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Este resumo apresenta um resumo sobre Sistemas de Informação, dividido em 15 capítulos detalhados. Abrange desde fundamentos tecnológicos até gestão, ética e futuro dos SI. Cada capítulo aborda tópicos como ERP, CRM, BI, computação em nuvem e desenvolvimento de sistemas. O texto oferece conteúdo acadêmico rigoroso, adequado para cursos de TI ou referência profissional, com linguagem clara e exemplos práticos.
Tipologia: Esquemas
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Os sistemas de informação (SI) são conjuntos de componentes inter-relacionados que coletam, processam, armazenam e distribuem informações para apoiar a tomada de decisões, a coordenação e o controle nas organizações. Eles combinam tecnologia da informação com pro- cessos organizacionais para alcançar objetivos estratégicos. Nos últimos anos, os SI tornaram-se essenciais para a operação de qualquer empresa moderna, independentemente do seu tamanho ou setor. A evolução dos sistemas de informação acompanhou o desenvolvimento da tecnologia computacional. Desde os primeiros sistemas de processamento de transações na década de 1960 até os modernos sistemas de inteligência artificial e análise de dados, os SI transformaram radi- calmente a forma como as organizações operam. Hoje, eles são considerados ativos estratégicos que podem proporcionar vantagem competitiva quando bem implementados e gerenciados. Um sistema de informação típico inclui hardware, software, dados, procedimentos e pessoas. A interação entre esses componentes é crucial para o funcionamento eficaz do sistema. O hardware fornece a infraestrutura física, o software oferece as instruções lógicas, os dados são a matéria-prima, os procedimentos definem como o sistema deve ser usado e as pessoas são os usuários e administradores do sistema. A importância dos sistemas de informação vai além da automação de processos. Eles permitem às organizações entender melhor seus clientes, otimizar operações, desenvolver novos produtos e serviços e tomar decisões baseadas em dados. Na era digital, a capacidade de uma organização em gerenciar e aproveitar suas informações muitas vezes determina seu sucesso ou fracasso no mercado.
A história dos sistemas de informação remonta às primeiras civilizações, que desenvol- veram métodos rudimentares para registrar e processar informações. No entanto, o conceito moderno de SI surgiu com o advento dos computadores digitais na década de 1940. Os primei- ros sistemas eram limitados a funções específicas e exigiam conhecimento técnico especializado
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Capítulo 1. Introdução aos Sistemas de Informação 3
1.4 Importância dos Sistemas de Informação nas Organiza-
ções
Na economia digital atual, os sistemas de informação deixaram de ser meros suportes operacionais para se tornarem elementos estratégicos das organizações. Eles permitem que as empresas processem grandes volumes de dados rapidamente, tomem decisões mais informadas e respondam com agilidade às mudanças do mercado. Organizações que sabem aproveitar seus sistemas de informação geralmente obtêm vantagens competitivas significativas. Os SI contribuem para a eficiência operacional ao automatizar processos rotineiros, re- duzir erros e eliminar redundâncias. Eles também facilitam a comunicação e colaboração entre departamentos e unidades geograficamente dispersas. Além disso, os sistemas de informação modernos oferecem ferramentas poderosas para análise de dados, permitindo que as organiza- ções identifiquem padrões, tendências e oportunidades que seriam difíceis de detectar manual- mente. Outro aspecto importante é a capacidade dos SI em suportar a inovação. Muitos no- vos modelos de negócios, como plataformas de comércio eletrônico e serviços baseados em assinatura, só são possíveis graças a sistemas de informação sofisticados. Da mesma forma, tecnologias emergentes como big data, inteligência artificial e blockchain estão criando novas possibilidades para as organizações que sabem como aproveitá-las. No contexto globalizado, os sistemas de informação também facilitam a expansão inter- nacional das empresas, permitindo que operem em múltiplos países com sistemas integrados e dados consistentes. Eles ajudam a superar barreiras geográficas e culturais, criando organiza- ções verdadeiramente globais. Em resumo, os SI tornaram-se indispensáveis para a sobrevivên- cia e o crescimento das organizações no século XXI.
1.5 Tipos de Sistemas de Informação
Existem diversos tipos de sistemas de informação, cada um projetado para atender a ne- cessidades específicas dentro de uma organização. Os sistemas de processamento de transações (TPS) são os mais básicos, responsáveis por registrar e processar as transações rotineiras da or- ganização, como vendas, pagamentos e movimentações de estoque. Eles formam a base sobre a qual outros sistemas são construídos. Os sistemas de informação gerencial (MIS) fornecem relatórios estruturados para ajudar os gerentes a monitorar o desempenho da organização e tomar decisões operacionais. Já os sistemas de apoio à decisão (DSS) oferecem maior flexibilidade, permitindo que os usuários analisem dados de diversas perspectivas e simulem diferentes cenários. Para o nível estratégico, existem os sistemas de informação executiva (EIS), que fornecem uma visão consolidada do desempenho organizacional.
Capítulo 1. Introdução aos Sistemas de Informação 4
Os sistemas especialistas (ES) incorporam conhecimento de especialistas humanos em domínios específicos para auxiliar na resolução de problemas complexos. Os sistemas de auto- mação de escritório (OAS) suportam atividades administrativas como processamento de texto, agenda eletrônica e comunicação. Mais recentemente, os sistemas de business intelligence (BI) e analytics têm ganhado destaque, permitindo que as organizações extraiam insights valiosos de grandes volumes de dados. A escolha do tipo adequado de sistema depende das necessidades específicas da organi- zação, do nível hierárquico dos usuários e da natureza das decisões a serem apoiadas. Muitas organizações implementam combinações desses sistemas, integrando-os para criar uma infra- estrutura de informação abrangente e coerente.
Capítulo 2. Fundamentos Tecnológicos dos Sistemas de Informação 6
2.2 Software: Programas e Aplicativos
O software é a parte lógica do sistema de informação, consistindo em instruções que dizem ao hardware o que fazer. Ele pode ser dividido em software de sistema (que gerencia os recursos do computador) e software aplicativo (que realiza tarefas específicas para os usuários). O sistema operacional é o software de sistema mais crítico, atuando como intermediário entre o hardware e outros programas. Os softwares aplicativos variam desde programas genéricos como processadores de texto e planilhas eletrônicas até sistemas especializados desenvolvidos para setores específicos. A tendência recente é o desenvolvimento de aplicativos baseados em nuvem, acessíveis via nave- gador web e frequentemente oferecidos como serviço (SaaS). Essa abordagem elimina a neces- sidade de instalação local e simplifica a atualização e manutenção. A qualidade do software é determinada por fatores como usabilidade, desempenho, con- fiabilidade, segurança e capacidade de manutenção. Metodologias de desenvolvimento como Agile e DevOps têm ganhado popularidade por permitirem ciclos de desenvolvimento mais rápi- dos e maior alinhamento com as necessidades do usuário. A engenharia de software estabelece princípios e práticas para criar sistemas de alta qualidade de maneira sistemática e controlada. A integração entre diferentes softwares é um desafio comum em sistemas de informa- ção organizacionais. Middleware e APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) facilitam a comunicação entre sistemas heterogêneos, permitindo que compartilhem dados e funcionali- dades. A arquitetura orientada a serviços (SOA) e os microsserviços são abordagens modernas que promovem a interoperabilidade e a flexibilidade dos sistemas. A escolha entre software proprietário e open-source é outra decisão importante. En- quanto o software proprietário geralmente oferece suporte comercial e integração mais fácil, o open-source proporciona maior transparência, flexibilidade e, frequentemente, menor custo. Muitas organizações adotam estratégias híbridas, usando cada tipo onde oferece maior vanta- gem.
2.3 Redes de Computadores e Comunicação
As redes de computadores são essenciais para os sistemas de informação modernos, per- mitindo que dispositivos compartilhem recursos e informações. Elas variam em escala desde redes locais (LANs) dentro de um único edifício até redes globais como a internet. A arqui- tetura cliente-servidor é predominante, onde clientes (como computadores pessoais) solicitam serviços a servidores (que hospedam aplicativos e dados). Os protocolos de comunicação, como o TCP/IP, estabelecem regras para a troca de dados entre dispositivos na rede. A infraestrutura física inclui cabos (ethernet, fibra óptica), dispositi- vos de rede (roteadores, switches) e tecnologias sem fio (Wi-Fi, Bluetooth, celular). A veloci- dade e confiabilidade das conexões têm melhorado continuamente, com tecnologias como 5G
Capítulo 2. Fundamentos Tecnológicos dos Sistemas de Informação 7
prometendo revolucionar a conectividade móvel. A computação em nuvem transformou radicalmente a arquitetura das redes corporativas. Em vez de manter data centers próprios, muitas organizações migraram aplicativos e dados para nuvens públicas, privadas ou híbridas. Isso oferece escalabilidade elástica e acesso de qualquer lugar, mas exige redes robustas e seguras para conectar usuários aos serviços na nuvem. A segurança de rede é uma preocupação crítica, com ameaças como hackers, malware e ataques de negação de serviço se tornando cada vez mais sofisticadas. Firewalls, sistemas de detecção de intrusão, redes privadas virtuais (VPNs) e criptografia são algumas das tecnologias usadas para proteger as comunicações. A adoção de modelos como "zero trust"reflete a evolu- ção das estratégias de segurança em um mundo onde os perímetros de rede são cada vez mais difusos. As redes definidas por software (SDN) e a virtualização de funções de rede (NFV) re- presentam a próxima fronteira, permitindo que as redes sejam gerenciadas de maneira mais ágil e programática. Essas tecnologias são particularmente valiosas para suportar aplicativos distribuídos e edge computing, onde o processamento ocorre mais próximo da fonte dos dados.
2.4 Bancos de Dados e Armazenamento
Os bancos de dados são componentes essenciais dos sistemas de informação, respon- sáveis pelo armazenamento, organização e recuperação eficiente de dados. Os sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs) como Oracle, SQL Server e MySQL fornecem fer- ramentas para criar, manter e acessar bancos de dados de maneira controlada. Eles garantem a integridade, segurança e disponibilidade dos dados, mesmo em caso de falhas. Os bancos de dados relacionais, baseados no modelo proposto por Codd em 1970, do- minaram o cenário por décadas. Eles organizam dados em tabelas com linhas e colunas, rela- cionadas por chaves. A linguagem SQL (Structured Query Language) é o padrão para interagir com esses bancos de dados. No entanto, com o advento de aplicativos web em grande escala e dados não estruturados, bancos de dados NoSQL como MongoDB e Cassandra ganharam popularidade. O armazenamento de dados evoluiu significativamente, desde discos magnéticos até SSDs baseados em flash e memória persistente. Tecnologias como RAID (Redundant Array of Independent Disks) melhoram o desempenho e a confiabilidade. A virtualização de armaze- namento e os sistemas de arquivos distribuídos permitem pools de armazenamento escaláveis e flexíveis, essenciais para big data e aplicativos em nuvem. A governança de dados é um aspecto crítico, envolvendo políticas e procedimentos para garantir a qualidade, consistência e segurança dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Con- ceitos como data warehousing (armazéns de dados) e data lakes facilitam a análise de grandes volumes de dados históricos. A mineração de dados e o machine learning extraem padrões e insights valiosos desses repositórios.
Os Sistemas de Processamento de Transações (TPS) são a espinha dorsal operacional das organizações, responsáveis pelo registro e processamento das transações rotineiras que mantêm o negócio funcionando. Exemplos típicos incluem sistemas de ponto de venda, processamento de pedidos, folha de pagamento e controle de estoque. Esses sistemas são caracterizados por alto volume de processamento, requisitos rigorosos de confiabilidade e tempos de resposta rápidos. A principal função de um TPS é capturar dados sobre transações comerciais, processá- los e produzir saídas como recibos, faturas e relatórios. Eles também atualizam bancos de dados organizacionais para refletir o estado atual do negócio. A automação proporcionada pelos TPS elimina erros humanos em tarefas repetitivas, aumenta a velocidade de processamento e reduz custos operacionais. Os TPS operam em tempo real (processando transações imediatamente) ou em lotes (acumulando transações para processamento posterior). Sistemas modernos frequentemente combinam ambas as abordagens, dependendo dos requisitos específicos. A integridade dos dados é crítica, garantida por mecanismos como controle de concorrência e recuperação após falhas (rollback). A evolução dos TPS incluiu a migração de sistemas centralizados em mainframes para arquiteturas distribuídas, muitas vezes baseadas em nuvem. Interfaces com usuários tornaram- se mais intuitivas, incorporando elementos como reconhecimento de voz e toque. A integração com outros sistemas organizacionais (como ERP e CRM) permite um fluxo contínuo de dados através da empresa. Desafios contemporâneos incluem suportar transações omnichannel (integradas entre lojas físicas, web e mobile), lidar com volumes crescentes de dados e garantir conformidade com regulamentações de privacidade. A incorporação de tecnologias como blockchain promete maior transparência e segurança em certos tipos de transações, especialmente em cadeias de suprimentos complexas.
Capítulo 3. Tipos de Sistemas de Informação Organizacionais 10
3.2 Sistemas de Informação Gerencial (MIS)
Os Sistemas de Informação Gerencial (MIS) transformam dados operacionais em infor- mações úteis para o gerenciamento médio da organização. Eles consolidam dados de vários TPS e outras fontes, processam-nos e apresentam-nos em formatos adequados para monitora- mento de desempenho e tomada de decisão. Relatórios estruturados, dashboards e alertas são saídas típicas desses sistemas. Ao contrário dos TPS, que focam em transações individuais, os MIS agregam dados para fornecer uma visão mais ampla das operações. Eles ajudam os gerentes a responder perguntas como "Como estamos performando em relação ao orçamento?"ou "Quais são as tendências de vendas por região?". Essa capacidade de síntese é crucial para a gestão eficaz de departamentos e unidades de negócio. Os MIS modernos frequentemente incorporam ferramentas de análise básica, permitindo comparações, cálculos de variação e alguma previsão. Eles são tipicamente alimentados por data warehouses que consolidam dados de várias fontes operacionais, aplicando transformações e limpeza para garantir consistência. A visualização de dados é um componente importante, usando gráficos e tabelas para comunicar informações de maneira clara. A evolução dos MIS tem sido marcada pela maior interatividade e personalização. En- quanto os sistemas tradicionais produziam relatórios padronizados em intervalos fixos, as ver- sões atuais permitem que os usuários explorem dados ad hoc, aplicando filtros e drill-down para investigar questões específicas. A integração com ferramentas de colaboração facilita o compartilhamento de insights entre equipes. Os desafios atuais incluem lidar com a crescente variedade e volume de dados, garantir que as informações sejam atualizadas em tempo hábil e evitar a sobrecarga de informação. A fronteira entre MIS e sistemas mais avançados de business intelligence está se tornando cada vez mais difusa, com muitos MIS incorporando capacidades analíticas mais sofisticadas.
3.3 Sistemas de Apoio à Decisão (DSS)
Os Sistemas de Apoio à Decisão (DSS) são projetados para auxiliar gerentes e analistas a tomar decisões semiestruturadas ou não estruturadas, onde não há respostas claras ou proce- dimentos estabelecidos. Ao contrário dos MIS, que fornecem relatórios sobre o que aconteceu, os DSS ajudam a explorar o que poderia acontecer sob diferentes cenários, usando modelos analíticos e simulações. Um DSS típico inclui componentes de gerenciamento de dados (para acessar informa- ções internas e externas), modelos analíticos (para processar e analisar dados) e uma interface amigável (para explorar resultados e alternativas). Exemplos de aplicações incluem análise de investimentos, planejamento de produção, gestão de projetos complexos e avaliação de estraté- gias de marketing.
Capítulo 3. Tipos de Sistemas de Informação Organizacionais 12
já que os EIS fornecem uma visão abrangente do negócio que seria extremamente valiosa para concorrentes.
3.5 Sistemas Especialistas e Inteligência Artificial
Os Sistemas Especialistas (ES) representam uma classe de sistemas de informação que incorporam conhecimento especializado em domínios específicos para auxiliar na resolução de problemas complexos. Baseados nos princípios da inteligência artificial, esses sistemas simu- lam o raciocínio de especialistas humanos em áreas como diagnóstico médico, análise financeira ou manutenção industrial. Um ES típico consiste em uma base de conhecimento (que contém fatos e regras sobre o domínio), um mecanismo de inferência (que aplica as regras aos fatos para derivar conclu- sões) e uma interface de usuário. Ao contrário dos sistemas convencionais que seguem fluxos fixos, os ES podem lidar com incerteza e informações incompletas, muitas vezes explicando seu raciocínio passo a passo. A evolução dos ES levou aos modernos sistemas de inteligência artificial que utilizam aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e redes neurais profundas. En- quanto os ES tradicionais dependiam de conhecimento explicitamente programado, os sistemas atuais podem aprender com dados históricos, identificando padrões complexos que seriam difí- ceis para humanos discernirem. Aplicações contemporâneas incluem chatbots para atendimento ao cliente, sistemas de recomendação em e-commerce, diagnóstico de falhas em equipamentos industriais e análise preditiva em diversas áreas. A combinação de grandes volumes de dados (big data), poder computacional acessível e algoritmos avançados tem impulsionado rapidamente as capacidades desses sistemas. Desafios significativos permanecem, incluindo questões éticas sobre tomada de decisão automatizada, o problema do "black box"(onde não é claro como o sistema chegou a uma con- clusão) e o potencial viés nos dados de treinamento. A integração harmoniosa entre sistemas de IA e trabalhadores humanos é outra área de pesquisa ativa, buscando complementar (em vez de substituir) a inteligência humana.
Os Sistemas de Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) representam a evolu- ção da integração de sistemas de informação nas organizações. Surgiram como extensão dos sistemas MRP (Material Requirements Planning) da década de 1970, evoluindo para abranger praticamente todas as áreas funcionais de uma empresa. Um ERP integrado proporciona um fluxo contínuo de informações entre departamentos como finanças, RH, produção e vendas, usando uma base de dados comum. A primeira geração de sistemas ERP (década de 1990) focava na automação de processos internos e padronização de operações. Eram sistemas monolíticos, complexos de implementar e customizar. A segunda geração (anos 2000) trouxe maior modularidade, interfaces mais amigá- veis e alguma capacidade de configuração. Os ERPs atuais são mais flexíveis, frequentemente baseados em nuvem, com forte suporte para mobilidade e analytics. A adoção de ERP transforma profundamente as organizações, exigindo (e forçando) a padronização de processos em melhores práticas do setor. Isso pode levar a ganhos significati- vos de eficiência, mas também a resistência por parte de funcionários acostumados a trabalhar de maneiras diferentes. A implementação bem-sucedida requer cuidadoso mapeamento de pro- cessos, treinamento extensivo e forte patrocínio da alta administração. Os principais fornecedores de ERP incluem SAP, Oracle, Microsoft Dynamics e Infor, cada um com soluções para diferentes portes e setores de empresas. Alternativas open-source como Odoo têm ganhado espaço, especialmente entre pequenas e médias empresas. A tendência recente é a decomposição dos ERPs tradicionais em microsserviços mais ágeis, combinados com melhores ferramentas de análise e IA. Os desafios atuais incluem a integração com sistemas legados, a adaptação a modelos de negócio em rápida transformação e o suporte a operações globais com requisitos locais diversos. A próxima fronteira pode ser os "ERP inteligentes", que incorporam aprendizado de máquina para otimização contínua de processos e tomada de decisão preditiva.
Capítulo 4. Sistemas Integrados de Gestão Empresarial 15
globais se beneficiam da capacidade de lidar com múltiplas moedas, idiomas e requisitos le- gais. No entanto, os desafios são substanciais. As implementações de ERP são projetos com- plexos e de longo prazo, frequentemente levando de 6 meses a 2 anos para conclusão. Os custos podem ser altos, incluindo não apenas licenças de software, mas também hardware, consultoria, treinamento e customizações. A resistência à mudança por parte dos usuários é um obstáculo comum, exigindo esforços significativos de gestão de mudança. A escolha entre adaptar processos organizacionais ao software (mais barato) ou cus- tomizar o software para processos existentes (mais caro e complexo) é uma decisão crítica. Implementações mal gerenciadas podem resultar em interrupções operacionais, perda de pro- dutividade e até fracasso total do projeto. O retorno sobre o investimento (ROI) nem sempre é imediato, exigindo paciência e persistência da liderança. Estratégias para maximizar sucesso incluem definição clara de objetivos, forte patrocínio executivo, abordagem por fases, treinamento abrangente e gestão rigorosa de expectativas. A tendência para soluções em nuvem tem reduzido algumas barreiras, tornando ERPs acessíveis a empresas menores, embora os desafios de adoção organizacional permaneçam.
4.4 Tendências em Sistemas ERP
O mercado de sistemas ERP está em constante evolução, impulsionado por avanços tecnológicos e mudanças nas necessidades das empresas. Uma tendência marcante é a migração para a nuvem, com provedores oferecendo ERP como serviço (ERPaaS). Isso reduz custos iniciais, simplifica atualizações e permite acesso de qualquer lugar, embora levante questões sobre personalização e controle. A inteligência artificial e o machine learning estão sendo incorporados para fornecer insights preditivos, automação de processos rotineiros e interfaces mais intuitivas (como assis- tentes por voz). A Internet das Coisas (IoT) permite integração mais estreita com equipamentos e sensores no campo, criando ERPs mais "conscientes"do mundo físico. Analytics em tempo real e visualização avançada de dados estão se tornando padrão. Outra tendência é a decomposição dos ERPs monolíticos em arquiteturas mais modu- lares e flexíveis, combinando componentes centrais com microsserviços especializados. Isso permite maior agilidade na adaptação a mudanças de negócio. A integração com ecossiste- mas digitais mais amplos (plataformas de e-commerce, marketplaces, fintechs) está se tornando crucial para operações digitais completas. A mobilidade continua a evoluir, com aplicativos ERP não apenas adaptados para dis- positivos móveis, mas projetados desde o início com mobilidade em mente. A experiência do usuário recebe atenção renovada, com interfaces mais intuitivas e personalizáveis. Soluções setoriais especializadas estão se proliferando, reconhecendo que indústrias diferentes têm ne- cessidades distintas.
Capítulo 4. Sistemas Integrados de Gestão Empresarial 16
Desafios futuros incluem a necessidade de maior flexibilidade para suportar modelos de negócio em rápida transformação, a integração com tecnologias emergentes como blockchain e a manutenção de segurança e conformidade em ambientes cada vez mais complexos. A pró- xima geração de ERPs provavelmente será mais inteligente, mais adaptável e mais centrada no usuário do que nunca.
4.5 ERP versus Best-of-Breed: Uma Análise Comparativa
A escolha entre implementar um sistema ERP integrado ou adotar uma abordagem "best- of-breed"(selecionando sistemas especializados para cada função) é uma decisão estratégica importante para as organizações. Os ERPs oferecem a vantagem da integração nativa - to- dos os módulos compartilham a mesma base de dados e interface, eliminando redundâncias e inconsistências. Isso resulta em visão unificada do negócio e processos mais fluidos entre departamentos. A abordagem best-of-breed, por outro lado, permite selecionar o sistema considerado "melhor da classe"para cada função específica - como CRM para vendas, SCM para logística ou HCM para RH. Isso pode proporcionar funcionalidades mais avançadas em áreas críticas para o negócio e maior flexibilidade na escolha de fornecedores. No entanto, exige integração entre sistemas heterogêneos, o que pode ser complexo e custoso. Os ERPs tendem a ser mais adequados para organizações que valorizam padronização, controle centralizado e eficiência operacional em toda a empresa. Eles são particularmente valiosos para empresas com processos transversais complexos ou operações globais que exigem consistência entre unidades. A abordagem best-of-breed pode ser preferível quando certas áreas funcionais são críticas para a vantagem competitiva e exigem capacidades especializadas não disponíveis em ERPs genéricos. A evolução tecnológica está borrando essas distinções. Muitos ERPs agora oferecem maior flexibilidade para integrar módulos de terceiros ou substituir módulos nativos por solu- ções especializadas. Ao mesmo tempo, fornecedores best-of-breed estão melhorando a integra- ção com ERPs principais através de APIs padronizadas e plataformas de ecossistema. A nuvem também facilitou a combinação de soluções de diferentes fornecedores. A decisão final deve considerar fatores como estratégia organizacional, processos de negócio, orçamento, recursos de TI e roadmap tecnológico. Muitas organizações adotam abor- dagens híbridas, usando um ERP como espinha dorsal para funções centrais e complementando com sistemas especializados onde necessário. Independentemente da abordagem, a arquitetura geral do sistema de informação deve apoiar os objetivos estratégicos do negócio de maneira coerente e sustentável.