No ambiente big data, as organizações se preocupam em extrair valor dos dados e das informações com o intuito de obter vantagens competitivas. No entanto, são necessários esforços organizacionais com relação aos ativos de dados, incluindo a definição de responsabilidades com relação ao uso dos dados, a garantia da qualidade dos dados, dentre outros aspectos contemplados pelos modelos de governança de dados ou de informação. Deste modo, esta pesquisa investigou como as organizações podem adotar as governanças de dados ou de informação no ambiente big data e, para tanto, foram contemplados estudos de casos multisetoriais para identificar os fatores determinantes para a adoção das governanças de dados ou de informação no ambiente big data. Foram investigados os elementos e os conteúdos dos modelos de governança de dados ou de informação e analisados os aspectos dos modelos com relação à inteligência de negócios e ao big data analytics. Notou-se que as ações organizacionais com relação à governança de dados ou de informação são pouco consolidadas, mas conhecidas pelas organizações. Além disto, os modelos de governança de dados ou de informação são adotados por organizações com diferentes níveis de capacidades analíticas. Tais modelos contemplam a definição dos objetivos estratégicos da governança e domínios como o gerenciamento da qualidade dos dados ou das informações, o gerenciamento dos dados (em especial meta-dados), a transformação da mentalidade organizacional com relação aos dados e as informações e necessitam de competências de colaboração e comunicação dos stakeholders. Foram identificados oito fatores determinantes para a adoção das governanças de dados ou de informação no ambiente big data, os quais contemplam práticas estruturais, relacionais e operacionais do modelo de governança: 1 - Organizações grandes, globais, difusas, com estruturas descentralizadas de negócios e portfolio complexo de produtos ou serviços; 2 - Apontar um C-level, definir gerentes na estrutura e determinar data owners e data stewards; 3 - Estabelecer comitê de dados ou outros meios para reunir a alta cúpula e os principais líderes da organização; 4 - Atuação do departamento de TI nas atividades de gerenciamento de dados ou de informação, viabilizando e executando atividades operacionais com relação aos dados e as informações dentre as bases de dados e sistemas de informação; 5 - Atuar ativamente na transformação cultural da organização para data-driven; 6 - Promover a comunicação e a colaboração interna; desenvolver a comunicação com relação à eficácia das políticas e a necessidade de adequação dos stakeholders; 7 - Definir, gerenciar e controlar metadados; 8 - Definir os padrões, as exigências e o controle sobre a qualidade dos dados. A pesquisa oferece uma consolidação teórica relevante para o campo da governança de dados ou da informação, contemplando vasta lista de variáveis da literatura de de dados e governança de informação. Foi também possível expandir o modelo de governança de dados ou de informação englobando os domínios relativos à colaboração e comunicação, mudança cultural. Propõem-se uma expansão na conceituação geral dos termos governança de dados e governança de informação. / In the big data environment, organizations are concerned with extracting value from data and information in order to acquire competitive advantage. However, organizational efforts are required to organize data assets, determine responsibilities with regard to the data assets, ensure data quality, and other aspects. Such activities are covered by data or information governance models. This research investigated how organizations can adopt data or information governance in the big data environment. Thus, it was conducted multi-sectoral case studies to identify determinants factors for the adopting of data or information governance in the big data environment. The research protocol encompassed elements and contents of the data or information governance models and those related to big data value extraction. It was noted that the organizational approaches regarding data or information governance are poorly consolidated, but are well known to organizations. In addition, data or information governance models are adopted by organizations with different levels of analytical capabilities. Those models include the definition of the strategic objectives, and domains like data or information quality management, data management (especially metadata), transformation of the organizational cultural in relation to the data and the information, and collaboration and communication among stakeholders. Eight determinants factor were identified for the adoption of data or information governance in the big data environment, including structural, relational and operational practices of the governance model: 1 - Large, global and diffuse organizations with decentralized business and complex portfolio of products or services; 2 - Define C-level, managers, data owners and data stewards; 3 - Establish a data committee or other means to bring together the top leaders of the organization; 4 - Engagement of the IT department on the data management activities, enabling and executing operational activities in relation to data and information among databases and information systems; 5 - Actively engage in the cultural transformation of the organization into data-driven; 6 - Promote communication and internal collaboration; develop communication on the effectiveness of policies and the need for stakeholder adequacy; 7 - Define, manage and control metadata; 8 - Define standards, requirements and control over data quality. This research provides a relevant theoretical consolidation to the field of data or information governance, contemplating a vast list of research variables on the fields of competitive intelligence, IT governance, data and information governance literatures. It was also possible to expand the data or information governance model through the addition of domains such as collaboration, communication, and cultural transformation. The research also proposes an expansion in the general conceptualization of the terms data governance and information governance.

The dissertation focuses on the implementation of CI processes in small and middle enterprises. Given the research performed, the dissertation investigates the specifics of enterprises relying on CI processes -- here mostly the perspective of firm size was used -- and further tries to describe the character of that reliance on CI processes -- whether the reliance varies across different areas (Customers, Competition, etc.) or thorough the phases (e.g. phases "Analysis of information acquired" or "Dissemination of analyzed information", etc.). The conclusions of the research confirmed that the use of CI is more widespread in large than in small enterprises. Besides analyzing the form in which enterprises most usually apply CI, several key areas in which the use of CI is permanently neglected were identified. Theoretical part accompanied by accomplished research served as a basis for construction of the system for integration of CI processes which would be most suitable for the needs of small and middle enterprises. This system was created and then tested via its integration into the information system of an organization.

O objetivo da dissertação é explorar Redes Bayesianas como ferramenta para reduzir incertezas nos processos de Inteligência Competitiva. Nela, através da revisão de conceitos de Planejamento Estratégico, Tomada de Decisão, Inteligência Competitiva e da capacidade de inferência de Redes Bayesianas é proposta uma abordagem de utilização destas redes com este intuito. Para tanto um estudo de caso apresenta o passo a passo da implementação da abordagem proposta em um ambiente simulado de gestão. No estudo de caso, cada uma das etapas da modelagem de cenários é descrita em detalhes, salientando os cuidados necessários para esta modelagem. Com a modelagem finalizada, dois quase-experimentos foram conduzidos em ambientes simulados para avaliar a percepção e o desempenho dos tomadores de decisão que utilizaram Redes Bayesianas em relação aos tomadores de decisão que não a utilizaram. Os dados obtidos no primeiro quase-experimento não se mostraram confiáveis e no segundo quase-experimento não formaram uma amostra significativa do ponto de vista estatístico. Não obstante, foi possível apresentar contribuições através das observações e dados obtidos nestes quaseexperimentos conduzidos. Do ponto de vista processual, falhas na construção dos quaseexperimento e sugestões de melhoria foram apresentadas. Quanto à ferramenta modelada e construída com base em Redes Bayesianas, foi possível identificar percepções do usuário relativas ao seu uso e sugestões de como aprimorá-la. Quanto aos dados de desempenho obtido, foi possível analisar, no segundo quase-experimento, indícios, mesmo que não conclusivos, que justificam a proposição de novos estudos para aprofundamento. Com base na literatura e nos indícios obtidos é possível acreditar que Redes Bayesianas podem ser usadas na redução de incerteza nos processos de inteligência competitiva e de tomada de decisão. / The aim of this work is to explore Bayesian Networks as a tool to reduce uncertainties in the process of Competitive Intelligence. Here, by reviewing the concepts of Strategic Planning, Decision Making, Competitive Intelligence and the ability to infer of Bayesian Networks, it is proposed an approach for using these networks with this purpose. For this, a case study presents a step by step implementation of the proposed approach in a simulated management environment. In the case study, each step of the modeling scenarios is described in detail, emphasizing the care required for this modeling. With the modeling complete, two quasi-experiments were conducted in simulated environments to assess the perception and performance of decision makers who used Bayesian networks in comparison to the decision makers who have not used it. Data from the first quasi-experiment were not reliable and the second quasi-experiment did not form a representative sample from the statistical point of view. Nevertheless, it was possible to make contributions through the observations and data from these quasi-experiments conducted. From the standpoint of procedural, flaws in the construction of quasiexperiments and suggestions for improvement were presented. Regarding the tool modeled and constructed based on Bayesian Networks, it was possible to identify user perceptions regarding their use and suggestions for how to improve it. As for the performance data obtained, it was possible to examine in the second quasi-experiment, evidence, while not conclusive, that justify the new studies on the subject. Based on the literature and the evidence obtained, it is the possible that Bayesian Networks can be used for reducing uncertainty in the process of competitive intelligence and decisionmaking.

A l’heure du Big Data où les technologies de l’information et de la communication battent leur plein, l’accès aux informations n’a jamais été aussi facile et rapide. Paradoxalement, l’information stratégique, soit l’information “utile”, celle qui permet de faciliter la prise de décision, n’a jamais été aussi rare et difficile à trouver. D’où l’importance de mettre en place un processus d’intelligence économique et plus précisément de veille, afin d’exploiter de manière efficace l’environnement informationnel d’un organisme, d’un secteur voire d’un pays entier. Aujourd’hui, la place prépondérente de l’information dans un contexte professionnel n’est plus à prouver. Les problématiques de veille telles qu’elles soient (stratégique, concurrentielle, technologique, réglementaire …) concernent les entités de tout secteur (public ou privé) et de toute taille (TPME/PME, ETI, grands groupes) et ce dans tous les domaines d’activités. Sauf qu’il n’existe pas une méthode unique applicable à tout et pour tous, mais une pluralité de méthodes qui doivent coexister pour arriver à faire jaillir la connaissance. / In the age of Big Data, where information and communication technologies are in full swing, access to information has never been so easy and fast. Paradoxically, strategic information, that is, "useful" information, the information that facilitates decision-making, has never been so rare and difficult to find. Hence the importance of setting up a process of competitive intelligence and more precisely of information monitoring, in order to effectively exploit the information environment of an organization, a sector or even an entire country. Today, the predominance of information in a professional context is no longer to be proven. The monitoring issues as they are (strategic, competitive, technological, regulatory, etc.) concern entities of all sectors (public or private) and sizes (SMEs, ETIs, large groups) in all fields of activity. Except that there is no single method applicable to everything and for everyone, but a plurality of methods that must coexist to achieve the emergence of knowledge.

Using external information to gain insights is becoming increasingly important in today’s knowledge based economies. However, from both research and practice it is somewhat unclear how organizations manage these activities. Therefore the purpose of this paper is to explore how four different organizations manage their insight creation process from external information. To do this, a literature review about insight creation is done to create an analytical framework. Based on this framework, the insight creation process is analyzed within the organizations to find characteristics of each process. Next, a cross case analysis is conducted that reveal the main differences between the organizations. The results indicate two main styles of managing the insight creation process that can be differentiated with regards to formality. As such, this paper complements previous research within the area of competitive intelligence and knowledge management in the sense that it increases the understanding of the insight creation process.

FH f. Technik u. Wirtsch., Diplomarb,--Zugl.: Berlin, 2005. / e-Book Ausdruck auf Papier.

O mundo vive um contínuo e acelerado processo de transformação que envolve todas as áreas do conhecimento. É possível afirmar que a velocidade desse processo tem uma relação direta com a rapidez em que ocorrem as mudanças na área tecnológica. Estas mudanças têm tornado cada vez mais as relações globalizadas, modificado as transações comercias e fazendo com que as empresas repensem as formas de competir. Nesse contexto, o conhecimento assume, a partir do volume de dados e informações, um papel de novo insumo, muitas vezes com maior importância que o trabalho, capital e a terra. Essas mudanças e a importância da informação fazem com que as empresas busquem um novo posicionamento, procurando identificar no ambiente externo sinais que possam indicar eventos futuros. O grande desafio das empresas passa pela obtenção de dados, extração da informação e transformação dessa em conhecimento útil para a tomada de decisão. Nessa conjuntura este estudo teve como objetivo identificar qual o modelo de previsão de consumo para análise das informações no processo de Inteligência Competitiva em uma empresa do setor metalúrgico localizada no estado do Rio Grande do Sul. No desenvolvimento do estudo foram utilizados os temas Big Data, Data Mining, Previsão de Demanda e Inteligência Competitiva com a finalidade de responder à seguinte questão: Qual o modelo de previsão de consumo de aço que pode ser usado para análise das informações no processo de Inteligência Competitiva? Na realização do estudo foram analisados dados internos e externos a empresa na busca pela identificação de correlação entre o consumo de aço da empresa e variáveis econômicas que posteriormente foram utilizadas na identificação do modelo de previsão de consumo. Foram identificados dois modelos, um univariado sem intervenção através da metodologia de Box e Jenkins, o segundo modelo foi um modelo de previsão com Função de Transferência. Os dois modelos apresentaram uma boa capacidade de descrever a série histórica do consumo de aço, mas o modelo univariado apresentou melhores resultados na capacidade de previsão. / Submitted by Marcelo Teixeira (mvteixeira@ucs.br) on 2014-05-13T13:26:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Andre Mauro S. de Espíndola.pdf: 1338819 bytes, checksum: af57b17c9aee6e9db4340062eb47950b (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-13T13:26:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Andre Mauro S. de Espíndola.pdf: 1338819 bytes, checksum: af57b17c9aee6e9db4340062eb47950b (MD5) / The world has been in a continuous and rapid process of transformation which involves all the areas of knowledge. It is possible to assert that the speed of this process has a direct relationship with the fast changes in the technological area. These changes have influenced the global relationships even more; modifying the commercial trades and making companies rethink their competitive actions. In this field, knowledge takes on a new role giving more importance to the amount of data and information to the detriment of land, labor and capital. These changes and the importance given to information make companies establish new positions in order to identify signs that anticipate events. Obtaining, extracting and transforming information into useful knowledge to help in the final decision is a challenge. Thus the purpose of this study is determine a model of consumption anticipation to analyze the process of competitive intelligence in a Metallurgy Company located in the state of Rio Grande do Sul. To develop the study the themes Big Data, Data Mining, Demand Prediction and Competitive Intelligence were used aiming to answer the question: Which model to anticipate consumption for iron can be used to analyze information in the process of competitive intelligence? For the study, internal and external data were analyzed to identify the relation between the company iron consumption and the economic variables, which were used in the demand anticipation afterwards. Two models were identified, beeing one of them univariate and having no intervention through Box and Jenkins methodology. The second model had a transfer function. Both of them demonstrated good capability in describing historical series of iron consumption, however the univariate model has demonstrated better results in the capability of anticipation.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:52:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissARS.pdf: 2226091 bytes, checksum: f82cdad26bfb82feb9b2a99fc289159c (MD5) Previous issue date: 2005-02-22 / The competitive and globalized status in which are the main sectors of economy, justify the importance of a system of competitive intelligence. In essence, it aims to contribute for the organization at least in two aspects: the decision-making and the strategy elaboration. The importance of a competitive intelligence system is more evident in economic sectors that look for more efficiency, as, for example, those linked to the agribusiness, which participation in the Brazilian GPD (Gross Domestic Product) reaches at one third of this macroeconomic index. Thereby, the execution of this research work was proposed and its objective was the conception of a system of competitive intelligence for an organization of the sector of raw materials and production goods from the agribusiness complex. Aiming this objective, the research was developed in two bases. The first one was the bibliographical revision, about the competitive intelligence. In this revision was studied several models of competitive intelligence, their components and some forms of implantation. The second base of the research was the research-action method that had guided the conception of the adapted system for the organization studied. With the confirmation of the suggested hypothesis, and by reaching the aimed result, it was successfully conceived a adapted system of competitive intelligence for an organization of the sector of raw materials and production goods from the agribusiness complex. The conceived system had gathered some hybrid elements from several authors. This had allowed the definition of structural elements and also the establishment of foundations and implementation steps of the system. / Considerando-se a dinâmica competitiva e globalizada em que se encontram os principais setores econômicos, pode-se entender a importância de um sistema de inteligência competitiva, o qual, em última estância, visa contribuir para a organização em dois aspectos: a tomada de decisão e a formulação da estratégia. A importância desse sistema é mais evidente em setores econômicos mais competitivos e que buscam maior eficiência, como, por exemplo, aqueles ligados ao agronegócio, cuja participação no PIB brasileiro chega a um terço desse indicador macroeconômico. Diante desses fatores, foi proposta a execução deste trabalho de pesquisa, cujo objetivo foi a concepção de um sistema de inteligência competitiva para uma organização do setor de insumos e bens de produção do complexo agroindustrial. Visando esse objetivo, desenvolveu-se a pesquisa em duas bases. A primeiras consistiu na revisão bibliográfica sobre inteligência competitiva, por meio da qual foram estudados modelos de inteligência competitiva, seus elementos componentes e formas de implantação. A segunda base da pesquisa assentou-se sobre o método pesquisa-ação que balizou a concepção do sistema adaptado para a organização em estudo. Validando-se a hipótese sugerida, alcançou-se o resultado almejado, ou seja, foi concebido um sistema de inteligência competitiva adaptado a uma organização do setor de insumos e bens de produção do complexo agroindustrial. O sistema concebido reuniu, com base na literatura pesquisada, elementos híbridos de diversos autores que permitiram tanto a definição de elementos estruturais e conjunturais do sistema, como também a definição dos seus fundamentos e das etapas para a sua implantação.

O mundo vive um contínuo e acelerado processo de transformação que envolve todas as áreas do conhecimento. É possível afirmar que a velocidade desse processo tem uma relação direta com a rapidez em que ocorrem as mudanças na área tecnológica. Estas mudanças têm tornado cada vez mais as relações globalizadas, modificado as transações comercias e fazendo com que as empresas repensem as formas de competir. Nesse contexto, o conhecimento assume, a partir do volume de dados e informações, um papel de novo insumo, muitas vezes com maior importância que o trabalho, capital e a terra. Essas mudanças e a importância da informação fazem com que as empresas busquem um novo posicionamento, procurando identificar no ambiente externo sinais que possam indicar eventos futuros. O grande desafio das empresas passa pela obtenção de dados, extração da informação e transformação dessa em conhecimento útil para a tomada de decisão. Nessa conjuntura este estudo teve como objetivo identificar qual o modelo de previsão de consumo para análise das informações no processo de Inteligência Competitiva em uma empresa do setor metalúrgico localizada no estado do Rio Grande do Sul. No desenvolvimento do estudo foram utilizados os temas Big Data, Data Mining, Previsão de Demanda e Inteligência Competitiva com a finalidade de responder à seguinte questão: Qual o modelo de previsão de consumo de aço que pode ser usado para análise das informações no processo de Inteligência Competitiva? Na realização do estudo foram analisados dados internos e externos a empresa na busca pela identificação de correlação entre o consumo de aço da empresa e variáveis econômicas que posteriormente foram utilizadas na identificação do modelo de previsão de consumo. Foram identificados dois modelos, um univariado sem intervenção através da metodologia de Box e Jenkins, o segundo modelo foi um modelo de previsão com Função de Transferência. Os dois modelos apresentaram uma boa capacidade de descrever a série histórica do consumo de aço, mas o modelo univariado apresentou melhores resultados na capacidade de previsão. / The world has been in a continuous and rapid process of transformation which involves all the areas of knowledge. It is possible to assert that the speed of this process has a direct relationship with the fast changes in the technological area. These changes have influenced the global relationships even more; modifying the commercial trades and making companies rethink their competitive actions. In this field, knowledge takes on a new role giving more importance to the amount of data and information to the detriment of land, labor and capital. These changes and the importance given to information make companies establish new positions in order to identify signs that anticipate events. Obtaining, extracting and transforming information into useful knowledge to help in the final decision is a challenge. Thus the purpose of this study is determine a model of consumption anticipation to analyze the process of competitive intelligence in a Metallurgy Company located in the state of Rio Grande do Sul. To develop the study the themes Big Data, Data Mining, Demand Prediction and Competitive Intelligence were used aiming to answer the question: Which model to anticipate consumption for iron can be used to analyze information in the process of competitive intelligence? For the study, internal and external data were analyzed to identify the relation between the company iron consumption and the economic variables, which were used in the demand anticipation afterwards. Two models were identified, beeing one of them univariate and having no intervention through Box and Jenkins methodology. The second model had a transfer function. Both of them demonstrated good capability in describing historical series of iron consumption, however the univariate model has demonstrated better results in the capability of anticipation.

A problemática fundamental desta pesquisa consiste no fato de que o arcabouço teórico sobre análise de custos dos concorrentes não está consolidado, visto que há escassez de trabalhos que desenvolvam o campo teórico e que evidenciem o que de fato acontece nas organizações em relação à análise de custos dos concorrentes. Assim, o que se fez neste trabalho foi: (i) sistematizar o conhecimento sobre análise de custos dos concorrentes em uma estrutura conceitual denominada referencial teórico de análise de custos dos concorrentes e (ii) investigar a realidade das práticas de análise de custos dos concorrentes em três empresas privadas que atuam no Brasil. Com o objetivo de verificar se, e em que medida, os elementos que compõem este referencial teórico refletem as práticas de análise de custos dos concorrentes das empresas investigadas, o estudo desenvolveu um exercício formal, organizando e sistematizando uma estrutura teórica. Tendo como elemento metodológico predominante a pesquisa de campo e o método dialético, a pesquisa realizada é de natureza empírico-teórica e utilizou-se de uma abordagem qualitativa para um Estudo de Caso exploratório conduzido por meio de diversas fontes de dados e informações: levantamento bibliográfico, questionário, roteiro de entrevistas, observação direta e análise de relatórios. No trabalho de campo, foram estudadas três organizações, sendo uma do setor de agronegócios e duas da indústria farmacêutica. Com o trabalho de campo, foi possível cruzar as informações obtidas na literatura com a realidade empresarial pesquisada. Quanto aos achados, o primeiro é que se conseguiu sistematizar o referencial teórico em quatro perspectivas: (i) freqüência de uso da análise de custos dos concorrentes, (ii) percepção da utilidade, (iii) quatro abordagens de estratégias pesquisadas (posicionamento estratégico, VBR, missão estratégica e tipologia estratégica) e (iv) variáveis contingenciais (tamanho, tipo de indústria, competição, existência de área de Inteligência Competitiva, área responsável pela Inteligência Competitiva, treinamento em Inteligência Competitiva e treinamento em Contabilidade) apontadas pela literatura. O segundo achado é que elementos que compõem o referencial teórico da análise de custos dos concorrentes estão refletidos nas práticas das organizações objeto de estudo, sejam os elementos incentivadores, sejam os elementos inibidores. / The fundamental problem of this research lies in the fact that the theoretical frame upon competitors costs analysis is not consolidated, as there are few studies that develop the theoretical and evidence of what actually happens in organizations in relation to the competitors cost analysis. So what has this work was: (i) systematizing knowledge on competitors cost analysis in a conceptual framework called the theoretical competitors cost analysis and (ii) to investigate the reality of practical competitors cost analysis three private companies operating in Brazil. Aiming to verify whether and to what extent the elements of this theoretical framework reflects the practical competitors cost analysis of the investigated companies, the study developed a formal exercise, organizing and systematizing a theoretical framework. Taking as a methodological element predominant field research and the dialectical method, the research is theoretical-empirical and has used a qualitative approach to an exploratory case study conducted through various sources of data and information: bibliographic, questionnaire, guided interviews, direct observation and report analysis. During the fieldwork, three organizations have been studied, one of the agribusiness industry and two in the pharmaceutical industry. With the fieldwork, it was possible to compare the information obtained from literature to business reality searched. As for the findings, the first is that it could systematize the theoretical framework of four perspectives: (i) frequency of use of competitors cost analysis, (ii) perception of the utility, (iii) four approaches to search strategies (strategic positioning, RBV, strategic mission and competitive strategy) and (iv) contingency variables (size, type of industry, existence of Competitive Intelligence area, the responsible department for Competitive Intelligence area, Competitive Intelligence training and Accounting training) in literature. The second finding is that the components of the theoretical analysis of competitors costs are reflected in the practices of the organizations studied, the elements are encouraging and inhibitors.