Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.19/1570
Título: Gestão de crédito
Autor: Vale, Célia Karina Gonçalves do
Orientador: Lacerda, Ana Cristina Wanzeller Guedes
Palavras-chave: Mineração de dados
Risco de crédito
Risco de crédito
Gestão de crédito
Data de Defesa: Jul-2012
Editora: Instituto Politécnico de Viseu. Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Viseu
Resumo: A gestão de crédito tem vindo a ganhar uma crescente importância para os gestores, por se tratar de um fator crucial no processo competitivo. O sucesso empresarial está relacionado com as estratégias utilizadas que apoiam a tomada de decisão. Assim sendo, o interesse por este tema surge com a necessidade de ferramentas que apoiem devidamente a gestão de crédito do Grupo Visabeira na decisão de cedência de crédito a clientes. Inicialmente neste projeto e dissertação efectuou-se uma pesquisa do mercado com objectivo de identi car abordagens e ferramentas para a gestão de crédito. Após uma análise das soluções existentes e das regras exigidas pela empresa, veri cou-se que as soluções analisadas não cumpriam com todos os requisitos necessários. Assim, optou-se pela implementação de uma solução de gestão de crédito que permita obter por antecipa ção a informação que irá apoiar nas decisões de concessão de créditos a clientes. A seleção das ferramentas para o desenvolvimento da solução, foram condicionadas pelo licenciamento existente no Grupo Visabeira. O Microsoft SQL Server 2008 R2 foi utilizado porque contém o Analysis Services, necessário para o processo de Mineração de Dados. O PowerPivot do Microsoft Excel foi escolhido para criar tabelas e grá cos dinâmicos que ajudam na tomada de decisão. Criou-se através das linguagens SQL e ABAP um procedimento que obtém de dois sistemas, SAP e GrVisa, os dados históricos dos clientes e os insere numa única tabela. No nal recorreu-se à ferramenta PowerPivot do Excel e à tecnologia de Mineração de Dados do Excel. O objetivo é ajudar o gestor de crédito a obter informações sobre o crédito dos clientes, de forma rápida e segura, recorrendo para isso ao PowerPivot e à criação de um modelo preditivo. O PowerPivot permite criar tabelas e grá cos dinâmicos com os dados. O modelo preditivo utiliza as informações do passado para devolver previsões sobre o futuro, garantindo assim a identi cação de clientes com capacidade de liquidez da dívida. ABSTRACT: The credit management has gained importance for managers because it is a crucial factor in the competitive process. The business success is related to the strategies used to support decision. Therefore, the interest in the subject arises due to the lack of tools that support properly the Group Visabeira credit management in the decision to give credit to customers. Initially this project and dissertation included a research of tools and approaches of credit management. After an analysis of existing solutions and the rules imposed by the company, it became clear that the solutions analyzed did not meet all the requirements. So it was chosen to implement a credit management solution that obtained in advance the information that will assist in decisions regarding the granting of credits to customers. The selection of the tools to develop the solution were conditioned by the existing licenses that the Group Visabeira had. Microsoft SQL Server 2008 R2 was used because it contains the Analysis Services required for the Data Mining process. PowerPivot was chosen to create tables and graphs that help making decision. A procedure was created through SQL and ABAP languages that gets from two sistems, SAP and GrVisa, the historical data of the clientes and lls a single table. At the end, Excel PowerPivot features and the Data Mining Excel tecnologies were used. The purpose is to help the credit manager to obtain information on the credit of customers quickly and safely, using the PowerPivot and by creating a predictive model. PowerPivot lets you create dynamic charts and graphs. The predictive model uses information of the past to return predictions about the future, thus ensuring the identi cation of customers with the ability of liquidity debt.
Descrição: Mestrado em Sistemas e Tecnologias de Informação Para as Organizações
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.19/1570
Aparece nas colecções:ESTGV - DI - Dissertações de mestrado (após aprovadas pelo júri)

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