planning (Sistema Integrado de Gestão Empresarial - SIGE ou SIG), é um sistema de informação que integra todos os dados e processos de uma organização em um único sistema. A integração pode ser vista sob a perspectiva funcional (sistemas de finanças, contabilidade, recursos humanos, fabricação, marketing, vendas, compras, etc.) e sob a perspectiva sistêmica (sistema de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão, etc.).

Em termos gerais, os ERPs são plataformas de software desenvolvidas para integrar os diversos departamentos de uma empresa, possibilitando a automação e o armazenamento de todas as informações de negócios.

SCM (Supply Chain Management)

O SCM, ou Supply Chain Management (Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos), é uma ferramenta que, usando a Tecnologia da Informação (TI), possibilita à empresa gerenciar a cadeia de suprimentos com maior eficácia e eficiência. Nestes tempos modernos, em que a exigência de consumo atingiu o limite extremo, o SCM permite às empresas alcançarem melhores padrões de competitividade.

DBM (Database Marketing)

DBM é uma abordagem que utiliza tecnologia de banco de dados para definir, criar e gerenciar listas de dados do cliente, contendo informações sobre suas características e históricos de interações com a organização. Inclui:

• Métodos de manipulação de dados
• Métodos estatísticos probabilísticos
• Mensuração do valor dos clientes ao longo do tempo (Life Time Value – LTV)

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) não é apenas tecnologia, mas sim a capacidade de identificar e analisar processos, dados e informações para a tomada de decisões estratégicas, táticas e financeiras da empresa, com foco em reconhecer a necessidade do negócio e suas demandas.

• Conceitos Básicos: BI é a capacidade de identificar e analisar processos, dados e informações para tomada de decisões estratégicas, táticas e financeiras da empresa, com foco em reconhecer a necessidade do negócio e suas demandas.
• Inteligência: Reúne um conjunto de conceitos com o objetivo de atender efetivamente o negócio com inteligência e as demandas geradas pelo cliente. É a Inteligência de Negócio para Negócios Inteligentes.

Data Science

Data Science é o estudo disciplinado dos dados e informações inerentes ao negócio e todas as visões que podem cercar um determinado assunto. É uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. A ciência de dados envolve diversas disciplinas, como:

• Computação
• Estatística
• Matemática
• Conhecimento do Negócio

Big Data

Big Data é um termo popular usado para descrever o crescimento, a disponibilidade e o uso exponencial de informações estruturadas e não estruturadas. Muito tem sido escrito sobre Big Data e como ele pode servir como base para a inovação, diferenciação e crescimento. É imperativo que os líderes das organizações de TI se concentrem no crescente volume, variedade e velocidade de informações que constituem o Big Data.

Tradicionalmente, Big Data é definido pelos 3 “V”s:

• Volume
• Variedade
• Velocidade

Hoje, adicionamos mais dois “V”s:

• Veracidade
• Valor (em oposição à Complexidade)