Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-03-18T20:57:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1
332814.pdf: 2496104 bytes, checksum: ad86a7bed9ef0350a64f41efbca1d33c (MD5)
Previous issue date: 2014 / Aproximadamente oitenta por cento da informação necessária em um processo de Inteligência Competitiva (IC) pode ser obtida de fontes abertas. Porém, a falta de semântica desse tipo de fontes dificulta a dedução dos objetos e de seus relacionamentos. Essas dificuldades restringem a tarefa de recuperação de informação, fazendo da captura de conhecimento uma atividade particularmente difícil. A Web of Data avança nesse sentido ao possibilitar um espaço global de dados com conexões explicitas entre os conjuntos e com mecanismos padrão para acessar e processar os dados. Assim, este trabalho propõe alinhar o processo de IC à esta fonte de dados. Para tanto, é proposto um modelo composto por tarefas estruturadas de identificação, seleção e classificação da informação baseado em setores econômicos, que objetiva facilitar a recuperação e o uso da informação na etapa de coleta do ciclo de IC. Espera-se com isso que organizações possam explorar novas fontes de conhecimento, diminuir os esforços de coleta devido à estruturação da informação, e consequentemente, obter melhor posição estratégica. A verificação do modelo se deu pela sua aplicação no setor de Eletricidade e Gás, pela identificação dos requisitos de IC e pela coleta dos dados pertencentes ao setor escolhido.<br> / Abstract : Nearly eighty percent of the information needed for a process of Competitive Intelligence (CI) can be obtained from open sources. However, the lack of semantics of this kind of source complicates the deduction of objects and their relationships. These difficulties restrict the information retrieval task and make knowledge capture a particularly hard activity. The Web of Data moves in this direction, by allowing a global data space with explicit connections between datasets and standard mechanisms to access and process data. So, this paper proposes to align the CI process to this data source. To this end, we propose a model composed for structured identification, selection and classification of information based on economic sectors, which aims to facilitate the retrieval and use of the information in the collection stage of the CI cycle tasks. It is expected that organizations can exploit this new knowledge sources, reduce efforts due to the structuring of information, and hence get better strategic position. The model was validated in the Electricity and Gas sector to identify the requirements of CI and the collection of data belonging to sector.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/130931 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Dal Pizzol, Leandro |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Todesco, José Leomar, Sell, Denilson |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 138 p.| il., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds