Proposta de framework com utilização de big data baseado em inteligência competitiva para a geração de vantagem competitiva
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFGD |
Texto Completo: | http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2450 |
Resumo: | As inovações tecnológicas permitem transformações cada vez maiores no comportamento dassociedades, afetando todos os setores produtivos e de negócios por meio de soluções quesurgem a todo o momento, de forma quase simultânea, no mundo contemporâneo. Soluçõescomo a computação em nuvem, a internet das coisas e a inteligência artificial, dentre outras,propiciam vasta geração de dados, grandes conjuntos de dados denominados de Big Data.Nesse contexto, o aproveitamento das novas tecnologias em todos os setores produtivos écada vez maior. Assim, diante de tanta inovação e de mecanismos tecnológicos de gestão, sepropôs a seguinte tese: a utilização dos grandes grupos de dados (Big Data), em conjunto como processo de inteligência competitiva, pode gerar vantagem competitiva para uma cadeiaprodutiva específica. Esta tese tem como objetivo principal desenvolver um framework deinovação tecnológica baseado em dados com foco no processo de inteligência competitivapara cadeias produtivas. Para tanto, a construção teórica se embasou no conceito de Big Datae na teoria da inteligência competitiva. Trata-se de um estudo exploratório, descritivo edocumental, que utiliza a metodologia do design science research (DSR) para a construção dedois artefatos, um teórico e outro prático. O artefato teórico é denominado framework deinteligência de Big Data, um modelo teórico para a utilização em centros de coleta, tratamentoe distribuição de informações voltadas a tomadores de decisões estratégicas de mercado. Oartefato prático diz respeito ao aprimoramento de um mecanismo de busca chamado deprocesso de busca inteligente, uma atualização na plataforma de business intelligence deobservatório da carne bovina (CiCarne/Embrapa gado de corte). A contribuição teórica seconstitui a partir da afirmativa que a pecuária está em um novo contexto, o do mercado 4.0.Da mesma forma, os elementos Big Data e a inteligência competitiva em conjunto permitemintegrar a este ambiente de negócios a denominada pecuária 4.0, tornando o novo contexto degeração e disseminação de informações útil para a tomada de decisão. Ademais, apossibilidade de aplicação do framework a qualquer outra cadeia. Devido a sua construçãosistematizada que permite a integração de processos geradores de informações para o auxílio àtomada de decisão. Em relação à contribuição prática, se destaca o aprimoramento propostopara a plataforma de busca, que tem como função despertar maior interesse nos pesquisadoresquanto à utilização da ferramenta, uma vez que existe a possibilidade de flexibilização do uso.Embora a plataforma atual não esteja dotada de capacidades de inteligência artificial, elademostra grande potencial em dar respostas satisfatórias para a busca com base no processointegrado de busca de Big Data desenvolvido nesta tese. |
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Soluçõescomo a computação em nuvem, a internet das coisas e a inteligência artificial, dentre outras,propiciam vasta geração de dados, grandes conjuntos de dados denominados de Big Data.Nesse contexto, o aproveitamento das novas tecnologias em todos os setores produtivos écada vez maior. Assim, diante de tanta inovação e de mecanismos tecnológicos de gestão, sepropôs a seguinte tese: a utilização dos grandes grupos de dados (Big Data), em conjunto como processo de inteligência competitiva, pode gerar vantagem competitiva para uma cadeiaprodutiva específica. Esta tese tem como objetivo principal desenvolver um framework deinovação tecnológica baseado em dados com foco no processo de inteligência competitivapara cadeias produtivas. Para tanto, a construção teórica se embasou no conceito de Big Datae na teoria da inteligência competitiva. Trata-se de um estudo exploratório, descritivo edocumental, que utiliza a metodologia do design science research (DSR) para a construção dedois artefatos, um teórico e outro prático. O artefato teórico é denominado framework deinteligência de Big Data, um modelo teórico para a utilização em centros de coleta, tratamentoe distribuição de informações voltadas a tomadores de decisões estratégicas de mercado. Oartefato prático diz respeito ao aprimoramento de um mecanismo de busca chamado deprocesso de busca inteligente, uma atualização na plataforma de business intelligence deobservatório da carne bovina (CiCarne/Embrapa gado de corte). A contribuição teórica seconstitui a partir da afirmativa que a pecuária está em um novo contexto, o do mercado 4.0.Da mesma forma, os elementos Big Data e a inteligência competitiva em conjunto permitemintegrar a este ambiente de negócios a denominada pecuária 4.0, tornando o novo contexto degeração e disseminação de informações útil para a tomada de decisão. Ademais, apossibilidade de aplicação do framework a qualquer outra cadeia. Devido a sua construçãosistematizada que permite a integração de processos geradores de informações para o auxílio àtomada de decisão. Em relação à contribuição prática, se destaca o aprimoramento propostopara a plataforma de busca, que tem como função despertar maior interesse nos pesquisadoresquanto à utilização da ferramenta, uma vez que existe a possibilidade de flexibilização do uso.Embora a plataforma atual não esteja dotada de capacidades de inteligência artificial, elademostra grande potencial em dar respostas satisfatórias para a busca com base no processointegrado de busca de Big Data desenvolvido nesta tese.Technological innovations allow greater transformations in the behavior of societies,affecting all productive and business sectors through solutions that arise at any moment,almost simultaneously, in the contemporary world. Solutions such as cloud computing, theinternet of things and artificial intelligence, among others, provide vast data generation that,in large sets, are called Big Data. In this context, the use of new technologies in allproductive sectors is increasing. Thus, in a scenario of innovation and technologicalmanagement mechanisms, proposed the following thesis: the use of large data groups (BigData) together with the competitive intelligence process can generate competitive advantagefor a specific production chain. The main objective of the study presented here is to develop adata based technological innovation framework focused on the competitive intelligenceprocess for productive chains. For that, based the theoretical construction in the concept ofBig Data and competitive intelligence theory. An exploratory, descriptive and documentarystudy that uses the design science research methodology (DSR) for the two artifactsconstruction, one theoretical and the other practical. Called Big Data intelligence frameworkthe theoretical artifact and it is a theoretical model for use in collection centers, treatmentand distribution of information directed to market decision makers. The practical artifactdeals with the improvement of a search engine called the intelligent search process, that is, anupdate on the business intelligence platform of the beef observatory (CiCarne/Embrapa gadode corte). The theoretical contribution is the affirmation that livestock farming is in a newmarket context. In the same way, the integration of the Big Data elements and competitiveintelligence allows to integrate to this business environment denominated livestock 4.0.Making this a new context of generation and dissemination of information useful for decisionmaking. As well as the possibility of applying the framework to any other chain. Due to itssystematized construction, it allows the integration of information generating processes to aiddecision-making. Highligh in relation to the practical contribution, the proposedenhancement for the search platform, whose function is to arouse researchers' greaterinterest in the use of the tool, since there is a possibility of more flexible use. Although thecurrent platform is not equipped with artificial intelligence capabilities, it shows greatpotential in providing satisfactory answers to the search based on the Big Data SearchIntegrated Process developed in this thesis.Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-02-11T18:29:36Z No. of bitstreams: 1 UFMS - EduardoLuisCasarotto.pdf: 5652703 bytes, checksum: d950cc0f2881e051ae5ebd870b781f55 (MD5)Made available in DSpace on 2020-02-11T18:29:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 UFMS - EduardoLuisCasarotto.pdf: 5652703 bytes, checksum: d950cc0f2881e051ae5ebd870b781f55 (MD5) Previous issue date: 2019-06-28porUniversidade Federal de Mato Grosso do SulPrograma de pós-graduação em AdministraçãoUFMSBrasilEscola de Administração e NegóciosCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOInovação tecnológicaCompetitividadePecuáriaTechnological innovationsCompetitivenessLivestockProposta de framework com utilização de big data baseado em inteligência competitiva para a geração de vantagem competitivainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFGDinstname:Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)instacron:UFGDTEXTUFMS - EduardoLuisCasarotto.pdf.txtUFMS - EduardoLuisCasarotto.pdf.txtExtracted texttext/plain460819https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/2450/4/UFMS%20-%20EduardoLuisCasarotto.pdf.txt8734b122ea08a1e77478b2fe13519e5fMD54ORIGINALUFMS - EduardoLuisCasarotto.pdfUFMS - EduardoLuisCasarotto.pdfapplication/pdf5653684https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/2450/3/UFMS%20-%20EduardoLuisCasarotto.pdf1b520f9e207767e1dc7d6f52e8901690MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/2450/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52prefix/24502023-09-14 01:51:42.169oai:https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufgd.edu.br/jspui:8080/oai/requestopendoar:21162023-09-14T05:51:42Repositório Institucional da UFGD - Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)false |
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