Teoria Geral de Sistemas e Sistemas de Informação

1. Teoria Geral de Sistemas (TGS)

• Sistema: É um conjunto de partes que formam um todo com um objetivo comum.
• Teoria: Ação de examinar, contemplar, estudar.
• Geral: Pode ser aplicada a todo tipo de sistemas.
• Teoria Geral de Sistemas: É uma teoria que tem por objetivo melhorar a compreensão sobre sistemas, podendo ser aplicada, de forma geral, a todo tipo de sistemas.
• Holismo: É quando a totalidade representa mais do que a soma das partes.
• Configuração: Forma na qual os elementos do sistema estão organizados ou arranjados.
• Parâmetros do Sistema: Entrada, Processamento, Saída, Ambiente e Retroação.
• Entrada: É o que o sistema importa do meio ambiente para ser processado (dados, energias de entrada, material).
• Processamento: É a operação interna do sistema (transforma e processa entradas e proporciona saídas).
• Saída: É o resultado final da operação ou processamento de um sistema (exporta o resultado para o ambiente).
• Ambiente: É o meio que envolve o sistema.
• Retroação: É o mecanismo segundo o qual uma parte da saída de um sistema volta à entrada. É o mecanismo que fornece a informação sobre o desempenho do sistema e do objetivo.
• Retroação Positiva: É a ação estimuladora da saída que atua sobre a entrada do sistema.
• Retroação Negativa: É a ação inibidora da saída que atua sobre a entrada do sistema.
• Cibernética: É a ciência da comunicação e do controle, seja dos seres vivos naturais (homem), seja dos seres artificiais (máquina). É um campo de estudo de sistemas.
• O sistema busca alcançar um objetivo e deve ajustar seu comportamento às exigências impostas por ele.
• Homeostasia: É o estado onde cada parte do sistema funciona normalmente em equilíbrio.
• Entropia: Degradação, desintegração e, enfim, desaparecimento.
• Redundância: É a quantidade de informação excedente.

2. Dados, Informação e Conhecimento

• Dados: São constituídos de fatos puros na sua forma primária.
• Informação: É o conjunto de fatos/dados organizados de forma que tenham sentido ou utilidade.
• Conhecimento: É a informação estruturada que tem valor para a organização.
• Características da boa informação: Precisa, Completa, Econômica, Flexível, Confiável, Relevante, Simples, Pontual, Verificável, Acessível e Segura.
• Eficácia: Ênfase nos resultados, fazer as coisas certas, atingir objetivos.
• Eficiência: Ênfase nos meios, fazer corretamente as coisas, resolver problemas.

3. Sistemas de Informação (SI)

• SI: É o conjunto de métodos, procedimentos e ferramentas com o objetivo de apoiar as decisões empresariais, que propiciarão vantagem competitiva.
• Por que desenvolver um SI? Consumidor mais exigente em relação ao custo e à qualidade; Mercado global e mais sensível; Impacto nas perspectivas de rentabilidade e competitividade das empresas.
• SIT (Transacionais): Online, batch e tempo real. Ex.: Compras e pagamentos.
• SIG (Gerenciais): Ex.: Relatórios de orçamentos, projeções e previsões.
• SAD (Apoio à Decisão): Ajuda a tomar decisões em ambientes complexos e dinâmicos.
• SAE (Automação de Escritório): Ajuda nas atividades de escritório. Ex.: Editores de texto, Sistemas de correio eletrônico.
• Sistemas Adicionais: SIE (para Executivos), IA (Inteligência Artificial), SIA (Informação Avançados).
• Sistemas de Informação Estratégicos: Fornecem informações que vão possibilitar um apoio aos processos decisórios e operacionais. Esses processos, ocorrendo da forma mais consciente e correta, vão fornecer vantagem competitiva.

4. Inteligência Competitiva e Business Intelligence (BI)

• Inteligência competitiva: É um processo sistemático e poderoso para decifrar os sinais do mercado em tempo de salvar uma empresa do declínio (Regionalidade, Dinamismo, Regulamentação, Concentração, Integração).
• Business Intelligence: Extrair e integrar dados de múltiplas fontes, analisar dados contextualizados, trabalhar com hipóteses, procurar relações de causa e efeito, etc.
• Ferramentas BI: Data Mart, Data Warehouse, Data Mining, CRM, etc.
• ERP: Pacotes comerciais de software.
• Fluxo de Valor: Dados → Informação → Inteligência → Vantagem Competitiva.
• Operacional: Plataforma de dados relativos ao dia a dia da organização, vitais para sua operação no mercado.
• Staging Area: É uma área de tratamento, padronização e transformação das informações operacionais para carga na arquitetura BI.
• Operational Data Store: É uma base de dados integrada, volátil, de valores correntes, e que contém somente dados detalhados.
• Data Warehouse: É a fonte de dados para consultas na organização, cujo objetivo maior é o de fornecer informação estratégica integrada da organização.
• Data Mart: Os data marts são subconjuntos de um DW completo, cujo objetivo é fornecer visão estratégica dos dados setorizados.
• Metadados: São os dados que definem os elementos de dados da arquitetura BI.
• CRM: Gerenciamento do relacionamento com clientes.

5. Gestão do Conhecimento e Organizações de Aprendizagem

• Conhecimento Explícito: Pode ser articulado na linguagem formal, inclusive em afirmações gramaticais, expressões matemáticas, especificações, manuais e assim por diante. Este tipo de conhecimento pode ser então transmitido, formal e facilmente, entre os indivíduos.
• Conhecimento Tácito: Difícil de ser articulado na linguagem formal, é o tipo de conhecimento mais importante. É um conhecimento pessoal incorporado à experiência individual e envolve fatores intangíveis como, por exemplo, crenças pessoais, perspectivas e sistemas de valores.
• Learning Organizations (As 5 Disciplinas):
  • Pensamento sistêmico: O ponto de vista de sistemas é orientado para a visão de longo prazo.
  • Maestria Pessoal: É a disciplina que continuamente esclarece e aprofunda nossa visão pessoal, concentra nossas energias, desenvolve a paciência e aprimora a visão da realidade objetiva.
  • Modelos mentais: São pressuposições profundamente enraizadas, generalizações ou mesmo imagens que influenciam a forma como entendemos o mundo.
  • Construção de uma visão partilhada: Uma ideia capaz de inspirar as pessoas mantém uma imagem no futuro que buscamos criar.
  • Equipe de aprendizagem: Processo de alinhamento e desenvolvimento das capacidades de uma equipe para criar os resultados que seus membros realmente desejam.

6. Módulo P2: Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas

• Sistemas especialistas: Desempenham tarefas sofisticadas antes feitas por especialistas humanos.
• Base de Conhecimento: Consiste em conhecimento específico sobre alguma área de domínio.
• Inferência: Analisar conhecimento explícito da BC para inferir conclusões adicionais, as quais podem ser explicitamente mantidas.
• Ontologia: Modelo de dados que representa um conjunto de conceitos dentro de um domínio e o relacionamento entre eles.
• Redes Neurais Artificiais: Inspiradas na estrutura neural de organismos inteligentes.
• Dendritos: Conjunto de terminais de entrada.
• Sistema Nervoso: Conjunto extremamente complexo de células ou neurônios.
• Sinapse: Região onde os neurônios trocam informações (impulsos nervosos).
• Realidade Virtual: Interface avançada entre um usuário e um sistema operacional.

7. Gestão de Negócios e Integração Tecnológica

• ROI: Retorno sobre investimento, mesmo com perdas ou ganhos.
• ASP: Organizações que fornecem acesso a aplicações web para empresas. Foco no problema da empresa, respostas rápidas ao mercado, acesso em qualquer lugar e flexibilidade às mudanças do mercado.
• E-procurement: Empresa compra um produto de forma tradicional, só que pela internet.
• Aplicações Web-Based ERP: Agendamento de compra visando o ciclo ideal de produção.
• E-sourcing: Uso da internet para identificar fornecedores, também conhecido como leilão reverso.
• E-informing: Trocar informações de compras entre vendedores e compradores.
• XRP: Ligar empresas diferentes em uma grande rede eletrônica por meio de aplicações.
• XRP vs. ERP:
  • XRP: Visa tornar as relações das empresas mais eficientes com a ajuda da web.
  • ERP: Visa tornar a empresa internamente eficiente.
• PRM: Gerenciamento de relações com os parceiros.
• CRM: Gerenciamento de relações com os clientes.