Made available in DSpace on 2019-03-30T00:26:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2018-07-19 / This work approaches as subjects the implantation of innovative aspects by companies of the restaurant market in Fortaleza and the perception of value of these aspects by the consumers. The general objective of the research is: to investigate whether application of innovative practices influences the value perception of clients. To carry out the development the theoretical concepts and models of innovation and value perception from national and international authors were studied, to suggest the combined use of two models: Innovation Radar by MIT Sloan School and SERVQUAL Model, thus generating its own method of analysis. Qualitative and quantitative approaches were used in the data collection and the results were modeled in a multifactorial analysis to arrive at the conclusions of which innovative aspects were really important and relevant for the consumers, which are indifferent, basic and even negative. / Este trabalho aborda como temas a implantação de aspectos inovadores por empresas do setor de restaurantes em Fortaleza e a percepção de qualidade e de valor destes aspectos por parte dos consumidores. O objetivo geral da pesquisa é: investigar se aplicação de práticas inovadoras influencia na percepção de qualidade dos clientes. Para realizar o desenvolvimento estudou-se os conceitos teóricos e modelos de inovação e percepção de qualidade e valor a partir de autores nacionais e internacionais, para daí sugerir a utilização combinada de dois modelos: Radar da Inovação, do MIT Sloan School e o Modelo SERVQUAL, gerando assim um método próprio de análise. Foram utilizadas abordagens qualitativas e quantitativas na coleta de dados e os resultados foram modelados em análise multifatorial para se chegar as conclusões de quais aspectos inovadores eram realmente importantes e relevantes para os consumidores, comparando a expectativa versus a realidade.

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2016-12-20 / Dirty data is characterized by presenting inconsistencies, inaccuracy or errors. The consequences of dirty data may be severe. For instance, inaccurate data costs the U.S. economy $600 billion a year. Thus, data quality improvement becomes a critical goal in large enterprises. In this sense, this work presents a novel approach for evaluating data quality in heterogeneous databases. Furthermore, a framework for cleaning data stored in the evaluated databases is described and experiments on real databases show the effectiveness and efficiency of the proposed approach. Keywords: Data Quality in Enterprise applications; Data Maintenance; Heterogeneous databases. / Os dados sujos são caracterizados por apresentar inconsistências, imprecisão ou erros. As consequências de dados sujos podem ser graves. Por exemplo, os dados imprecisos custam à economia dos EUA $ 600 bilhões por ano. Assim, a melhoria da qualidade dos dados se torna um objetivo crítico em grandes empresas. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma nova abordagem para avaliar a qualidade dos dados em bases de dados heterogêneas. Além disso, é descrita uma estrutura para limpar dados armazenados nas bases de dados avaliadas e as experiências em bases de dados reais mostram a eficácia e eficiência da abordagem proposta. Palavras-chave: Qualidade de dados em aplicações empresariais; Manutenção de dados; Bases de dados heterogêneas.