ORGANIZAÇÕES DO CONHECIMENTO


MÉTODOS E TÉCNICAS DE PROSPECÇÃO E MONITORAMENTO INFORMACIONAL (3)

Para não esquecer os conceitos básicos, entende-se por prospecção informacional o método ou técnica que visa a identificação inicial de dados, informação e conhecimento relevantes para a organização. Monitoramento informacional é o método ou técnica de observação e acompanhamento constante de dados, informação e conhecimento relevantes ao negócio da organização.

Várias ferramentas auxiliam enormemente a prospecção e o monitoramento informacional. Aliás, as tecnologias de informação e telecomunicação (T. I. C.'s) são fundamentais para o desenvolvimento dessas duas atividades tão importantes para o processo de inteligência competitiva. Dentre elas pode-se citar:


1 Data Mart (D. M.)

Os Data Mart são na verdade segmentações do Data Warehouse (D. W.), que é uma ferramenta que congrega diferentes Data Mart e será explanado posteriormente. Os D.M.'s surgem das necessidades específicas de um determinado setor da organização. Isso é muito comum, pois existem pessoas que possuem maior afinidade com as T.I.C.'s e acabam acompanhando o avanço desse tipo de tecnologia, bem como trazem-nas para dentro da organização, visando desenvolver bancos de dados que atendam as necessidades do setor em que estão inseridas. Nesse caso, é o setor que contribui para o banco de dados maior da organização. No entanto, os Data Mart podem surgir através de uma decisão da alta administração, uma vez que podem ser implementados aos poucos, resolvendo questões pontuais de diferentes setores até chegar ao banco de dados integrado que é o Data Warehouse. Esse tipo de tática visa a diminuição de custos de implementação, bem como visa atender de forma prioritária setores que não podem esperar um projeto mais abrangente que atenda toda a organização.


Figura 1


2 Data Warehouse (D.W.)

Pode-se conceituar o D.W. como sendo um conjunto de bancos de dados (D.M.'s) integrados, que visa subsidiar a tomada de decisão. Esse tipo de sistema apóia enormemente o processo de inteligência competitiva organizacional.

A quantidade de dados, informação e conhecimento gerado dentro e fora da organização, necessita de tecnologias de informação que agilizem o acesso a essa massa informacional. O D.W. possibilita a integração de diversos bancos de dados, de maneira a organizar os dados e as informações de uma forma mais eficaz. Possibilita também, armazenar, tratar e extrair dados/informações de diferentes bancos de dados (D.M.'s), bem como analisar e agregar valor através do Online Analytical Processing (OLAP), que é um aplicativo para a realização da análise de dados, uma vez que permite o acesso a diferentes aspectos informacionais como tempo, espaço, categoria (tipologia), valor etc. Além disso, gera diferentes tipos de relatórios visando a tomada de decisão organizacional, como exemplo pode-se citar as séries históricas. O DW utiliza-se do modelo multidimensional para integrar os dados e informações armazenados, possibilitando assim diferentes relacionamentos nessa massa informacional. Isso faz com que os resultados obtidos sejam mais eficazes, do ponto de vista da qualidade de resposta obtida na pesquisa.


Figura 2

 

 

3 Data Mining

Também conhecido como mineração de dados (prospecção e monitoramento) é o processo de extrair dados e informações relevantes a partir de bases de dados. Possui técnicas para efetuar desde uma simples consulta a um banco de dados, explorar e inferir informação útil a partir dos dados pesquisados, descobrir relacionamentos escondidos nos bancos de dados prospectados/monitorados, até envolver inteligência artificial (I.A.). O Data Mining é fundamental para o funcionamento do D.W., pois as ferramentas pesquisam automaticamente possíveis relacionamentos de dados e informações, ou seja, o Data Mining analisa os dados, descobre problemas ou oportunidades subliminares nos relacionamentos dos dados/informações e diagnostica o comportamento dos negócios, requerendo a mínima intervenção do usuário.

Figura 3


 

4 Executive Information Systems (E.I.S.)

Os Sistemas de Informações Executivas (E.I.S.) visam atender as necessidades dos executivos de uma organização, quanto a obtenção de informações para a tomada de decisão. O E.I.S. é estruturado de forma a atender os diferentes níveis de conhecimento das pessoas que o acessam. A interface mais usual desse tipo de sistema é a interface gráfica, ou seja, os resultados das pesquisas são demonstrados através de gráficos e tabelas. Os dados e informações apresentados têm alto índice de valor agregado. O E.I.S. pode extrair dados e informações de diferentes fontes de informação, cobre tanto as fontes informacionais externas quanto as fontes informacionais internas. Nesse sentido, é importante mencionar que o E.I.S. cobre tanto dados e informações geradas no presente quanto no passado.

As principais características do E.I.S. são: a) é um sistema mais voltado para as estratégias da organização; b) possibilita a customização do acesso, de acordo com cada executivo da organização; c) a flexibilidade do sistema permite que o próprio usuário altere o nível de detalhamento das informações que quer receber/acessar; d) permite que o executivo realize análises, comparações entre diferentes tipos de informação.

Figura 4



Essas são algumas ferramentas que podem ser utilizadas para a realização da prospecção e do monitoramento informacional em organizações, visando o processo de inteligência competitiva. O uso dessas tecnologias de informação contribuirá para que a equipe de I.C. possa desenvolver suas atividades de prospecção, monitoramento, análise, agregação de valor, elaboração de produtos e serviços informacionais e disseminação dos dados, informações e conhecimento relevantes para a organização.


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MARTA LIGIA POMIM VALENTIM

Professora Titular da Universidade Estadual Paulista (Unesp). Pós-Doutorado pela Universidad de Salamanca (USAL), Espanha. Livre Docente em Informação, Conhecimento e Inteligência Organizacional pela Unesp. Docente de graduação e pós-graduação da Unesp, campus de Marília. Bolsista Produtividade em Pesquisa do CNPq. Líder do Grupo de Pesquisa "Informação, Conhecimento e Inteligência Organizacional". Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI) da Unesp, campus de Marília, gestão 2017-2021. Presidente da Associação Brasileira de Educação em Ciência da Informação (ABECIN), gestão 2016-2019.