Sistemas de Informações Gerenciais - SIG

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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
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e que geralmente residem dentro da organização de forma não estruturada. Estruturar o
conhecimento 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).
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O conhecimento que gerirmos dentro das nossas organizações precisa literalmente ter
significado estratégico. Lidamos com volume e complexidade de informações diariamente, e estas,
se 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
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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).
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 facilmente transferido, 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
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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;
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
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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
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
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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
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
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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 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 técnicassão 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 organizacional como 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
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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 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;
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7. Sistemas de mapas de conhecimento;
8. Ferramentas de apoio à inovação.
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;
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3. Processos de rotina para apoiar o ciclo de vida do GC;
4. Infraestrutura e pessoas chave para trabalho com as atividades do GC;
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;
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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 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 regrasde 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 os dados 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).
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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
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).
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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 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;
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3. Consultas – Queries;
4. Inferência – Inference;
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 emgrande 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
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aplicação para a área farmacêutica, por exemplo, pode utilizar informações 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.]).
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
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Fonte: W3C.
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
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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 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
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projeto, há casos com falhas, pelos mais variados motivos, mas o principal é em relação à falta de
alinhamento entre osobjetivos 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 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 atividades de 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,
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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
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.
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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.
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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