capítulo 9: sad orientado a modelo. análise e modelagem quando o componente do modelo domina o...
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Capítulo 9: SAD orientado a Modelo
Análise e Modelagem
Quando o componente do modelo domina o projeto do SAD – o sistema é dito ser orientado a modelo
Modelos produzem resultados Utilizado diretamente por gerentes Softwares usado na criação de modelos
requerem uma ligação direta com qualquer dado utilizado e com a interface do usuário
Análise e Ferramentas de Modelagem Pacotes estatísticos Pacotes de previsão Pacotes de modelagem e análise quantitativa Ferramentas de produtividade (como
planilhas)
Processo de Modelagem
Identificação do problema e análise da situação
Identificação das variáveis e seus relacionamentos
O modelo é apropriado? O que necessita ser especificado? Qual solução é mais viável?
O modelo é válido?
Pressupostos do Modelo
Pressupostos/Comportamentos não testáveis Estático ou dinâmico?
Estático é baseado num único frame de tempo Tudo ocorre num intervalo bem definido Ex. balanço semestral
Dinâmico considera vários intervalos de tempo Dependente do tempo – quando os eventos ocorrem Ex. Projeção do lucro para cinco anos
Certezas?
Quando construir um modelo ... Examine as condições e trace os
pressupostos apropriados: Certeza. Modelos previsíveis são mais simples de
serem “bolados” e funcional bem porque são considerados “boas soluções” Modelos financeiros podem operar assim
Quando construir um modelo ... Incerteza. Os analistas tentam evitar este
tipo de modelo Tentam acumular mais informação sobre o
problema de forma a permitir uma atitude mais apropriada para lidar com riscos
Risco. A maioria das situações de negócios envolvem riscos – recomenda-se o uso de análises What-if
Tipos de Modelos
Explicativos – Modelos descritivos Algébricos – Modelos preditivos mostram
relacionamentos: Indicam que valores ou comportamentos através
de múltiplas dimensões devem ser introduzidos no modelo de forma a afetar um saída específica
Alto nível de interação com o usuário O gerente especifica uma saída e um ponto de
partida
SAD orientado a modelo pode envolver múltiplos modelos! Modelos de regressão que identificam o
relacionamento entre variáveis Um modelo financeiro Um modelo de otimização baseado em
programação linear
Tipos de problemas e modelos Análise de custo-benefício Previsão Financeiro Controle de estoque Localização, alocação e distribuição Planejamento de RH Planejamento e controle de projeto Gestão de filas Política de reposição Escalonamento
Modelos financeiros
Análise de break-even (ponto de equilíbrio) Modelos de orçamento Análise de coeficiente Análise de faturamento
Análise da Decisão
Decisões são modeladas a partir da listagem de um conjunto de alternativas Uma única meta
Obtida com o uso de uma tabela ou árvore de decisão Múltiplas metas
Faz uso de modelos de utilidade ou processo de análise hierárquico
Árvore de Decisão
Vantagens Mostra graficamente o relacionamento entre as
variáveis do problema Pode lidar com situações mais complexas
Processo de análise hierárquico (AHP) Técnica de decisão multi-critério que pode vir
a combinar fatores quantitativos e qualitativos na avaliação de alternativas
Passo 1 Desenvolver uma representação hierárquica do
processo
Passo 1 Diagrama http://www.hipre.hut.fi/
AHP
Passo 2 Gera dados para comparação de alternativas
Passo 3 Usa comparações do passo 2 para determinar a
prioridade relativa de cada atributo em cada um dos níveis de atributo acima na hierarquia
Passo 4 Prioridades são determinadas
Diagramas de influência
Provê a representação gráfica de um modelo Retângulo = variável de decisão Círculo = variável não controlável ou intermediária Oval = variável de saída
Intermediária ou final Figuras são conectadas por setas que indicam
relacionamentos específicos
Modelos de previsão
Métodos de julgamento Baseados em estimativas subjetivas e opiniões
de especialistas Usado quando dados históricos são limitados ou
inexistentes Análise de séries temporais
Conjunto de valores para variáveis econômicas que são medidas em vários intervalos de tempo
Modelos de otimização
Programação linear composta de: Variáveis de decisão Funções objetivo Coeficientes Limites Etc
Modelos de simulação
Tipo especial de modelagem que imita a realidade Envolve o teste de valores específicos de uma
decisão ou variáveis não controláveis com a observação do impacto da saída Ferramentas descritivas Descreve ou prevê as características de um dado
sistema Necessário em problemas complexos
Vantagens da simulação
Teoria é de fácil compreensão Modelo é simples Permite questões tipo What-if Modelo é construído para um problema Permite a inclusão de situações reais –
simplificações não são necessárias
Desvantagens da simulação
Uma solução ótima não pode ser assegurada Construir o modelo é lento e caro Soluções não são transferíveis para outros
problemas
Metodologia da simulação
Definição do problema Construção do modelo de simulação Teste e validação do modelo Projeto dos experimentos Condução dos experimentos Avaliação dos resultados
Tipos de simulação
Probabilística Dependente do Tempo vs. Não Dependente
do Tempo O frame de tempo é importante para o
experimento? Simulação visual
Visualização gráfica Facilidades de animação
Questões para revisão
Quais os principais tipos de modelos usados em SAD orientado a modelo?
Quais as vantagens do desenvolvimento e uso de modelos em SADs?
Qual o papel da análise estatística em SAD? Porque usar simulação?
Exercício
1. Tente projetar um modelo baseado em planilha. Consulte a URL http://www.frontsys.com/prodmix.htm e use o exemplo do produto. Olhe a Figura 9.1 do texto base e formule algo como o ilustrado no exemplo do break-even.