sistema de informação gerencial - colégio estadual de campo mourão

COLÉGIO ESTADUAL DE CAMPO MOURÃO – EFMP
PROF: Edson Marcos da Silva
CURSO: Técnico em Administração Subsequente
TURMAS: 1º Ano
APOSTILA: nº 3
SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAL
Sistemas Especialistas - SE
Sistemas de Apoio à Decisão - SAD
Campo Mourão 2008
SISTEMAS ESPECIALISTAS
Definições
Especialista - "Pessoa que se consagra com particular interesse e cuidado a certo
estudo. Conhecedor, perito".
Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam problemas que são resolvíveis
apenas por pessoas especialistas (que acumularam conhecimento exigido) na resolução
destes problemas.
Um Sistema de Inteligência Artificial criado para resolver problemas em um determinado
domínio (área de interesse específico para as quais podemos desenhar um sistema de IA)
cujo conhecimento utilizado é fornecido por pessoas que são especialistas naquele
domínio, é denominado Sistema Especialista.
Programas de computador que tentam resolver problemas que os seres humanos
resolveriam, utilizando o raciocínio de um especialista, aplicando conhecimentos
específicos e deduções, são ditos Sistemas Especialistas.
Sistema Convencional é baseado em um algoritmo, emite um resultado final correto e
processa um volume de dados de maneira repetitiva enquanto que um Sistema
Especialista é baseado em uma busca heurística e trabalha com problemas para os quais
não existe uma solução convencional organizada de forma algorítmica disponível ou é
muito demorada.
Fundamentação
Um Sistema Especialista é aquele que é projetado e desenvolvido para atender a uma
aplicação determinada e limitada do conhecimento humano. É capaz de emitir uma
decisão, apoiado em conhecimento justificado, a partir de uma base de informações, tal
qual um especialista de determinada área do conhecimento humano.
Para tomar uma decisão sobre um determinado assunto, um especialista o faz a partir de
fatos que encontra e de hipóteses que formula, buscando em sua memória um
conhecimento prévio armazenado durante anos, no período de sua formação e no
decorrer de sua vida profissional, sobre esses fatos e hipóteses. E o faz de acordo com a
sua experiência, isto é, com o seu conhecimento acumulado sobre o assunto e, com
esses fatos e hipóteses, emite a decisão.
Durante o processo de raciocínio, vai verificando qual a importância dos fatos que
encontra comparando-os com as informações já contidas no seu conhecimento
acumulado sobre esses fatos e hipóteses. Neste processo, vai formulando novas
hipóteses e verificando novos fatos; e esses novos fatos vão influenciar no processo de
raciocínio. Este raciocínio é sempre baseado no conhecimento prévio acumulado. Um
especialista com esse processo de raciocínio pode não chegar a uma decisão se os fatos
de que dispõe para aplicar o seu conhecimento prévio não forem suficientes. Pode, por
este motivo, inclusive chegar a uma conclusão errada; mas este erro é justificado em
função dos fatos que encontrou e do seu conhecimento acumulado previamente.
Um Sistema Especialista deve, além de deduzir conclusões, ter capacidade de aprender
novos conhecimentos e, desse modo, melhorar o seu desempenho de raciocínio, e a
qualidade de suas decisões.
Sistema Convencional X Sistema Especialista
Um sistema convencional está baseado em um algoritmo, que, passo a passo, após um
tempo aceitável, conduz a uma resposta.
Ele é projetado para sempre terminar emitindo um resultado final correto e processar
volumes de dados de maneira repetitiva.
Um sistema especialista está baseado em uma busca heurística e trabalha com
problemas para os quais não existe uma solução convencional algoritmizada disponível
ou, se existe, ela é demasiadamente demorada para fornecer uma resposta.
Um processo heurístico normalmente conduz a soluções de maneira rápida, porém, pode
inclusive não conduzir a solução alguma.
Assim, podemos afirmar sobre um sistema especialista:
Pode chegar ou não a solução do problema
Pode chegar a uma solução distorcida, isto é, pode errar. Porém, o seu erro
ocorre dentro de determinadas circunstâncias que são justificadas pelo próprio
sistema
Processa conhecimento e não dados. O conhecimento é armazenado em uma base de
conhecimento e os dados são ajustados contra ela. O processamento é feito em cima
desse conhecimento e não existe processamento de dados.
Componentes de um Sistema Especialista
Waterman (1986) destaca como principais componentes do esquema de um Sistema
Especialista: o SE propriamente dito, o domínio especialista, o Engenheiro do
Conhecimento, a ferramenta para construção do SE e o usuário.
O SE é a coleção de programas que solucionam problemas no domínio de interesse. É
chamado de sistema, e não apenas programa, porque além de solucionar o problema, ele
oferece suporte para o usuário interagir com o programa principal, podendo incluir
depurações para ajudar o construtor do sistema testar e avaliar o programa, facilidade de
modificar o conhecimento e dados, e dispositivos gráficos para permitir a entrada e leitura
de informações enquanto o sistema está em funcionamento.
O domínio especialista envolve o conhecimento de uma pessoa capaz de produzir boas
soluções para problemas em um campo específico. O especialista utiliza estratégias para
tornar a pesquisa de uma solução mais eficiente e o SE modela estas estratégias.
Embora o SE geralmente modele um ou mais especialistas, ele pode também conter
conhecimento especialista de outras fontes, como livros, artigos, etc.
O Engenheiro do Conhecimento é um humano, geralmente com algum conhecimento
em computação e IA, capaz de construir um SE. O engenheiro do conhecimento
entrevista o especialista, organiza o conhecimento, decide como ele deve ser
representado e pode ajudar programadores na construção do sistema.
A ferramenta é uma linguagem de programação usada pelo Engenheiro de
Conhecimento ou programador para construção do SE. Esta ferramenta difere das
linguagens de programação convencionais por prover maneiras mais adequadas para
representar conceitos complexos e de alto nível.
O usuário é o humano que utiliza o SE.
Quando os Sistemas Especialistas São Utilizados
De um modo geral, sempre que um problema não pode ser algoritmizado, ou sua solução
conduza a um processamento muito demorado, os Sistemas Especialistas podem ser
uma saída, pois possuem o seu mecanismo apoiado em processos heurísticos.
Preservar e transmitir o conhecimento de um especialista humano em uma determinada
área.
Um Sistema Especialista não é influenciado por elementos externos a ele, como ocorre
com o especialista humano, para as mesmas condições deverá fornecer sempre o mesmo
conjunto de decisões.
A Eficácia dos Sistemas Especialistas
Para que um Sistema Especialista seja eficaz, as pessoas têm de ser capazes de interagir
com ele facilmente. Para facilitar esta interação os sistemas devem ser capazes de:
•
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"Explicar seu raciocínio". Conseqüentemente o processo de raciocínio deve
proceder em etapas compreensíveis em que o metaconhecimento suficiente
(conhecimento sobre o processo de raciocínio) esteja disponível para que as
explicações dessas etapas possam ser geradas;
"Adquirir conhecimento novo e modificar o conhecimento antigo". Como o
conhecimento pode ser aumentado e/ou alterado, torna-se importante então
separar a base de conhecimento do conjunto de operadores do sistema.
Principais Benefícios da Utilização dos Sistemas Especialistas
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Velocidade na determinação dos problemas;
A decisão está fundamentada em uma base de conhecimento;
Segurança;
Exige pequeno número de pessoas para interagir com o sistema;
Estabilidade;
Dependência decrescente de pessoal específico;
Flexibilidade;
Integração de ferramentas;
Evita interpretação humana de regras operacionais.
Problemas Enfrentados pelos Sistemas Especialistas Atuais
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Fragilidade- Como os Sistemas Especialistas somente têm acesso a
conhecimento altamente específicos do seu domínio não possuem conhecimentos
mais genéricos quando a necessidade surge;
Falta de metaconhecimento - Geralmente não possuem conhecimentos
sofisticados sobre sua própria operação, portanto não conseguem raciocinar sobre
seu próprio objetivo e restrições. A aquisição do conhecimento continua sendo um
dos maiores obstáculos a aplicação de tecnologia dos Sistemas Especialistas a
novos domínios.
Validação- A medição do desempenho de Sistemas Especialistas é muito difícil
porque não sabemos quantificar o uso de conhecimento.
Classificação de Sistemas Especialistas
Os SEs se aplicam a determinadas classes de problemas entre os quais interpretação de
dados, simulação, diagnóstico, projeto, planejamento, monitoramento, depuração, reparo,
instrução e controle [WATERMAN 86].
A interpretação consiste na análise de dados para determinar seu significado. Exemplos
de interpretação são processamento de imagens, análise de medidas vindas de sensores
de massa espectográfica, etc.
A simulação consiste em prever conseqüências de dadas situações. Estes SEs muitas
vezes utilizam modelos de simulação para gerar cenários que podem ocorrer a partir de
um fato particular inicial. Exemplos: previsão de tempo, demografia, bolsa de valores.
O diagnóstico é o processo de classificar uma situação a partir de suas características,
ou seja, determinar a doença através dos sintomas do paciente, localizar falhas nos
circuitos elétricos. Existem muitos SEs construídos referentes à medicina e ao diagnóstico
de falhas em máquinas, equipamentos eletrônicos e "software".
O projeto é o desenvolvimento da especificação de objetos baseando-se num conjunto
de restrições que deve ser satisfeito. Estes objetos podem ser tanto objetos concretos
("layout" de circuitos integrados, computadores) como abstratos (programas de
computadores).
O planejamento é o processo de determinar uma seqüência de ações a serem realizadas
para se alcançar um objetivo. Exemplos: planejamento da série de reações químicas
aplicada em grupos de átomos para sintetizar um composto orgânico complexo,
planejamento estratégico militar.
O monitoramento é o processo de observar o comportamento de um sistema e comparálo com o comportamento esperado. Sistema de controle de tráfego aéreo é um exemplo
de sistema de monitoramento.
Depuração consiste em achar soluções para mal funcionamento. Estes sistemas muitas
vezes incorporam componentes de diagnóstico para descobrir a causa do problema.
Exemplos: seleção do tipo de manutenção necessária para corrigir falhas nos cabos
telefônicos, escolha de um procedimento de reparo para fixar um mal funcionamento
conhecido em uma locomotiva.
Sistemas de reparo seguem um plano para administrar alguma solução prescrita. Estes
sistemas usualmente requerem facilidades de diagnóstico, depuração e planejamento
para configurar o contexto de reparo.
A instrução é o processo de ensinar estudantes para que sejam eliminadas deficiências
em seu conhecimento. Sistemas de instrução desenvolvem um modelo de o quê o
estudante conhece e como o conhecimento é aplicado para resolver o problema. Foram
desenvolvidos sistemas para o ensino de linguagens de programação, consertos
eletrônicos e diagnósticos médicos.
O controle consiste em gerenciar comportamentos de sistemas. Porém, um sistema de
controle deve ter uma combinação de tarefas: monitoramento, diagnóstico, depuração,
planejamento, e simulação. Exemplos: controle de tratamento pós-cirúrgico de pacientes
em uma UTI e gerenciamento de manufatura.
Cada classe apresenta particularidades que determinam o grau de dificuldade para
construir sistemas aplicáveis a cada uma delas. A resolução de sistemas que envolvem
outras classes de problemas, além da sua própria, torna-se mais complexa, implicando na
resolução de outros tipos de problemas para alcançar a sua solução.
Processo de Aprendizagem dos Sistemas Especialistas
A aprendizagem comum se dá de diversas formas:
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Análise estatística de dados (heurística);
Tentativa e erro (experiências);
Leituras, palestras, etc;
Troca de experiências com outras pessoas.
Fundamentalmente, verifica-se que o aprendizado vem do processo de experiência, e de
seus resultados experimentais.
A capacidade de aprender, no ser humano, é o resultado de um conjunto de habilidades:
capacidade de generalizar, de induzir, de fazer analogias e de receber instrução.
Os Sistemas Especialistas devem ser capazes de aprender e fazer crescer o seu
conhecimento básico sobre o assunto. Esta capacidade de aprender recebe o nome
técnico de protopeiria.
O usual é existir um engenheiro de conhecimento que prepara o conhecimento para ser
armazenado em uma forma apropriada, fornecendo as explicações necessárias, dos
conceitos utilizados. O ideal é que o conhecimento possa ser adquirido diretamente pelo
Sistema Especialista.
Uma das formas de aprendizagem dos Sistemas Especialistas é através de textos. Um
programa captura palavras chaves em um parágrafo do texto, podendo formatá-lo para
um formato especial de armazenamento, para representação desse conhecimento
(implementação mais eficiente e confiável com Processador de Linguagem natural).
O aprendizado também pode ser feito a partir de conclusões sobre a massa de
informações mantidas pelo Sistema Especialista. Ele mantém um banco de casos
resolvidos, isto é, a cada conclusão guarda os fatos que pesaram sobre a decisão e a
própria decisão, após ter esta criticado por um especialista da área. O aprendizado é feito
por comparação de dados por um módulo do Sistema Especialista que coloca a nova
regra na Base de conhecimento, à medida que a massa de dados cresce, obedecendo o
formato adequado.
Outra forma de aprendizado se dá pela interação direta com o especialista. Como em
uma relação professor-aluno, o computador absorve o conhecimento através de uma
interface adequada (editor inteligente).
Fundamentalmente, verifica-se que o aprendizado vem do processo de experiência, e de
seus resultados experimentais.
Sistemas de Informação e Sistemas de Apoio à Decisão
Orandi Mina Falsarella e Eduardo O C Chaves
3. Sistemas de Apoio à Decisão
3.1. Conceituação
A necessidade dos SAD surgiu na década de 70, em decorrência de diversos fatores,
como, por exemplo, os seguintes:
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•
•
Competição cada vez maior entre as organizações;
Necessidade de informações rápidas para auxiliar no processo de tomada de
decisão;
Disponibilidade de tecnologias de hardware e software para armazenar e buscar
rapidamente as informações;
Possibilidade de armazenar o conhecimento e as experiências de especialistas em
bases de conhecimentos;
Necessidade de a informática apoiar o processo de planejamento estratégico
empresarial.
Esses fatores contribuíram para que as organizações começassem a desenvolver SI que
pudessem fornecer informações para auxiliar no processo de tomada de decisão.
A literatura disponível sobre SAD não deixa muito claro o que vem a ser um SAD. Existem
muitas definições que são contraditórias e que podem, inclusive, ser confundidas com
definições de outros tipos de SI.
Dentre as definições consultadas, ilustremos com três:
•
•
•
"SAD é um sistema de informação que apóia qualquer processo de tomada de
decisão em áreas de planejamento estratégico, controle gerencial e controle
operacional" [SPRA91].
"SAD é um sistema baseado em computador que auxilia o processo de tomada de
decisão utilizando dados e modelos para resolver problemas não estruturados "
[LUCA90].
"SAD é uma estratégia de implementação que torna o computador útil ao gerente"
[ROCK86].
Analisando essas definições, algumas questões podem ser levantadas, como, por
exemplo:
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•
Um SIE também auxilia o processo de tomada de decisão na área de planejamento
estratégico e, nem por isso, é chamado de SAD. O mesmo acontece com SIG na
área de controle gerencial e com SIO na área de controle operacional.
Um SAD também serve para auxiliar a resolução de problemas estruturados.
Todo SI pode ser útil ao nível gerencial e, nem por isso, todo SI será um SAD.
Um SIE, um SIG e um SIO podem ter funções que forneçam informações para apoio à
decisão. Porém, esses SI não foram construídos com o objetivo de auxiliar o processo de
tomada de decisão. Quando se fala em auxiliar o processo de tomada de decisão, isso
não significa somente fornecer informações para apoio à decisão, mas, também, analisar
alternativas, propor soluções, pesquisar o histórico das decisões tomadas, simular
situações, etc.
O processo de tomada de decisão se desenrola, portanto, através da interação constante
do usuário com um ambiente de apoio à decisão especialmente criado para dar subsídio
às decisões a serem tomadas. Esse ambiente, representado na Figura 3.1, é constituído
por:
Figura 3.1.
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Bancos de Dados (BD) - São formados por informações internas e externas à
organização, por conhecimentos e experiências de especialistas e por informações
históricas acerca das decisões tomadas.
Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) - Após os dados estarem
instalados no BD, o SGDB deve possibilitar o acesso às informações e a sua
atualização, garantindo a segurança e a integridade do BD [AWAD88].
Ferramentas de Apoio à Decisão (FAD) - São softwares que auxiliam na simulação
de situações, na representação gráfica das informações, etc.
Ambiente Aplicativo (AA) - São sistemas aplicativos ou funções acrescidas aos
sistemas existentes que fazem análise de alternativas e fornecem soluções de
problemas.
Ambiente Operacional (AO) - É composto por hardwares e softwares que permitem
que todos os componentes do ambiente sejam integrados.
A todo esse ambiente, que fornece subsídios para que o usuário tome decisões, é que
daremos neste trabalho o nome de SAD.
3.2. Características
As principais características dos SAD são:
•
•
•
•
•
Possibilidade de desenvolvimento rápido, com a participação ativa do usuário em
todo o processo;
Facilidade para incorporar novas ferramentas de apoio à decisão, novos aplicativos
e novas informações.
Flexibilidade na busca e manipulação das informações [BURC89];
Individualização e orientação para a pessoa que toma as decisões, com
flexibilidade de adaptação ao estilo pessoal de tomada de decisão do usuário
[MITT86];
Real pertinência ao processo de tomada de decisão, ajudando o usuário a decidir
através de subsídios relevantes;
•
Usabilidade, ou seja, facilidade para que o usuário o entenda, use e modifique de
forma interativa. [AWAD88].
3.3. Motivação para Uso
Quando uma organização não possui sistemas de informação que auxiliem o processo de
tomada de decisão, as decisões são baseadas em dados históricos e em experiências
individuais. Quando existe um SAD apoiando esse processo, as informações fornecidas
por ele são incorporadas aos dados históricos e experiências individuais, possibilitando
melhores condições para a tomada de decisão.
Em qualquer das situações citadas, a saída ou a mudança do usuário poderá causar
grande impacto na organização. Isto acontecerá devido à perda da história de como as
decisões foram tomadas.
Partindo do princípio de que um SAD auxilia o processo de tomada de decisão, é
importante que seus conceitos retratem a cultura da organização e façam parte integrante
dela, não servindo apenas para atender às necessidades específicas de um usuário. Este
é o principal motivo para que as empresas implantem SI que auxiliam o processo de
tomada de decisão.
O sucesso de um SAD, a sua continuidade, e, principalmente, a motivação para que as
pessoas responsáveis pela tomada de decisão o utilizem dependem dos seguintes
fatores:
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•
•
O modelo construído deve atender às necessidades gerais da organização e não
somente às necessidades específicas de um usuário;
Eventuais mudanças no sistema devem ser feitas rapidamente pelo analista de
sistemas para atender a novas necessidades de informação para apoio à decisão;
Informações sobre as decisões tomadas devem ser armazenadas e estar
disponíveis para que outras pessoas as utilizem em novos processos de tomada de
decisão;
A interface com o usuário deve ser a mais amigável possível;
A obtenção das informações, internas e externas à organização, deve ser imediata;
Os benefícios da utilização de SAD devem ser disseminados na organização
através de cursos, palestras, etc.
3.4. Tendências no Uso de SAD
À medida que a informática vai evoluindo dentro das empresas (os sistemas transacionais
já estão implantados, já existem sistemas que fornecem informações gerenciais, etc.), a
tendência natural é que aumente a demanda por SAD. O grande incentivo para a
utilização de SAD se dará, porém, quando a eles forem incorporadas algumas
importantes tecnologias de informação, já disponíveis ou emergentes, como as seguintes:
•
Groupware ou CSCW (Computer-Supported Cooperative Work)
Essa tecnologia permitirá que duas ou mais pessoas trabalhem em tarefas comuns, em
ambientes computacionais completamente diferentes, mesmo que estejam localizadas em
locais geograficamente distantes, interagindo, discutindo e tomando decisões sobre um
mesmo assunto [KRAS91]. Uma aplicação para a área médica que utiliza esse conceito é
a Telemedicina, onde especialistas podem discutir radiografias, resultados de exames,
visualizar operações e tomar decisões em conjunto sobre o estado clínico de pacientes
localizados em salas ou mesmo em hospitais diferentes e distantes.
•
Simulação
Muitas decisões poderão ser tomadas através de modelos simulados em computadores
que servirão para analisar e avaliar um amplo conjunto de problemas do mundo real
[FITZ93]. As alternativas de decisão poderão ser analisadas e validadas através de
simulação antes que a decisão seja tomada.
•
Gerenciadores de Informação
Esses sistemas permitirão obter, integrar e manipular, além dos dados quantitativos, os
dados qualitativos de todos os SI existentes na organização.
•
Multimídia
Multimídia possibilitará que um SAD possa guardar e buscar informações contidas em
gerenciadores de banco de dados através de hiperdocumentos, ou seja, documentos
computadorizados que contenham diagramas, imagens, sons, animação, vídeo e texto,
disponibilizados através de formas de acesso totalmente flexíveis [MART92]. A
informação para auxílio à tomada de decisão poderá ser encontrada e visualizada de
forma mais rápida e fácil.
•
Expert Systems
Através da área da inteligência artificial, que se ocupa da construção de sistemas que
manipulam informações armazenadas em bases de conhecimento e que retratam o
raciocínio de especialistas [ROCK86], será possível guardar as decisões tomadas e o
raciocínio que foi utilizado para se chegar a elas. Os SAD poderão buscar informações
nessas bases de conhecimento para auxiliar futuras decisões.
•
Interfaces Amigáveis
O acesso às informações oferecidas por um SAD poderá ser feito através de ícones
acionados por mouses ou tocados com os próprios dedos. Os teclados e mesmo os
mouses futuramente deverão ser substituídos pela voz humana. A representação da
informação será exibida através de várias mídias (voz, sons, imagens, animação, texto,
etc.). Isto tornará a interface bem mais agradável.
•
Redes de Comunicação
O avanço das redes de comunicação permitirá a transmissão simultânea e sincronizada
de sons, imagens, vídeos, dados e textos em alta velocidade, com informações totalmente
digitais e com alto grau de segurança. A obtenção das informações para auxílio à decisão
será instantânea.
4. Conclusões
Com base na discussão realizada, podemos extrair as seguintes conclusões do presente
trabalho:
•
•
•
Para classificar e caracterizar um SI é útil analisar o estágio da evolução da
informática em que a organização se encontra. Se a organização estiver no estágio
de iniciação ou contágio, dificilmente os SI implantados poderão ser classificados e
caracterizados como MIS, SAD, ou EIS.
O fato de um SAD fornecer informações e subsídios que contribuem para o
processo de tomada de decisão o diferencia dos demais tipos de SI: somente SAD
possuem essa característica.
Para desenvolver um SAD é necessário construir um ambiente de apoio à decisão
(AAD). Construir um AAD, em alguns casos, não significa construir um novo SI,
mas, sim, incorporar aos sistemas existentes Ambientes Aplicativos (AA) e/ou
Ferramentas de Apoio à Decisão (FAD) que forneçam informações e subsídios
para o processo de tomada de decisão.
5. Bibliografia
1. AWAD88; Awad, Elias M., Management Information Systems, Benjamin/Cummings,
1988.
2. BURC89; Burch, John G. e Gary Grudnitski, Information Systems - Theory and
Practice, John Wiley & Sons, 1989.
3. DAVI85; Davis, Gordon B. e Margrethe H. Olson, Management Information
Systems, McGraw-Hill, 1985.
4. FITZ93; Fitzpatrick, Kathy E., Joanna R. Baker e Dinesh S. Dave, "An Application of
Computer Simulation to Improve Scheduling of Hospital Operating Room Facilities
in the United States", International Journal of Computer Applications in Technology,
1993.
5. KRAS91; Krasner, Herb, John McInroy e Diane B. Walz, "Groupware Research and
Technology Issues with Application to Software Process Management", IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, July/August, 1991.
6. LUCA90; Lucas, Henry C. Jr., Information Systems Concepts for Management,
McGraw-Hill International, 1990.
7. MART92; Martin, James, Hiperdocumentos e Como Criá-los, Campus, 1992.
8. MITT86; Mittra, Sitansu S., Decision Support Systems Tools and Techniques, John
Wiley & Sons, 1986.
9. NOLA77; Nolan, Richard L., Management Accounting and Control of Data
Processing, National Association of Accountants, 1977.
10. PRAT94; Prates, Maurício, "Conceituação de Sistemas de Informação do Ponto de
Vista do Gerenciamento", Revista do Instituto de Informática, PUCCAMP,
Março/Setembro, 1994.
11. ROCK86; Rockart, John F. e Cristine V. Bullen, The Rise of Managerial Computing,
Dow Jones-Irwin, 1986.
12. SPRA91; Sprague, Ralph H. e Hugh J.Watson, Sistemas de Apoio à Decisão,
Campus. 1991.
13. TOM 91; Tom, Paul L., Managing Information as a Corporate Resource, Harper
Collings Publishers, 1991.
14. WATS92; Watson, Hugh J., R. Kelly Rainer e George Houdeshel, Executive
Information Systems, John Wiley & Sons, 1992.