Disciplina: Administração e Finanças Prof. Ms Marcos A. Ribeiro

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1 Disciplina: Administração e Finanças Prof. Ms Marcos A. Ribeiro
Disciplina: Administração e Finanças Prof. Ms Marcos A. Ribeiro. Ética e TI Todos os profissionais, principalmente em cargo de confiança/chefia, precisa considerar as “Responsabilidades Éticas”

2 Ética e TI Quais usos da TI poderiam ser considerados impróprios, irresponsáveis ou prejudiciais a outros indivíduos ou a sociedade? Qual é o uso adequado da Internet e dos recursos de TI de uma organização? O que é preciso para ser um usuário final responsável da TI?

3 Ética e TI Como você pode se proteger do crime com o uso de computadores e de outros riscos da TI? O exemplo a seguir mostra alguns dos desafios éticos no uso de recursos das empresas para ter acesso a Internet.

4 Ética e TI Considerações éticas sobre os danos potenciais ou riscos no uso da TI nas empresas. Aplicações da TI: Melhorar o conhecimento do mercado, Aperfeiçoar as comunicações, Melhorar a seleção de estratégias.

5 Ética e TI Danos Potenciais: Qual a probabilidade de clientes, funcionários, parceiros empresariais ou concorrentes serem afetados por: Invasões de Privacidade, Informações Imprecisas, Conluio, Exclusão de Facilidades essenciais.

6 Ética e TI Riscos Potenciais: Qual a probabilidade de ocorrência de ações legais, boicotes dos consumidores, paralisações no trabalho e outras ameaças? Respostas Possíveis: Os riscos e custos podem ser atenuados por: Auto-Regulamentação, Defesa, Educação, Códigos de Ética, Incentivos, Certificação.

7 O Data Mining para apoio à Decisão
O software Data Mining analisa grandes conjuntos de dados históricos das empresas que foram preparados para análise em Data Warehouse. O D.M. procura descobrir padrões, tendências e correlações nos dados de um conjunto de informações, pode destacar padrões de compra, revelar tendências de clientes, cortar gastos supérfluos, etc.

8 O Data Mining para apoio à Decisão
Exemplo: Muitas empresas usam o D.M. para encontrar formas mais lucrativas de elaborar malas diretas, melhorar formas de exibir produtos em lojas, projetar um melhor website de e-commerce, etc.

9 Uma Visão Geral da IA O que é a Inteligência Artificial? É um campo da ciência e da Tecnologia baseado em disciplinas como informática, biologia, psicologia, linguística,matemática e engenharia. O Objetivo da IA é desenvolver computadores que consigam pensar, bem como ver, ouvir, andar, falar e sentar.

10 O Data Mining para apoio à Decisão
A IA se baseia no desenvolvimento de funções computacionais normalmente associadas a inteligência humana, tais como: raciocinar, aprender, solucionar problemas. O inglês Alan Turing foi o pioneiro da IA em 1950 em que propôs um teste para determinar se as máquinas podiam pensar.

11 O Data Mining para apoio à Decisão
Atributos no comportamento inteligente. A IA tenta reproduzir essas faculdades nos sistemas computadorizados a seguir: Pensar e Raciocinar. Utilizar a razão para solucionar problemas Aprender e compreender a partir da experiência. Adquirir e aplicar conhecimentos.

12 O Data Mining para apoio à Decisão
Demonstrar criatividade e imaginação. Lidar com situações complexas ou desconcertantes. Responder pronta e eficazmente a situações novas. Manipular informações ambíguas, incompletos ou errôneas. Reconhecer a importância relativa de elementos de uma situação.

13 O Data Mining para apoio à Decisão
Domínios da Inteligência Artificial: Aplicações da ciência cognitiva  Sistemas Especialistas, Sistemas de Aprendizagem, Algoritmos, Redes Neurais. Aplicações da Robótica  Percepção Visual, Tatilidade, Destreza, Locomoção, Condução.

14 O Data Mining para apoio à Decisão
Aplicações de Interfaces Neurais  Linguagens Naturais, Reconhecimento de Discurso, Realidade Virtual.

15 Utilizando Sistemas de Apoio à Decisão
Usar um sistema de apoio à decisão envolve quatro tipos básicos de atividades de modelagem analítica, são eles: Análise do tipo What-If: Observar como as mudanças de variáveis selecionadas afetam outras variáveis. Exemplo: E se reduzissemos a propaganda em 10% o que aconteceria com as vendas?

16 Utilizando Sistemas de Apoio à Decisão
2. Análise de Sensibilidade: Observar como mudanças repetidas em uma única variável afetam outras variáveis. Exemplo: Vamos reduzir a propaganda em R$ reais repetidamente de forma que possamos entender sua relação com as vendas.

17 Utilizando Sistemas de Apoio à Decisão
3. Análise de Busca de Metas: Fazer repetidas mudanças em variáveis selecionadas até que uma variável escolhida alcance um valor alvo.Exemplo: Experimentemos aumentos na propaganda até que as vendas atinjam R$ 1 milhão de reais.

18 Utilizando Sistemas de Apoio à Decisão
4. Ánalise de Otimização: Encontrar um valor ótimo para variáveis selecionadas, dadas certas restrições. Exemplo: Qual o melhor montante de propaganda, considerando nosso orçamento e escolha de mídia?