7 Habits of Highly Effective People

Neste intervalo de 2 semanas de aulas, tive oportunidade de ler o livro de Stephen Covey sobre os 7 hábitos para pessoas altamente eficazes.
Covey apresenta-nos uma visão integrada para o desenvolvimento das capacidades de eficácia baseada em hábitos, que se propõem auxiliar no caminho entre a dependência (em relação aos outros), a independência e a interdependência, melhorando assim continuamente a nossa eficácia e a dos que nos rodeiam.

Neste sentido, os 3 primeiros hábitos ajudam-nos a ganhar vitórias no sentido da independência, através da consciência do Eu, a capacidade de controlar o que sou, através da imaginação, ou a habilidade para mentalmente criar novas realidades com mudanças de paradigma e vontade própria para tomar pulso nos nossos próprios actos (“Be Proactive”). Todos os dias, as mudanças de paradigma levam-nos a descobertas espantosas, pois passamos a ver o problema de outra perspectiva. Os Físicos por exemplo tentam, ainda hoje, fazer mais uma mudança de paradigma espantosa, tentando unir a Teoria de Relatividade de Albert Einstein com a Teoria da Física Quântica de Niels Bohr numa Teoria do Tudo, uma abstracção da realidade.
Os hábitos de Covey levam-nos ainda a definir os nossos princípios, as balizas da nossa vida, aqueles marcos que são inamovíveis e aos quais temos obrigatoriamente de obedecer. Através deles podemos definir a nossa missão e os nossos objectivos orientados pelos nossos princípios (“Begin with the End in Mind”).
O último hábito com vista à independência, “Put First Things First”, ajuda-nos a definir as prioridades das tarefas com que lidamos todos os dias e divide-as em quatro: As importantes e urgentes, as importantes e não urgentes, as urgentes mas não importantes e as não urgentes e não importantes. Segundo Covey, o máximo da eficácia está no segundo tipo de tarefas, as importantes e não urgentes, pois são as que representam a manutenção preventiva, o pensamento criativo e o planeamento e devemos tentar que as tarefas que desempenhamos tenham este perfil.
Com os 3 primeiros hábitos, atingimos segundo Covey a verdadeira independência e podemos então começar a estabelecer as fundações para a interdependência através do conhecimento do outro, da capacidade de cumprir compromissos, de saber clarificar expectativas e de saber mostrar integridade para com os outros.

Para isso devemos cumprir mais 3 objectivos. Primeiro, procurar o benefício mútuo nas relações profissionais e pessoais. Só desta forma as partes se sentem confiantes com as decisões tomadas e impelidas a cumprir os objectivos traçados (“Think Win/Win”). Segundo, aprender a realmente entender o que os outros têm para nos dizer e não apenas ouvir sem entender. Depois de entender o que os outros nos dizem, há que saber ser entendido. A maturidade encontra-se no balanço entre coragem e consideração, entender os outros requer consideração, procurar ser entendido requer coragem. O paradigma Win/Win necessita de ambos. A partir do momento em que conseguimos transmitir as nossas ideias de uma forma clara, aumentamos a sua credibilidade (“Seek First to Understand… Then to Be Understood”).
O último hábito do percurso com vista à interdependência ajuda-nos a encontrar sinergias para que o todo seja maior do que a soma das partes. Os que nos rodeiam têm capacidades, que juntas, criam novas realidades muito mais poderosas através da cooperação criativa. Este hábito (“Synergize”) vive das energias e das diferenças de cada um e a mistura dos vários paradigmas permite transcender os limites pessoais.
Assim se chega segundo Covey á interdependência, saber unir as nossas capacidades como seres independentes, às dos que nos rodeiam.

O último hábito (“Sharpen the Saw”) ajuda-nos a viver constantemente à luz dos hábitos aqui enumerados, melhorando constantemente as nossas capacidades e tentando fazer novas mudanças de paradigma que nos permitam ver, cada vez melhor, os problemas com que somos confrontados.

“We must not cease from exploration. And the end of all our exploring will be to arrive where we began and to know the place for the first time” – T.S. Elliot

in Blog, João Guerreiro

Decisões de Negócio

Não são muitas as vezes em que, durante a nossa vida, somos iluminados por um ou outro conceito que nos permite uma mudança de paradigma tal, que a partir dali, nada mais vemos da mesma maneira, pelo mesmo prisma.

Alguns desses conceitos, aplicados à área de gestão de negócio e sistemas de apoio à decisão, têm-nos sido transmitidos de forma clara nos últimos tempos e sinto neste momento necessidade de tentar reunir neste artigo alguns que julgo serem de extrema importância para a compreensão de uma série de matérias do conhecimento que estamos a adquirir e que todos esperamos transformar em sabedoria durante o nosso Mestrado.

Um dos conceitos principais que desde a primeira hora serviu de base ao nosso percurso é que a teoria de decisão assenta em 3 factores fundamentais, o facto de que temos de saber onde estamos (where-from), para onde vamos (where-to) e como vamos (how-to). O peso de cada um destes factores e a ordem pela qual devem ser tomados em consideração, é a chave para o sucesso e para as teorias de decisão modernas, diferentes das utilizadas no passado dos DSS (Sistemas de Apoio à Decisão).

À luz destes factores e ordenando-os para que possam ser decisivos, devemos antes de mais, procurar saber para onde vamos, abstraindo-nos de todos os vícios inerentes à actividade actual do negócio. Não são raros os casos em que o mais fácil será atalhar caminho, discutindo como vamos atingir determinado objectivo, sem antes o definir de forma clara. Isto pode, de facto, levar-nos a traçar caminhos longos para objectivos mal definidos. Um objectivo indica-nos uma direcção e não o meio de transporte, esse deve ser escolhido só depois de sabermos todos os destinos que queremos “visitar”.

Neste sentido, há que definir, prioritizar e hierarquizar os nossos objectivos estratégicos à luz da modelação das influências ou relações entre as nossas variáveis de decisão ou de input, as variáveis intermédias e as variáveis de output ou os nossos indicadores de performance que nos vão ajudar a medir os nossos objectivos. É aqui que, deste sistema pouco ou nada estruturado, temos de saber bem definir o nosso destino.

De seguida e antes ainda de escolher como se vai atingir a estratégia anterior, há que saber onde estamos, qual o estado presente do negócio, quais as decisões operacionais. Os dados e os modelos estão profundamente ligados, e os dados representam o que somos e é deles que podemos extrair conhecimento.

Só assim podemos, mais tarde, definir como o vamos fazer, modelando as decisões tácticas e aqui já temos um sistema fortemente estruturado, onde os objectivos de decisão estão claramente determinados sem conflitos, as variáveis ou alternativas são poucas e os efeitos da decisão são determinísticos. É aqui que entra o know-how, a gestão de conhecimento, onde vamos criando um roadmap para a resolução dos problemas que resulta de uma aprendizagem constante e iterativa destes 3 factores do sistema.

Para concretizar os nossos objectivos, ou seja, definir a direcção em que nos vamos mover de forma a representar melhor as nossas necessidades e para que possam ser completos, minimalistas, compreensíveis e medíveis, é preciso ter dados e modelos numa relação fortemente acoplada de forma que uns não possam viver sem os outros. E realmente não podem, pois dados sem modelos não representam informação, estão fora de contexto.

Assim, temos uma dualidade modelos-dados interdependente e circular, proposta pela Professora Maria José Trigueiros em que os nossos modelos de negócio, ou seja, o nosso conhecimento explícito decorrente da análise das nossas decisões estratégicas nos permite deduzir dados, e os dados nos permitem, por seu lado, induzir ou extrair novo conhecimento.

Este parece-me ser um dos pontos basilares da nossa formação e que a partir do momento em que conseguimos a mudança de paradigma, abstraindo-nos alguns níveis acima da simples camada de dados, entendemo-lo como sendo o sistema que melhor permite responder às exigências do apoio á decisão.

Espero ter conseguido explicitar aquilo que apreendi de uma forma perceptível, no entanto, isto é apenas a estrutura sob a qual assentam os sistemas de apoio à decisão e conto convosco para me ajudarem a melhor definir ou clarificar alguns pontos deste artigo e de outros que se seguirão.

in blog, João Guerreiro

TPC do dia 27-10-2007

Bom dia comunidade,

x

Junto segue a lista de TPC's que deveremos apresentar esta semana:

1. Concluir exercício de representação de relações iniciado na aula (Excel), estruturando exemplos de relações quadráticas e logarítmicas;
2. Enunciar exemplos de indicadores de gestão, especificando qual o tipo de relação que lhes é subjacente;
3. Enunciar quais as tarefas tipo de um gestor. Relacionar os tipos de tarefas do gestor com os níveis de decisão organizacional (Estratégico, Táctico, Operacional), em termos de nº de decisões- exemplo: as decisões de planeamento são mais comuns ao nível estratégico, táctico ou operacional ?

Pedro Malcata

Quem mexeu no meu queijo? - Spencer Johnson

Mais um Post dedicado a leituras.

Quem tiver comentários a fazer ou souber de alguém que o faça, é favor colocar aqui o respectivo link, como por exemplo o link em baixo:

Quem mexeu no meu queijo?

Seven Methods For Transforming Corporate Data Into Business Intelligence

Post dedicado ao livro de Vasant Dhar e Roger Stein.

Todos os comentários sobre a leitura deste livro são bem vindos.

Cumprimentos

RS

Links Artigos:

Seven Methods For Transforming Corporate Data Into Business Intelligence , por Rui Cunha;

Conceitos da semana - Metadados, ETL & EIS

Metadados:

São frequentemente descritos como dados sobre dados, ou seja, a informação dos conteúdos dos dados, a extensão que cobrem, o sistema de referência, o modelo de representação, a distribuição, qualidade, frequência de actualização, restrições de segurança, etc.

Desta forma, os objectivos dos metadados, ao nível do DW, são:

• Pesquisa do conjunto de dados: é essencial saber que dados existem, quais os que estão disponíveis e outras características específicas relevantes para as necessidades do utilizador. Para o efeito, os metadados armazenam a informação do referido conjunto, o porquê da sua criação, quando, quem os produziu e como.

• Escolha dos dados: a possibilidade de comparar entre si diferentes conjuntos de dados, de forma a poder a seleccionar quais os que cumprem os requisitos requeridos pelos utilizadores.

• A utilização. No alcance de um melhor desempenho, obtenção de melhores resultados, e claro, de uma melhor execução da manutenção (correctiva, evolutiva e preventiva) e respectivas actualizações, o utilizador necessita de conhecer as características técnicas dos dados, de forma ampla e completa. Estas particularidades, que permitem igualmente um aumento do desempenho da exploração, são fornecidas pelos metadados.

ETL – Extract, Transform and Load

O primeiro passo do ETL é simplesmente a definição das fontes de dados e a extracção deles. Estes dados “em bruto”, podem vir de diversos formatos e de vários sistemas (transaccionais, operacionais ou dados de sistemas externos à organização). Nesta fase os dados são transferidos de BD’s hierárquicas ou de grande volume, e através do SGBD, transferidos para o DW, tal como o IQ da Sybase, Red Brick da Informix, Essbase ou o DB2 para DW. A selecção dos dados do sistema operacional é muitas vezes complexa, pois é necessário seleccionar vários campos para compor um único campo no DW (e o mesmo se aplica a sistemas transaccionais).

O segundo passo consiste na limpeza e transformação desses dados. Esta limpeza é consequente da miscelânea e na inconsistência presente. Temos igualmente que fazer uma transformação, pois os dados são extraídos de vários sistemas, e apesar poderem possuir a mesma informação, poderão ter diferentes formatos. É necessário também manter a coerência da estrutura dos dados e das chaves.

Por fim, o carregamento dos dados para o DW. Geralmente são carregados em bulk loading (de uma só vez), em tabelas de factos e tabelas de dimensões. Após ocorrer este processo, os dados são indexados.

Executive Information System (EIS)

Os EIS não são mais do que a gestão de sistemas de informação com o intuito de facilitar e suportar a informação e as necessidades de tomada de decisão, fornecendo, através de uma interface gráfica easy-to-use, o acesso acessível à informação externa e interna relevante à estratégia da organização. Oferecem uma forte particularidade como o reporting e capacidades de drill-down.

Concluindo, os EIS auxiliam os gestores, analistas e/ou executivos nas suas análises, comparações e permitem monitorizar de uma forma mais pormenorizada e completa o desempenho (aka performance) da organização, bem como identificar oportunidades e problemas. Um exemplo recente dos EIS, são os dashboards digitais.

Cardoso, Pedro

TPC 4 (20/10/2007) - Grupo - Fazer um Modelo

Ou fazer o exercício da pág. 33 do Bodly
Ou fazer um modelo pequeno (como o que vimos na aula pag.27 do Bodly)

Paulo Batista

TPC 3 (20/10/2007) - Grupo - Procurar Grupos de Trabalho Onde se Possam Definir Hierarquias

Fazer árvores de objectivos para vários grupos de trabalho possíveis.
p. ex. Grupo de Trabalho de SIAD


Paulo Batista

TPC 2 (20/10/2007) - Colocar um "Estudo de Caso" para crítica no Blog individual

Escolher um "caso", dentro na nossa especialidade, numa situação em que ajudámos alguém.
Fazer a árvore de Bodly.
Colocar no blog individual para discussão.

Paulo Batista

TPC 1 (20/10/2007) - Reformular a Hierarquia de Objectivos Pessoais

Na hierarquia de objectivos pessoais, focarmo-nos no "para onde vou" e reformular de acordo com Bodly:

Utilizar objectivos "mensuráveis", ou seja, as variáveis utilizadas devem poder medir o desempenho.

Paulo Batista

TPC Grupo 13/10/2007 - DSS Definição, Indução vs Dedução e Indicadores

DSS - Definição

Um DSS é um sistema controlado por um ou mais decisores no sentido de melhorar a eficácia do resultado do processo de decisão. Suporta este processo, disponibilizando um conjunto de ferramentas que ajudam a estruturar os problemas de decisão.

Características comuns aos DSS

• Utilizados em contextos semi-estruturados ou não estruturados, ou seja, onde existe incerteza associada;

• Visa suportar os decisores e não substituí-los;

• Centra-se na eficácia do processo de decisão e não na sua eficiência– ou seja, não se pretende a melhor solução, mas uma solução em tempo útil – princípio do satisficing;

• Interliga dados e modelos – aos invés de sistemas análogos que são centrados apenas a modelos ou apenas a dados;

• Encontra-se sob o controlo do decisor e facilita a sua aprendizagem;

• Deve ser desenvolvido de um modo iterativo;

• Deve responder às questões quer de índole estratégica quer operacional, servindo tanto a gestão de topo como os gestores de linha;


(elementos adaptados de Decision Support Systems in the 21st Century -Marakas, George)


Dedução e Indução
A dedução e a indução são dois tipos de inferências. A Dedução é o mais simples e fidedigno. Parte de uma premissa maior para uma menor. Este raciocínio baseia-se na veracidade das premissas: se as premissas são verdadeiras, a conclusão será igualmente verdadeira.

A indução é mais do que a mera aplicação de uma regra geral a um caso particular. Parte de uma premissa menor para uma maior, ao contrário do raciocínio Dedutivo. A indução é a inferência de uma conclusão, a partir da análise de um determinado caso e do seu resultado. Sendo assim, ela ocorre quando generalizamos a partir de certo número de casos em que algo é verdadeiro e que pode ser aplicado a situações idênticas.

Quando utilizamos modelos que explicam a realidade do nosso negócio e a partir deles obtemos novos dados, estamos a usar um processo dedutivo. Com os dados obtidos, estamos a gerar novo conhecimento e podemos validar o modelo de partida. Como se costuma dizer, conhecimento gera conhecimento. A validação do modelo pode levar a ajustes, e o novo modelo por sua vez, poderá dar origem a novos dados, ou seja, este é um processo iterativo em cuja progressão iremos sucesivamente dispor de um modelo mais colado à realidade e com maior capacidade de geração de informação auxiliar à tomada de decisão.

Note-se que muitas vezes não dispomos à partida de um modelo e o que fazemos é, descobrindo as relações escondidas entre variáveis, propor um modelo. Este é um processo de indução.

Indicador

Definições de Indicador elaboradas por Maria das Graças Rua:

“- Indicadores são unidades de medida que permitem "aferir" resultados, impactos, qualidade, etc., dos processos e das intervenções (projectos, programas ou políticas) na realidade.
- Os indicadores são instrumentos de gestão, essenciais nas actividades de manutenção e avaliação de projectos, programas e políticas, porque permitem acompanhar a procura das metas, identificar avanços, ganhos de qualidade, problemas a ser corrigidos, necessidades de mudança, etc.
- Os indicadores não são simplesmente dados: são uma atribuição de valor a objectos, acontecimentos ou situações, de acordo com certas regras, para que possam ser aplicados critérios de avaliação como eficácia, efectividade, eficiência e outros.
- Enquanto medidas, os indicadores devem ser definidos em termos operacionais: por meio das categorias pelas quais se manifestam e podem ser mensurados; e por meio das suas evidências físicas e documentais.”

Os indicadores são portanto, unidades de medida que permitem tirar conclusões/características de determinadas situações da realidade, dando-nos desta forma uma visão do seu estado.
Os factos do modelo dimensional representam os indicadores/métricas do negócio a ser analisado. Os indicadores e as métricas revelam o comportamento e o desempenho do negócio. Desta forma será possível retirar conclusões das situações que se pretende analisar, a partir dos valores associados aos indicadores e às métricas escolhidas. O foco de análise devem os indicadores da organização e os dados necessários para calculá-los. Pode-se também, apresentar os indicadores através das próprias métricas (medidas) que traduzam a actividade relevante.

por Joana Eusébio / Nuno Matamouros

História dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Por Magda & Ruis

Quando falamos de Sistemas de Apoio à Decisão (SAD), está implicita a idéia de tecnologia, mais concretamente, do surgimento dos computadores.
Não podemos dissociar que, com o surgir dos computadores, surgiram também modelos lógico matemáticos para programar estas complexas máquinas.
Ou seja, a evolução do computador tem tanto de tecnologia como de investigação computacional e de teoria programação. Assim, em 1952, Dantzig começou a sua pesquisa matemática, que a levou a implementar a programação linear.
Foi no início dos anos 60 que os investigadores começaram estudar a utilização de modelos quantitativos computorizados para o apoio à decisão.

A História dos SAD

Conforme se pode confirmar pelo artigo publicado pelo Mestrando Rui Norte no seu Blog, os modelos e tecnologias caminharam lado a lado, até que, em 1964, surgiu o sistema SIG, por intermédio da IBM.
Este Sistema de Informação de Gestão, fornecia aos gestores relatórios periódicos e estruturados sobre dados contabilísticos e processos de transacções. Não havia a possibilidade de interacção entre o sistema e o gestor, para apoiar a tomada de decisão.

A evolução dos sistemas de apoio à decisão depressa se libertou desta estruturação rigida e caminhou no sentido não estruturação dos SAD.

Após o aparecimento dos Sistemas de Gestão de Base de Dados Relacionais (SGBDR), nos anos 80, surgiram os primeiros EIS. Os Executive Information Systems (EIS) eram essencialmente interfaces com informação predefinida de apoio à decisão, que os gestores tipicamente queriam ver posta num formato visual intuitivo.

No início dos anos 90 surgem as primeiras soluções de Data Warehousing e OLAP, como resposta às limitações dos EIS, permitindo aos SAD, uma faceta de interacção entre o utilizador e o sistema, que até então não era possível.
Através deste método de consulta e análise, os utilizadores podem proceder autonomamente nas suas consultas e relatórios.

Conceitos de SAD

O Conceito de SAD foi sofrendo várias interpretações ao longo da evolução tecnológica das ferramentas computacionais de suporte à decisão.
Como podemos confirmar no artigo publicado pela Mestranda Magda Vasconcelos, nos anos 70 os SAD eram considerados sistemas computacionais, que usavam bases de dados e modelos, para auxiliar o processo de decisão.
No início dos anos 80, o conceito de interactividade impôs-se, e disciplinas como a investigação operacional e a psicologia cognitiva passaram a fazer parte da área dos SAD.
A abordagem conceptual dos SAD foi alvo da análise de vários autores e, consequentemente, as definições foram também evoluindo até aos tempos actuais.
Das várias definições, consideramos a seguinte como uma das mais completas e actuais.

“Os SAD são sistemas interactivos, baseados em computadores, que têm como objectivo principal ajudar os decisores a utilizar dados e modelos para identificar e resolver problemas, assim como a tomar decisões.”

Lugar aos pequenos

Como se pode verificar no artigo publicado pelo Mestrando Rui Santos, paralelamente à abordagem dos SAD efectuada até aqui, baseada em grandes e complexos sistemas de informação, a evolução dos computadores pessoais possibilitou que pequenas aplicações se tornassem de tal modo úteis e famosas, que seriam elas próprias a contribuir directamente para o sucesso astronómico do mercado dos PCs.

Estamos a falar dos SAD mais utilizados em todo o mundo, as folhas de cálculo, mais concretamente o Microsoft Excel.

A grande diferença entre as folhas de cálculo e os grandes sistemas de apoio à decisão, reside na versatilidade e facilidade de utilização da primeira, uma aplicação quase universal e de conhecimento generalizado, face a sistemas pesados, muitas das vezes com interfaces de utilização pouco intuitivos e com poucas possibilidades no manuseamento e controlo dos dados por parte do utilizador final.

As principais características do Excel residem nos seguintes aspectos:

1) Cálculo Automático
2) Armazenamento de Dados
3) Possibilidades gráficas on-line

Mais recentemente, foram introduzidas novas e poderosas funcionalidades a esta ferramenta, como a inclusão da linguagem VBA, que permite criar/customizar procedimentos automáticos, e também das Pivot Tables, o que possibilita uma analise comparativa entra as várias dimensões existentes no universo de dados em análise.

Conclusão

Os SAD apresentam uma série de benefícios para o processo de tomada de decisão, como alargar a possibilidade do decisor para processar mais informação e conhecimento, bem como contornar problemas grandes, complexos e demorados, para além de reduzir o tempo de resposta da tomada de decisão.
No entanto, estes sistemas também possuem algumas limitações, entre outras o facto de não terem sido concebidos para conter talentos humanos, tais como criatividade, imaginação ou intuição.

Deste modo, os SAD tornam o processo de decisão mais eficaz, contudo, não podem superar ou prever as acções de um fraco decisor. O utilizador é que deve controlar todo o processo, devendo assim possuir conhecimento avançado de utilizar um SAD, que SAD usar, e o mais importante, qual o grau de dependência em relação aos outputs e à informação obtida.



Por Magda & Ruis

Link DSS

Colegas,

deixo-vos aqui um link com recursos bastante úteis para os tpcs associados ao tema dos DSS's:

http://dssresources.com/evaluation/top5.html

bjos e abraços

Rui Cunha

TPC - 13/10/2007

#1 - Indicadores de Inteligência - discutir a objectividade/subjectividade destes indicadores.

#2 (relembrar) - Indicadores de Inteligência - realizar um ou mais testes de inteligência com o objectivo de nos avaliarmos e conhecermos melhor. Zezinha pede a quem não se importar para lhe fazer chegar as respectivas classificações.

#3 - Modern Decision Making - ler os exemplos de casos de decisão. Rever conceito de Influence Diagram.

#4 - e claro o + importante de todos e que me tinha esquecido de colocar e que ninguém me lembrou ;-) é : Elaborar uma breve história dos DSS

Nuno Matamouros

George Marakas - Sistemas de Suporte à Decisão no Século XXI

Boa tarde,

Mais um post dedicado a Leituras, neste caso do livro de G.Marakas.

Quem estiver a ler este livro e quiser contribuir com o respectivo resumo, reflexão ou análise crítica, pode e deve fazê-lo no próprio blog e colocar aqui o respectivo link.

A comunidade MSIAD 07/08 agradece.

Saudações

Características segundo George Marakas, de um Sistema de Apoio à decisão , por Joana Eusébio;

TPC - 12/10/2007

Questão 1 – Quem inventou as matrizes dimensionais?

Questão 2 – Relatar a história e elaborar um resumo dos Sistemas de Suporte à Decisão ( DSS – Decision support system)


Fernanda Romão

TPC Grupo - 01/10/2007 - Gestão e Evolução do Conhecimento

Pretendo com este artigo partilhar algumas reflexões sobre a importância que a percepção e interpretação da realidade têm na tomada de decisão e na resolução de problemas comuns. É um processo evolutivo fantástico que se exprime através duma aprendizagem contínua baseada em modelos que pretendem mostrar o caminho da sabedoria.

Partindo do início, é essencial falar dos seguintes conceitos e transmitir a real importância da sua relação:

• Dado;
• Informação;
• Conhecimento;
• Sabedoria;

Dado pode assumir significados distintos, dependendo do contexto no qual a palavra é utilizada. Para uma organização, é o registo estruturado de transacções. Genericamente, pode ser definido como um “conjunto de diferentes factos concretos, relativos a eventos” (DAVENPORT & PRUSAK, 1998). É informação bruta, uma descrição exacta de algo ou de algum evento. Os dados em si não são dotados de relevância, propósito e significado, mas são importantes porque são a matéria-prima essencial para a criação da informação.

Informação é uma mensagem com dados que fazem diferença, podendo ser audível ou visível, e onde existe um emitente e um receptor. É uma das bases mais importantes da produção humana. “São dados interpretados, dotados de relevância e propósito” (DRUCKER, 1999). É um fluxo de mensagens capazes de gerar conhecimento. É um meio ou material necessário para extrair e construir o conhecimento. Afecta o conhecimento acrescentando-lhe algo ou reestruturando-o (MACHLUP, 1983) – contextualização dos dados (relação entre o texto e a situação em que ele ocorre).

Conhecimento procede da informação assim como esta procede dos dados. É a habilidade de transformar a informação em acções reais. O conhecimento é uma mistura de elementos estruturados de forma intuitiva e, portanto, difícil de ser colocado em palavras ou de ser plenamente entendido em termos lógicos. Ele existe dentro das pessoas e é diferente de indivíduo para indivíduo, dai ser complexo e imprevisível. Segundo DAVENPORT e PRUSAK (1998), “o conhecimento pode ser comparado a um sistema vivo, que cresce e se modifica à medida que interage com o meio ambiente”. Os valores e as crenças integram o conhecimento pois determinam, em grande parte, o que o conhecedor vê, absorve e conclui a partir das suas observações.

A sabedoria é o reflexo da vivência, na prática, quer pela experimentação, quer pela observação, da utilização dos conhecimentos previamente adquiridos (o discernimento - não apenas do significado do conhecimento, mas do seu uso e a consciência da sua limitação). Quando se obtêm competências e o conhecimento é consolidado, novos desafios são descobertos, dando lugar a novos problemas associados a novas relações e contextos.

É fundamental perceber a relação íntima que cada um dos estados anteriores têm. Á medida que se vai descobrindo novo conhecimento pela percepção e interpretação da realidade, novos desafios surgem e que dão lugar a novas questões, novas percepções e interpretações. É um ciclo de vida interactivo e gerador de descobertas constantes desencadeadas no meio.

Subjacente a esta filosofia, cada estado representa um patamar na aprendizagem humana e na interpretação útil da realidade, que tende a melhorar com a experiência que se vai adquirindo ao longo do tempo. A extracção e inserção do conhecimento é possível por meio da:

• Dedução;
• Indução;

O raciocínio dedutivo parte da dedução formal tal que, postas duas premissas, delas, por inferência, se tira uma terceira, chamada conclusão. Entretanto, deve-se frisar que a dedução não oferece conhecimento novo, uma vez que a conclusão sempre se apresenta como um caso particular da lei geral. A dedução organiza e especifica o conhecimento que já se tem, mas não é geradora de conhecimentos novos. Ela tem como ponto de partida o plano do inteligível, ou seja, da verdade geral, já estabelecida.

Considera-se indução o método de pensamento ou raciocínio em que se extrai de certos factos conhecidos, mediante observação, alguma conclusão geral que não se acha rigorosamente relacionada com eles. Indução pode ser considerada também a inferência conjectural que conclui, da regularidade de certos factos, a existência de outros fatos ligados aos primeiros na experiência anterior.

A indução pode ser:

• Completa - Faz a enumeração de casos particulares, para chegar a uma síntese ou proposição geral. Não faz comparação entre o predicado e o sujeito, fazendo apenas a redução de várias proposições a uma proposição geral;
• Incompleta - É a passagem de um juízo particular a um juízo universal. Quanto maior o número de experiências, menor é a incerteza. Quando o número de experiências for suficientemente grande, permite-nos formular uma lei;

Ao inserir e extrair conhecimento do meio está-se a fomentar a aprendizagem humana que evolui à luz da sabedoria que é o reflexo da vivência e interiorização do conhecimento que se vai adquirindo.

O conhecimento humano pode ser avaliado em:

• Conhecimento explícito;
• Conhecimento implícito;
• Conhecimento tácito;

Conhecimento Explicito é o conhecimento do qual temos consciência e que pode ser articulado formalmente através de afirmações gramaticais, expressões matemáticas, especificações, manuais, entre outros e que é facilmente transmitido, sistematizado e comunicado entre os indivíduos.

O conhecimento implícito é um tipo de conhecimento que se pode tornar explícito a qualquer momento. Está relacionado com o conhecimento pessoal incorporado à experiência individual de cada pessoa, mas que pode ser formalizado ou transmitido para outro indivíduo através da comunicação.

Contrariamente ao conhecimento explícito, o conhecimento tácito dificilmente pode ser articulado formalmente. É um conhecimento pessoal incorporado à experiência individual de cada pessoa e envolve factores intangíveis como, por exemplo, crenças pessoais, perspectivas, sistema de valor, intuições, emoções e habilidades. Só pode ser avaliado por intermédio de acções.

“O homem é reconhecido pelo seu conhecimento.”

Após reflectir sobre todas estas dimensões, penso que todas as componentes são unidades estruturais fundamentais que se complementam e a sua integração é a principal dinâmica da criação de competências necessárias para a contínua evolução da sociedade. Em sentido mais restrito, a mesma filosofia se aplica dentro de uma organização.

A gestão de conhecimento numa organização é um processo sistemático, articulado e intencional, apoiado na geração, codificação, disseminação e apropriação de conhecimentos, com o propósito de atingir a excelência organizacional. É, portanto, uma forma de identificação, criação, renovação e aplicação dos conhecimentos que são estratégicos na vida de uma organização. É a administração dos activos de conhecimento das organizações. Permite à organização saber o que ela na realidade representa.

Por Jorge Afonso

TPC Grupo - 01/10/2007 - Modelação de Dados

=== Descrição ===

Descrever corresponde ao processo através do qual se empregam os sentidos para captar uma realidade e transportá-la para as palavras.

A descrição permite criar uma imagem mental de um objecto, de uma pessoa, de uma situação, de uma emoção… não devemos enumerar todas as características do elemento descrito, mas sim aquelas que permitem distinguir esse elemento dos seus semelhantes.

Elementos básicos de uma descrição:

• Identificar os elementos;


• Situar o elemento (no tempo e no espaço);


• Qualificar o elemento através da atribuição de características e juízos;

A descrição pode ser objectiva ou subjectiva. É objectiva quando não contém as impressões do observador, e aproxima-se muito da realidade. É subjectiva quando tem os juízos de valor do observador.

=== Atributos ===

Os atributos correspondem ao conjunto de dados que representam um ponto num espaço, são os elementos ou propriedades que caracterizam as entidades. Os atributos das entidades são preenchidos com valores que variam consoante cada entidade concreta. São esses valores que caracterizam e identificam cada entidade concreta perante as demais.

Os valores de um atributo podem estar compreendidos dentro de um determinado conjunto, este conjunto é o domínio do atributo.

Os domínios dos atributos são importantes para a definição de uma base de dados uma vez que, quando se definem os atributos de uma entidade num SGBD, estes assumem normalmente a forma de campos de uma tabela e é necessário indicar o tipo de dados que podem ser introduzidos em cada um desses atributos ou campos, o que está relcionado com os domínios dos atributos.

Os atributos podem ser:

• Atributos atómicos: não é possível decompor este tipo de atributos em unidades mais elementares (idade);
• Atributos compostos: são possíveis de decompor em parcelas mais elementares (nome próprio; sobrenome).

=== Descritores ===

Os descritores são os termos de indexação que consistem numa ou mais palavras representativas de um único conceito. São seguidos pelo seu bloco de palavras, que é constituído pelo conjunto completo de termos e notas associados ao descritor i.e., a estrutura hierárquica do termo. O significado de um descritor é dado pelo seu contexto, ou seja o bloco de palavras que lhe está adjacente.

Os descritores podem ser:

• elementares;
• operacionais;
• medíveis;
• básicos;

=== Classificação ===

Uma tarefa de classificação consiste em associar um elemento a uma classe, de várias opções predefinidas.

Técnicas de classificação:

• Arvores de decisão;
• Redes neuronais;
• Vizinho mais próximo;
• K- means;
• Hierárquicos;

=== Segmentação ===

Segmentação pode ser comparada a uma tarefa de classificação sem classes predefinidas. O objectivo de uma tarefa de segmentação consiste em agrupar registos semelhantes e separar registos diferentes, ou seja, separar o diferente e agrupar o semelhante.

=== Estimar e Prever ===

Estimar e prever estão associados ao factor incerteza!
A estimativa é um descritor da realidade relacionado com o que não conseguimos ver nem medir, mas que temos de saber com urgência. Estimar é opinar a respeito de algo de que não se tem certeza.

Em estatística, um estimador é uma função das observações usada para estimarum parâmetro da população. Ao valor do estimador chama-se estimativa. A previsão é um descritor do futuro, está directamente relacionada com o futuro. As Variáveis podem ser instanciadas a valores, que sozinhos não têm qualquer significado, mas ao serem cruzados com a variável obtemos um dado, ou seja, um valor no seu contexto.

=== Variáveis ===

Variáveis são a abstracção de um objecto real e podem ser agrupadas num vector de variáveis.

Relações entre variáveis

Duas ou mais variáveis estão relacionadas se numa amostra de observações os valores dessas variáveis forem distribuídos de forma consistente. As variáveis estão relacionadas se os seus valores corresponderem sistematicamente uns aos outros para aquela amostra de observações.

Relações entre variáveis são abstracções, simplificações de relações da vida real. Um caso particular das relações são as funções, ou seja, as funções são relações medíveis. Um modelo matemático é um conjunto de variáveis e um conjunto de relações entre variáveis.

Um Modelo Matemático é a simulação de um sistema ou processo que é difícil de observar directamente, através de métodos descritivos, conceptuais, estatísticos ou outros. Assim um modelo matemático é uma representação ou interpretação simplificada da realidade, ou uma interpretação de um fragmento de um sistema, segundo uma estrutura de conceitos mentais ou experimentais. Um modelo apresenta apenas uma visão ou cenário de um fragmento do todo.

Segundo a Enciclopédia Britânica, a inteligência é a habilidade de se adaptar efectivamente ao ambiente, seja fazendo uma mudança em nós mesmos, mudando o ambiente ou encontrando um novo ambiente. Esta definição, abrangente, integra o indivíduo e as suas interacções com o meio. A inteligência deverá ser concebida como entidade multifactorial na medida em que envolve diversos processos tais como a linguagem, pensamento, memória, raciocínio, consciência e potencialidades para a aprendizagem. Assim, a inteligência não é um processo mental único, mas sim uma combinação de muitos processos mentais dirigidos à adaptação efectiva ao ambiente, prossegue a Enciclopédia Britânica.

Por Magda Vasconcelos

Stephen Covey - Os 7 hábitos das pessoas altamente eficázes

Olá colegas,

Como comecei agora a ler o livro, queria partilhar convosco a minha opinião e dúvidas, conforme for avançando na leitura, por isso, pareceu-me bem criar este ponto de discussão.

A idéia deste post é a de centralizar a análise critica de todos os colegas que já leram, estão a ler, ou tenham intenções de o fazer nos próximos tempos.

Para abrir o vosso apetite, em baixo coloco um link com um resumo e comentários às idéias veiculadas por esta interessante obra.

http://c2.com/cgi/wiki?SevenHabitsOfHighlyEffectivePeople

Em baixo, ficam alguns tópicos relacionados:

Ainda sobre a Missão... , por Ana Cardoso;
Percepções e Paradigmas, por Filipe Nunes;
Missão , por João Guerreiro;
7 hábitos de sucesso , por Rui Santos;
PROACTIVIDADE- O 1º HÁBITO, por Carla Gomes;
Muda, que quando a gente muda o mundo muda com a gente... , por Rui Cunha;
7 Habits of Highly Effective People , por João Guerreiro;
A Produção na Escola , por Ana Cardoso;
1ª Abordagem da relação existente entre: Empresas – Teoria da Decisão - Inteligência - Teoria de Stephen Covey do ponto de vista da empresa , por Joana Eusébio;

Aulas 21 e 22/09/2007

Paradigma – A forma como nos apercebemos da realidade e a forma como entendemos que ela deve ser. Trata-se da fusão entre valores e de princípios.

Paradigma Dominante – Refere-se aos valores, ou sistema de pensamento, que são predominantemente aceites numa sociedade a um dado momento. Os paradigmas dominantes são formados pela cultura da comunidade e pelo contexto do momento histórico. (fonte: wikipedia).

Princípios – Descrevem a nossa natureza fundamental, as nossas propriedades universais e as nossas relações com a realidade em que nos inserimos.

Regras - conjunto de leis formais de prescrições e proibições, que expõem os principais requisitos quanto à atitude do indivíduo a da organização numa sociedade (Fonte: Wikipédia)

Valores - maneira de ser ou de agir que uma pessoa ou uma organização reconhecem como ideal e faz com que os objectos ou as condutas aos quais é atribuído sejam desejáveis ou estimáveis. (G. Rocher)

Guião - conjunto de actividades, desordenadas e das quais está ausente a noção temporal, que têm que ser desempenhadas para atingir um objectivo.

Metodologia – Conjunto de procedimentos acompanhados de templates, materiais de formação, recomendações, que podem ser executados repetidamente de forma a atingir um objectivo. (Adaptado de Wikipedia)

Método - Modo de realizar algo de forma sistemática, implica a definição de uma sequência de passos logicamente ordenada. Por vezes, método e metodologia são conceitos intermutáveis.

Plano – Esquema, programa ou método definido para se atingir o objectivo. Implica uma sequência de passos organizada temporalmente.

Algoritmo - Sequência não ambígua e finita de instruções que é executada até que se atinja o output desejado.

Heurísticas – Sequências de passos, semelhantes a algoritmos, que não asseguram as melhores soluções, mas somente soluções válidas, aproximadas; e frequentemente não é possível justificar em termos estritamente lógicos a validade do resultado. (Wikipedia) Utilizadas essencialmente para resolução de problemas complexos para os quais não existe um algoritmo implementável ou, existindo, é não computável.

Intuição – Conhecimento directo e imediato dos objectos sensíveis ou compreensão imediata de uma verdade oposta a toda a forma de conhecimento discursivo (explícito) (Moderna Enciclopédia Universal). Conhecimento implícito, adquirido através da experiência, que o indivíduo não é capaz de descrever em termos formais.

Métricas - As Métricas são um sistema de parâmetros que quantificam resultados, onde no mundo empresarial também podem ser condiseradas diferentes avaliações quantitativas e periódicas de um processo, ou seja, definem o progresso dos negócios. São especializadas geralmente pela área sujeita, que no caso são válidas somente dentro de um determinado domínio e não podem ser interpretadas fora dele.
Considere-se uma Arte poética que tem por objecto o estudo da versificação.
Definições:
Arte de medir os versos; Estrutura de medir um verso em relação à medida; Sistemas de versificação próprio de cada poeta, (moderno dicionário da lingua portuguesa).


Facto - Podemos interpertar facto como parte da informação sobre as circunstâncias que existem ou eventos que ocorrem. Geralmente, facto é um caso, uma realidade ou algo que pode ser verificado de acordo com um padrão estabelecido de avaliação.
Se Existes .... és um facto!
Definição:
Acção; Coisa Feita; Acontecimento; sucesso; Aquilo que é real; Assunto de que se trata, (moderno dicionário da lingua portuguesa).

Hierarquia - Provém do grego hieros (sagrado) + arquia (ser chefe). O mesmo que comando sagrado. Veio do latim eclesiástico hierachia, talvez através do francês hierarchie. Designa hoje um timbre do próprio estado moderno, um sistema onde a distribuição do poder é desigual, representando-se por uma estruturação vertical e piramidal que a sociedade desde os seus primórdios apresenta. Será considerado “falta de respeito” a quem subir para um outro nível sem primeiro escalar ao seu superior


Multidimensional - Multidimensional é uma palavra especialmente útil para um sistema de base de dados no sector das vendas e aplicações, embora a consigamos utiizar no dia-a-dia. Conseguir observar um problema de várias ângulos é algo que se traduz num poder de obsevação muito poderoso e que nos leva a tomar decisões especialmente fortes.

Dimensão - Tem origem do Latim dimensione, em arquitectura corresponde ao sentido em que se mede a extensão para a avaliar, sinónimo de medida ou tamanho; (definição da WIKI).
No campo das Ciências Exactas, significa o grau de uma potência ou de uma equação algébrica.

Filipe Nunes e Henrique Ribeiro