Tipos de Sistemas de Informação

Uma empresa geralmente se divide em três níveis organizacionais: operacional, tático (ou gerencial) e estratégico. Para cada nível organizacional existe um tipo específico de sistema de informação. Os sistemas, do ponto de vista empresarial, podem ser classificados de acordo com a sua forma de utilização e o tipo de retorno dado ao processo de tomada de decisões.  Os sistemas podem ser de contexto operacional, tático ou estratégico.

Contexto Operacional

São utilizados para auxiliar em operações rotineiras, de fácil acesso aos funcionários.

Sistemas de processamento de transações (SPT)

 

Os gerentes operacionais precisam de sistemas que monitorem as transações e as atividades básicas da organização, como vendas, recebimentos, entradas de dinheiro, folhas de pagamento, decisões de crédito ou fluxo de materiais em uma fábrica. 

Sistemas de processamento de transações (SPTs) fornecem esse tipo de informação. O sistemas de processamento de transações é um sistema computadorizado que realiza e registra as transações rotineiras necessárias ao funcionamento organizacional, tais como o registro de pedidos de venda, sistemas de reserva de hotel, folha de pagamento, manutenção do registro de funcionários e expedição.

O principal objetivo dos sistemas nesse nivel é responder as perguntas de rotina e monitorar o fluxo de transações dentro da organização. “Quantas peças há em estoque?” Para  responder essas perguntas, as informações precisam ser facilmente acessíveis, atualizadas e precisas.

No nivel operacional, tarefas, recursos e metas são predefinidos e altamente estruturados.

Os gerentes precisam de SPTs para monitorar o andamento das operações internas, assim como as relações da empresa com o ambiente externo. OS SPTs também são importantes fontes de informação para outros tipos de sistema.

Contexto Tático

É a execução específica das estratégias, ou seja, a tática precisa tomar decisões se apoiando nas estratégias que foram criadas. Se a alta gerência definiu uma estratégia, a gerencia média se encarrega de usar essa estratégia para definir as táticas.

Sistemas de Informações Gerenciais (SIG)

Designa uma categoria específica de sistemas de informação que atendem aos gerentes de nível médio. Os SIGs proporcionam relatórios sobre o desempenho corrente da organização. Com essa informação é possível monitorar e controlar a empresa, além de prever seu desempenho futuro.

Os SIGs relatam as operações básicas da empresa. Os dados básicos de transações obtidos dos SPTs são comprimidos e comumente apresentados em relatórios produzidos segundo uma programação periódica. 

Os SIGs usualmente atendem aos gerentes interessados em resultados semanais, mensais e anuais, embora alguns deles permitam detalhar os dados em base diária ou horária, se necessário.

Sistemas de apoio à decisão (SAD)

Ajudam os gerentes de nível médio a tomar decisões não usuais. Eles focam problemas únicos e que se alteram com rapidez, para os quais não existe um procedimento de resolução totalmente predefinido. Tentam responder a questões como: qual seria o impacto na programação de produção se dobrássemos as vendas em dezembro?

Embora os SADs usem informações internas obtidas do SPT e do SIG, frequentemente recorrem a informações de fontes externas, tais como o valor corrente das ações ou os preços dos produtos de concorrentes. Esses sistemas usam uma série de modelos para analisar os dados, ou então condensam grandes quantidades de dados em formato que possa ser analisado pelos tomadores de decisão.

Contexto Estratégico

São as decisões gerais tomadas pela alta gerência se baseando em informações de dentro e fora da empresa para definir as diretrizes da empresa.

Sistemas de apoio ao executivo (SAE)

Ajudam a gerencia sênior a tomar decisões. Abordam decisões nao rotineiras que exigem bom-senso e capacidade de avaliação e percepção, uma vez que não existe um procedimento previamente estabelecido para se chegar a uma solução. Eles apresentam gráficos e dados de diversas fontes através de uma interface de manuseio para os gerentes seniors. Muitas vezes as informações são disponibilizadas por meio de um portal que usa interface web para apresentar conteúdo empresarial personalizado e integrado.

São projetados para incorporar dados sobre eventos externos, como novas leis tributarias ou novos concorrentes, mas também adquirem informações resumidas do SIG e do SAD internos.

Referências

• LAUDON, K. C e LAUDON, J. P. Sistemas de Informação Gerenciais. 9ª. Edição. Pearson, 2011.
• BAZZOTTI, Cristiane e GARCIA, Elias. A importância do sistema de informação gerencial para tomada de decisões.

Arquitetura de Redes e SI

Redes

Pode-se definir redes de computadores como a associação (interligados por um sub-sistema) de dois ou mais computadores capazes de trocar informações e compartilhar recursos físicos e lógicos.

As redes de computadores têm como objetivo o compartilhamento de informações e recursos de hardware/software. A conexão é estabelecida através de cabos físicos, lasers, micro-ondas, fibras ópticas e comunicação via satélite. Os meios de comunicação mais comuns atualmente são linhas telefônicas, cabo, satélite ou redes sem fio.

Tipos de Rede

• LAN (Local Area Network)
  É uma rede local na qual os dispositivos encontram-se no mesmo espaço físico;
  
  
• MAN (Metropolitan Area Network)
  
  É também uma rede local, porém os dispositivos estão localizados em distâncias maiores que a LAN, tipicamente são construídas de LANs ligadas à vários backbones;
  
  
• WAN (Wide Area Network)
  
  Esta é mais conhecida como a internet por ser uma grande rede que possui inúmeras sub-redes que podem estar localizadas em qualquer lugar do planeta;
  
• CAN (Campus Area Network)
  
  É uma rede de um campus de faculdade ou as instalações de uma empresa;
  
  
• PAN (Personal Area Network)
  
  São redes pessoais, uma rede popular padrão é o Bluetooth.
  
  

Aplicações de redes e SI

As tecnologias de informação, telecomunicações e redes têm uma importância crescente, junto com os sistemas de informação, e contribuem fortemente para a evolução e sucesso das organizações 

A seguir algumas aplicações:

• Serviços Financeiros:
  Permitem que usuários possam efetuar transações sem ir ao banco;
  
• Correio Eletrônico
  Transferir mensagens entre dois ou mais usuários em uma rede. Com isso os usuários dos serviço podem transferir a informação em forma de texto, imagem ou áudio;
  
• Marketing e Vendas
  O profissional de marketing utiliza redes para recolher a analisar dados sore os clientes e os ciclos de desenvolvimento dos produtos. Nas vendas são inclusas as televendas, que utilizam computadores para entrada de pedidos ou um telefone conectado a uma rede de processamento de pedidos e serviços de reserva online para companhia aéreas, hotéis, restaurantes, teatro etc.;
  
• Eletrônico de Intercâmbio de Dados (EDI)
  EDI permite que informações de negócios sejam transferidas em o uso de papel;
  
• Conferências Online
  Podem ser por voz, texto ou vídeo e permitem a comunicação sem a necessidade das pessoas estarem no mesmo local da reunião

Referências

• LAUDON, K. C e LAUDON, J. P. Sistemas de Informação Gerenciais. 9ª. Edição. Pearson, 2011.
  
• Wikipédia. "Redes de computadores"
  Disponível em <https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_de_computadores>
  Consultado em 12 de Julho de 2016.
  

Data Warehouse

Data warehouse e um banco de dados que armazena dados correntes e históricos de potencial interesse para os tomadores de decisão de toda a empresa.

Os dados originam-se de muitos sistemas operacionais centrais. O data warehouse consolida e padroniza as informações oriundas de diferentes bancos de dados operacionais, de modo que elas possam ser usadas por toda a empresa para análise gerencial e tomada de decisões.

O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e a previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, ou seja, eles não mudam, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados.

Vantagens

• Fornecem ao usuário final a possibilidade de realizar análises de forma mais abrangente e variada.
  
• Possibilitam uma visualização dos dados gerais da organização, facilitando a recuperação desses.
  
• Possibilitam a transferência dos sistemas operacionais para servidores de baixo custo. 

Desvantagens

• Desenvolvimento de custos elevados, alto grau de complexidade e tempo de desenvolvimento pode ser alto.

Referências

• LAUDON, K. C e LAUDON, J. P. Sistemas de Informação Gerenciais. 9ª. Edição. Pearson, 2011.
  
• Wikipédia. "Armazém de dados"
  Disponível em <https://pt.wikipedia.org/wiki/Armaz%C3%A9m_de_dados>
  Consultado em 5 de Julho de 2016.
  
• DevMedia. "A Tecnologia de Data Warehouse nas organizações"
  Disponível em <http://www.devmedia.com.br/a-tecnologia-de-data-warehouse-nas-organizacoes/5939#ixzz3ZyFT4Ysa>
  Consultado em 5 de Julho de 2016.

Banco de Dados e SGBD

Banco de Dados

Banco de dados são um conjunto de arquivos relacionados entre si com registros sobre pessoas, lugares ou coisas. São  coleções organizadas de dados que se relacionam de forma a fornecer informações e tornar pesquisas e estudos mais eficientes.

São de vital importância para empresas e há duas décadas se tornaram principal peça dos sistemas de informação. Normalmente existem por vários anos sem alterações em sua estrutura.

Antes do desenvolvimento dos bancos de dados digitais , as empresas usavam grandes arquivos de metal, cheios de arquivos de papel, para armazenar informações referentes à transações, clientes, fornecedores, estoque e funcionários. Os bancos de dados em papel são extremamente ineficientes e caros de manter, muitas vezes contêm dados incorretos, são lentos e dificultam o acesso imediato aos dados. Além disso, são extremamente inflexíveis. Por exemplo, seria dificílimo para um consultório médico com dados em papel combinar seus arquivos sobre prescrições com seus arquivos sobre pacientes, para produzir uma lista de todas as pessoas a quem foi prescrito determinado remédio.

Modelos de bancos de dados

Existem diversos modelos de bancos de dados, entre eles:

• Modelo plano
  Consiste em matrizes simples, bidimensionais, compostas por elementos de dados: inteiros números reais, etc. Esse modelo plano é a base das planilhas eletrônicas.
•  Modelo em redeO modelo em rede permite que várias tabelas sejam usadas simultaneamente através do uso de apontadores (ou referências). Algumas colunas contêm apontadores para outras tabelas ao invés de dados. Assim, as tabelas são ligadas por referências, o que pode ser visto como uma rede.
• Modelo hierárquico O modelo hierárquico é uma variação particular do modelo em rede, limita as relações a uma estrutura semelhante a uma árvore (hierarquia - tronco, galhos), ao invés do modelo mais geral direcionado por grafos.
• Modelo relacionalConsistem, principalmente de três componentes: uma coleção de estruturas de dados, nomeadamente relações, ou informalmente tabelas; uma coleção dos operadores, a álgebra e o cálculo relacionais; e uma coleção de restrições da integridade, definindo o conjunto consistente de estados de base de dados e de alterações de estados. As restrições de integridade podem ser de quatro tipos: domínio, atributo, relvar (variável relacional) e restrições de base de dados. 

Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD)

Um sistema de gestão de banco de dados (DBMS - database management system) é um software específico usado para criar, armazenar, organizar e acessar dados a partir de um banco de dados.

O primeiro SGBD comercial surgiu no final de 1960 com base nos primitivos sistemas de arquivos disponíveis na época, os quais não controlavam o acesso concorrente por vários usuários ou processos. Os SGBDs evoluíram desses sistemas de arquivos de armazenamento em disco, criando novas estruturas de dados com o objetivo de armazenar informações.

O SGBD livra o programador final da tarefa de entender onde e como os dados estão realmente armazenados, separando as visões lógica e física dos dados. A visão lógica apresenta os dados tais como seriam vistos por usuários ou especialistas da empresa, ao passo que a visão física mostra como eles estão realmente organizados e estruturados nos meios de armazenamento físico, como um disco rígido.

Exemplos de SGBD

• O Microsoft Access é um SGBD para computadores pessoais
• O Oracle e Microsoft SQL Servers são SGBDs para grandes mainframes e computadores de médio porte
• Oracle Database Lite é um SGBD para pequenos dispositivos digitais de mão

Referências

• LAUDON, K. C e LAUDON, J. P. Sistemas de Informação Gerenciais. 9ª. Edição. Pearson, 2011
  
• Wikipédia. "Banco de dados"
  Disponível em <https://pt.wikipedia.org/wiki/Banco_de_dados>
  Consultado em 5 de julho de 2016

Cloud Computing, Fog Computing e SI

Cloud Computing

O conceito de computação em nuvem ou cloud computing refere-se à um modelo de computação no qual usuários (empresas e indivíduos) utilizam recursos computacionais e aplicações de software pela Internet. É possível acessar ou armazenar arquivos e executar diversas tarefas online, ou seja, não é necessário a instalação de programas no computador pessoal visto que os dados estão numa rede e não armazenados localmente.

A computação em nuvem é formada por três tipos diferentes de serviços:

• Infraestrutura em nuvem como serviço:
  Usuários utilizam apenas uma porcentagem de um servidor para rodar seus sistemas de informação. A utilização envolve processamento, armazenamento, redes e outros recursos computacionais que podem ser oferecidos pelo provedor do serviço de nuvem. Os usuários pagam somente pelo montante da capacidade de armazenamento e processamento que realmente utilizam.
  
  A Amazon, por exemplo, utiliza a capacidade excedente de sua infraestrutura de TI para oferecer uma infraestrutura de TI para serviços de venda baseada no ambiente em nuvem. Isso inclui o serviço Simple Storage Service e o Elastic Computing Cloud.
  
  
• Plataforma em nuvem como serviço:
  Os clientes utilizam a infraestrutura e as ferramentas de programação hospedadas pelo provedor de serviços para desenvolver suas próprias aplicações.
  
  
  A IBM possui um serviço chamado Smart Business Application Development & Test para desenvolvimento e teste de softwares em nuvem.
  
• Software em nuvem como serviço:
  Os clientes utilizam softwares hospedados pelos fornecedores. Os usuários acessam essas aplicações a partir de um navegador e dados e software são mantidos nos servidores remotos dos provedores.
  
  Um exemplo de SaaS é o Google Apps que oferece aplicativos online como o Google Docs e uma série de outros softwares online para educação e empresas.
  

Vantagens

• Não é necessário ter uma máquina potente, uma vez que tudo é executado em servidores remotos
• Possibilidade de acessar dados, arquivos e aplicativos a partir de qualquer lugar, bastando uma conexão com a internet
• De acordo com um relatório do Carbon Disclosure Project, as empresas que aperfeiçoarem as operações para aprimorar o desempenho em TI não só reduzirão os investimentos de capital, mas também diminuirão o consumo de energia e as emissões de carbono. O grupo estimou que, até 2020, as organizações norte-americanas que mudarem para a nuvem poderiam economizar US$12,3 bilhões em custos de energia.

 Desvantagens

• Como há a necessidade de acessar servidores remotos é primordial que a conexão com a internet seja estável e rápida, principalmente quanto se trada de streaming e jogos.
• Os dados das nuvens estão sujeitos a ataques de hackers, cria-se a necessidade de investir em mecanismos de defesas.
• Apesar dos servidores serem estáveis sempre há a possibilidade de falhas,  erros ou até mesmo de "caírem". Caso a nuvem pare de funcionar os dados podem ficar inacessíveis momentaneamente ou serem perdidos.

Fog Computing

Nos próximos anos é esperado o surgimento de novos objetos com capacidade de coletar, trocar informações e interagir com o ambiente de maneira inteligente. Esse grande numero e variedade de dispositivos devem produzir uma enorme quantidade de dados na borda da rede como parte do que está sendo chamada “Internet das coisas”. Para mensurar a quantidade de dados criados por esses dispositivos têm-se como exemplo um motor a jato, segundo a Cisco, este motor pode criar até 10 terabytes de dados sobre o seu desempenho e condição em apenas meia hora.

Transmitir todos esses dados para a nuvem com a finalidade de serem processados e obter uma resposta, devido à certas limitações da computação em nuvem, demandaria um grande consumo de banda e a resposta estaria sujeita à atrasos devido a latência. Por estes motivos as propostas atuais sobre a internet das coisas estão fomentando uma importante mudança de paradigma de um modelo centralizado para um modelo descentralizado.

Esse modelo descentralizado é a “computação em névoa”, um paradigma que estende os serviços de nuvem (armazenamento, processamento, aplicações) para dispositivos concentrados na borda da rede em escala largamente distribuída. Essa concentração na borda da rede significa que o processamento ocorrerá (de maneira total ou parcial) localmente em dispositivos inteligentes.

As principais características da computação em névoa são a sua proximidade  em relação aos usuários finais, a densa distribuição (de dispositivos) geográfica, e seu apoio à mobilidade, uma vez que os serviços estão hospedados na borda da rede ou até mesmo em dispositivos como access points.

Em linhas gerais, “fog computing” centra-se em levar parte da carga de trabalho dos serviços em nuvem para dispositivos com menor poder de processamento, porém mais dispersos, criando assim uma espécie de caminho entre a nuvem e o dispositivo receptor da carga de dados. Funciona como se a nuvem estivesse mais próxima dos usuários e o acesso aos dados acontecesse de maneira mais rápida e satisfatória.

Essa mudança de paradigma oferece vantagens em diversas áreas, reduz a latência e melhora a qualidade de serviço, resultando numa melhor experiência para o usuário.

A Cisco está especialmente interessada em propostas que focam para cenários relacionados à internet das coisas, redes de sensores e análise de dados.

Vantagens

• Essa mudança de paradigma reduz a latência e melhora a qualidade do serviço resultando numa melhor experiência para o usuário.
• A mudança de latência é imprescindível para a internet das coisas, aplicações que exigem informações em tempo real (carro sem motorista do Google, por exemplo).
   

 Referências

• LAUDON, K. C e LAUDON, J. P.  Sistemas de Informação Gerenciais. 9ª Edição. Pearson, 2011.
• AMOROSO, Danilo. "O que é computação em nuvens?"
  Disponível em <http://www.tecmundo.com.br/computacao-em-nuvem/738-o-que-e-computacao-em-nuvens-.htm>
  Consultado em 01 de Julho de 2016
• CANTU, Ana. "The History and Future of Cloud Computing"
  Disponível em <http://www.forbes.com/sites/dell/2011/12/20/the-history-and-future-of-cloud-computing/#5a3dd0b73f0a>
  Consultado em 01 de Julho de 2016
• FROELICH, Andrew. "IoT: Out Of The Cloud & Into The Fog"
  Disponível em <http://www.networkcomputing.com/cloud-infrastructure/iot-out-cloud-fog/345618829>
  Consultado em 01 de Julho de 2016
• Datacenter Dynamics. "Cisco apresenta Computação em Neblina para Internet das Coisas"
  Disponível em <http://www.datacenterdynamics.com.br/focus/archive/2014/02/cisco-apresenta-computa%C3%A7%C3%A3o-em-neblina-para-internet-das-coisas>
  Consultado em 01 de Julho de 2016
• COSTA, Anderson <Cloud computing? A moda agora é fog computing!>
  Disponível em <http://movebla.com/3001/fog-cloud-computing/>
  Consultado em 01 de Julho de 2016