Business Intelligence: Uma Das Maiores Ferramentas De Gestão Empresarial



As novas realidades criadas pelas Organizações Virtuais, das quais a Internet é o maior exemplo, estão num estádio de desenvolvimento primário, já que a sua utilização se intensificou efetivamente a partir do início década de 90. Contudo, não se trata mais de ilusões ou de ficção científica. Estamos diante de uma realidade que é preciso enfrentar, pois é impossível ignorar as transformações que estão a ocorrer em nosso tempo.


As sociedades se modificam e ao nível econômico, as empresas também seguem seu curso transformador incluindo em suas atividades novas tecnologias e novos procedimentos, visando melhor agenciamento dos recursos e também de lucros.

 

A utilização do computador e de redes interligadas para transmissão rápida de informações vão determinar as novas condições concretas de existência, já sendo exercitadas.

Consideramos assim, válido as novas tendências da tecnologia e da informatização, desde que efetivamente a sociedade como um todo possa se beneficiar dos resultados desse fascinante processo em curso.

Um dos principais conceitos disponíveis atualmente no que diz respeito a gestão empresarial é o Business Intelligence.

Inteligência é o resultado de um processo que começa com a coleta de dados. Esses dados são organizados e transformados em informação, que depois de analisada e contextualizada se transforma em inteligência. Essa, por sua vez, quando aplicada a processos de decisão geram vantagem competitiva para a organização.

 

Conhecimento do negócio na era da competição global e das comunicações on-line, passou a ser chamado de Business Intelligence (BI) ou Inteligência de Negócios (IN).

Sistema de Inteligência de Negócios - SIN é o processo organizacional pelo qual a informação é sistematicamente coletada, analisada e disseminada como inteligência aos usuários que possam tomar ações a partir dela.

 

SIN é um processo que envolve a coleta, análise e validação de informações sobre concorrentes, clientes, fornecedores, candidatos potenciais à aquisição, candidatos à joint-venture e alianças estratégicas. Inclui também eventos econômicos, reguladores e políticos que tenham impacto sobre os negócios da empresa. O processo de IN analisa e valida todas essas informações e as transforma em conhecimento estratégico.

 

Benefícios de um sistema formal de inteligência de negócios:

 

● antecipar mudanças no mercado

 

● antecipar ações dos competidores

 

● descobrir novos ou potenciais competidores

 

● aprender com os sucessos e as falhas dos outros

 

● conhecer melhor suas possíveis aquisições ou parceiros

 

● conhecer novas tecnologias, produtos ou processos que tenham impacto no seu negócio

 

● conhecer sobre política, legislação ou mudanças regulamentais que possam afetar o seu negócio

 

● entrar em novos negócios

 

● rever suas próprias práticas de negócio

 

● auxiliar na implementação de novas ferramentas gerenciais.

 

O principal objetivo de um Sistema de Inteligência de Negócios é aprender sobre o ambiente competitivo externo, visando o conhecimento do posicionamento competitivo da empresa, o que impulsionará mudanças internas e facilitará decisões estratégicas.

Business Intelligence, ou Inteligência nos Negócios, é a utilização de uma séries de ferramentas para coletar, analisar e extrair informações, que serão utilizadas no auxílio ao processo de gestão e tomadas de decisão.

 

Fazem parte dos pacotes de Business Inteligence existente, o Data Warehouse (DW) , Sistemas de Suporte à decisão (DSS), Sistemas de informação executivas (EIS), sistemas de Gestão Integrados (ERP), OLAP e ferramentas de mineração de dados, conhecidas como data minig.

 

MRP: o MRP (Material Requirement Planning – Pano de Necessidades de Material ), e MRP II, são software específicos para a indústria, que visam manter os estoques adequados disponíveis e as linhas em grande atividade. Utiliza-se de técnicas matemáticas ligadas ao conhecimento da engenharia de processo industrial , para, através de uma demanda pré-determinada, fazer o planejamento futuro das matérias primas e das etapas produtivas.

 

JIT: (Just in Time), é uma ferramenta que busca localizar falhas e melhorar continuamente o processos industriais além da diminuição gradativa dos estoques intermediários da produção, permitindo o gerenciamento dos fluxos de materiais de forma contínua e homogênea.

 

Resumindo, Traz o material para a fábrica conforme a necessidade, evitando o desperdício, o que se traduz em diminuição de custos de produção.

 

ERP: o ERP ( Enterprise Resouces Planning – Planejamento de recursos de um Empreendimento ), é uma evolução natural do MRP. Também chamados de “Pacotes integrados de Gestão Empresarial”, o ERP é um software que abrange toda a cadeia de suprimentos ou supply chain.

 

ERP são sistema que controlam uma empresa de ponta a ponta, da produção às finanças. Gerencia o contas a pagar e a receber, ativos fixos, gestão de recursos disponíveis, controle de custos, etc..., cria cronograma de produção, automatiza a entrada e o processamento de pedidos, gerencia estoques, monitora custos de projetos, administra acordos, contatos e garantias com clientes etc..

 

Sistemas Inteligentes

 

Os sistemas inteligentes surgiram como grande solução para resolver problemas graves relacionados com a Internet. O maior deles diz respeito ao volume de informações disponíveis. A liberdade de ação proporcionada na Internet faz com que muitas informações, das mais diversas áreas, sejam disponibilizadas. Este excessivo volume de dados afeta sensivelmente a facilidade de pesquisa. Outro problema está relacionado com a necessidade de domínio da capacidade de utilização do computador. Ferramenta essencial para acessar a Internet, o computador se constitui num sério impecílho na socialização deste recurso. Em um seminário ocorrido recentemente nos EUA, patrocinado pela National Science Foundation (NFS), vários especialilistas abordaram estes problemas e registram possíveis soluções num relatório intitulado The Role of Intelligent Systems in the National Information Infraestructure(O Papel de Sistemas Inteligentes na Infraestrutura Nacional de Informações). Este documento serviu como base para a criação da lei que disciplina a respeito das telecomunicações naquele país e cria a National Information Infraestructure – NII (Infraestrutura Nacional de Informações). Em vários momentos deste documento são citados sistemas inteligentes (Agentes Inteligentes) como solução. O NII será o órgão governamental americano responsável pela organização e controle dos mecanismos capazes de propiciar a instalação, de maneira organizada, de toda a infraestrutura de informações nos EUA. Este modelo tende a ser reproduzido nos demais países do mundo. É a solução para socialização da Internet.

 

 

O que são Agentes?

 

Em termos de informática, falar de agente é o mesmo que falar de sistemas inteligentes, ou sistemas de inteligência artificial distribuída. Os sistemas de inteligência artificial tradicionais concentram suas atenções em um único agente, o qual seria provido de alguma espécie de inteligência, e sozinho seria especialista na realização de uma tarefa específica. A inteligência artificial distribuída, baseia-se no comportamento social, considerando sociedades de agentes inteligentes e autônomas, dotadas de capacidade cognitiva. Os agentes, especialistas na atividade que desempenham não trabalham mais isolados, mas de forma cooperativa tentam resolver um problema da melhor forma possível, caracterizando uma área da inteligência artificial distribuída, denominada Sistemas Multiagentes. Wayer e Cheong afirmam: geralmente um agente encontra-se imerso em uma sociedade de agentes. Nesta sociedade a interação e a coordenação das metas e dos planos de ação destes agentes, tem como objetivo a resolução cooperativa de uma determinada tarefa, constituindo-se nos elementos chave de um Sistema Multiagente. Em relação à internet, que é meio de maior desenvolvimento desta tecnologia, existem basicamente dois tipos de agentes: um tipo especial que se desloca através da rede, utilizando-se dos serviços disponíveis, com a missão de atender às solicitações de seus usuários e outro tipo está caracterizado pelos estáticos, que permanecem fixos nos locais onde foram criados, para realizarem tarefas bem específicas, como por exemplo: ftp, correio eletrônico.

 

Em relação ao aspecto funcional, os agentes disponíveis na Internet podem ser:

 

Agentes Assistentes - operam autonomamente, pesquisando informações específicas ou eventos. Quando encontram informações relevantes, notificam o usuário imediatamente ou armazenam para futuro acesso;

 

Agentes Aprendizes - é capaz de construir sua performance sobre preferências individuais através da aprendizagem do comportamento passado do usuário;

 

Agentes de Compras - são capazes de fazer comparações comerciais e pesquisar o melhor preço do item;

 

Agentes de Recuperação de Informações - são capazes de pesquisar por informações de maneira inteligente, combinando informações;

 

Agentes de Ajuda - executam tarefas autonomamente, sem interação humana.

 

A eficiência dos agentes é um aspecto que preocupa inúmeros pesquisadores e já existem muitos resultados nesta área. A seguir são apresentadas algumas características interessantes:

 

Autonomia - autonomia é a capacidade do agente executar o controle sobre suas próprias ações. Relaciona o controle somente ao usuário final quando define que, um agente inteligente deve possuir a habilidade de praticar ações para desenvolver tarefas ou alcançar objetivos, sem necessitar da interferência do usuário final. O agente, além de possuir controle sobre seu comportamento, deve também possuir controle sobre seu estado interno;

 

Mobilidade – a cacterística de mobilidade é especificada como a capacidade do agente de transportar-se de uma máquina à outra;

 

Comunicabilidade – é a capacidade do agente de comunicar-se com os outros agentes ou pessoas;

 

Discurso – a propriedade do discurso propicia um feedback em dois sentidos entre usuário e agente, possibilitando um maior conhecimento sobre suas habilidades. Durante um discurso um usuário especifica que ações poderiam ser executadas em seu benefício e o agente relaciona o que ele pode executar, bem como os prováveis resultados. Esta propriedade se faz necessária uma vez que, ao usuário é imprescindível certificar-se de que o agente cumprirá sua agenda e tarefa da forma esperada;

 

Inteligência – identifica-se a inteligência como a propriedade de um agente que o habilita a negociar efetivamente com ambigüidades. Durante o processo de determinação da ação mais adequada à situação, o agente defronta-se com ambigüidades nos mais diversos níveis. Neste contexto, a inteligência pode ser considerada como um conjunto de recursos, atributos e características que habilitam o agente a decidir que ações executar. A habilidade de desenvolver raciocínio é uma das principais características da inteligência que diferem agentes inteligentes de agentes ditos mais robóticos;

 

Reatividade – é definida como sendo a propriedade que permite aos agentes perceberem seus ambientes e responderem adequadamente às mudanças neles ocorridas;

 

Habilidade Social – esta característica como a habilidade que os agentes possuem de interagir com os outros agentes ou pessoas, no momento adequado, para concluir suas tarefas ou ajudar outros agentes;

 

Representatividade – a propriedade de representatividade é a capacidade que o agente apresenta de representar o usuário através de ações;

 

Pró-Atividade - como a capacidade manifestada pelo agente de exibir um comportamento direcionado a objetivos. Desta forma o agente não age simplesmente em resposta ao ambiente mas sim, de acordo com um propósito. Para tanto, deve exibir um comportamento oportunístico, voltado para a realização de seus objetivos;

 

Flexibilidade – Tendo em vista as funções executadas, a flexibilidade é fundamental, visto que não são preestabelecidos roteiros para o desenvolvimento de suas atividades. A flexibilidade reside na habilidade dos agentes de escolher dinamicamente as ações e a seqüência de execução das mesmas, em resposta a um estado do ambiente;

 

Persistência – a capacidade de persistência presente nos agentes como uma necessidade de manter um estado interno conciso através do tempo, sem alterá-lo ao acaso;

 

Cooperatividade – cooperatividade é a capacidade dos agentes inteligentes trabalharem juntos para concluírem tarefas mutuamente benéficas e complexas. Para tanto, os agentes devem possuir "espírito de colaboração" a fim de criarem e obterem êxito nos sistemas orientados a agentes;

 

Comportamento adaptativo – a capacidade do agente de modificar seu comportamento em função de experiências anteriores é chamada de Comportamento Adpatativo. Os agentes devem ser capazes de examinar o ambiente externo bem como os procedimentos efetuados anteriormente sob condições similares, e adaptar então sua ações, objetivando aumentar a probabilidade de alcançarem seus objetivos;

 

Confiabilidade – é fundamentalmente necessário, para a aceitação de agente, um alto nível de confiança que o agente precisa despertar no usuário. Os agentes devem demonstrar veracidade e benevolência, ou seja, os usuários precisam ter certeza de que os agentes serão fidedignos nas ações e informações, e irão agir em seu benefício;

 

Personalização – a capacidade do agente de personalizar tarefas e ajudar pessoas a desenvolvê-las da melhor maneira possível. Ressalta ainda que idealmente, deveriam haver componentes de memória e treinamento no agente, uma vez que é necessário o aprendizado da tarefa para posterior orientação de como desenvolvê-la. A característica de personalização atribuída ao agente, possibilita que usuários diferentes executem uma mesma tarefa de forma única e eficaz;

 

Degradação Gradual – é a capacidade do agente em executar parte de uma tarefa, quando existe incompatibilidade na comunicação ou no domínio. No contexto das noções de risco, confiabilidade e domínio, os agentes trabalham melhor quando apresentam degradação gradual, visto ser preferível realizar as etapas possíveis, do que falhar para todas aquelas que constituem a tarefa;

 

Aprendizagem – relaciona as propriedades de aprendizado e comportamento adaptativo e as define como, a habilidade apresentada pelo agente de acumular conhecimento baseado em experiências anteriores, e consequentemente, modificar seu comportamento em resposta à novas situações. Aprendizagem é a capacidade que um agente deve possuir para executar uma tarefa com maior eficiência do que em execuções anteriores. Sem a capacidade de aprendizagem o agente reagirá sempre da mesma maneira para um mesmo ambiente e uma mesma situação;

Coerência – a propriedade que agente possui de resolver conflitos entre objetivos concorrentes ou conflitantes. O Agente é dito coerente se mantém um comportamento íntegro, mesmo quando inserido em situações ambientais que indiquem a possibilidade de diferentes respostas adequadas;

 

Abstração – trata-se a abstração como sendo a habilidade do agente de detectar a relevância da informação ou ação para uma situação específica. A propriedade de abstração é freqüentemente utilizada no planejamento e solução de problemas;

 

Planejamento – é a habilidade do agente de sintetizar e escolher entre diferentes cursos de ações, com o propósito de alcançar seus objetivos.

Um software que reúna todas estas características é o sonho de qualquer usuário, principalmente entre os mais leigos. Isto ainda não existe, entretanto com o desenvolvimento das tecnologias a partir das pesquisas, principalmente, de inteligência artificial (redes conexionistas, lógica difusa, estudos baseados em casos, reconhecimento de padrões, algorítmos genéticos etc...) isto em breve, será possível.

 

Conhecendo este contexto, entende-se os motivos que levaram os americanos, durante o seminário que culminou com o relatório para a criação do NII, a indicar a necessidade de investir nos estudos para o desenvolvimento das técnica de inteligência artificial. Na conclusão deste relatório é manifesta preocupação em relação à oito áreas:

 

● Representação do conhecimento, aprendizado e adaptação;

 

● Planejamento, programação e ações sobre o raciocínio;

 

● Raciocínio inteligente;

 

● Arquitetura de agentes;

 

● Multiagentes colaborativos e participativos;

 

● Desenvolvimento de ontologias;

 

● Processamento de texto e fala;

 

● Compreensão e sintetização através de imagens.

 

O relacionamento entre agentes

 

Imagine cada usuário da Rede enviando seus próprios agentes para realizar suas tarefas. Isto vai gerar um caos. Haverá a necessidade destes agentes se comunicarem com outros agentes, como isto vai funcionar? É fundamental definir como ocorrerá esta comunicação, como estes agentes devem tratar este relacionamento. Existem várias propostas de arquiteturas para solução deste problema. O Instituto de Inteligência Artificial da Espanha propõe a estrutura genérica que segue:

 

Componentes da arquitetura:

 

Interface com o Usuário - Responsável pelo recebimento das solicitações do usuário, enviá-las ao módulo de processamento e apresentar os resultados ao usuário. Deve prover os meios que permitam ao usuário atualizar os objetivos e os conhecimentos do agente;

 

Módulo de Processamento - Se encarrega, com base no conhecimento e objetivos disponíveis do agente, de avaliar diferentes alternativas de solução, além de negociar e selecionar a melhor opção. É capaz de levar em consideração as mensagens provenientes de outros agentes. Pode, com base nas mensagens recebidas de outros agentes e através de sua capacidade de percepção das variáveis ambientais, atualizar sua base de conhecimento. O agente terá seu próprio comportamento, irá decidir sobre sua reação às diferentes mensagens que receberá, obtendo desta forma uma solução para o problema que precisa resolver. O comportamento reflete todos os estados possíveis na interação entre agentes. É possível implementar controles de estados mediante Máquinas de Estados Finitos, pela modelação de processos concorrentes através de Redes de Petri Booleanas (Morales,1996). O núcleo do agente se baseia em algoritmo de coordenação, o qual se encarrega de controlar o comportamento do agente, de acordo com as mensagens que recebe e o conhecimento que possui;

 

Objetivos - Correspondem aos objetivos na busca de soluções do agente;

 

Base de Conhecimentos - Se refere a informação que têm disponível sobre a realidade do ambiente;

 

Módulo de Codificação e Decodificação de Mensagens - Este módulo se encarrega de codificar as mensagens na forma de alguma linguagem de comunicação dos agentes. Também é capaz de receber mensagens de outros agentes, decodificá-las (interpretá-las) e de enviá-las ao módulo de processamento. Como exemplo de linguagem de comunicação entre agentes, pode-se citar a KQML;

 

Módulo de Percepção - Se refere aos meios disponíveis para o agente monitorar variáveis do meio ambiente;

 

Módulo de Comunicação - Se encarrega de enviar e receber mensagens de outros agentes mediante protocolos de transporte (p.e. na Internet, via tcp e http). Este módulo pode desenvolver-se mediante KAPI (KQML Application Programmer's Interface) que provê uma interface abstrata entre os protocolos de transporte.(Constantino,1996)

 

Esta é uma tecnologia muito recente, está vinculada às necessidades impostas pela Internet e à disseminação de Organizações Virtuais. Seu potencial é fantástico. É o futuro sendo projetado com muita ousadia, pretende-se desenvolver no computador a capacidade cognitiva que somente a espécie humana possui. Existem àqueles que temem este futuro, existem afirmações que profetizam o homem do futuro como sendo escravo da máquina e isto é realmente assustador. Poderá acontecer ? Esta resposta somente o futuro nos trará, uma coisa é certa, não podemos fugir do futuro, pois existem muitos interesses em jogo. Bem esta análise é demasiada complexa e deve ser fruto de uma outra discussão.


Autor: Sandra Regina da Luz Inácio


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