Autor |
Almeida, Fernanda Bica de; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/1769284258530677; |
Orientador |
Sellitto, Miguel Afonso; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/0203545749226007; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Sigla da instituição |
Unisinos; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola Politécnica; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
Análise da aplicação de data science para otimização de processos de business intelligence pela ótica da teoria construtal; |
Resumo |
O objetivo deste estudo é avaliar a influência da utilização de ferramentas de Data Science no desempenho dos processos de monitoramento de notícias, a partir da ótica da Teoria Construtal. A pesquisa atende aos requisitos de um estudo de caso, no qual são analisadas as atividades de uma empresa de grande porte, que presta serviços de monitoramento de mercado para diversas organizações de diferentes segmentos. Os dados utilizados no estudo foram coletados por meio de observações dos processos e entrevistas com profissionais da empresa analisada. As questões abertas elaboradas para as entrevistas passaram pela validação de um especialista da área, assim como a questão de pesquisa que norteia este estudo. Os resultados obtidos sugerem que os processos de monitoramento de informações obedecem aos conceitos da Teoria Construtal, por tratar-se de um sistema em movimento, composto por fluxos que se transformam ao longo do tempo, buscando designs que lhe permitam fluir mais facilmente. Desta forma, a aplicação do Design Construtal nesses processos se mostra capaz de resultar em maior fluidez das informações, auxiliar na agilidade e na qualidade das entregas e, consequentemente, no atingimento das metas estabelecidas pela organização. Os achados deste estudo apontam que há possibilidade de controlar o desempenho dos processos com o bom uso das ferramentas de Data Science para a automatização de etapas específicas, que poderiam impulsionar os resultados. Porém, ainda existem restrições que precisariam ser superadas para tornar isso uma realidade na empresa.; |
Abstract |
The objective of this study is to evaluate the influence of the use of Data Science tools on the performance of news monitoring processes, from the perspective of the Constructal Theory. The research meets the requirements of a case study, in which the activities of a large company are analyzed, which provides market monitoring services to several organizations from different segments. The data used in the study were collected through observations of the processes and interviews with professionals from the analyzed company. The open questions prepared for the interviews were validated by a specialist in the area, as well as the research question that guides this study. The results obtained suggest that the information monitoring processes obey the concepts of the Constructal Theory, as it is a moving system, composed of flows that transform over time, seeking patterns that allow it to flow more easily. In this way, the application of Constructal Design in these processes is capable of resulting in greater flow of information, assisting in the improvement and quality of deliveries and, consequently, in achieving the goals established by the organization. The findings of this study indicate that there is a possibility of improvements in the processes and that the good use of Data Science tools for the automation of specific steps, which could boost the results. However, there are still restrictions that would need to be overcome to make this a reality in the company.; |
Palavras-chave |
Inteligência de negócios; Monitoramento de dados; Big Data; Data science; Teoria construtal; Business intelligence; Data monitoring; Constructal theory; |
Área(s) do conhecimento |
ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2022-03-24; |
Agência de fomento |
CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11332; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas; |