Sistemas de Informação Estratégicos - Um Novo Paradigma

Uma questão surgiu recentemente na minha mente: E se a Estratégia da organização suportasse os seus sistemas de informação e não o contrário?

Analisemos um pouco o que acontece hoje nas organizações: A informação flui, sobretudo, de baixo para cima, do operacional para o data warehouse. O gestor tem pouco controlo sobre a informação que está disponível para ser analisada, uma vez que este controlo é feito a nível operacional, o que levou à queda dos sistemas de apoio à decisão orientados por modelos. Os modelos eram óptimos, mas não existiam dados que os validassem.

Imaginemos agora uma mudança de paradigma na gestão das tecnologias de informação da empresa. Em vez de termos uma arquitectura de SI baseada nos sistemas operacionais, e termos sistemas departamentais e corporativos apoiados nestes sistemas, imaginemos, só por um momento, que temos o oposto, isto é, uma arquitectura criada e pensada em função da estratégia definida pelo topo da organização.

Esta arquitectura poderia ser criada através de uma hierarquia de objectivos em forma de árvore, aplicada aos Sistemas de Informação, através da definição da missão corporativa e da sua decomposição em objectivos estratégicos, que, por sua vez, se iriam decompor em objectivos táticos e operacionais, em termos de necessidades de informação a satisfazer.

Ao nível estratégico, seriam definidas as necessidades de informação estratégica a serem satisfeitas pelos sistemas de informação estratégicos, sem se ter em conta os níveis inferiores. À medida que desceríamos na pirâmide organizacional, consideraríamos as necesidades de informação para esse nível, e de que forma os sistemas a esse nível poderiam alimentar com dados os sistemas do nível acima, validando e dando significado aos modelos neles implementados.

Asim, os dados recolhidos no nível operacional, ou no nível mais baixo da organização, seriam aqueles (e só aqueles) relevantes para a estratégia da organização, e não toda uma míriade de dados e indicadores cuja análise é irrelevante para o negócio. Ao mesmo tempo, garantiríamos a existência de dados que validassem os modelos implementados nos sistemas de níveis superiores.

A Estratégia definiria e controlaria que dados são recolhidos no nível Operacional, e que informação está disponível para análise, e não o contrário. Haveria uma perfeita integração entre dados e modelos.

Será esta a tal Arquitectira Integrada de Sistemas de Informação?

OK, talvez este não seja um bom exemplo..... ;)

História dos DSS III

Após alguma reflexão, cheguei à conclusão de que os artigos que aqui publiquei sobre a História dos DSS, baseados num artigo do site DSSResources.com apresentam uma perspectiva com a qual não estou totalmente de acordo.

Assim, passo a considerar três etapas na evolução dos sistemas de apoio à decisão:

O Início - Sistemas Orientados por Modelos (Anos 80)

Os DSS nasceram da necessidade de estruturar os problemas de decisão através de modelos. A modelação pode ser entendida como o processo de estruturação do conhecimento, fazendo-se uma abstracção do que é realmente importante num problema (os objectos e as relações entre eles) e deixando de parte o que é acessório.

Assim, nesta fase, os esforços focaram-se essencialmente na construção de modelos que representassem o mais fielmente possível o conhecimento acerca de determinado problema, na explicitação das regras.

A Actualidade - Sistemas Orientados por Dados (Anos 90 - 00)

Na fase inicial da evolução dos DSS, criaram-se modelos extremamente sofisticados, baseados em áreas tão diversas como a Investigação Operacional, Inteligência Artificial e Estatística.

Na verdade, construiram-se excelentes modelos, que representavam fielmente os problemas, mas que acabaram por cair por terra. Isto aconteceu porque qualquer modelo necessita de ser validado na prática, usando dados concretos, mas que muitas vezes não existiam.

Assim, abandonaram-se os modelos, e os esforços concentraram-se essencialmente nos dados. Deste modo, na actualidade existem armazéns de dados corporativos de grandes dimensões (há alguns anos atrás o data warehouse da cadeia de retalho norte-americana Wal-Mart tinha 24 TeraBytes de dados), com dados de toda a organização, sejam eles relevantes para análise ou não. A partir de 2 dados, podem-se construir n indicadores, sejam eles úteis ou não, e foi isso que aconteceu.

Creio que hoje estamos numa fase de transição entre o que acabei de descrever e o futuro dos DSS. Hoje, embora ainda muito orientados a dados, os sistemas de apoio à decisão procuram-se basear nos dados mais pertinentes para a análise, e já se faz uso do conceito de metadados, o que, na minha perspectiva, traduz uma ainda incipiente tentativa de integração de dados e modelos, que ainda é frequentemente descurada.

O Futuro - Sistemas Integrados de Apoio à Decisão (anos 00 ->)

O futuro dos DSS passará necessariamente pela integração de dados e modelos, validando-se mutuamente, e gerando conhecimento. Conhecimento = dados + modelos. São as duas faces da mesma moeda, os dados e os modelos não são completos uns sem os outros.

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