6717Adm_de_Sist_de_Informacao_-_NA_20092_-_Seção_3

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Seção 3
VERSÃO 2009-2
Administração de Sistemas 
de Informação
Prof. Luiz Antonio Joia
Profa. Elaine Tavares
Seção 3
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Conteúdo da Seção
Gerenciamento de Dados
	Objetivos de Aprendizagem
Entender princípios de organização e acesso aos dados;
Diferenciar a organização de dados em ambiente tradicional de arquivos da abordagem moderna de banco de dados;
Compreender a importância dos dados e seus aspectos gerenciais;
Entender a operação de um data warehousing e os benefícios do data mining;
Perceber a importância da gestão do conhecimento.
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Seção 3
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Princípio da Organização e 
Acesso aos Dados
Organização lógica dos dados
Caracter
Campo
Registro
Arquivo
Banco de dados
Chave primária
Chave secundária
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Seção 3
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Organização de Dados em 
Ambiente Tradicional de Arquivos
Até o início dos anos 70, as organizações gerenciaram seus dados em um ambiente de arquivos. 
Isto porque um aplicativo era automatizado por vez
Nesta forma de organizar, cada aplicativo possui dados próprios, organizados em um arquivo de dados.
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Seção 3
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Organização de Dados em 
Ambiente Tradicional de Arquivos
Exemplo
Secretaria de 
Administração
Programas de turmas
- Dados do Professor
- Dados do Aluno
 Dados do Curso
Departamento de 
Contabilidade
Programas de contabilidade
 Dados do funcionário
 Dados do aluno
 Dados de taxa escolar
 Recursos financeiro
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Seção 3
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Organização de Dados em 
Ambiente Tradicional de Arquivos
Problemas deste tipo de organização
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Seção 3
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Abordagem Moderna de 
Banco de Dados
Um banco de dados pode evitar vários problemas associados ao ambiente tradicional de arquivos. 
A redundância, o isolamento e inconsistência de dados são minimizados e os dados podem ser compartilhados entre todos os usuários. 
A segurança e integridade dos dados aumentam e os aplicativos e os dados ficam independentes entre si.
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Seção 3
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Organização de Dados em 
Ambiente Tradicional de Arquivos
Banco de dados
É o conjunto integrado de elementos de dados relacionados logicamente. 
Consolida registros em uma fonte comum de registros de dados para muitas aplicações. 
Os dados armazenados são independentes dos programas aplicativos e do dispositivo de armazenamento secundário.
É organizado de modo o sistema de gerenciamento de banco de dados forneça acesso a todos os dados.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Dificuldades: 
a quantidade de dados aumenta exponencialmente com o tempo.
os dados são espalhados pelas organizações e coletados por muitos indivíduos, usando vários métodos e dispositivos.
a segurança a qualidade e integridade dos dados são críticas, embora facilmente expostas.
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Seção 3
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Princípio da Organização e 
Acesso aos Dados
O que faz o gerenciamento de banco de dados?
Consolida registros e objetos de dados em banco de dados, que podem ser acessadas por diferentes programas aplicativos. 
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Seção 3
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Princípio da Organização e 
Acesso aos Dados
Atividades básicas: 
Atualização e manutenção de bancos de dados comuns para refletir novas transações de negócios e outros eventos que exigem mudanças nos registros.
Fornecimento das informações requisitadas pelas aplicações do usuário final, pelo uso de aplicativos que compartilham os dados em bancos de dados.
Fornecimento de uma capacidade de consulta / respostas e emissão de relatório.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Warehouse
Armazena dados extraídos de vários bancos de dados de uma organização. 
É uma fonte central de dados já trabalhados, transformados e catalogados. 
Repositório de dados históricos orientados a assunto, que são organizados para serem acessíveis em uma forma prontamente aceitável para atividades de processamento analítico. 
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Warehouse (cont.)
Organização - os dados organizados por assunto (p.ex., por cliente, fornecedor, produtos, nível de preço e região) e contém informações relevantes apenas para o apoio à decisão.
Consistência - os dados são codificados de maneira consistente. 
Variante de tempo - os dados são mantidos por muito tempo, possibilitando tendências, previsões e comparações.
Baseados na web - ambiente de computação eficiente para as aplicações baseadas na Web.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Warehouse (cont.)
Companhia aérea
atribuição de tripulação, distribuição de aeronaves, conjunto de tarifas, a análise de lucratividade de rota, etc.
Banco
atendimento ao cliente, análise de tendências, promoções de produtos e serviços e etc.
Cartão de crédito
atendimento, detecção de fraude e etc.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Warehouse (cont.)
Varejista 
análise de tendência, análise de padrão de compra, política de preços, controle de estoque, promoções e etc.
Seguradoras
análise de tendências do cliente, gerenciamento do portfolio e etc.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Warehouse (cont.)
Benefícios 
Usuários finais podem acessar dados de forma rápida e fácil, por meio de navegadores Web.
Permite uma extensa análise de dados.
Fornece uma visão consolidada de dados organizacionais.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Mart
Pequeno Data Warehouse projetado para uma unidade empresarial, um departamento ou um processo.
Custo inferior
Tempo muito mais curto para a implementação
Controle local, em vez de central, conferindo poder sobre o grupo que o utiliza. 
Por armazenarem menos de dados, possuem menor tempo de respostas e são mais facilmente entendidos e navegados.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Mining
Procura de informações empresariais valiosas em um grande banco de dados, data wharehouse ou data mart.
Identifica fatores de tendências nos padrões das atividades de negócios. 
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Mining
Aplicações: 
Previsão automatizada de tendências e comportamentos 
Previsão de falências ou de inadimplências
Identificação de segmentos que provavelmente responderão ou de forma semelhante a eventos.
Descoberta automatizada de padrões previamente desconhecidos
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Mining
Exemplos: 
Varejo e venda - prever vendas e determinar os níveis de estoque e agendas de distribuição corretas entre pontos de venda.
Bancos - níveis de previsão de maus empréstimos e o uso fraudulento de cartão de crédito, gasto de cartão de crédito de novos clientes, e quais clientes responderão a ofertas de empréstimo. 
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Data Mining
Exemplos: 
Manufatura e produção - prever falhas de maquinário e encontrar fatores-chave de otimização da capacidade da manufatura.
Seguros - prever quantidades de reinvidicações e prever quais clientes irão comprar novas apólices de seguro.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Tecnologias de visualização de dados 
Sistemas de informações geográficas 
Sistema para capturar, armazenar, verificar, integrar, manipular e exibir dados usando mapas digitalizados.
Exemplos: planejamento de rota de motoristas comerciais e busca de locais para novos restaurantes.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Tecnologias de visualização de dados (cont.)
Modelagem visual interativa 
uso de telas gráficas para representar um impacto de diferentes decisões de gerência sobre as metas como margem de lucro ou de mercado.
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Seção 3
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Gerenciamento de Banco de Dados
Tecnologias de visualização de dados (cont.)
Realidade virtual 
Gráficos interativos, gerados por computador, tridimensionais, que dão sensação de realidade. 
Exemplos:
em manufatura - análise de segurança, protótipos virtuais e análise econômica;
aplicações em negócios - apresentação e avaliação de imóveis, propaganda e apresentação em comércio eletrônico.
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Seção 3
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Integração, Qualidade e 
Divulgação da Informação
Integração 
São relações de interdependência entre os sistemas, que resultam na troca de dados e informações entre eles.
A irracionalidade na interação entre os sistemas causa ineficiências operacionais e decisórias.
Normalmente
os sistemas são integrados por módulos.
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Seção 3
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Integração, Qualidade e 
Divulgação da Informação
Integração (cont.)
Exemplo: sistema de clientes
Objetivo: controlar o cadastro do clientes e suas respectivas particularidades e personalização de dados relevantes para a empresa
Integração:
vendas: dados de pedidos;
faturamento: dados de faturamento;
financeiro: dados do financeiro;
marketing: dados cadastrais.
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Seção 3
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Integração e Qualidade de SI
Integração
Exemplo: sistema de estoque
Objetivo: controlar a movimentação de estoques de produtos, matérias-primas, materiais de consumo
Integração:
Contas a pagar e a receber – conferência de entrada e saída de materiais e recursos financeiros
Compras – lançamento de dados financeiros
Contabilidade – lançamento contábil
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
Nas empresas, 85% dos ativos de conhecimento estão dispersos em correio eletrônico, documentos de texto, planilhas e apresentações em computadores individuais.
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
Gestão do conhecimento 
processo que ajuda uma organização a identificar, selecionar, organizar, disseminar, transferir e aplicar informações e experiências importantes que fazem parte da memória da organização e que normalmente residem na organização de uma maneira desestruturada.
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
Dados 
uma coleção de fatos, medições e estatísticas.
Informações
dados organizados ou processados, que são oportunos e precisos com relação aos dados originais.
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
Conhecimento 
é informação contextual, relevante e acionável. 
Conhecimento é informação em ação. 
Possui fortes elementos de experiência e reflexão, que o distinguem da informação em determinado contexto. 
Ter conhecimento implica que ele possa ser exercitado para solucionar o problema.
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
	Conhecimento explícito 
Mais objetivo, racional e técnico. 
Em uma organização, consiste nas políticas, procedimentos, documentos oficiais, relatórios, projetos, produtos, e etc. 
É o conhecimento que foi documentado em um formato que pode ser distribuído para outros ou gerar um processo.
	 Conhecimento tácito 
É acúmulo de aprendizado subjetivo ou experimental. 
Em uma organização, é o acúmulo de experiências, know-how, habilidades e aprendizado. 
Geralmente é lento e dispendioso de transferir e pode ter ambigüidades. 
Ele é pessoal e sem forma tangível, sendo difícil de codificar.
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
Os sistemas de gestão de conhecimento referem-se ao uso de TI para sistematizar, aprimorar e agilizar a gestão do conhecimento dentro da firma e entre firmas. 
Ajuda uma organização a lidar com o rodízio de funcionários, com a mudança rápida e com downsizings.
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
Ciclo do sistema de gestão do conhecimento
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Seção 3
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Introdução à Gestão do Conhecimento
TI na gestão do conhecimento
Tecnologias de comunicação
Permitem que os usuários acessem o conhecimento necessário e se comunique entre si. 
Ex.: E-mail, Internet e intranet
Tecnologias de colaboração 
Oferecem meios para realizar trabalho em grupo. 
Tecnologias de armazenamento e recuperação 
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Seção 3
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Questões para Revisão
O que é um data warehouse e quais são suas características?
O que é um data mart e qual sua diferença de um data warehouse?
Quais são as capacidades de um datamining?
Qual a diferença entre conhecimento tácito e explícito?
Quais tecnologias dão suporte à gestão do conhecimento? Explique-as.
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Seção 3
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Questões para Revisão
Descreva o processo de descoberta de informação e conhecimento e discuta os papéis do data warehouse, do data mining e OLAP neste processo.
Explique por que é importante gerenciar o conhecimento.
Discutir o caso ‘Abandonar o papel? De forma alguma!’ (Turban, 2005, pg. 78). 
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Seção 3
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Bibliografia
Bibliografia Básica
LAUDON, K. C.; LAUDON, J. P. Sistemas de informação gerenciais: Administrando a empresa digital. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007, cap. 5. 
O´BRIEN, J.A; MARAKAS, G.M. Administração de Sistemas de informação: Uma introdução. São Paulo: McGraw-Hill, 2007, cap. 5.
TURBAN, E.; RAINER JR., R.K.; POTTER, R.E. Administração de tecnologia da informação: teoria e prática. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005, cap. 3 e Guia de Tecnologia 3.
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Seção 3
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Bibliografia
Bibliografia Complementar
REZENDE, D.A.; ABREU, A.F. Tecnologia da informação aplicada a sistemas de informações empresariais: o papel estratégico da informação e dos sistemas de informação nas empresas. São Paulo: Atlas, 2003, cap. 3. 
TURBAN, E.; RAINER JR., R.K.; POTTER, R.E. Introdução a Sistemas de Informação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007, cap. 4.
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Caracter é o elemento lógico mais simples do de dados. Consiste em uma única letra, número ou símbolo. É representado por um byte (8 bits tipo 0 ou 1) de computador. 
Campo é um grupamento lógico de caracteres. O grupamento de caracteres alfatéticos no nome de uma pessoa forma o campo de nome, por exemplo. Um campo de dados e representa um atributo (característica ou qualidade) de uma entidade (objeto, pessoa, lugar ou evento). 
Registro são campos agrupados de forma lógica, que representam coleções de atributos que descrevem uma entidade. Exemplo: registro da folha de pagamento, que consiste em campos de dados descrevendo atributos como o nome da pessoa, seu número da previdência social e sua base salarial.
Arquivo é um grupo de registros afins. Exemplo: um arquivo de funcionários conteria os registros dos funcionários de uma empresas.
Banco de dados – grupamento lógico dos arquivos relacionados. 
Todo registro em um arquivo deve conter pelo menos um campo que identifique sozinho com exclusividade esse registro, para permitir sua recuperação, atualização e classificação. Esses campo identificador é denominado chave primária. Por exemplo, o registro de um aluno em uma universidade textos pode usar seu CPF como chave primária.
Além disso, a localização de um registro pode exigir o uso de chaves secundárias. Essas são outros campos que possuem informações identificadoras, mas que, em geral, não identificam o arquivo com total precisão. Por exemplo, o sobrenome do aluno pode ser uma chave secundárias para sua localização.
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Exemplo onde cada aplicativo guarda seu próprios dados, mostrando a redundância existente nesta forma de organizar dados.
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Redundância de dados - duplicação dos dados em vários lugares
Incoerência de dados – falta de acordo entre várias cópias de um dado supostamente iguais em um SI
Isolamento de dados – Dificuldade de acessar os dados de diferentes aplicativos em um SI
Segurança de dados – diz respeito ao controle de acesso a dados. É difícil manter esse controle na medida que quando novos aplicativos são inseridos no sistema, mais pessoas passam a ter acesso aos dados.
Integridade de dados – preservação da precisão, integridade e confiabilidade dos dados para seu uso intencionado. É difícil por em vários arquivos restrições quanto a precisão, integridade e confiabilidade dos dados.
Independência de dados/aplicativos – neste ambiente aplicativos e dados associados têm dependência mútua.
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Sobre a capacidade de consulta/respostas e emissão de relatórios, os usuários finais podem utilizar navegadores de rede, a Internet ou intranets para consultar os bancos de dados, gerar relatórios e receber respostas rápidas a seus pedidos de informações.
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Ao adquirir dados de outros bancos, um data wharehouse realiza atividades como a consolidação de dados de várias fontes, filtragem de dados não desejados, correção de dados incorretos, conversão de dados a novos elementos de dados e reunião de dados em novos subconjuntos.
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Sobre a consistência dos dados, não acontece, por exemplo, de codificar sexo como 0 e 1 e como m e f. É sempre a mesma codificação.
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Na previsão automatizada de tendências e comportamentos, pode-se citar como exemplo analisar
dados das últimas correspondências promocionais para identificar os destinos que devem responder favoravelmente à correspondências futuras. 
Na descoberta automatizada de padrões previamente desconhecidos, pode-se citar como exemplo a análise de dados de vendas de varejo para identificar produtos aparentemente não relacionados, que normalmente são normalmente comprados de outros, como fraldas de bebê e cerveja. 
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Em relação a busca de locais para novos restaurantes, o McDonald's usa um sistema de informações geográficas para cobrir todos tipos de informações demográficas em mapas, para ajudar a definir exatamente onde abrir um novo restaurante.
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Criar conhecimento - o conhecimento é criado à medida que as pessoas determinam novas maneiras de realizar coisas ou desenvolvem know-how. 
Capturar conhecimento - o novo conhecimento precisa ser identificado como um valioso e ser representado de uma maneira razoável.
Refinar conhecimento - o novo conhecimento precisa ser colocado num contexto para que seja acionável. 
Armazenar conhecimento - o conhecimento útil precisa ser armazenado em um formato razoável em um repositório de conhecimento, para que outros possam ter acesso a ele.
Gerenciar conhecimento - o conhecimento precisa ser mantido atualizado e deve ser revisto para se verificar se é relevante e preciso.
Disseminar conhecimento - o conhecimento precisa se tornar disponível em um formato útil a qualquer um na organização que precise dele, em qualquer lugar, a qualquer momento.
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Estas questões são opcionais. O professor decide, durante o módulo, se irá aplicá-las e o melhor momento para fazer isto, de acordo com a dinâmica da sala de aula.
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Metodologia:
Formar grupos de 3 a 4 pessoas para discutir o caso e resolver as questões (aproximadamente 20 minutos)
Apresentar e discutir as conclusões de cada grupo com a turma.
Estas questões são opcionais. O professor decide, durante o módulo, se irá aplicá-las e o melhor momento para fazer isto, de acordo com a dinâmica da sala de aula.
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