aula 3 as atividades gerenciais

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SISTEMAS DE INFORMAÇÕES
GERENCIAIS – SIG
AULA 3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Profª Maristela Weinfurter Teixeira
CONVERSA INICIAL
Conhecimento é o grande segredo para que executivos, diretores e gerentes consigam tomar as
melhores decisões. Esse conhecimento é proveniente das informações gerenciais obtidas de várias
formas de coleta e sintetização de informações estruturadas e não estruturadas. Assim, a gestão do
conhecimento vem sendo difundida cada vez mais, em especial pelo avanço dos sistemas de
inteligência de negócios.
Numa sociedade cada vez mais globalizada, o conhecimento é um bem com muito valor
agregado. É o que chamamos de recurso intangível, pois as melhores decisões estratégicas ocorrem
sempre sobre quem estiver melhor equipado com capital intelectual, que provém do conhecimento
obtido por meio de ferramentas de mineração e predição (Laudon; Laudon, 2012).
Para mediação do conhecimento empresarial, utilizamos sistemas de gestão do conhecimento,
que são compostos por várias ferramentas, conceitos, técnicas e métodos e que têm recebido muita
atenção e grandes investimentos por parte das grandes corporações e das pequenas que
despertaram para isso.
A gestão do conhecimento tem raízes em sistemas especializados, aprendizagem organizacional
e inovação. Diz-se que os gerentes e diretores que fazem uso de seus ativos intelectuais e
reconhecem seu valor são sempre bem-sucedidos. Ferramentas de tecnologia da informação
facilitam e aprimoram a criação do armazenamento, transferência e aplicação de conhecimento
organizacional, antes não codificáveis (Turban, 2001).
Poderíamos dizer que a gestão do conhecimento (KM – Knowledge Management) é um processo
que auxilia as organizações na identificação, na seleção, na organização, na disseminação e na
transferência das informações e conhecimentos que fazem parte da memória da organização e que
geralmente residem dentro da organização de forma não estruturada. Estruturar o conhecimento
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permite a resolução mais eficaz e eficiente de problemas, a aprendizagem dinâmica e estratégica no
planejamento e tomada de decisões. A ideia é explicá-la, compartilhá-la e alavancar o seu valor por
meio da reutilização (Turban, 2001).
Criando um clima organizacional favorável e com tecnologia da informação, uma organização
consegue utilizar toda sua memória e conhecimento organizacional, podendo lidar com quaisquer
problemas em qualquer lugar do mundo a qualquer momento (Turban, 2001).
O conhecimento como forma de capital deve ser compartilhado entre as pessoas para o sucesso
organizacional e crescimento de todos, uma vez que conhecimento sobre como problemas possam
ser resolvidos e capturados promove o aprendizado e leva a um excelente repositório de
conhecimento estratégico.
Precisamos diferenciar conhecimento de dados e informações. Os dados são apenas coleção de
fatos, medições e estatísticas. As informações são os dados organizados e processados com um
determinado significado. Já o conhecimento é a informação contextualizada, relevante e utilizável nos
processos de tomada de decisão.
Outro detalhe importante antes de prosseguirmos na abordagem da gestão do conhecimento é
compreendermos o que é conhecimento tácito. Este carrega consigo uma dimensão cognitiva que
consiste em crenças, percepções, ideias, valores, emoções e modelos mentais característicos de cada
indivíduo. Essa dimensão do conhecimento orienta o modo como percebemos o mundo em torno de
nós mesmos (Takeuchi, 2008).
Além do conhecimento tácito, outra definição importante é quanto ao conhecimento explícito, o
qual pode ser expresso por meio de palavras, números, sons, imagens, entre outros. Ele, de forma
diferente do outro, é de fácil transmissão às outras pessoas, pois é visível e explicável (Takeuchi,
2008).
O fato de possuirmos dois tipos de conhecimento (tácito e explícito) não significa que um seja
mais importante que o outro. O conhecimento é algo paradoxal, sendo formado pelos dois tipos.
Logo, os dois caminham juntos nas organizações, ainda mais em tempos tão turbulentos e
complexos como os atuais (Takeuchi, 2008).
O conhecimento que gerirmos dentro das nossas organizações precisa literalmente ter
significado estratégico. Lidamos com volume e complexidade de informações diariamente, e estas, se
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bem garimpadas, sintetizadas, aprendidas e compartilhadas dentro da organização, se tornam os
ativos mais preciosos que as empresas possam conquistar. A capacidade de uma organização agir à
frente da concorrência, criar inovações com base nos clientes e potenciais clientes, a deixa muito
valiosa para investidores, acionistas e para economia global.
TEMA 1 – GESTÃO E APRENDIZADO DO CONHECIMENTO
ORGANIZACIONAL
A síntese do conhecimento tácito e explícito é representado por meio do modelo espiral SECI ou
processo SECI. As empresas criam e utilizam seu conhecimento explícito utilizando-se da conversão
do conhecimento tácito, assim como ocorre no modo inverso. Esse método define:
1. Socialização: de tácito para tácito;
2. Externalização: de tácito para explícito;
3. Combinação: de explícito para explícito;
4. Internalização: de explícito para tácito.
Esse modelo nos diz que os conhecimentos tácito e explícito amplificam o conhecimento tanto
em termos de qualidade e quantidade quanto do individual para o grupo e, na sequência, para o
nível organizacional. O conhecimento inicia do modo individual, é socializado, é convertido,
formando um espiral do conhecimento (Takeuchi, 2008).
A gestão do conhecimento e a colaboração nas organizações, fazendo uso de ferramentas
automatizadas, teve seu início antes dos anos 1990, quando surgiram aplicações computacionais
como IBM Lotus Notes, e-mails, mensagens instantâneas, wikis, entre outros.
As empresas que saíram à frente no quesito gestão do conhecimento estão sendo as preferidas
no balcão das bolsas de valores por conta de seus ativos intangíveis, mas altamente rentáveis por
conta do seu capital intelectual. Esses ativos estão diretamente relacionados com a capacidade de
gestão e colaboração do conhecimento, além de outros valores intangíveis como marcas, reputação
e processos de negócios exclusivos. Projetos baseados na gestão do conhecimento trazem retornos
de investimentos sensacionais, embora sejam um tipo de investimento difícil de mensuração (Laudon;
Laudon, 2012).
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Para se chegar a um nível de gestão do conhecimento, o caminho é longo, mas não impossível
para quaisquer tipos de organizações, sejam elas públicas ou privadas, grandes ou pequenas. O
primeiro passo encontra-se em transformar simples dados em informações úteis. A categorização dos
dados para melhoria na compreensão de relatórios deve ser feita pela descoberta de padrões, regras
e contextos em que o conhecimento deva funcionar. A experiência coletiva ou individual, que traça o
grau de sabedoria empresarial, aplicada ao conhecimento, é responsável por trazer soluções aos
problemas das organizações (Laudon; Laudon, 2012).
O conhecimento é um evento cognitivo, fisiológico, intangível e que ocorre dentro de cada ser
humano. Ele pode ser compartilhado em palestras, armazenado em bibliotecas e em forma de
documentação de processos de negócios e know-how de colaboradores. Há dois tipos de
conhecimento dentro das organizações: o tácito, que não se encontra documentado, e o explícito,
que está documentado. O conhecimento explícito está distribuído em e-mails, gráficos, áudios, ou
quaisquer outros tipos de documentos digitais ou não (Laudon; Laudon, 2012).
O conhecimento não é universalmente aplicável ou facilmentetransferido, pois tem a
característica de ser situacional e contextual. Conhecimento é considerado um fenômeno complexo,
pois depende das informações, da cultura organizacional, da cultura do país, dentre outros aspectos.
Uma grande fonte de lucro e vantagem competitiva para uma organização é quando esta
consegue trabalhar de forma eficiente e eficaz sobre esse conhecimento que não pode ser copiado
ou duplicado pela concorrência. A falta de conhecimento torna a gestão das empresas menos
eficiente e eficaz, fazendo com que recursos se tornem escassos. Empresas sem conhecimento
geralmente falham. Mecanismos de aprendizagem organizacional se tornam importantes para que se
atinja esse nível de maturidade na gestão do conhecimento. Organizações que estão preparadas para
aprenderem conseguem ajustar seu comportamento, criando ou adaptando processos de negócios e
mudando padrões de decisão. Coletas, medições, planejamento de atividades, experimentos e
feedback de clientes fazem com que as empresas aprendam e ganhem experiência retroalimentada
(Laudon; Laudon, 2012). O Quadro 1 apresenta algumas reflexões importantes no processo de gestão
do conhecimento empresarial.
Quadro 1 – Importância das dimensões do conhecimento
Conhecimento é um ativo empresarial
Conhecimento é um ativo intangível;
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A transformação dos dados em informação usável e conhecimento, requer recursos organizacionais;
Conhecimento não está sujeito às leis dos bens patrimoniais, mas experimenta um efeito em rede de acordo com o
aumento de compartilhamento entre as pessoas.
 
Conhecimento tem diferentes formas
Conhecimento pode ser tanto tácito quanto explícito;
Conhecimento envolve talento, engenhosidade e destreza;
Conhecimento envolve seguir procedimentos;
Conhecimento envolve saber o porquê tanto quanto o quando.
 
Conhecimento tem localização
Conhecimento é um evento cognitivo que envolve modelos mentais e mapeamentos individuais;
Tem uma base de conhecimento corporativo e outra individual;
Conhecimento é algo difícil de ser transferido, pois está imerso numa cultura organizacional num determinado momento
situacional.
 
Conhecimento é situacional
Conhecimento é condicional;
Conhecimento é contextual.
Fonte: Laudon; Laudon, 2012.
        A sobrevivência das empresas no mundo globalizado dependerá do quanto estas estarão
dispostas a se adaptarem à gestão do conhecimento. As melhorias significativas no aprendizado
organizacional oportunizarão maior competitividade global e consequentemente aumento de seus
ativos nas bolsas de valores.
TEMA 2 – CADEIA DE VALOR DO NEGÓCIO QUE SE UTILIZA DA
GESTÃO DO CONHECIMENTO
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Compreendemos até aqui a importância vital da gestão do conhecimento para as organizações.
Todos os processos envolvidos – como criação, armazenamento, transferência e aplicação do
conhecimento – definem o que chamamos de cadeia de valor da gestão do conhecimento. Esta, por
sua vez, aumenta a capacidade de as organizações aprenderem e incorporarem conhecimento aos
seus processos de negócio. A gestão organizacional mais eficaz faz com que o conhecimento seja
80% gerencial e 20% tecnológico (Laudon; Laudon, 2012).
Projetos de sistemas de informações devem ser encarados como uma forma de maximização do
retorno de investimento em projetos de gestão do conhecimento. A Figura 1 apresenta o
macroprocesso das atividades envolvidas.
Figura 1 – Cadeia de valor da gestão do conhecimento
Fonte: Laudon; Laudon, 2012.
Dentro da cadeia de valor da gestão do conhecimento encontramos o sistema de gestão do
conhecimento, apresentado na Figura 2, a gestão e atividades organizacionais, ilustrada na Figura 3 e,
logo após, o macroprocesso da cadeia de valor, que inicia com a aquisição dos dados e informações,
seguindo para o armazenamento, passando pela disseminação e finalmente pela aplicação do
conhecimento (Laudon; Laudon, 2012). Tudo isso dentro de uma retroalimentação produzida pelo
feedback obtido pelo amadurecimento do processo de gestão do conhecimento.
Figura 2 – Sistema de gestão do conhecimento
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Fonte: Laudon; Laudon, 2012.
Figura 3 – Gestão e atividades organizacionais
Fonte: Laudon; Laudon, 2012.
Voltando um pouco no tempo, os primeiros sistemas de gestão do conhecimento eram mais
rudimentares. Havia repositórios corporativos de documentos, relatórios e apresentações, bem como
dados sistematizados provenientes dos sistemas de processamento de transações (sistemas de
vendas, chão de fábrica, compras). Posteriormente, esses repositórios passaram a conter documentos
não estruturados como e-mails, por exemplo. Havia o papel do especialista dentro da organização, o
qual agregava seu conhecimento ao repositório, bem como o esforço de engenheiros, por meio de
estações de trabalho de conhecimento, descobrindo padrões. Finalmente, feeds de notícias, relatórios
da indústria, opiniões jurídicas, pesquisas científicas e estatísticas governamentais eram digitalizados
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e indexados dentro de um repositório especializado nesse tipo de coleção de documentos (Laudon;
Laudon, 2012).
Ainda nesse período havia os sistemas especialistas que ajudavam as empresas a preservar o
conhecimento adquirido por meio de toda a aquisição de dados, informações provenientes de
documentos e de especialistas de negócio.
Compreendemos, dentro de uma visão generalista, o número de ferramentas e técnicas
disponíveis para que as empresas possam gerenciar todo o seu conhecimento, bem como técnicas e
métodos que auxiliam na implantação de uma gestão do conhecimento de excelência.
TEMA 3 – TIPOS DE GESTÃO DO CONHECIMENTO
Os sistemas de gestão do conhecimento podem ser categorizados em três tipos:
1. Sistemas de gestão do conhecimento empresarial;
2. Sistemas de trabalho do conhecimento;
3. Técnicas inteligentes.
A Figura 4 descreve cada um desses tipos de sistemas. No primeiro caso, a alimentação dos
dados e esforços para coletar, armazenar, distribuir e aplicar o conteúdo digital de conhecimento é
uma tarefa atribuída a todos os colaboradores da organização. Os sistemas de gestão de
conhecimento também envolvem recursos de busca de informações, armazenamento de dados
estruturados e não estruturados e localização da experiência dos funcionários. Podemos incluir a ele
também tecnologias de suporte, portais, mecanismos de pesquisa, ferramentas de colaboração, wikis,
blogs e sistemas de gerenciamento de aprendizagem (Laudon; Laudon, 2012).
Figura 4 – Tipos de sistemas de gestão do conhecimento
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Fonte: Laudon; Laudon, 2012.
Nos sistemas de trabalho do conhecimento, o desenvolvimento de estações de trabalho para
auxiliar engenheiros e cientistas contribui para a descoberta de novos conhecimentos. Essas estações
podem ser do tipo CAD e visualização e sistemas de realidade virtual. A gestão de conhecimento
inclui ainda um grupo de diversificado de técnicas inteligentes, como mineração de dados, sistemas
especialistas, redes neurais, lógica fuzzy, algoritmos genéticos e agentes inteligentes (Laudon;
Laudon, 2012). Todas essas técnicas são subáreas do que chamamos de inteligência artificial.
As ferramentas de inteligência artificial aplicadas à gestão do conhecimento ainda carecem de
maior flexibilização, amplitude e generalização da inteligência humana. O grande benefício desse tipo
de técnica encontra-se na captura, codificação e extensão do conhecimento, organizando e
conquistando conhecimento tácito, o qual é limitado às experiências humanas e expressas em forma
de regras. Os sistemas especialistas são melhores na classificação ou diagnóstico, pois são baseados
em casos e representam o conhecimento organizacionalcomo num banco de dados de casos e
podem ser expandidos e refinados sucessivamente (Laudon; Laudon, 2012).
A lógica fuzzy expressa o conhecimento em forma de regras com valores aproximados e
subjetivos. Ela é interessante para controlar dispositivos físicos e é aplicada para auxiliar na tomada
de decisão. As redes neurais consistem em hardware e software, que tentam imitar o processo
cognitivo do pensamento do cérebro humano. É um tipo de técnica que aprende sem programação e
reconhece padrões que dificilmente são descritos por humanos. A ciência, a medicina e os negócios
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são as áreas com maior número de aplicações de redes neurais, por trabalharem com uma grande
quantidade de dados e que podem ser discriminados por padrões (Laudon; Laudon, 2012).
Os algoritmos genéticos desenvolvem soluções para problemas específicos usando processos
baseados na teoria da evolução (genética). Os algoritmos trabalham com situações de aptidão,
crossover e mutação. Eles estão sendo aplicados em otimização, design de produto e monitoramento
de sistemas industriais. Esse tipo de técnica é aconselhável quando temos muitas alternativas e
muitas variáveis envolvidas para avaliação, pois geram ótimas soluções (Laudon; Laudon, 2012).
Os agentes inteligentes são programas com bases de conhecimento integradas e que aprendem
ao realizarem tarefas específicas, repetitivas e previsíveis para determinado usuário, processo de
negócio ou aplicativo de software. Podem ser programados para navegar por grandes quantidades
de dados para localização de informações.
3.1 TIPOLOGIAS E FERRAMENTAS PARA GERENCIAMENTO DO
CONHECIMENTO
Segundo Corrêa (2016), as ferramentas comerciais que suprem aspectos da gestão do
conhecimento são classificadas de acordo com as seguintes tipologias:
1. Ferramentas para internet;
2. Sistemas de gerenciamento eletrônico de documentos (GED);
3. Sistemas de Groupware;
4. Sistemas de Workflow;
5. Sistemas para construção de bases inteligentes de conhecimento apoiados por
inteligência artificial;
6. Business Intelligence;
7. Sistemas de mapas de conhecimento;
8. Ferramentas de apoio à inovação.
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Efetivamente, um sistema de gestão do conhecimento não está presente numa única ferramenta.
Ele faz parte, a utilizar-se de características de gestão do conhecimento, de vários produtos
comerciais ou desenvolvidos internamente nas empresas (Liebowitz, 2016).
Mas nem sempre tudo funciona como imaginamos. Há muitos relatos de implantação de GC
com sucesso, mas há outros que falharam. Muitos por não terem se alinhado adequadamente aos
objetivos estratégicos da empresa e pela falta de ferramentas e tecnologias adequadas para apoiar as
atividades.
Então, presume-se que não basta investirmos em GC, precisamos, da mesma forma quando
adotamos ou desenvolvemos qualquer aplicativo (software), definir quais são os limites e fronteiras
do nosso produto, quais são nossos objetivos, principalmente nossa estratégia de negócio.
A melhor opção para o desenvolvimento adequado de aplicações de GC são as tecnologias
semânticas, como agentes inteligentes, ontologias, OWL, RDF e XML (Liebowitz, 2016).
A principal característica de um bom GC concentra-se no gerenciamento de ativos de
conhecimento da empresa por meio de seus processos de negócio. Redes de conhecimento facilitam
na interação com fornecedores, clientes ou terceiros.
Além da construção ou aquisição de um GC, precisamos nos ater a questões importantes em
relação às pessoas. Afinal de contas, uma das principais atividades do GC encontra-se na conversão
de conhecimento tácito em conhecimento explícito. Para isso, uma boa estrutura de GC deve oferecer
acesso ao conhecimento corporativo em todos os níveis e transformar os diversos membros da
organização em uma grande comunidade de trabalho do conhecimento, além, é claro, de possibilitar
a melhoria no processo decisório baseada em evidências (Liebowitz, 2016).
Para que um projeto de GC seja bem-sucedido, segundo Liebowitz (2016), precisamos levar em
consideração alguns aspectos:
1. Alinhamento entre objetivos estratégicos e os objetivos de implementação do GC;
2. Identificação e representação dos ativos de conhecimento a serem gerenciados;
3. Processos de rotina para apoiar o ciclo de vida do GC;
4. Infraestrutura e pessoas chave para trabalho com as atividades do GC;
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5. Permissão de acesso ao conhecimento;
6. Compartilhamento de conhecimento e motivação.
Um fato importante, que não diz respeito somente aos sistemas de gestão do conhecimento,
mas que se refere a quaisquer sistemas de informações, é a redefinição e melhoria nos seus
processos organizacionais para garantir eficiência das atividades internas e com os clientes. Então,
além do investimento em tecnologias e ferramentas, um bom projeto de implantação de GC deve
considerar o estabelecimento e alinhamento de estratégias dos processos de negócio para criação do
seu conhecimento organizacional (Liebowitz, 2016).
Antes de prosseguirmos, vamos discutir sobre web semântica. As tecnologias semânticas têm
sido utilizadas para fornecer interpretação de máquina e capacidade de processamento da base de
conhecimento existente. Ajudam na criação de um ambiente no qual as informações recebam um
significado (semântica), o que permite que computadores ou pessoas possam trabalhar em
cooperação por meio de técnicas inteligentes, as quais medeiam a troca de informações de forma
compreensível por máquinas (Liebowitz, 2016).
Vamos prosseguir no conhecimento do ciclo de vida de um GC, sistemas de agentes inteligentes
e linguagens de marcação de texto.
A taxonomia do conhecimento aborda os seguintes temas, segundo Liebowitz (2016):
1. Declarativa – fatos e asserções;
2. Procedimental – lógica e métodos;
3. Explícita – articulável, codificável e sistemática;
4. Tácita – inarticulável, interpretativa e conceitual;
5. Específica – localizada, clara e indutiva;
6. Abstrata – generalizável, obtusa, dedutiva;
7. Lógica – conceito, atributo e valor.
Os agentes inteligentes possuem a capacidade do aprendizado e da sugestão de
recomendações sobre determinado assunto. Eles realizam tarefas trabalhosas e rotineiras no lugar de
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usuários. Algumas rotinas que eles automatizam são a de localizar e acessar informações, resolver
inconsistências em informações recuperadas, além de filtrar informações irrelevantes ou indesejadas.
Em geral, agentes inteligentes são passíveis de tarefas, semiautônomos, persistentes, ativos,
colaborativos, flexíveis e adaptativos. Esses agentes em geral são distribuídos nas redes, mas não são
auto-organizados (Liebowitz, 2016).
A linguagem de marcação extensível (XML) foi implementada para o gerenciamento de
conteúdo e integração de aplicativos. Utilizando-se de um conjunto de regras de marcação de tags,
define estruturas de dados e, assim, possibilita que as tags de um documento recebam atributos com
significado. O XML permite a construção de uma estrutura de documento e RDF (framework de
descrição de recursos), o qual permite a melhoria dos mecanismos de pesquisa com uma semântica
de anotações. O RDF usa modelagem simples para representação dos recursos como imagens,
documentos e relacionamentos entre eles. Ele oferece vantagens como: padrão para representação
semântica, suporte a vocabulários legíveis por pessoas e processáveis por máquina, vocabulários
padronizados dentro de uma comunidade específica e a eliminação de registros centralizados
(Liebowitz, 2016).
A web trouxe uma estrutura comum para representação de dados na própria web ou em banco
de dados, a qual é compreensível por máquinas, como a web semântica. Outra característica
interessante desta última é que permite que osdados sejam compartilhados e reutilizados entre
aplicativos, empresas e corporação. Uma vez que um sistema computacional entenda a semântica de
um documento, é possível não somente a interpretação dos caracteres, mas também o significado do
documento. A tecnologia semântica auxilia na separação do significado dos dados, do conteúdo do
documento e do código do aplicativo, baseando-se em padrões abertos. Elas representam o
significado usando ontologias que resultam em raciocínio por meio de relações, regras, lógica e
condições. A representação do conhecimento na web semântica usa as tecnologias de RDF (sintaxe
para descrição de dados), esquema RDF (meio padrão de descrição das propriedades dos dados) e
ontologias (usa OWL (linguagem de ontologia da web para descrição dos relacionamentos entre
itens de dados).
Contextualizamos e expandimos vários conceitos básicos sobre atividades, ferramentas e
tecnologias envolvidas num processo de implantação de sistemas de gestão do conhecimento. Não
há um caminho único, o que há são vários caminhos possíveis para que a empresa comece a
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desenvolver ou adquirir suas ferramentas para gestão do conhecimento com foco em obter o maior
ativo para uma empresa: o conhecimento explícito.
TEMA 4 – WEB SEMÂNTICA
Após estudarmos várias ferramentas e técnicas para o início da implementação de um sistema
de gestão do conhecimento, vamos dar um pouco mais de atenção à web semântica.
Tudo começou com sistemas especialistas, mas antes do advento da internet. Com a chegada da
web e do desenvolvimento de sistemas para web, iniciou-se uma busca por melhorias e
padronizações para que essa grande teia de conhecimento pudesse ser explorada em benefício dos
negócios.
Dentro de um ciberespaço com dados não estruturados, não hierarquizados, não lineares, ou
formas de organização do conhecimento, surgiram então os primeiros estudos sobre a possibilidade
de tratamento deste emaranhado informacional.
A web semântica foi proposta por Berners-Lee como uma tentativa de melhoria e otimização das
pesquisas realizadas na web. A internet foi projetada para criar acesso fácil às informações,
intercâmbio e recuperação de informações. Era descentralizada e praticamente anárquica. Cresceu de
forma exponencial e caótica, deixando esta grande lacuna para o surgimento da web semântica
(Souza, 2004). Ela surgiu como uma ferramenta para acrescentar semântica ao caos na busca pelas
informações que existia anteriormente. Ela é um tipo de ferramenta inteligente que trabalha com
dedução e associação e um de seus princípios é a elaboração e utilização de ontologias para
atribuição de sentido e significado a termos, contextos de dados e busca semântica de conteúdo, ou
seja, ela atua como uma ferramenta de representação do conhecimento (Pickler, 2007)
Precisamos lembrar que a web semântica não é outra web, mas uma extensão da que já existia.
Nesta, a informação possui significado, permite melhor interação entre pessoas e sistemas
computacionais e é consolidada por um grupo de trabalho da World Wide Web Consortium (W3C)
(Souza, 2004).
A ontologia é uma linguagem que realiza inferência sobre objetos dentro de determinado
contexto na web (a ciência da computação apropriou-se desse termo para o contexto de buscas na
web nos anos 1990). Permite que os objetos contenham um significado de acordo com o contexto no
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qual estão trabalhando. Isso diminui as características de polissemia (algo que apresenta um grande
número de significados num só objeto) (Pickler, 2007).
Os mecanismos de busca antes da web semântica eram ricos em quantidades de indexação de
websites na concepção de suas bases de dados, porém a quantidade de informações que era
recuperada ficava inacessível para os buscadores. É o que chamávamos de web oculta. O que ocorria
eram buscas com uma grande quantidade de informações, porém com retorno de informações
insatisfatórias. Assim, a web semântica melhora a satisfação dos resultados de buscas. Desponta uma
nova solução, descentralizada e que mantém a responsabilidade exigida para busca de consistência
das interconexões num nível de crescimento exponencial de dados não estruturados. Ela estrutura os
dados contidos nos websites num formato próprio que o sistema de busca identifica por assunto e
conteúdo. A polissemia auxilia na busca de websites pelo termo dentro de um contexto relacionado
ao que o usuário de fato busca (Pickler, 2007).
Com o uso da web semântica, por meio das ontologias, é possível elaborar uma enorme rede de
conhecimento, objetivo central da gestão do conhecimento. Essa web semântica é composta por
uma variedade de pequenos componentes ontológicos que se inter-relacionam entre as várias
aplicações na web. Por exemplo, dentro da inteligência artificial, o termo ontologia é considerado um
documento ou arquivo com definições formais em relação aos termos e conceitos do domínio do
projeto (Pickler, 2007).
A clássica web dos documentos passou a ser considerada a web dos dados, por conta do
trabalho da W3C ([S.d.]) de viabilizar pesquisas num banco de dados. A web dos dados conectados
(web semântica) oferece aos usuários a capacidade de criação de repositórios, com seus próprios
vocabulários e com suas regras que interoperam entre os dados. Essa interoperação dos dados é feita
por meio de tecnologias como RDF, SPARQL, OWL e SKOS.
A W3C divide sua tecnologia em (W3C, [S.d.]):
1. Dados vinculados – Linked Data;
2. Vocabulários e ontologias – Vocabularies;
3. Consultas – Queries;
4. Inferência – Inference;
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5. Aplicações verticais – Vertical Application.
Vamos rapidamente detalhar cada uma dessas divisões da W3C. Começaremos então pelos
dados vinculados. Sendo a web semântica uma web orientada para dados (datas, títulos, números de
peças, entre outros), as tecnologias (RDF, OWL, SKOS, etc.) fornecem um ambiente de consulta para
que esses dados possam ser inferidos utilizando-se de vocabulários (W3C, S.d.).
A web semântica disponibiliza um formato padrão, acessível e de gerenciamento dos
relacionamentos, por meio da coletânea de ferramentas da web de dados. Por isso, essa primeira
divisão chama-se dados vinculados (Linked Data), por oferecer suporte e acesso aos dados e seus
inter-relacionamentos. O formato dos Linked Datas é escrito no formato comum RDF, que é
convertido para os gerenciadores de bancos de dados relacionais em XML, HTML e outros formatos.
A W3C ([S.d.]) fornece uma paleta de tecnologias público para acesso aos dados.
Os dados vinculados constituem o centro da web semântica, proporcionando integração, lógica
e dados em grande escala. Um exemplo de um conjunto de dados vinculados chama-se BDPedia.
Essa aplicação disponibiliza o conteúdo da Wikipedia em formato RDF. A BDPedia não somente
incorpora os dados como todas as conexões destes para outro conjunto de dados na web, por
exemplo, para o Geonames.
Os vocabulários definem os conceitos e os relacionamentos (termos) para descrição e
representação de uma área de interesse e classificam os termos que serão utilizados por um
aplicativo, caracterizando os relacionamentos e definindo as restrições de uso. Esses vocabulários
serão tão complexos quanto seus milhares de termos que forem envolvidos no domínio da aplicação
(W3C, S.d.). Não podemos dizer que haja uma diferença entre os vocabulários e as ontologias, uma
vez que a palavra ontologia define uma coleção de termos mais complexa e formal, enquanto
vocabulários são blocos de construção básicos para as inferências da web semântica.
A integração dos dados é papel dos vocabulários, embora haja ambiguidade nos termos dos
diferentes conjuntos dados, ou no conhecimento extra que leve a novos relacionamentos. Uma
aplicação para a área farmacêutica, por exemplo, pode utilizarinformações sobre medicamentos,
usos, contraindicações, entre outros. Fazer a relação entre comunidade médica e farmacêutica com
dados de pacientes é uma função interessante para aplicativos inteligentes no apoio à decisão. A
busca de possíveis diagnósticos, tratamentos e monitoramento dos efeitos colaterais pode apoiar a
pesquisa epidemiológica, por exemplo (W3C, [S.d.]).
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Imaginemos o uso de vocabulários na organização do conhecimento que envolve a cultura:
bibliotecas, museus, jornais, empresas, mídias sociais, outros artefatos históricos, notícias e tantos
outros meios de divulgarmos a arte. Ao usarmos formalismos padrão, podemos montar um grande
aplicativo cultural (W3C, 2020).
A complexidade da ontologia e dos vocabulários envolvidos dependerá de cada tipo de projeto.
Essa forma de criarmos padrões para que nossas informações e conhecimento possam ser utilizadas
por outras aplicações ou simplesmente por pessoas é um avanço incrível para o mundo da gestão do
conhecimento global. Percebemos que não são somente as organizações que se beneficiam desse
tipo de necessidade, mas a sociedade como um todo.
Os vocabulários são descritos por meio de uma paleta de técnicas como RDF, sistema de
organização de conhecimento simples (SKOS), linguagem de ontologia da web (OWL) e o formato de
intercâmbio de regras (RIF). A complexidade do projeto é que regerá a opção por uma dessas
técnicas (W3C, 2020).
Algo interessante por parte da W3C é que ela mantém uma listagem de livros em uma página de
um Wiki. Esses livros são para iniciantes e outros são anais de conferências ou livros com tópicos
mais avançados. E mais uma gama de trabalhos recentes e futuros, todos falando sobre a web
semântica, além de vários estudos de casos de uso demonstrando o uso prático das tecnologias da
web semântica com seus vocabulários.
A Figura 5 demonstra como funcionam as camadas da estrutura da web semântica.
Figura 5 – Camadas da web semântica
Fonte: W3C.
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Discutimos até aqui sobre a estruturação dos dados vinculados, dos vocabulários e das
ontologias. Vamos passar agora para as consultas. Dentro do contexto da web semântica, a consulta
nada mais é que um conjunto de tecnologias e protocolos que recuperam as informações
programadas da web de dados. O RDF fornece a base para publicação e vínculo dos dados da web
semântica com auxílio de várias tecnologias que incorporam dados em documentos (RDFa, GRDDL)
ou para bancos de dados SQL para posteriormente disponibilizá-los em arquivos do formato RDF.
(W3C, 2020).
Tanto os modelos relacionais quanto o XML utilizam linguagens específicas de consulta (SQL e
XQuery), enquanto a web de dados utiliza o formato de dados RDF, porém precisa de uma
linguagem própria para consulta a recursos específicos de RDF. Essa linguagem de consulta é a
SPARQL, juntamente com protocolos que a acompanham para funcionar. Dois protocolos são
conhecidos nossos: HTTP e SOAP. O retorno das consultas por meio do SPARQL da web de dados
consegue extrair informações complexas e que são transformadas em formato de tabela como
resultado. Essa tabela é incorporada numa página web por meio do SPARQL. O SPARQL, com o uso
de websites mash-up complexos ou mecanismos de pesquisa, fornece uma ferramenta robusta para
pesquisa de dados da web semântica (W3C, [S.d.]).
Vamos falar agora sobre a inferência. Segundo a W3C (2020), esta nada mais é do que a
descoberta de novos relacionamentos. Na web semântica, os dados já são modelados como um
conjunto de relacionamentos entre os vários recursos. Isso significa que, nos procedimentos de uma
inferência, pode haver a descoberta e geração de novos relacionamentos com a base de dados e com
a base de informações adicionais no formato de vocabulário. As informações adicionais podem ser
definidas por meio de conjuntos de regras ou vocabulários, e essas técnicas são a representação do
conhecimento. A W3C recomenda programas lógicos (Prolog, por exemplo) para a manipulação dos
mecanismos gerais de novos relacionamentos (RDFS, OWL ou SKOS) da web semântica. As
inferências são ferramentas para eleição e melhoria da qualidade da integração dos dados na web.
Geralmente elas são importantes na descoberta de inconsistência dos dados.
Por fim, vamos discutir um pouco sobre os aplicativos verticais, termo usado no W3C ([S.d.]) para
indicar as áreas de aplicativos genéricos e específicos e comunidades que utilizam as tecnologias
W3C, no auxílio de operações, melhoria de eficiência e melhoria na experiência com o usuário. As
áreas de saúde, bibliotecas digitais, serviços financeiros, petróleo e gás e governo eletrônico são
alguns dos vários exemplos de aplicação dos aplicativos verticais. Em 2005, o Grupo de Interesse em
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Saúde e Ciências da Vida começou a utilizar questões sobre a usabilidade das tecnologias da web
semântica para a descoberta de medicamentos, gestão e relatórios de atendimento a pacientes,
publicação de conhecimento científico e procedimentos de aprovação de medicamentos. Esse tipo
de uso se expandiu para várias empresas de pesquisa de medicamentos, laboratórios universitários e
centros de pesquisa que buscam fornecedores de ferramentas especializadas para trabalho. Essa
comunidade científica acabou por auxiliar na definição de alguns dos perfis da OWL2.
Toda essa especificação sintetizada aqui é proveniente da W3C (2020), a qual não só oferece
toda documentação da web semântica, mas também uma lista de livros, artigos e tópicos avançados
no uso de Linked Data, além de casos de estudo para auxiliar os interessados no melhor
aproveitamento dos dados vinculados na prática.
TEMA 5 – VANTAGENS E DESVANTAGENS NA IMPLANTAÇÃO DE
SISTEMAS DE GESTÃO DO CONHECIMENTO
Vamos trabalhar um pouco mais os conceitos de gestão do conhecimento por meio de erros e
acertos nas implantações de GC, segundo Liebowitz (2016).
Focaremos no principal objetivo das organizações para adotarem a gestão do conhecimento:
vantagem competitiva. Há relatos de iniciativas bem-sucedidas, porém, como em todo tipo de
projeto, há casos com falhas, pelos mais variados motivos, mas o principal é em relação à falta de
alinhamento entre os objetivos estratégicos da companhia e também à falta de ferramentas e
tecnologias adequadas no apoio às atividades de GC. A arquitetura de um sistema de gestão do
conhecimento incorpora às tecnologias semânticas agentes inteligentes, ontologias, OWL, RDF e
XML.
Para iniciarmos, vamos esclarecer uma das vantagens de implementação de uma infraestrutura
de GC. Ela deve fornecer acesso efetivo e oportuno ao conhecimento corporativo em todos os níveis,
transformar os diversos membros da organização em uma comunidade de trabalho do conhecimento
e possibilitar a tomada de decisão baseada em evidências (Liebowitz, 2016).
Há sempre armadilhas nos projetos de GC e poderíamos citar alguns deles: falta de alinhamento
entre objetivos estratégicos, falta de identificação e representação de padrão dos ativos de
conhecimento, falta de processos de rotinas para apoio ao ciclo de vida do GC, falta de acesso ao
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conhecimento e falta de motivação e compartilhamento do conhecimento. Essas características
denotam o quanto é imprescindível o investimento em ferramentas e tecnologias que estabeleçam
processos e infraestrutura adequadas ao projeto de GC.
Em vista dessas questões, vamos discorrer sobre os componentes internos importantes na
implantação de um GC e os externos (Liebowitz, 2016). São eles:
1. Interface de usuário inteligente: pode agir em nome de pessoas e auxiliá-las na execução de
tarefas complexas. Pode ser integrada a tarefas de GC para proteção da complexidade e ajuda aos
usuários novos a realizarem atividadesde GC. Um agente de interface oferece mecanismos para
usuários interagirem com o sistema;
2. Banco de dados e esquemas RDF: oferece suporte de dados para as operações do ambiente
de GC semântico. Pode abranger bancos de dados tradicionais, banco de dados geográficos e
quaisquer outros. Oferece acesso fácil a mecanismos de representação do conhecimento usado para
representar e armazenar o conhecimento organizacional;
3. Base de conhecimento: contém conhecimento específico do domínio relevante para a
organização, considerando as regras que permitem ao usuário selecionar elementos de
conhecimento apropriados a serem usados em uma tarefa específica. Políticas organizacionais,
procedimentos, regras de negócios e restrições também estão incluídos aqui;
4. Ontologias: capturam conhecimento específico de domínios ou de senso comum sobre o
mundo real para aumento do nosso entendimento semântico para suporte à decisão. Uma ontologia
consiste em termos, definições e axiomas relacionados. Podem incorporar uma combinação de
diferentes fontes lexicais e ontológicas do conhecimento;
5. Gerente do sistema de GC: atua como unidade de controle que cuida da comunicação entre os
módulos colaboradores e coordena as várias tarefas que precisam ser executadas a fim de realizar
várias atividades de GC. Interage essencialmente com o usuário, mantém metadados sobre outros
componentes e facilita o compartilhamento de conhecimento apropriado e informações relevantes
para a tarefa específica. Coordena também resultados gerados e outras tarefas específicas;
6. Módulo de aquisição de conhecimento: responsável pela identificação, aquisição e
armazenamento de novos conhecimentos para tomada de decisões. Contém agentes de aquisição,
de mapeamento e de armazenamento. Além disso, representa os artefatos de conhecimento que
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possam ser armazenados, organizados, disseminados e usados por outras partes interessadas, bem
como aplicativos;
7. Provedores de serviços da web semântica (componente externo): são fornecedores que
provisionam um ou mais serviços web que podem ser integrados com aplicativo de GC. Esses
serviços dão suporte a funcionalidades específicas com interfaces e documentação sobre sua
utilização.
Pontuamos algumas questões importantes ao procedermos ao início da implantação de um
sistema de gestão do conhecimento. Muito importante, assim como para quaisquer sistemas de
informações, gerenciais ou não, é o alinhamento com os objetivos estratégicos da empresa.
FINALIZANDO
Inteligência de negócios envolve muitas ideias, conceitos, técnicas e tecnologias. A gestão do
conhecimento é somente mais um ramo que, incorporado a outras áreas ou conceitos, vem ao
encontro da solução de volumes de dados complexos globais.
A retenção de todo conhecimento tácito e explícito da organização é um desafio tanto para
empresas grandes quanto pequenas e, uma vez que esteja documentado, colaborado e reutilizado,
estamos a ponto de automatizarmos muitos dados com o foco na melhoria das decisões estratégicas.
A gestão do conhecimento é incorporada dentro da área de inteligência artificial e, por sua vez, é
utilizada dentro dos limites da Era Big Data. Um dá suporte ao outro, complementa e auxilia na
construção do ativo mais importante para as empresas: o conhecimento, um dos ativos mais
importantes na atualidade para empresas que estão ou querem abrir seu capital social e captar
investidores. A gestão do conhecimento sai à frente somente pelo fato de conseguir gerir o seu
conhecimento agregando mais valor à companhia.
Muito mais que informações, precisamos, de fato, do conhecimento rápido, eficiente e eficaz.
Entretanto, administrar um sistema que busca congregar crenças, percepções, ideias, valores,
emoções e modelos mentais individuais é um desafio muito grande, além, é claro, de tudo o que a
web nos oferece de subsídios em relação às informações e conhecimentos trafegando em formato de
dados.
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Momento em que a web semântica resolve um grande problema que outrora era de volume e
complexidade de dados desagregados. Agora, por meio de ontologias e vocabulários, conseguimos
mapear significados para os dados que percorrem a grande rede mundial de informações.
A gestão do conhecimento é uma área que serve de ponte e subsídio para a construção de
sistemas gerenciais mais complexos e que dependem da busca dos melhores resultados como
suporte à decisão.
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Informação, v. 33, n. 1, p. 132-1412, 2004. Disponível em: <https://www.scielo.br/scielo.php?
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