Elementos para a Construção de uma Memória Organizacional

Apresentação em tema: "Elementos para a Construção de uma Memória Organizacional"— Transcrição da apresentação:

1 Elementos para a Construção de uma Memória Organizacional
Edson Emílio Scalabrin telefone: 0xx download:

2 Plano Assunto: Objetivos: A construção de uma memória organizacional.
Descrever alguns pontos importantes relativos a fase de construção de uma memória organizacional. Apresentar algumas tecnologias/metodologias de implementação de sistemas computacionais Apresentar um projeto de capitalização de conhecimentos usando CBR e Agentes

3 Elementos para a construção de MO Primeira etapa
Tarefa: fazer um inventário sobre o estado atual Objetivo: Determinar as pessoas da empresa envolvidos pelo operação de Capitalização (tanto como fonte de expertise como usuários em potencial) Determinar as fontes documentárias e as bases de dados disponíveis na empresa.

4 Elementos para a construção de MO Possíveis fontes . . .
Exemplos: especialistas humanos documentos em papel ou eletrônicos existentes notas, relatórios, documentos contratuais, documentação técnica, atas de reuniões,... mensagens trocas por correio eletrônico base de dados dicionários glossários, esquemas de CAD ...

5 Elementos para a construção de MO Antecipando o registro formal dos . . .
O estudo do ambiente de trabalho dos futuros usuários permite escolher o modo de materialização da memória Esta memória pode compor-se de documentos em papel ou eletrônicos tornando explícitos os conhecimentos dos especialista da empresa

6 Elementos para a construção de MO Formas de implementação . . .
Por meio de: um sistema de gestão de documentação, que explore os documentos existentes da empresa uma base de dados relacional um armazém de dados (data warehouse) uma base de conhecimentos uma base de casos um sistema baseado na Web um sistema multi-agente

7 Elementos para a construção de MO Tecnologia de implementação . . .
Objetivo Fazer um sobrevôo as tecnologias: banco de dados relacional, armazém de dados (d/w), base de casos, agentes de software. Forma de apresentar Evolução tecnológica do processamento de dados e da informação, e apresentação de uma aplicação.

8 Tecnologia de Implementação Evolução histórica . . .
1as. Edições de BD não separavam: processamento de transações (online) processamento em lote processamento analítico Edições subsequentes promoveram a separação : para atender necessidades operacionais para atender necessidades informacionais ou analíticas Evolução = PC + LQ Geração.

9 Tecnologia de Implementação Separação em operacional e informacional
Razões da divisão: os dados que atendem as necessidades operacionais são fisicamente diferentes dos dados que atendem as necessidades informacionais; a tecnologia de suporte é diferente; a comunicação dos usuários com os BDs é diferente; as características de processamento do ambiente operacional e do ambiente informacional são fundamentalmente diferentes.

10 Tecnologia de Implementação Processamento informacional
Definição: Processamento informacional É o processamento que atende às necessidades dos gerentes durante o processo de tomada de decisões Particularidade: O processamento analítico examina amplos espectros de dados para detectar tendências A execução de um processamento analítico requer acesso a muitos registros.

11 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica
1960 Arquivos mestres, relatórios 1965 Explosão dos arquivos mestres complexidade de manutenção e desenvolvimento sincronização dos dados hardware

12 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica
1970 DASD (Direct access storage device) SGBD BD “uma única fonte de dados para todo o processamento” 1975 Processamento de transações online e de alta performance

13 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica
MIS/SAD Processamento de transações 1980 PCs, tecnologia L4G O paradigma de um único BD para todos os fins

14 Definição: Programas de extração
Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica - Programas de extração Definição: Programas de extração São programas mais simples que varrem um arquivo ou BD, usando alguns critérios de seleção, e, ao encontrar dados que atendem aos critérios, transporta os dados para outro arquivo ou BD.

15 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica - Programas de extração
PCs, tecnologia L4G Iniciar com alguns parâmetros, pesquisar um arquivo baseado na satisfação dos parâmetros, e, então passar os dados para outro local. Por que processamento de extração ? Performance e controle

16 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica -Arquitetura D.E.
Ambiente de sistemas herdados

17 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica -Arquitetura D.E.
Problemas da arquitetura D. E . credibilidade dos dados produtividade impossibilidade de transformar dados em informação

18 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica -Arquitetura D.E.
Wall Street Journal Dept. A 10% SGBD A SGBD B Business Week Dept. B -20% SGBD C Diferencial algorítmico: A) domingo à tarde + contas antigas B) 4a feria à tarde + contas grandes Nenhuma fonte de dados comum para começar

19 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica -Arquitetura D.E.
Problemas de produtividade Caso 1: a gerência pretende produzir um relatório corporativo utilizando os diversos arquivos e conjuntos de dados que acumulou durante os anos. O que fazer ?

20 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica -Arquitetura D.E.
Continuação caso 1: O projetista destacado para a tarefa decide que há três coisas que devem ser feitas para produzir o relatório corporativo: localizar e analisar os dados para o relatório compilar os dados para o relatório obter recursos humanos de programação / análise para realizar os pontos acima.

21 Tecnologia de Implementação Arquitetura D.E não conduz a produtividade
Produzir um relatório corporativo, varrendo todos os dados x Para localizar os dados é necessário examinar muitos arquivos x Muitos programas de extração, todos customizados, precisam cruzar diversas barreiras tecnológicas.

22 Tecnologia de Implementação Arquitetura D.E. - Tempo para geração dos . . .
x Localizar os dados meses Obter os dados meses Programadores/analistas ??? anos 1o. Relatório 2o. Relatório . . . No. relatório 3 - 5 anos OBS: Exceto ser em raras circunstâncias, o trabalho realizado para o 1o. Relatório não prepara o caminho para os demais.

23 Tecnologia de Implementação Evolução tecnológica - do à informação
“. . . já é difícil descobrir quais dados estão associados a uma conta, logo tentar extrair informações dessas aplicações segundo um critério geral é quase impossível . . .” Problema: a construção das aplicações jamais levou em conta a noção de integração ; decifrar uma informação não é uma tarefa fácil para o analista de SAD.

24 Banco de Dados Modelo Relacional

25 Modelo Relacional Sistemas Operacionais: Geralmente implementados através de banco de dados relacionais. Sistemas Analíticos: Geralmente implementados através de um banco de dados dimensional. SISTEMA OPERACIONAL SISTEMA ANALÍTICO PROJETO BOTTOM-UP PROJETO TOP-DOWN

26 Modelo Relacional Definição: Representa os dados como uma coleção de tabelas. Chave_produto Descrição Tabela Produto Chave_loja endereço Tabela Loja Marca Categoria Preço Compra Preço Venda nome Chave_venda Tabela Venda nota quantidade data

27 Relacionamento b a 2 3 4 loja venda Y X produto 1
No modelo relacional, as tabelas mantém um relacionamento entre si. No exemplo abaixo, os registros da tabela venda se relacionam com os registros das tabelas loja e produto. b a 2 3 4 loja venda No modelo relacional os dados do produto não precisam ser duplicados para cada registro de venda. Y X produto 1

28 Implementação Física do Relacionamento
Os relacionamentos são implementados fisicamente através do relacionamento das chaves primárias de cada tabela que compõe o relacionamento. Chave_produto Descrição Tabela Produto Chave_loja endereço Tabela Loja Marca Categoria Preço Compra Preço Venda nome Chave_venda Tabela Venda nota quantidade data Chaves estrangeiras

29 Formas Normais Regras desenvolvidas para:
Evitar inconsistências lógicas nas operações de atualização das tabelas. Evitar redundância na organização das tabelas. Primeira Forma Normal Segunda Terceira Diminui o desempenho Aumenta as restrições

30 Primeira Forma Normal – 1FN
Definição: o domínio de todos os atributos das tabelas deve ser atômico (indivisível) Cada coluna da tabela deve conter só um tipo de atributos id_pessoa nome contato Tabela Pessoa endereço telefone Não Satisfaz 1FN Satisfaz 1FN Brigadeiro Franco

31 Segunda Forma Normal – 2FN
Definição: cada tabela deve satisfazer a 1FN, cada registro deve ter uma chave primária e cada campo não chave deve depender totalmente da chave primária. id_pessoa nome endereço conta saldo Não Satisfaz 2FN Satisfaz 2FN agência endereço_agência os campos dependem apenas de parte da chave primária, alguns apenas de conta outros apenas de id_pessoa chave primária: id_pessoa, conta chave primária: id_pessoa chave primária: conta

32 Terceira Forma Normal – 3FN
Definição: cada tabela deve satisfazer a 2FN e cada atributo não chave primária depende diretamente da chave primária. Não Satisfaz 3FN Satisfaz 3FN endereço_agência conta saldo agência id_pessoa nome endereço o endereço da agência não depende da conta, mas da agência.

33 Integridade Devem ser observados dois tipos de integridade:
a) Integridade de Entidades (cada tabela deve ter exatamente uma chave primária) b) Integridade Referencial (cada chave estrangeira deve ser consistente com sua chave primária correspondente) id_pessoa nome endereço id_empresa nome_da_empresa Tabela Empresa Tabela Pessoa Chave estrangeira primária

34 Integridade Referencial
O valor da chave estrangeira deve existir na tabela empresa ou ser NULO. Quando um registro da tabela empresa for excluído, todas os registros da tabela pessoa que façam referência a esse registro devem ter o valor da sua chave estrangeira alterado para NULO. id_pessoa nome endereço id_empresa nome_da_empresa Tabela Empresa Tabela Pessoa 1 Adao YYY 2 ZZZZ WWW Eva

35 Características do Modelo Relacional
Reduz a redundância das informações armazenadas, diminuindo o espaço total gasto para armazenar-las. Simplifica significativamente as operações de escrita, tanto na inserção de novas informações quanto a alteração de informações existentes. Complica as operações de leitura. Quanto mais normalizado for o modelo do banco de dados operacional, mais lenta e trabalhosa será a operação de leitura. 1a FORMA NORMAL 2a FORMA 3a FORMA Redução no volume de dados e aumento da consistência Desempenho na leitura

36 Modelo Relacional: Conclusões
Operação: ESCRITA: Apenas um pequeno número de registros precisa ser alterado. Por exemplo, para associar uma nova conta ao usuário os dados do usuário não precisam ser recadastrados. Operação: LEITURA: Várias tabelas precisam ser associadas para obter a resposta. Por exemplo, para obter o faturamento total que uma loja obteve com um dado produto, num dado período. ESCRITA LEITURA

37 Banco de Dados Modelo Dimensional

38 Modelo Dimensional Considere a seguinte afirmativa.
“Nós vendemos produtos em vários mercados, e nós medimos nosso desempenho ao longo do tempo”. O modelo de dados mais adequado para representar diversas relações entre grandezas é o modelo dimensional. TEMPO MERCADO PRODUTO Cada ponto do cubo representa uma combinação de Produto, Mercado e Tempo armazenado.

39 Modelo Dimensional = Esquema em Estrela
O projeto de um banco de dados dimensional é do tipo top-down, isto é, ele é projetado a partir do tipo de análise que se quer efetuar. Chave_tempo dia_da_semana mês quadrimestre ano flag_feriado Chave_produto Chave_loja reais_faturados unidades_vendidas reais_gastos descrição marca categoria nome_da_loja endereço tipo_de_planta_da_loja DIMENSÃO TEMPO ANÁLISE DE VENDAS (TABELA DE FATOS) DIMENSÃO PRODUTO DIMENSÃO LOJA

40 Modelo Dimensional: Conclusões
Operações: ESCRITA: Não pode ser utilizado, pois não guarda os registros na forma de unidades. LEITURA: Rápida, pois a consulta é feita basicamente em uma única tabela. Características dos Bancos Analíticos: A dimensão de tempo é definida de acordo com uma granularidade pré-definida: dia, semana, mês. Ela não reflete o instante em que as operações individuais foram efetuadas. O projeto é top-down, isto é, a tabela central parte do objetivo final da análise. Não contém necessariamente todos os atributos relativos aos dados, apenas os que interessam para análise. Não é adequado para efetuar transações operacionais.

41 Exemplo Projeto PROCEE

42 Projeto ProCSEE : IACK (Interaction Agent for Capitalizing Knowledge)
Exemplo de projeto de capitalização de conhecimentos visando a construção de uma memória de um projeto software. Particularidade: agentes de software CBR - Case Based Reasoning

43 Projeto ProCSEE Objetivo:
Construir uma arquitetura para um ambiente de engenharia de software cooperativo, atendendo a interação de um grande grupo de pessoas distribuídas.

44 Projeto ProCSEE Systems manager programmer Interaction Agent
customer . Design-Patterns, Frameworks and Components Library metrics repository customization, update and query mechanisms Software engineering processes templates CSCW optimization, statistics and coordination algorithms tools for supporting communication, collaboration and coordination knowledge programmer Interaction Agent Systems analyst Systems manager

45 Projeto ProCSEE IACK Consulta a Competências Visualizador de Estado de
Capturador de Eventos Interpretador de Eventos Repositório de Repositório de Projetos IACK Parte do ProCSEE referente ao implementador Scheduler

46 Projeto I.A.C.K Implementação de um agente de software para capitalizar os conhecimentos de um implementador de software. Principais atividades : a definição e implementação de um modelo para representar e armazenar as atividades de um implementador a captura de eventos relacionados as atividades de um implementador o armazenamento de eventos em repositório a interpretação dos eventos relativos ( capturados ) a execução de uma atividade de um implementador o calculo de desempenho ( nota ) de um implementador no tocante a execução de suas atividades

47 Projeto I.A.C.K : motivação
Desenvolver de mecanismos visando a capitalização dos conhecimentos de implementador de software de maneira semi-automática. Alimentar e atualizar uma base de conhecimentos sobre as competências dos implementadores de softwares de uma organização. Melhorar a alocação de recursos e o cálculo dos custos de um projeto de software.

48 Tarefa, atividade, eventos
... Eventos Modelo de atividades inclui: recursos utilizados descrição da atividade astúcias

49 Armazenamento . . . Os conhecimentos sobre a execução das atividades são armazenados na forma de casos. CBR - Case-Based Reasoning Os conhecimentos sobre as competências dos programadores são armazenados na forma de objetos + ligações

50 Raciocínio baseado em casos
Idéia: Raciocínio baseado em casos resolve novos problemas adaptando soluções que foram usadas no passado para resolver problemas similares no presente. Descrever a situação atual ? base de casos ! Aplicar o conhecimento

51 Raciocínio baseado em casos
CBR tipicamente possui um processo cíclico que compreende quatro Re’s: Recuperar os casos mais similares ou próximos Reutilizar o(s) caso(s) para tentar resolver um problema Revisar a solução proposta se necessário Reter a nova solução um novo caso Obs.: Memória dinâmica

52 Ciclo do CBR Recupera Problema R e u s o Retenção Base de Casos
Solução Proposta Base de Casos Retenção Revisão Confirmação da Solução

53 Agente de interação “É um programa que pode agir no lugar de um ser humano, empregando técnicas de INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: para executar certas tarefas relativas a manipulação de informações [Sycara 96]; para fornecer uma assistência a um usuário, negociando uma informação com uma outra aplicação [Maes 94a,b]; para responder solicitações feitas por usuários e/ou por outros agentes [Wooldridge & Jennings 95]; para criar um perfil do usuário a partir de um modelo de suas atividades, habilitando assim o agente a fornecer informações no tocante a execução de suas atividades.”

54 Organização dos agentes por função
USER 1 USER 2 USER N Results Goal and Task Specification Interface Agent 1 Interface Agent 2 Interface Agent n Task Proposed Solution Task Agent 1 Conflit Resolution Information Integration Reply Request InfoAgent 1 Info Source 1 InfoAgent 2 InfoAgent n Source 2 Source 3 Source n query answer Collaborative Query Processing

55 Considerações . . . Permite melhor avaliar a competência de cada implementador, e consequentemente melhor alocar os implementadores nos projetos Permite gerenciar o conhecimento de grupo através do modelo de atividades Permite a disseminação das astúcias ao grupo, bem como as informações ligadas a execução as suas atividades

56 Considerações gerais . . . O conhecimento deve deixar de ser propriedade de alguns privilegiados e se transformar em uma ferramenta de negócio comum a todos os profissionais (ex. implementador) de uma empresa Inteligência acumulada  vantagem estratégica

57 Exercício Propor uma definição para competência
Propor um modelo de representação de competências Elaborar um conjunto de questionamento possível e desejável que poderão ser feitas ao sistema de gestão de talentos ou competências Se existe, quais são os benefícios estratégicos que uma organização pode obter a partir deste sistema ? Na sua opinião esse sistema pode servir como uma primeira abordagem para se fazer uma gestão racional do capital intelectual de uma organização ?

58 Referências . . . GRUNDSTEIN M., BARTHÈS J-P., An Industrial View of the Process of Capitalizing Knowledge, 4th. International ISMICK Symposium, Edited by Dr. J.F. Schreinemakers, October, 1996. KOLODNER, JANET, Case-Based Reasoning - Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, 1993. MAES P., Agents that reduce work and information overload, In : Communications of the ACM, 37(7), July, 1994a. MAES P., Social interface agents : Acquiring competence by learning from users and ohter agetns, In : O. Etzioni (eds.) Software Agents - Papers from the 1994 Spring Symposium (Technical Report SS-94-03), pp. 71‑78, AAAI Press, 1994b.

59 Referências . . . R.C.Burnett, A.Calsavara, C.Maziero, E.Jamhour, E.Scalabrin, R.Betini – “An Integrated Environment for Supporting Cooperative Software Engineering”- PUCPR – Curitiba - Brasil,1998. SCHEIREINEMAKERS, Jos F. KNOWLEDGE MANAGEMENT Organizatioon, Conpetence and Methodology. Würzburg: ERGON-Verl; 1996. SYCARA K., DECKER K., WILLIAMSON M., PANNU A., Distributed Intelligent Agents, In : IEEE Expert, July, 1996. WIIG, Karl M. KNOWLEDGE MANAGEMENT – Thinking about Thinking – How People and Organizations Create, Represent and Use Knowledge.Schema Press,Texas, 1993. WIIG, Karl M. – KNOWLEDGE MANAGEMENT METHODS – Pratical Approachs to Managing Knowledge – Schema Press – Texas, 1993. WOOLDRIDGE M., JENNINGS N., Intelligent agents : theory and practice, In : The knowledge Engineering Review, Vol. 10 (2), pp , 1995.