Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2002 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-13052016-091750/ |
Resumo: | O setor supermercadista sofreu grandes alterações nos últimos anos, principalmente com o avanço das tecnologias, a competição, a concentração e algumas insuficiências em seus processos. Estes e outros fatores favoreceram ao surgimento do movimento de ECR (Resposta de Consumidor Eficiente) que procura criar um relacionamento mais forte entre indústria e varejo através de novas visões para suas estratégias operacionais. A evolução das tecnologias de informação permitiram ao setor varejista gerar uma maior volume de dados a partir, principalmente, de seus check-outs. Entretanto, estes dados nem sempre são armazenados de forma correta ou utilizados de forma a se aproveitar a plenitude das informações neles contidas. O processo de transformar os dados em informação e conhecimento vem evoluindo constantemente. Uma das atuais metodologias de trabalhar dados é o Data Mining ou Mineração de Dados, que pode ser descrito como sendo uma variedade de ferramentas e estratégias que processam dados aumentando a utilidade destes em bancos de dados. Este trabalho analisa através de um estudo multicaso exploratório na região de Ribeirão Preto, no interior de São Paulo, a avaliação da capacidade do uso da tecnologia Data Mining para o fortalecimento do movimento ECR, principalmente em pequenos e médios varejistas e indústrias alimentícias, no sentido de oferecer a estes um diferencial de negociação para formação de alianças estratégias. |
id |
USP_b553ae36ca144e370c530b08bc5583dc |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-13052016-091750 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícianot availableAlianças estratégicasData MiningData MiningECRECRFood industryIndústria alimentíciaRetailStrategic alliancesVarejoO setor supermercadista sofreu grandes alterações nos últimos anos, principalmente com o avanço das tecnologias, a competição, a concentração e algumas insuficiências em seus processos. Estes e outros fatores favoreceram ao surgimento do movimento de ECR (Resposta de Consumidor Eficiente) que procura criar um relacionamento mais forte entre indústria e varejo através de novas visões para suas estratégias operacionais. A evolução das tecnologias de informação permitiram ao setor varejista gerar uma maior volume de dados a partir, principalmente, de seus check-outs. Entretanto, estes dados nem sempre são armazenados de forma correta ou utilizados de forma a se aproveitar a plenitude das informações neles contidas. O processo de transformar os dados em informação e conhecimento vem evoluindo constantemente. Uma das atuais metodologias de trabalhar dados é o Data Mining ou Mineração de Dados, que pode ser descrito como sendo uma variedade de ferramentas e estratégias que processam dados aumentando a utilidade destes em bancos de dados. Este trabalho analisa através de um estudo multicaso exploratório na região de Ribeirão Preto, no interior de São Paulo, a avaliação da capacidade do uso da tecnologia Data Mining para o fortalecimento do movimento ECR, principalmente em pequenos e médios varejistas e indústrias alimentícias, no sentido de oferecer a estes um diferencial de negociação para formação de alianças estratégias.The Supermarket sector suffered great changes in the last years, mainly with the development of technologies, competition, concentration and some inefficiency in its processes. These and other factors had emerged the sprouting of ECR (Efficient Consumer Response) that creates a stronger relationship between the industry and the retail, through new vision for its operational strategies. The information technology evolution allowed the retail sector to generate a lager volume of data from, mainly, its checkouts. However, this data is not always stored in a correct form or used in a way to be completely profited. The process to transform the data in information and knowledge is developing constantly. One of the actual methodologies to work the data is the Data Mining, which can be described as a variety of tools and strategies that process data, maximizing the utility of these data base. This report analyzes through an exploratory multicase study in the Ribeirão Preto region, in the interior of São Paulo state, the capacity evaluation of Data Mining technology for the strengthening of ECR, especially in small and medium retail and food industries, in the direction to offer a differential of negotiation for the formation of strategic alliances.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCazarini, Edson WalmirMiranda, Claudio de Souza2002-08-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-13052016-091750/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2017-09-04T21:06:17Zoai:teses.usp.br:tde-13052016-091750Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212017-09-04T21:06:17Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia not available |
title |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia |
spellingShingle |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia Miranda, Claudio de Souza Alianças estratégicas Data Mining Data Mining ECR ECR Food industry Indústria alimentícia Retail Strategic alliances Varejo |
title_short |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia |
title_full |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia |
title_fullStr |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia |
title_full_unstemmed |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia |
title_sort |
Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia |
author |
Miranda, Claudio de Souza |
author_facet |
Miranda, Claudio de Souza |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Cazarini, Edson Walmir |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Miranda, Claudio de Souza |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Alianças estratégicas Data Mining Data Mining ECR ECR Food industry Indústria alimentícia Retail Strategic alliances Varejo |
topic |
Alianças estratégicas Data Mining Data Mining ECR ECR Food industry Indústria alimentícia Retail Strategic alliances Varejo |
description |
O setor supermercadista sofreu grandes alterações nos últimos anos, principalmente com o avanço das tecnologias, a competição, a concentração e algumas insuficiências em seus processos. Estes e outros fatores favoreceram ao surgimento do movimento de ECR (Resposta de Consumidor Eficiente) que procura criar um relacionamento mais forte entre indústria e varejo através de novas visões para suas estratégias operacionais. A evolução das tecnologias de informação permitiram ao setor varejista gerar uma maior volume de dados a partir, principalmente, de seus check-outs. Entretanto, estes dados nem sempre são armazenados de forma correta ou utilizados de forma a se aproveitar a plenitude das informações neles contidas. O processo de transformar os dados em informação e conhecimento vem evoluindo constantemente. Uma das atuais metodologias de trabalhar dados é o Data Mining ou Mineração de Dados, que pode ser descrito como sendo uma variedade de ferramentas e estratégias que processam dados aumentando a utilidade destes em bancos de dados. Este trabalho analisa através de um estudo multicaso exploratório na região de Ribeirão Preto, no interior de São Paulo, a avaliação da capacidade do uso da tecnologia Data Mining para o fortalecimento do movimento ECR, principalmente em pequenos e médios varejistas e indústrias alimentícias, no sentido de oferecer a estes um diferencial de negociação para formação de alianças estratégias. |
publishDate |
2002 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2002-08-12 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-13052016-091750/ |
url |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-13052016-091750/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1815256933392711680 |