Questão FC406154
Os Sistemas de Suporte à Decisão (SSDs) contribuem para gestores na tomada de decisões, utilizando dados, análises e algoritmos sofisticados. Eles auxiliam a enfrentar diferentes t
Gestão da Informação em TI
FGV · 2024
Os Sistemas de Suporte à Decisão (SSDs) contribuem para gestores na tomada de decisões, utilizando dados, análises e algoritmos sofisticados. Eles auxiliam a enfrentar diferentes tipos de problemas, desde os muito bem definidos até os que exigem uma certa intuição e julgamento humano. Assinale a opção que representa corretamente a capacidade dos SSDs de lidar com diferentes tipos de problemas e decisões:
- Os SSDs são adequados apenas para problemas estruturados, com procedimentos claramente definidos e automatizáveis.
- Os SSDs são ideais para problemas não estruturados, em que a intuição e o julgamento humano são fundamentais.
- Os SSDs são mais eficazes em problemas semiestruturados, combinando elementos estruturados e não estruturados.
- Os SSDs podem ser aplicados a problemas estruturados, semiestruturados e não estruturados, oferecendo flexibilidade para apoiar decisões em diversos contextos.
- Os SSDs são limitados a problemas específicos de uma única área funcional e não se aplicam a outros setores empresariais.
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Gabarito
D
Comentário do professor
Os Sistemas de Suporte à Decisão (SSDs) atuam sobre problemas estruturados, semiestruturados e não estruturados, oferecendo flexibilidade para variados contextos administrativos.
Em problemas estruturados (rotinas com regras e dados bem definidos) o SSD automatiza cálculos e relatórios, acelerando decisões operacionais. Em casos semiestruturados, combina modelos quantitativos, bases de dados e ferramentas de simulação com a interação humana, permitindo avaliar cenários e pesar alternativas.
Para situações não estruturadas (incertas ou inéditas), o SSD fornece análises exploratórias, visualizações e cenários probabilísticos que apoiam intuição e julgamento do gestor, sem substituí‑lo. Assim, o sistema amplia a capacidade decisória ao integrar dados, modelos e conhecimento humano conforme a complexidade do problema.
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