Novas Fontes de Dados para Inteligência Analítica

Curso: 

  • CMAE

Área de conhecimento: 

  • Gestão da Informação

Autor(es): 

  • João Gabriel Saraceni Lima da Silva

Orientador: 

Ano: 

2018

A diversificação das fontes de dados utilizadas em processos decisórios nas organizações é um dos elementos que fundamentam o conceito de big data, apontado como o futuro das aplicações de Inteligência Analítica. O desafio das organizações em trabalhar com dados não estruturados e dados externos torna-se importante para as que desejam evoluir suas iniciativas de Inteligência Analítica. A partir da revisão de literatura e entrevistas com profissionais que atuam neste campo, este trabalho explora quais as principais iniciativas para obtenção de novas fontes de dados em sistemas de informação de Inteligência Analítica. A abordagem metodológica utilizada foi o estudo de caso múltiplo. A pesquisa utilizou como perspectiva de análise a Teoria da Capacidade Absortiva, que oferece elementos para avaliar como a empresa obtém informações externas a ela e as utiliza no contexto organizacional, gerando valor a seu negócio. São discutidos os principais desafios para a diversificação das fontes de dados, que pode se dar em função da complexidade de diferentes tecnologias, fornecedores, integração de dados, entre outros fatores. Os resultados são apresentados explorando os constructos de Aquisição, Assimilação, Transformação e Utilização, presentes na teoria da Capacidade Absortiva, aplicado à diversificação das fontes de dados nas organizações. Foi possível notar que existem diferentes níveis de utilização de dados externos nas organizações, bem como diferentes arranjos organizacionais para consumir dados externos. As diferentes formas de consumir dados externos causam impacto na forma de alocação de investimentos, governança de dados, cultura organizacional, relacionada ao uso do dado e, por fim, na maturidade do uso de dados externos de forma sistêmica na organização.

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