Conceitos e paradigmas
A tomada de decisão é um processo de selecção no qual uma ou mais soluções possíveis são seleccionadas para que seja atingido um determinado objectivo (Huitt, 1992) .
Nesse processo, as empresas confrontam-se diariamente com diversos tipos de problemas, os quais poderemos categorizar da seguinte forma:
· Problemas estruturados – correspondem aos problemas com os quais lidamos regularmente, e desta forma a sua automatização é baseada em regras que permitem suportar o processo de tomada de decisão (p.e. atribuição do nível de crédito a um cliente);
· Problemas semi-estruturados – correspondem a problemas cujos respectivos inputs (“as-is”) e outputs (“onde queremos chegar”) podem não estar completamente definidos, pelo que é necessário nos suportarmos na dimensionalidade do input para podermos suportar o processo de tomada de decisão que permita chegar ao output desejado;
· Problemas não estruturados – correspondem a problemas cujos respectivos inputs e outputs totalmente ou quase inexistentes, como no caso da bolsa onde os inputs que originam a oscilação do valor das acções não são claramente conhecidos.
O conceito de Business Intelligence (BI) consiste no conjunto de processos, tecnologias e ferramentas necessárias para transformar os dados em informação, informação em conhecimento e o conhecimento em planos que conduzam as empresas a executarem acções que gerem proveitos (Loshin, 2003) .
Os DSS possuem como objectivo auxiliar na gestão dos problemas semi ou não estruturados suportando o processo de tomada de decisão nas organizações. Os sistemas que se baseiam problemas estruturados, designados de knowledge-driven, pela sua rigidez e fraca capacidade de interacção com o utilizador são apenas utilizados em áreas de produção, operações e robótica, pelo que não se enquadram nos DSS mas sim em sistemas de Inteligência Artificial (IA).
A diferença entre os DSS e BI, reside no facto de este último ser focado na empresa e no alinhamento dos seus objectivos estratégicos nas suas diversas áreas (área estratégica, táctica e operacional), no qual a cultura e as pessoas têm maior peso na organização do que as próprias tecnologias. Por outro lado, os DSS permitem integrar a informação de forma a avaliarmos o alinhamento das diversas áreas da organização, sendo apenas um meio para atingir um fim.
Para uma empresa saber onde pretende chegar e ter a capacidade de definir ou reajustar os seus objectivos estratégicos, necessita de saber onde se encontra no presente, de forma a poder definir o caminho que deve percorrer. Contudo, ao longo desse caminho a realidade actual da empresa vai evoluindo (positiva ou negativamente) e dessa forma o caminho previamente escolhido, poderá ter de ser alterado de forma a atingirmos os nossos objectivos. O BI auxilia na correcção desse caminho através da informação que disponibiliza sobre onde estávamos no passado e onde estamos no presente, para que a organização alcance a posição onde pretende chegar.
A avaliação do BI e dos DSS numa organização é efectuada através de um conjunto de indicadores, correntemente designados por Key Performance Indicators (KPI’s). O KPI eleito consiste na avaliação do BI na performance da empresa (Howson, 2008) . Contudo, existem outros, como por exemplo, a densidade da inteligência da informação, que permite avaliar o rácio de informação útil obtida num determinado espaço de tempo (a mesma informação pode ser apresentada de diversas formas, contudo umas podem ser bastante mais intuitivas do que outras reduzindo o tempo necessário na análise das mesmas por parte do decisor) (Dhar, 1997) .
O passado
Em 1947, época em que os sistemas digitais se encontravam numa fase muito prematura, Herber Simon foi pioneiro no tema dos sistemas de suporte à decisão (DSS) ao publicar o livro Administrative Behavior. Até aos anos 60, estes sistemas foram evoluindo mas não possuíam a capacidade de interagirem com os utilizadores. Nos anos 70, surgiram os primeiros DSS, tendo sido Little (1970) apresentado um sistema de apoio à produção. Nesta década, foram surgiram também as primeiras publicações sobre a resolução automática de problemas semi-estruturados. Contudo, os actuais DSS focam-se apenas nos dados sem preocupação da sua recolha e formatação, designados por model-driven, e eram pouco flexíveis.
Em 1978, surgiu a “Visicalc”, a primeira folha de cálculo criada por dois estudantes do MBA na Universidade de Harvard.
Nas décadas de 80 e 90, o acesso e o tratamento dos dados utilizados no suporte à decisão, foram gradualmente ganhando importância. Desta forma, desde os anos 90, tem-se verificado uma grande evolução neste tema, tendo surgido os sistemas data-driven, as bases de dados relacionais, os data warehouses, ferramentas para processamento analítico on-line e os data marts, sistemas document-driven, entre outros.
Figura 1 - Evolução dos sistemas de suporte à
decisão (DecisionMaster,
2001-2009)
Tendências
Não obstante de todo o suporte que a evolução dos sistemas de suporte à decisão pode facultar, estes permitem suportar o processo de decisão nas empresas mas não substitui-lo (Marakas, 2003) .
Esta limitação actualmente existente nos DSS, prende-se essencialmente ao facto do processo de decisão ser limitado pelas nossas próprias limitações cognitivas. A bounded rationality theory defende esta conjuntura, definindo que o ser humano no processo de decisão não tem a capacidade de analisar todas as variáveis à sua volta, mas apenas um número reduzido, escolhendo a primeira solução que considera satisfatória ( (Simon, 1997) – prémio Nobel da Economia em 1978 e Prémio Turing da Association for Computing Machinery em 1975).
Durante as aulas de mestrado tivemos a oportunidade assistir a uma conferência realizada por Dan Ariely (o autor do livro Predictably Irrational), que recomendo vivamente que assistam no site http://www.youtube.com/watch?v=9X68dm92HVI&feature=relmfu), na qual poderemos conhecer mais um pouco sobre as limitações da nossa capacidade cognitiva e a forma como o nosso processo de decisão é vulnerável face às possibilidades que são apresentadas.
Desta forma, para evolução continua na área do BI, nomeadamente nos DSS é necessário continuarmos a explorar as nossas limitações e os factores que conduzem à tomada de decisões por “julgamento profissional” (conhecimento implícito vs conhecimento explicito) de forma a que possamos dotar gradualmente as nossas tecnologias dessas capacidades. No entanto, apesar de todo o esforço e investigação que tem sido continuamente efectuado, ainda temos um longo caminho a percorrer nomeadamente quanto à resolução de problemas semi e não estruturados. Talvez num futuro não muito longínquo tenhamos a possibilidade de assistir à evolução de sistemas de suporte à decisão para sistemas de decisão dotados da capacidade de resolução de todas as tipologias de problemas.
Referências
DecisionMaster. (2001-2009). O que é o Suporte à Decisão? Obtido de DecisionMaster, Sistemas de Informação e Suporte à Decisão, Lda.: http://www.decisionmaster.net/Files/SD/DM_SD_Iniciar.html
Dhar, V. &. (1997). Seven Methods for Transforming Corporate Data into Business.
Howson, C. (2008). Sucessful Business Intelligence.
Huitt, W. (1992). Problem Solving and Decision making: Consideration of individual differences using thr Myers.Briggs Type Indicator.
Loshin, D. (2003). Business Intelligence: The Savvy Manager's Guide.
Marakas, G. (2003). Decision Suppot Systems in the 21st Century.
Simon, H. (1997). Administrative Behavior.
Trigueiros, D. (2011). I: Teoria da Decisão ISCTE-IUL, DCTI. In Sistemas Integrados de Apoio à Decisão.
