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Mais um trimestre de MSIAD September 1, 2008

Posted by jguerreiro in Business Intelligence.
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Confesso que não estava nos meus planos iniciais só voltar a escrever algumas linhas neste blog passados outros 3 meses, tempo que voltei a precisar para dedicar totalmente ao Mestrado e ao meu percurso profissional.

Este foi até agora, o trimestre mais interessante para mim. Tivemos nestes últimos meses a disciplina de Data Mining com o Professor Doutor Duarte Trigueiros um nome incontornável do Data Mining pelo seu nível de conhecimento, participação activa na investigação cientifica nesta área e pela forma brilhante como transmite o seu conhecimento.

O esforço que empreendemos na modelação de casos reais e na compreensão aprofundada do mecanismo sistémico dos algoritmos e técnicas de aprendizagem, permitiu-nos adquirir uma grande capacidade para avaliar o comportamento das ferramentas de data mining e a melhor forma de as ajustar aos dados com que somos confrontados. Só assim, conhecendo os mecanismos e os algoritmos mais adequados para cada caso, é possível chegar aos modelos mais parcimoniosos e com maior capacidade de previsão.

Outra disciplina em que aproveitámos este conhecimento (DM) potenciando-o numa área específica foi a de Marketing e CRM na qual, para além de uma componente mais teórica sobre Marketing e Sistemas de Apoio à Decisão tivemos um projecto de implementação de CRM usando o Enterprise Miner da SAS e aplicando os conhecimentos de Data Mining adquiridos. Apresentámos um modelo preditivo capaz de identificar com uma grande taxa de sucesso qual o montante realmente executado, face ao montante pedido, dos fundos Europeus atribuídos às instituições Portuguesas. Este modelo permite uma gestão muito mais eficaz dos apoios que chegam da Europa beneficiando mais entidades.

Uma das grandes questões que se colocam hoje em dia na implementação de sistemas de apoio à decisão, é saber qual é realmente o ganho que este apoio traz e em que medida está alinhado com a estratégia das organizações. Nesse sentido, a disciplina de BPM (Business Process Management) permitiu-nos alargar o horizonte com outras metodologias que permitem esse alinhamento criando uma visão integrada das organizações desde a sua célula mais atómica de actividade até aos seus objectivos mais estruturantes. O Método Learn, do Prof. Jorge Coelho, que tem sido aplicado com sucesso em várias indústrias é um desses exemplos, e deve ser tido em conta quando se escolher uma ferramenta para gerir e medir a performance de uma organização.

Uma última nota para um módulo que achei muito interessante sobre Comportamento Organizacional dado pelo Professor Rodrigo Magalhães do INESC, onde falámos entre outras matérias sobre a dificuldade de conseguir traduzir o conhecimento implícito em conhecimento explicito dentro das organizações, apontando soluções e teorias, entre elas o modelo SECI (Socialization, Externalization, Combination, and Internalization) de Nonaka e Takeuchi (1995) que pretende imprimir esse ciclo na dinâmica da organização e também a questão da implementação dos sistemas de informação, sejam eles de apoio à decisão ou não e das barreiras que essa mudança enfrenta nas estruturas sociais. O Actor-Network-Theory, um trabalho de Michel Callon (1991) e Bruno Latour (1992) permitiu introduzir uma nova teoria que, na minha opinião, enfrenta muito bem este desafio que por vezes pode representar o insucesso de um sistema de informação.

Agora que todos já gozámos do descanso merecido destes três trimestres consecutivos, está a chegar a altura da escolha e apresentação do projecto da dissertação, sendo que voltamos a ter a Professora Maria José Trigueiros a guiar-nos nesse caminho e também uma disciplina de Gestão de Projectos de Sistemas Apoio à Decisão.

Espero agora sim conseguir contribuir de forma mais activa no blog, não fazendo apenas estes apontamentos ao estilo de diário de bordo mas voltando a escrever sobre outros temas interessantes como fiz nos primeiros 3 meses.

Sistemas de Apoio à Decisão – O regresso May 6, 2008

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Já passaram mais de três meses desde o meu último post neste blog e isso é claramente um indicador do esforço em que tenho andado envolvido no âmbito profissional e do Mestrado. Gostaria no entanto de regressar a escrever regularmente, primeiro porque tenho armazenado uma série de motivos sobre os quais quero escrever e depois porque o blog continua com uma taxa de visitas diária que me transmite a responsabilidade para não deixar de o fazer.

Antes de mais um preâmbulo sobre os meses que passaram no âmbito do Mestrado de Sistemas de Apoio à Decisão do ISCTE e os projectos em que estive envolvido. É sem dúvida um dos Mestrados do espectro dos S.A.D. em Portugal mais completos e integrados e tem sido uma experiência única que tem cimentado os meus conhecimentos nesta área e permitido analisar o BI de várias perspectivas.

A área dos Sistemas de Apoio à Decisão tem sofrido nos últimos anos um interesse crescente por parte das empresas que querem extrair conhecimento dos seus dados heterogéneos de forma a caminhar no sentido de conhecer melhor o seu próprio negócio e os seus clientes. O que tem faltado são conceitos universais, que felizmente começam a surgir, que permitam clarificar aspectos desta disciplina que muitas vezes são confundidos pela quantidade de novas palavras do léxico de BI que todos os dias surgem no meio empresarial e que representam um mesmo conceito com palavras diferentes.

Os últimos 3 meses do Mestrado foram a continuação da implementação do projecto de Data Warehousing iniciado em Setembro, nomeadamente no caso particular do meu grupo de trabalho, a implementação na área Hospitalar, sendo que foi desenvolvido todo o projecto de ETL que possibilitou a integração dos dados heterogéneos num único repositório central que representa a visão multidimensional de apoio à decisão dos gestores hospitalares. Outro projecto que empreendemos foi o relatório de análise com vista à gestão do risco operacional no âmbito das Urgência Hospitalares, projecto que possibilita a medição e mitigação dos riscos associados a esta realidade particular.

Este foi um trimestre exigente em termos de projectos, tal como demonstra o tempo que fiquei ausente da escrita no blog, mas houve outras duas cadeiras que foram de extrema importância e dadas por dois docentes brilhantes, a de Estratégia pelo Professor Catedrático Nelson António e a de Análise Financeira pelo Professor Azevedo Rodrigues, disciplinas que deram contexto à envolvência dos sistemas de apoio à decisão e ao facto de estes terem de estar alinhados com a estratégica das empresas e com os indicadores que realmente medem a performance das organizações. O projecto que juntou algumas destas competências foi apresentado utilizando o método Balanced Scorecard de Kaplan e Norton para alinhar a estratégia com os KPIs no caso do Serviço de Saúde Ocupacional de um Hospital apresentado pelo meu grupo de trabalho.

Estes foram alguns dos principais temas que foram tratados no trimestre passado no Mestrado de Sistemas Integrados de Apoio à Decisão do ISCTE e fortaleceram sem dúvida a minha certeza do caminho que tracei quando escolhi este Mestrado.

Temos agora outros desafios pela frente um dos quais me é especialmente querido, Data Mining. Mas sobre esta matéria terei oportunidade de escrever noutros artigos posteriores até porque modelar a nossa realidade é uma ciência que merecia só por si um blog.

João Guerreiro

Congresso Business Intelligence November 28, 2007

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Fui hoje ao congresso de Business Intelligence promovido pela GTBC e de facto sente-se necessidade de mais congressos, fóruns e seminários assim, onde o objectivo seja apresentar conceitos e metodologias de como bem aplicar BI em Portugal.

A primeira apresentação da manhã foi de forma brilhante conduzida pela nossa Prof. Maria José Trigueiros que, no seu estilo inconfundível, mostrou os conceitos e desafios com que somos confrontados nos Sistemas de Apoio à Decisão e que são no fundo os pilares-mestre de todo o BI.

Seguiram-se duas apresentações sobre Data Warehousing, a primeira sobre um caso de aplicação prática e desafios de implementação na Caixa Seguros, e mais tarde outra bem interessante apresentada pela nossa colega da 1ª edição do MSIAD, Paula Oliveira, sobre a metodologia de Data Warehousing desenvolvida pela GTBC, DWDM2, completamente alinhada com as recomendações do PM Institute e que suporta claramente os grandes desafios da implementação de sistemas de data warehousing com resultados práticos muito positivos.

Depois do coffe-break vimos algumas aplicações de negócio, nomeadamente BSC, BPM e CPM apresentado pela também nossa colega da 1ª edição do MSIAD, Rute Júlio e depois, “o valor do CRM no Marketing da organização”.

Terminámos com a apresentação da Prof. Patrícia Narciso sobre a aplicação de um modelo de maturidade à implementação de projectos de BI e uma iniciativa muito interessante de BICC (Business Intelligence Competency Center) que pretende reunir, tal como o nome indica, um grupo de competências necessárias para garantir o sucesso dos vários passos de um sistema de apoio à decisão, preenchendo o gap entre os dados operacionais e a estratégia de negócio de forma a entregar valor.

Tive pena de não aceitar o convite para almoçar com a equipa da GTBC mas os meus compromissos profissionais não me permitiram. Fiquei no entanto muito satisfeito com esta conferência onde não se falou de tecnologia mas sim dos dois factores mais importantes de Business Intelligence: onde estamos, e para onde queremos ir.

Força GTBC!

Variáveis e Regras “Fuzzy” November 23, 2007

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Quando nos deparamos com um problema, cujas soluções possíveis não se possam traduzir por um conjunto que assuma valores bem definidos (“crisp”), mas antes, por valores vagos (“fuzzy”) cuja solução apenas garante um determinado grau de pertença aos elementos desse conjunto, a utilização da lógica difusa (“fuzzy logic”) permite lidar com estas incertezas.

No projecto em desenvolvimento na cadeira de GPDW, existe a necessidade de obter um conjunto de indicadores que reflictam a eficiência da actividade clínica do Health Care Hospital. Estes indicadores deverão corresponder a métricas utilizadas na área hospitalar, que pela sua natureza, aferem comportamentos de boas práticas e uma boa rentabilização dos recursos disponíveis, como por exemplo, o facto de no período do dia entre as 13 e as 20 Horas, diminuírem drasticamente o número de consultas realizadas.

Retirámos alguns exemplos de indicadores de gestão, em que se observa a existência de um comportamento difuso.

Individualmente, estes indicadores são quantificáveis de uma forma inequívoca, mas uma vez agrupados de forma a reflectirem um determinado grau de eficiência (grande ou pequena eficiência) nas actividades hospitalares correspondentes, ficamos perante um problema de indefinição de valores. Numa escala de 0% a 100%, como iremos classificar estes indicadores quanto à sua eficiência? Bom, cada um terá o seu valor “crisp” em função dos dados, da métrica de cálculo e da dimensão temporal em análise. E relativamente à dimensão eficiência?

Recorrendo à “Lógica Difusa”, e tentando não pormenorizar em demasia o âmbito deste indicadores, poderemos definir intervalos percentuais de eficiência adequados às características de cada um, onde nitidamente teríamos zonas em que as percentagens corresponderiam a “grande eficiência” e “pequena eficiência”, mas haveria entre estas, outras zonas percentuais intermédias (zonas difusas), que poderiam corresponder a “não tão grande eficiência” e “não tão pequena eficiência”.

Desta forma, seria possível classificar correctamente cada indicador, quanto ao seu grau de pertença ou de pertinência em relação ao conjunto “difuso” correspondente.

por:
Fernanda Romão, João Guerreiro e Paulo Batista

Conceito de PME – As is… November 22, 2007

Posted by jguerreiro in Business Intelligence.
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Tendo em conta a extrema importância que tem, conhecer a “dimensão” empresarial no contexto dos Sistemas de Apoio à Decisão, uma vez ser esta a dimensão alvo do estudo que vimos a desenvolver, pretendemos deixar aqui a definição, de acordo com os standards Portugueses e da Comissão Europeia, do que são pequenas, médias e grandes empresas.

As duas definições de PME que apresentamos neste artigo, ambas de aplicação oficial em Portugal, correspondem aos conceitos preconizados respectivamente pela Comissão Europeia, e pelo INE – Instituto Nacional de Estatística.

Definição de PME segundo a Recomendação da Comissão (2003/361/CE)

“Entende-se por empresa qualquer entidade que, independentemente da sua forma jurídica, exerce uma actividade económica. São, nomeadamente, consideradas como tal, as entidades que exercem uma actividade artesanal ou outras actividades a título individual ou familiar, as sociedades de pessoas ou as associações que exercem regularmente uma actividade económica.”

Em dimensão:


Em Função do tipo de relação que mantêm com outras empresas:

A definição de PME clarifica a tipologia das empresas, distinguindo três tipos, em função do tipo de relação que mantêm com outras relativamente à participação no seu capital, direito de voto ou direito de exercer uma influência dominante:

Efectivos pertinentes para a definição de micro, pequena e média empresa

Os efectivos medem-se em termos de número de unidades de trabalho por ano (UTA), isto é, de número de pessoas que tenham trabalhado na empresa ou por conta dela a tempo inteiro durante todo o ano considerado. O trabalho das pessoas que não tenham trabalhado todo o ano ou que tenham trabalhado a tempo parcial é contabilizado em fracções de UTA. Os aprendizes ou estudantes em formação profissional, bem como as licenças de maternidade, não são contabilizados.Valor jurídico da definição

A definição de micro, pequenas e médias empresas só é vinculativa no que diz respeito a determinadas matérias, como os auxílios estatais, a participação dos fundos estruturais ou os programas comunitários, designadamente o programa-quadro de investigação e desenvolvimento tecnológico.

Não obstante, a Comissão encoraja vivamente os Estados-Membros, o Banco Europeu de Investimento e o Fundo Europeu de Investimento a utilizá-la como referência. As medidas tomadas em favor das PME adquirirão, assim, uma maior coerência e uma melhor eficácia.

Actividade económica

Resultado da combinação dos factores produtivos (mão-de-obra, matérias-primas, equipamento, etc.), com vista à produção de bens e serviços. Independentemente dos factores produtivos que integram o bem ou serviço produzido, toda a actividade pressupõe, em termos genéricos, uma entrada de produtos (bens ou serviços), um processo de incorporação de valor acrescentado e uma saída (bens ou serviços).

Conceito de PME empregado pelo INE – Instituto Nacional de Estatística

Empresa:

Entidade jurídica (pessoa singular ou colectiva) correspondente a uma unidade organizacional de produção de bens e/ou serviços, usufruindo de uma certa autonomia de decisão, nomeadamente quanto à afectação dos seus recursos correntes. Uma empresa pode exercer uma ou várias actividades, em um ou em vários locais.

Uma empresa corresponde à mais pequena combinação de unidades jurídicas, podendo corresponder a uma única. A empresa, tal como é definida, é uma entidade económica que pode, em certas circunstâncias, corresponder à reunião de várias unidades jurídicas. De facto, certas unidades jurídicas exercem actividades exclusivamente em proveito de uma outra unidade jurídica e a sua existência só se explica por razões administrativas (por exemplo, fiscais) sem que sejam significativas do ponto de vista económico. Pertence também a esta categoria uma grande parte das unidades jurídicas sem emprego. Frequentemente, as suas actividades devem ser interpretadas como actividades auxiliares das actividades da unidade jurídica-mãe que elas secundam, à qual pertencem e a que têm de estar ligadas, para constituir a entidade “empresa” utilizada para análise económica.

Fonte: Regulamento (CEE) nº 696/93, de 15-03-93

PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS
Vigência: desde 24-05-1994

Definição: São consideradas pequenas e médias empresas, todas aquelas que preencham cumulativamente os seguintes requisitos: a) Empreguem até 500 trabalhadores; b) Não ultrapassem 1250000 contos (valores de 1987) de vendas anuais (facturação anual líquida); c) Não possuam nem sejam possuídas em mais de 50%

Os montantes previstos em b) serão revistos no início de cada ano, com base numa taxa de actualização, que será calculada a partir do índice de preços no consumidor, sem habitação, publicado pelo INE, e referida aos doze meses do ano anterior. 2. A taxa de actualização será obtida através do quociente entre os índices de preços relativos ao mês de Dezembro do último ano e ao mês homólogo do ano anterior. 3. Os montantes que resultam da aplicação da taxa de actualização referida no ponto anterior serão arredondados por excesso, por forma que sejam expressos em valores múltiplos de 25000 contos.

Fonte(s): Despacho Normativo nº 52/87, de 24-06

Conclusões:

O facto de existirem duas definições aplicadas a nível nacional para “Empresa” e “Pequena e Média Empresa”, levanta logo a dúvida relativamente à fiabilidade dos indicadores económicos produzidos a nível nacional e europeu, no que toca à utilização destas definições. A importância da “metadata” é sem dúvida crucial na produção de conhecimento fiável e útil.

A definição de PME da CE é sem dúvida mais actual e abrangente, por apoiar-se no conceito de actividade económica, incluindo-se assim no universo de Empresa, entidades tão distintas como Associações Empresariais e de carácter social, as Cooperativas, entidades sem fins lucrativos, empresas com fins lucrativos, entre outras.

Realmente surpreendeu-nos o conceito de PME aplicado pelo INE, cuja fonte remonta a 20 anos atrás, e que consideramos desfasado da realidade empresarial actual. Presentemente, face á evolução dos processos tecnológicos e dos SI, as empresas necessitam para a sua actividade, de cada vez menos pessoas, sendo este facto evidente pelo crescimento da produtividade das empresas portuguesas. Assim sendo, uma empresa com 499 trabalhadores é, à luz das referências do presente século uma grande empresa.

Ao nível sectorial, constata-se que ao longo destes 20 anos ocorreu um incremento do número de empresas pertencentes ao sector terciário, e uma redução no número de empresas enquadráveis nos sectores secundário e primário, que tradicionalmente necessitam de mais mão-de-obra.

Fontes:
http://metaweb.ine.pt/sim/conceitos/conceitos.aspx?ID=PT&menuBOUI=16944
http://europa.eu/scadplus/leg/pt/lvb/l26064.htm
http://www.prime.min-economia.pt/PresentationLayer/ResourcesUser/docs/r6maio2003.pdf

por:
Fernanda Romão, João Guerreiro e Paulo Batista

Análise de Dados November 15, 2007

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Esta semana tenho estado a ler finalmente os livros que queria sobre análise de dados relativos a Business Intelligence e a consolidar os conhecimentos sobre análise de variância, regressão linear, correlações, enfim um pouco de tudo o que temos falado durante o mestrado. Há de facto um mundo incrível a extrair dos dados que produzimos todos os dias e estas são sem dúvida as ferramentas que nos ajudam a conhecer melhor o mundo que nos rodeia.

Fantástico!

Sistema de Informação Integrado I November 9, 2007

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No mundo de informação em que vivemos, os desafios que se colocam à maneira como explicitamos, organizamos e documentamos o conhecimento são muito grandes e apesar dos esforços continuados da comunidade científica e empresarial nesse sentido, restam muitas lacunas por preencher no âmbito dos sistemas de informação.

Hoje em dia, por exemplo, a abordagem mais comum para a implementação de data warehouses continua a ser a da centralização dos dados operacionais para depois a partir de novo em data marts mais próximos do decisor e dos requisitos de negócio.

cubo.jpg

Quando assim não acontece, numa tentativa de evitar o crescente volume de dados resultante dessa operação, voltamos ao passado e a ter datamarts, mas com pouco controlo ou seja, ilhas de informação. A representação dos dados e dos modelos ainda não se encontra cruzada num sistema que, mais do que lógico e interdependente seja natural e a mais pura representação da forma como vemos a informação. Precisamos de uma mudança de paradigma.

Em 2006, um estudo do IDC concluiu que o mundo produziu até então 161 exabytes de dados, 3 milhões de vezes a quantidade de livros alguma vez escritos, estimando que em 2010 tenhamos 988 exabytes de informação para 601 exabytes de armazenamento. O facto é que são muitos dados, alguns sem representarem informação (dados e modelos) mas como e onde os vamos analisar?

Como representar o conhecimento nesta dualidade dados e modelos num sistema integrado mas distribuído? Uma forma de tentarmos analisar esta perspectiva será olharmos para o ser humano enquanto um sistema integrado, composto por vários subsistemas distribuídos. De facto, embora sejamos únicos, e ajamos de forma coordenada, todos os nossos modelos e dados estão dispersos pelo nosso corpo e isso é de facto espantoso.

A forma como, de um ponto de partida, definimos um objectivo tal como a de dar um passo e o roadmap que traçamos para o alcançar, caminho esse que resulta de uma aprendizagem constante dessa dualidade entre o que conseguimos e o qu pretendemos conseguir, representa de facto muito bem a teoria de decisão que temos vindo a falar no mestrado.
E como organizamos e documentamos essa informação? Essa é a chave para a representação de um sistema integrado em todas as suas componentes. Integrar não significa juntar tudo num único local, mas sim representar algo de forma holística e bem definida.

mundo-neuronal.jpg
Têm havido nos últimos anos tentativas de alcançar arquitecturas para representar estes sistemas distribuídos, que delegam dados e modelos em nós de processamento, ou numa GRID (Globus Alliance), mas algumas das questões mais difíceis de endereçar continuam a ser o scheduling (como decidir a distribuição eficaz nos nós da GRID) e a integridade da informação nessa rede. Mas o facto de hoje em dia termos repositórios centralizados de informação analítica não parece natural, é demasiado exigente em termos de processamento e mais tarde ou mais cedo, a complexidade dos problemas será maior que a capacidade para os resolver em tempo útil (NP Problems).

Teoricamente, um sistema integrado de apoio à decisão, deveria ser capaz de ser representado de uma forma muito aproximada da tomada de decisão e todas as camadas ou seus subsistemas, embora únicos, deveriam poder responder perante uma entidade de controlo também ela distribuída. Desta forma e se vivêssemos num mundo perfeito, conseguiríamos ter por exemplo o subsistema de dados balanceado por diversos nós, cada qual com um determinado peso na estrutura e que recebia dados, os transformava e entregava ao seu nó seguinte mais abstracto.

Nesse mundo perfeito, conseguiríamos distribuir esses nós de processamento para que os mais requisitados pelos decisores fossem os nós mais rápidos a entregar essa informação, poderíamos implementar soluções de disaster recovery para que caso um nó falhasse os outros conseguissem recuperar a informação e continuar a fornece-la de forma transparente ao decisor.

O subsistema dos modelos, da mesma forma, deveria ser capaz de utilizar a indução do subsistema anterior para melhorar a aprendizagem dos seus mapas criando assim uma interdependência, dados-modelos.
Imaginar um sistema de informação integrado como um corpo humano é sem dúvida um exercício interessante e investigando os mais recentes avanços académicos na área da GRID Computing para a distribuição de processamento e de dados, aliada à distribuição de redes neuronais, é possível vislumbrar uma arquitectura ideal para a representação deste sistema. Esta é no entanto uma temática que gostaríamos de aprofundar num artigo seguinte.

No man is an island, entire of itself…any man’s death diminishes me, because I am involved in mankind; and therefore never send to know for whom the bell tolls; it tolls for thee.”
— JOHN DONNE (1572-1631)

Fernanda Romão, João Guerreiro, Paulo Batista

Triadic Continuum – The BI Invention You’ve Never Heard Of November 9, 2007

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Li este artigo na BI Review e achei-o muito interessante e orientado para as temáticas que temos falado acerca da complexidade dos problemas.

Nos últimos anos, uma cientista da Unisys Jane Mazzagatti desenvolveu e patenteou uma nova estrutura de dados que, consegue descobrir não apenas simples relações entre os dados, mas relações não aparentes e complexas em real-time. E embora essa extracção de conhecimento já se faça hoje em dia através de Data Mining, Mazzagatti e os seus colegas introduziram-na como nativa na sua estrutura de dados.

Um artigo interessante e uma investigação a acompanhar.

The BI Invention You’ve Never Heard Of – http://www.bireview.com/bnews/10000288-1.html

Funções Matemáticas Aplicadas a Indicadores Analíticos November 9, 2007

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O recurso à matemática para traduzir relações entre variáveis do nosso dia-a-dia, permite-nos estudar determinados comportamentos, identificar e padronizar essas relações quanto à sua linearidade, para que seja possível por um lado, controlar a sua evolução ao longo do tempo e por outro, prever evoluções futuras.

Para a gestão, a importância na identificação da função matemática que traduz as relações entre variáveis de um determinado indicador revela-se fundamental, para a análise e eventual alteração de tendências comportamentais quando determinados factores (variáveis) se conjugam.

Para exemplificar o que atrás foi dito, recorremos a situações comuns ,onde a utilização de funções matemáticas nos permite deduzir de forma quantitativa, quais os valores para as relações entre variáveis de alguns indicadores analíticos.

1. Indicador da Lotação (nº de camas disponíveis) no Internamento Hospitalar – Relação Linear

Este indicador é traduzido por uma função linear y = f(x), onde a Lotação é igual ao Nº de Camas disponíveis para Internamento

indc1.jpg

2. Indicador de Incêndio Padrão ISO 834 – Relação Logarítmica

Indicador definido no “Eurocode 1”*, que pode ser utilizado para a simulação de um incêndio, permitindo determinar e comparar a resistência ao fogo de estruturas de edifícios.

A temperatura ambiente é dada pela curva de incêndio padrão ISO 834 representada na figura abaixo, cuja expressão analítica pode ser representada por:

onde:

y- é a temperatura ambiente, ou seja a temperatura dos gases do compartimento de incêndio, no instante t.
t – o tempo decorrido desde o inicio do teste (minutos).

indi2.jpg

* EUROCODE 1, Basis of Design and Actions on Structures -
 Part 2-2: Actions on Structures – Action on Structures Exposed
 to Fire, ENV 1991-2-2:1995.

3. Estimador de Crescimento dos Animais – Relação Exponencial

As funções utilizadas para estimar o peso dos animais desde a sua fase embrionária até à fase adulta são não-lineares, com componentes exponenciais. Estas funções apresentam uma interpretação biológica do crescimento e são facilmente comparadas entre diferentes cenários de produção.
A tabela abaixo, mostra as funções que descrevem e prevêem o crescimento de animais mais utilizadas.

ind3.jpg

Fernanda Romão, João Guerreiro, Paulo Batista

Tarefas de Gestão II November 8, 2007

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As tarefas inerentes à função de um Gestor no âmbito de uma organização são: Dirigir, Organizar, Planear e Controlar. No presente artigo iremos evidenciar a importância para uma organização das quatro funções primárias de gestão.

A Função Organização, trata do processo de estruturação interna da organização revela-se de extrema importância, pois será através dessas ligações que a organização irá interagir a nível interno e externo.

A Função Planeamento é o caminho escolhido, e os vários planos traçados na organização serão os “roadmaps” através dos quais a organização deverá guiar-se.

A Função Controlo assenta nos instrumentos que o controlo oferece aos gestores como ferramentas de apoio à gestão.

A Função de Direcção, entendida como o processo de determinar, isto é, afectar ou influenciar o comportamento dos outros, desagrega-se em 4 grandes tarefas da gestão, designadamente a Liderança, a Comunicação, a Motivação e a Cultura Organizacional.

funcoes-gestao.jpg

Ver artigo completo: Tarefas do Gestor II

Fernanda Romão, João Guerreiro, Paulo Batista