Gestão do Conhecimento Tópico 4: Outros Conceitos e Técnicas Prof. Jano Moreira de Souza COPPE - 2004/1.

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1 Gestão do Conhecimento Tópico 4: Outros Conceitos e Técnicas Prof. Jano Moreira de Souza COPPE - 2004/1

2 Equipe Pesquisa de conceitos: –Alunos de GC – 2004/1 Sumário preparado por: –Alberto Tornagui –Halisson Matos de Brito –Juliana Lucas de Rezende –Mutaleci Miranda –Tayana Conte

3 Tópicos Conceitos: –Business Intelligence –Organizational Intelligence –Knowledge Management –Competitive Information –Data Mining –Data Warehouse –Intelligent Agents –Computer Supported Cooperative Work –Groupware –Decision Support Systems –Workflow –Business Process Reengineering Representação Gráfica para os conceitos

4 Business Intelligence É uma tecnologia que auxilia na transformação dos dados armazenados em informações relevantes ao processo de tomada de decisão Isto é feito utilizando-se técnicas e ferramentas analíticas que permitem a manipulação dos dados da empresa de forma inteligente, ajudando-a a tomar decisões mais fundamentadas

5 Business Intelligence Outras considerações sobre diferentes visões do conceito: –Permite à empresa localizar, em meio à massa de dados, informações necessárias ao seu negócio [1] –Incluem as atividades de Decision Support Systems, query and reporting, online analytical processing, análises estatísticas, previsões e data mining [2] –Uma tecnologia que possibilita a manipulação inteligente dos dados e a elaboração de relatórios complexos, capazes de orientar a gestão do negócio [3]

6 Organizational Intelligence É a reunião das diversas inteligências da empresa no sentido de usar efetivamente tanto o conhecimento existente quanto o conhecimento gerado na empresa, de forma estratégica, visando obter vantagem competitiva em seu mercado

7 Organizational Intelligence Outras considerações sobre as diferentes visões do conceito: –É um ciclo contínuo de atividades que incluem o sensoriamento do ambiente, o desenvolvimento de percepções e a criação de significados por intermédio de interpretação, utilizando a memória sobre experiências passadas e escolhendo ações baseadas nas interpretações desenvolvidas [4] –É a montagem coletiva de todas as inteligências que contribuem para a construção de uma visão compartilhada, um processo de renovação e direção para a entidade [5] –O problema de reunir, processar, interpretar e comunicar a informação técnica com a informação política necessária em um processo decisório [5]

8 Organizational Intelligence Outras considerações sobre as diferentes visões do conceito: –OI e KM referem-se à capacidade de uma organização obter informação, inovar, gerar conhecimento e agir efetivamente baseada no conhecimento gerado

9 Knowledge Management Construção Renovação Aplicação do conhecimento (de forma sistemática, explícita e deliberada), para maximizar a efetividade e o retorno dos ativos de conhecimento da empresa [6]

10 Knowledge Management Visão complementar: –Identificação –Captura –Recuperação –Compartilhamento –Avaliação dos bens intelectuais da corporação [7]

11 Knowledge Management Bens intelectuais: –Banco de dados –Documentos –Políticas e Procedimentos –Conhecimento tácito dos experts –Experiências de membros da organização

12 Knowledge Management Outra visão complementar: –Esforço para que o conhecimento da empresa esteja disponível: Para quem necessite No momento que for necessário No local necessário Na forma necessária Para aumentar o desempenho humano e organizacional [8]

13 Competitive Information Informações de eventos externos e tendências de mercado, com grande enfoque nas atividades de empresas e concorrentes [9] É uma das diversas entradas para o processo decisório da companhia [10]

14 Data Mining É um tipo de Business Intelligence [1] Data mining (ou mineração de dados) é o processo de extrair informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais [11] Consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados, na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados [12]

15 Data Mining Outras considerações sobre diferentes visões do conceito: –Uma técnica para analisar dados em grandes bases de dados. A análise pode revelar tendências e padrões e pode ser utilizada para aperfeiçoar os processos vitais do negócio [13]

16 Data Warehouse Assim como Data Mining, também é um tipo de Business Intelligence [1] Centraliza as informações extraídas de diferentes aplicações e de bases de dados ligadas ao ambiente de produção e à atividade comercial, para facilitar a tomada de decisões –Os mecanismos de extração de dados são regidos através de metadados –Estes alimentam uma base de dados multidimensional, onde o armazenamento das informações é organizado por eixos de análise, de modo a acelerar a consulta [14]

17 Data Warehouse Outras considerações sobre diferentes visões do conceito: –Consiste em organizar os dados corporativos da melhor maneira, para dar subsídio de informações aos gerentes e diretores das empresas para tomada de decisão [15] –É uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, e não volátil, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão [16]

18 Agentes de Software Um agente de software é uma entidade que faz parte de um sistema (sociedade de agentes) e que pode perceber aspectos limitados de seu ambiente de execução [17] Agente é um elemento cuja execução e interação (com outros agentes e com o ambiente) levam ao alcance dos objetivos do sistema [18]

19 Características de Agentes Um agente pode possuir algumas das seguintes propriedades –Autonomia (pró-atividade, motivado por objetivo) –Reatividade (seletivamente sentir e agir) –Adaptabilidade (melhorar com a experiência) –Interação (comunicação com outros agentes) –Comunicação de alto nível (atos de fala) –Capacidade de inferência (agir baseado em especificações mais abstratas)

20 Agentes Inteligentes Um agente inteligente é uma entidade de software autônoma que representa os usuários Agentes inteligentes usam técnicas de Inteligência Artificial para implementar sua capacidade de inferência

21 CSCW (Computer Supported Cooperative Work) “Trabalho colaborativo apoiado por computadores” CSCW é uma área de pesquisa que visa estudar o trabalho colaborativo através de sistemas de computação, denominados groupware, que apóiem a comunicação, coordenação e cooperação entre os membros da equipe envolvida no trabalho, mesmo que estes estejam distribuídos no tempo e no espaço [23]

22 Modelo de Colaboração O diagrama apresentado a seguir é um refinamento do modelo apresentado em [20][Fuks & Assis, 2001] que é baseado em [21][Ellis, Gibbs & Rein, 1991]

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24 Groupware Definição geral: groupware é um tipo de software que apóia a interação entre indivíduos, ou seja, a interação entre os membros de um grupo de trabalho para a realização de um objetivo comum [23]

25 CSCW X Groupware Segundo Greif [22], CSCW estuda as funções e as relações de trabalho entre grupos de pessoas e sistemas de computação. Groupware pode ser entendido como a tecnologia baseada em mídia digital que dá suporte às atividades de pessoas organizadas em grupos que podem variar em tamanho, composição e local de trabalho.

26 Decision Support Systems Sistema de suporte à decisão Não tomam decisão por si Oferecem e disponibilizam informações e dados para o gestor Para alguns autores é programa ou sistema computacional Há sistemas para suporte à tomada de decisão cooperativa – decisão tomada por um grupo (group decision support systems)

27 Workflow Sistemas que dão suporte à especificação, execução, monitoramento e coordenação do fluxo de trabalho em um ambiente distribuído Automação e controle de fluxo de documentos, informações, e/ou tarefas Fluxo de documentos na empresa/empreendimento Em geral inclui critérios de acessibilidade e distribuição com permissões Descreve a automação de operações, tarefas e transações que simplificam e agilizam os processos cotidianos da empresa Tradução literal seria “fluxo de/do trabalho”. Menos literal é plano de trabalho

28 Business Process Reengineering Em português: –Reengenharia do processo do Negócio –Reengenharia dos processos do negócio –Reengenharia dos processos do empreendimento –Reengenharia dos processos da empresa –Ou reestruturação.... Não é: –Reengenharia dos processos de negócio

29 Business Process Reengineering Processo de reestruturação radical nos sistemas do empreendimento (empresa, negócio, business), da gestão, com vistas a aumento drástico da competitividade (aumento de produtividade, qualidade, redução de custos, satisfação de desejos da clientela - customer - etc) Processo de reestruturação drástico buscando melhoria da performance do empreendimento Pelo menos uma citação inclui “para incluir tecnologias de informação na organização” (Levent Orman)

30 Business Process Reengineering Traduções para Business: –como substantivo negócio, empresa, assunto, serviço, negócios, comércio –como adjetivo empresarial, comercial, executivo

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33 Referências [1] Mendes, Cinthia. Gestão do Conhecimento. Manaus: Fundação Centro de Análise, Pesquisa e Inovação Tecnológica, 2003 [2] searchCRM.com Definitions [3] Opus Software [4] Choo, Chun W. Information management for the intelligence organization: the art of scanning the environment [5] Liebowitz, J. Building Organizational Intelligence: a knowledge management primer – What is Organizational Intelligence?

34 Referências [6] Wiig, K. Knowledge Management: Where did it came from and where will it go? Expert Systems with application, Vol 4, Fall, 1997. [7] Gartner Inc. [8] Gordon, G. Gestão do Conhecimento: o grande desafio empresarial (uma abordagem baseada no aprendizado e na criatividade) [9] Miller, S. Competitive Intelligence – An Overview. Society of Competitive Intelligence Professionals, disponível em: www.scip.org/library/overview.pdf. [10] Conover, S., Day, S., Automative Industries, March 2002 [11] IBM, Garimpando Dados, Informação, N. 76, outubro 1996.

35 Referências [12] Departamento de Informática- PUC-Rio, Data Mining: Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações, disponível em: http://www.cce.puc-rio.br/informatica/ dataminingcentro.htm [13] Centro de Referência em Inteligência Empresarial (CRIE), Glossário, disponível em: http://www.crie.ufrj.br/mapa/index.html [14] Canal ebiz, Glossário, disponível em: http://www.canalebiz.com/glossario.php?idletra=D [15] Datawarehouse, disponível em: http://www.datawarehouse.inf.br/artigos [16] Inmon, W.H., Building the Data Warehouse, John Wiley & Sons Inc.,USA, 1992.

36 Referências [17] G.F. Luger & W.A. Stubblefield. Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving. 3.ed. Massachusetts: Addison-Wesley Longman, 1998. 824p. [18] M.N. Huhns & L.M. Stephens. Multiagent systems and societies of agents. In: G. Weiss (ed.) Multiagent systems. Massachussests: MIT Press, 2000, pp. 79-120. [19] WOOLDRIDGE, M. Multiagent Systems – A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. In WEISS, G. (Ed). Intelligent Agents; 2000; p. 27

37 Referências [20] FUKS, H., ASSIS, R.L. (2001), “Facilitating Perception on Virtual Learningware-based Environments”, The Journal of Systems and Information Technology, Vol 5., No. 1, Edith Cowan University, Australia, p. 93-113. ISSN 1328-7265 [21] ELLIS, C.A., GIBBS, S.J., REIN, G.L. (1991) “Groupware - Some Issues and Experiences”, Communications of the ACM, January 1991, Vol. 34, N. 1, p. 38-58 [22] Greif, I. (Ed). Computer Supported Cooperative Work - A book of readings. Morgan Kaufmann Publishers, USA, 1988. ISBN 0-934613-57-5

38 Referências [23] REZENDE, J.L. Aplicando Técnicas de Comunicação para a Facilitação de Debates no Ambiente AulaNet. Dissertação de Mestrado, Departamento de Informática, Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), março 2003