Fundamentos Inteligência Analítica

Prévia do material em texto

FUNDAMENTOS
DA INTELIGÊNCIA
ANALÍTICA
JAILSON COSTA DOS SANTOS
* educacionalgente criando o futuro
Presidente do Conselho de Administração
Diretor-presidente
Diretória Executiva de Ensino
Diretória Executiva de Serviços Corporativos
Diretória de Ensino a Distância
Autoria
Projeto Gráfico e Capa
Janguiê Diniz
Jânyo Diniz
Adriano Azevedo
Joaldo Diniz
Enzo Moreira
Prof.Jailson Costa dos Santos
DP Content
DADOS DO FORNECEDOR
Análise de Qualidade, Edição de Texto, Design Instrucional,
Edição de Arte, Diagramação, Design Gráfico e Revisão.
© Ser Educacional 2019
Rua Treze de Maio,n°254, Santo Amaro
Recife-PE - CEP 50100-160
*Todos os gráficos, tabelas e esquemas são creditados à autoria,salvo quando indicada a referência.
Informamos que é de inteira responsabilidade da autoria a emissão de conceitos.
Nenhuma parte desta publicação poderá ser reproduzida por qualquer meio ou forma sem autorização.
A violação dos direitos autorais é crime estabelecido pela Lei n.°9.610/98 e punido pelo artigo 184 do Código Penal.
Imagens de ícones/capa:© Shutterstock
Boxes<
ASSISTA
Indicação de filmes, vídeos ou similares que trazem informações complementares ou
aprofundadas sobre o conteúdo estudado.
CITANDO
Dados essenciais e pertinentes sobre a vida de uma determinada pessoa relevante para
o estudo do conteúdo abordado.
sr m
CONTEXTUALIZANDO
Dados que retratam onde e quando aconteceu determinado fato;
demonstra-se a situação histórica do assunto.
zrm
.«=
.9 CURIOSIDADEInformação que revela algo desconhecido e interessante sobre o assunto tratado.
DICA
Um detalhe específico da informação,um breve conselho,um alerta, uma informação
privilegiada sobre o conteúdo trabalhado.
EXEMPLIFICANDO
Informação que retrata de forma objetiva determinado assunto.
EXPLICANDO
Explicação, elucidação sobre uma palavra ou expressão específica da área de conheci-
mento trabalhada.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Unidade 1 - Introdução à Estatística
Objetivos da unidade .12
Evolução dos conceitos e aplicações em Inteligência Analítica
Ciclo de vida dos dados
Conceito e tipos de informação
Classificações de conhecimento
Howard Gardner e o estudo da Teoria das Inteligências Múltiplas.
.13
.15
.19
.21
.23
Introdução ao Ciclo de Inteligência Competitiva
Uso da informação para tomada de decisão...
.27
.29
Sistemas Transacionais
Introdução à Teoria Geral dos Sistemas
Classificação e modelos de sistemas de informação
Conceitos de planejamento de sistemas
.29
.30
.31
.32
Sistemas de apoio à decisão .
Classificação de sistemas.
.33
.33
Sintetizando
Referências bibliográficas .
.36
.37
oFUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Unidade 2 - Introdução à Mineração de Dados
Objetivos da unidade .40
Arquitetura Tecnológica para Ambientes Analíticos
Introdução à Big Data
Infraestrutura para Big Data
Tecnologias fundamentais em Big Data e Inteligência Analítica
Interfaces da Big Data
.41
.42
.43
.46
.47
Descoberta do conhecimento
Classificações de conhecimento
.48
.52
Técnicas de Mineração de Dados
Visão geral da tecnologia de Data Mining
Classificação de técnicas de Data Mining
Abordagens para outros problemas de Data Mining
Aplicações de Data Mining
Ferramentas comerciais para Data Mining
.53
.55
.57
.58
.59
.60
Preparação dos dados. .60
Sintetizando
Referências bibliográficas .
.64
.65
OFUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Unidade 3 - Introdução aos modelos de agrupamento e predição
Objetivos da unidade .68
Construção de modelos de agrupamento
Métodos hierárquicos
Métodos particionais
Avaliação da qualidade do agrupamento
.69
.69
.74
.78
Análise de modelos de agrupamento
Conceitos básicos
Aplicações de técnicas de agrupamento ,
Limitações
Medidas de similaridade
.78
.78
.81
.83
.83
Construção de modelos de predição
Fundamentos de séries temporais
Análise dos modelos de predição
Métodos estatísticos
Métodos de aprendizado por máquinas
Técnicas de estimação de parâmetros .
.85
.87
.88
.90
.91
.92
Sintetizando
Referências bibliográficas .
.93
.94
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Unidade 4 - Aplicação e persistência do conhecimento
Objetivos da unidade .97
Utilização conjunta de modelos de agrupamento e predição
Machine Learning
Aplicações do Machine Learning
Métodos do Machine Learning
.98
.99
.100
.101
Aplicações do conhecimento
Conceitos fundamentais de análise de dados
Ferramentas das análises de dados
Aplicação do conhecimento na área empresarial.
.102
.102
.104
.112
Persistência do conhecimento
Gestão de lições aprendidas
Fluxo contínuo dos dados ( Data Streaming )
.113
.114
,117
Tecnologias fundamentais e pesquisas emergentes
Evolução da inteligência analítica
Tecnologias fundamentais e pesquisas emergentes em inteligência analítica
.118
.118
.119
Sintetizando
Referências bibliográficas.
.122
.123
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
A k
Apresentaçãov
Esta disciplina apresentará aos alunos os conceitos Fundamentais de Inteligência Analíti-
ca e ensinará de maneira clara e coesa como obter inteligência através de ferramentas dispo-
níveis no mercado que efetuam a análise massiva de dados em Data Science, tanto na teoria
quanto na prática.
A Inteligência Analítica pode ser compreendida, inicialmente, através do conceito de da-
dos, que é considerado a menor observação genérica na criação de informações e posterior-
mente de conhecimentos, que leva a um desenvolvimento de inteligência na tomada de deci-
sões, principalmente dentro das organizações empresariais.
O material abordará também a definição de Banco de Dados como um sistema de armaze-
namento dos dados gerenciáveis, com o intuito de gerar uma importante quantidade desses
elementos (Big Data). O aluno perceberá que pode utilizar o Big Data como fonte de extração
de dados e que após serem utilizadas as ferramentas adequadas de Business Intelligence, o
conduzirão ao entendimento de Inteligência Analítica.
Por fim, serão explanados profundamente os conceitos como Data Mining e Analytics,
a fim de entender como é feita a descoberta, a interpretação e a comunicação de alguns pa-
drões para melhor orientar na tomada de decisões de maneira eficiente e voltada para a área
de Negócios Empresariais.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
O Professor Jailson Costa dos Santos é Es-
pecialista em Docência do Ensino Superior
pela Universidade Paulista. (12/2017). É Espe-
cialista em Engenharia de Software pela Uni-
versidade Braz Cubas. (12/2018). É especialista
em Governança em Tecnologia da Informação
pela Universidade Nove de Julho. (12/2018).
Graduado em Análise e Desenvolvimento de
Sistemas pela Universidade Mogi das Cruzes.
(07/2015). Atualmente, ministra disciplinas de
Desenvolvimento de Software para os cursos
de Engenharia da Computação, Sistemas da
Informação e Tecnólogo em Análise e Desen-
volvimento de Sistemas.
Currículo Lattes
http://lattes.cnpq.br/1518555946125894
Dedico este trabalho a Deus, pelo dom da vida e oportunidade de aprendizagem,
aos meus pais, esposa, irmã e sobrinha que me incentivaram com seus carinhos
e afagos, sempre. Aos meus alunos que me conduziram a este aprendizado e
foram incentivadores deste novo desafio. Enfim, muito obrigado.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
\
ser
educacional
Objetivos da unidade
•Entender a evolução dos conceitos aplicáveis em Inteligência Analítica, relacionando o en-
tendimento de dados, inteligência e conhecimento;
# Discutir o conceito da Introdução ao Ciclo de Inteligência Competitiva;
•Abordar Sistemas Transacionais;
# Debater o entendimento sobre Sistemas de Suporte à Decisão.
Tópicos de estudo
•Evolução dos conceitos e aplicaçõesem Inteligência Analítica
# Ciclo de vida dos dados
# Conceito e tipos de informação
•Classificações de conhecimento•Howard Gardner e o estudo da Teo-
ria das Inteligências Múltiplas
# Sistemas Transacionais
# Introdução à Teoria Geral dos Sistemas
# Classificação e modelos de sistemas
de informação
# Conceitos de planejamentode siste-
mas
# Sistemas de apoio à decisão
# Classificação de sistemas# Introdução ao Ciclo de Inteligência
Competitiva
•Uso da informação para tomada de
decisão
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
o •iEvolução dos conceitos e aplicações em Inteligên-
cia Analítica
As relações sociais e económicas existentes em todo o mundo estão em constante evolução.
É claramente perceptível que, independente da atividade que o indivíduo desenvolva ou o grau
de abrangência da sua rede de contatos, sendo elas profissionais ou pessoais,um importante
componente tem sido utilizado para dinamizar as relações entre as pessoas e as empresas: o
uso da informação como fonte de disseminação do conhecimento.
Com a popularização da internet, a circulação de dados, que são fontes da informação, se
tornou bastante acessível. Paralelo a isso,é cada vez maior a busca por profissionais com capa-
cidade analítica dos dados, que produzam informação e gerem conhecimento. Neste capítulo
introdutório, serão abordados temas como a origem histórica do uso de dados, o conceito
do que é um dado, qual a tratativa que deve ser realizada para que se torne uma infor-
mação e posteriormente um conhecimento cientifico. Será evidenciado também a ideia de
inteligência e a sua importância na análise de dados.
Conceito de Dados
Os estudos iniciais sobre Sistemas de Informação ocorrem com a conceituação de dados.
Existe uma diversidade de ideias e conceitos sobre o tema.
CITANDO
Para Oliveira (1999) citado por Mulbert e Ayres (2007,p. 22), dado "é qualquer elemen-
to identificado em sua forma bruta que por si só, não conduz a uma compreensão de
determinado fato ou situação".
O dado tem como objetivo primário evidenciar uma determinada situação e não está direta-
mente ligado ao resultado de uma determinada ação e sim como fonte bruta para a geração de
informações. Dados podem se materializar em forma de códigos (palavras,algarismos, caracte-
res ou outros símbolos).
Considere, por exemplo, o nível de vendas obtido em determinado estabelecimento, ou loja,
em que determinado consumidor responda a uma campanha promocional e gere uma série de
arquivos numéricos não tratados. O conjunto de dados passa a ter relevância quando é aliado a
um procedimento de análise que promova determinada informação e, a partir de então, possa
ser utilizado pela gestão.
Em sua obra Essentials of Management Information Systems (2003), os autores Jane & Kenneth
C. Laudon evidenciam de maneira sintetizada a relação entre dados e informação, a partir de
arquivos de um determinado estabelecimento comercial, o que pode ser visualizado na Fig. 1:
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
INFORMAÇÃODADOS
331 DETERGENTE BRITE 1,29
863 CAFÉ BL HILL
173 MEOW CAT
331 DETERGENTE BRITE
663 COUNTRY HAM
524 FLERY MUSTARD
113 GINGER ROOT
331 DETERGENTE BRITE
LOJA: SUPER LOJA n 122
NOROESTEREGIÃO DE VENDAS:
N. ITEM:
DESCRIÇÃO:
UNIDADES VENDIDAS: 7.156
3310,79
DETERGENTE BRITE
TOTAL DE VENDAS ANUAIS: S 9.231.24
Figura 1. Esquema explicativo sobre dados e informação. Fonte: LAUDON;LAUDON, 2003 . (Adaptado).
Observa-se que, no campo "Dados", são apresentados elementos relacionados a códigos, tipos
e preços do produto, sem nenhuma grande observação ou tratativa. No campo "Informação", foi
inserido um item e dele extraído uma série de informações relevantes (unidades vendidas, região
onde ocorreu as vendas, total das vendas), com o intuito de permitir aos analistas e gestores do
estabelecimento realizar a avaliação necessária para a criação de cenários e projeções.O conceito
de informação será abordado com maiores detalhes na próxima seção, mas é possível verificar a
diferença básica entre os dois: Dados e Informação.
Quanto à classificação, os dados podem se subdividir em: estruturados, semiestruturados
ou não estruturados. Define-se, Dados Estruturados, como aqueles que são armazenados nos
Bancos de Dados, ou seja, organizados para serem utilizados ou recuperados futuramente. Re-
presentada em um formato estrito, os tais dados podem ser dispostos em colunas ou linhas, que
permitem uma análise diversificada sobre determinada informação.
Uma enorme quantidade de dados é com-
partilhada a todo tempo, oriundas das mais va-
riadas fontes. O desafio do banco de dados é o
de filtrar os dados mais relevantes e transfor-
má-los em informações.Essas informações são
obtidas por meio de aplicativos, que armaze-
nam dados de maneira a facilitar a sua busca e
manipulação,porém vale ressaltar que,na rede
de internet, apenas um quarto desses dados
estão armazenados.Muita informação criada não consegue ser minerada e organizada e acaba se
tornando lixo eletrónico, o que prejudica as buscas e muitas vezes a torna desnecessária.
Os semiestruturados apresentam estrutura heterogénea,pois não podem ser considerados como
estritamente tipados nem como Não Estruturados(como os dados encontrados na web,por exemplo).
Figura 2. Exemplo de c
Fonte: Shutterstock. A
dados estruturados em bancos de dados.
cesso em:29/01/2019.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
As características principais de dados semiestruturados são:
•Definição à posteriori: projetos para dados semiestruturados são comumen-
te estabelecidos após a verificação da existência dos dados, baseadas em aná-
lises das estruturas particulares e da apreciação de similaridades e diferenças;
•Estrutura irregular: ocorre quando a coleção de dados apresenta similaridade e estão dispos-
tos de formas variadas, podendo em algumas situações dispor de informações incompletas ou
adicionais em relação a outras;
•Estrutura implícita: a estrutura está implícita na forma como os dados são expostos. É neces-
sário realizar uma computação para obter essa estrutura;
•Estrutura parcial: apenas parte dos dados disponíveis pode ter alguma estrutura,seja implícita
ou explícita;
•Estrutura extensa: por ser heterogéneo, a estrutura para esses dados é grande;
• Estrutura evolucionária: a estrutura dos dados modifica-se tão frequentemente quanto os
seus valores.
Dados não estruturados são classificados como aqueles que não foram codificados,estrutura-
dos em linhase colunas,ou registros.Representam a maioria dos dados encontrados,não compõem
a rede e normalmente estão fora do banco de dados.Apresentam-se como informações armazena-
das em contexto e estão dispostas em grande parte nas redes sociais.
O conjunto de dados,no momento em que serve de subsídio para a geração de informação,deve
estar inserido dentro de um contexto, já que a falta de qualidade na seleção dos dados pode provo-
car um prejuízo para quem utiliza essas informações. Se uma empresa, por exemplo, realizar uma
pesquisa de satisfação levando em consideração a opinião individual de um consumidor específico,
não terá um parâmetro confiável para avaliar a sua imagem no mercado,ou seja,somente um con-
junto de dados trará subsídios para a geração de informações confiáveis na tomada de decisão.
[i]il
o *»Ciclo de vida dos dados
Como já foi citado, os dados são considerados os elementos mais brutos, isolados e não
possuem relevância em termos de análise. São as "observações sobre o estado do mundo",
como define Davenport (1998, p. 18) e somente quando inseridos em um contexto, poderão
ser fontes de informação.
Entretanto, a coleta de dados que for realizada sem qualidade provoca um prejuízo na
geração de informações e, consequentemente, de conhecimento, sobretudo para aqueles que
utilizam a informação na tomada de decisão. O dado, quando avaliado de maneira individuali-
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
zada, não indica resultados relevantes, ou seja, isso só ocorre quando se obtém uma série de
elementos dos quais se pode retirar informações significativas.
EXEMPLIFICANDO
Uma pesquisa eleitoral, por exemplo,só consegue indicar um possível resultado caso
o pesquisador reúna um conjunto de opiniões sobre um determinado candidato, o que
dificilmente ocorre quando a análise se dá de maneira isolada.
A geração de informações e conhecimento, segundo Barbieri (2011) é condicionadaà extra-
ção de dados,considerada pelo autor como o principal insumo, tanto nas organizações empre-
sariais, quanto para estudos científicos. É uma preocupação permanente dos gestores de sis-
temas possibilitar o acesso dos dados aos interessados (geralmente pesquisadores e analistas)
de forma a contribuir com a geração de informação com credibilidade. Quanto mais tecnologia
aplicada, maior a acessibilidade e qualidade dos dados. Para Santana (2013), o acesso aos da-
dos é garantido caso haja um melhoramento nas etapas, desde o planejamento até a criação
dos dados e, a partir de então,estarão dispostos ao pesquisador. Isso ocorre,segundo o autor,
por meio de Tecnologias da Informação e Comunicação e através da Ciência da Informa-
ção, que podem auxiliar também na criação de novos modelos teóricos, que contribuam para
ampliar o processo de acesso aos dados e atender as diferentes necessidades informacionais.
Quanto ao ciclo de vida dos dados, Santana (2013), desenvolveu um modelo que leva em
consideração características específicas da Ciência da Informação, conhecido como CVD-CI.
DIAGRAMA 1. MODELO DE CICLO DE VIDA DOS DADOS, BASEADOS NA
CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO (CVD-CI)
PRESERVAÇÃO
COLETA 3ARMAZENAMENTORECUPERAÇÃO
|
~|
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
O Modelo CVD-CI é composto por um processo de quatro fases: coleta, armazenamento,
recuperação e descarte dos dados. As referidas etapas são permeadas por seis objetivos: pri-
vacidade, qualidade, direitos autorais, integração, disseminação e preservação.
Inicialmente,o modelo CVD-CI se ocupa na avaliação da fase de coleta,na qual ocorre o pro-
cedimento de planejamento do dados,avaliação e escolha. As ações relacionadas ao processo,
modificação, transmissão e preservação digital do dado ocorrem na fase de armazenamento.
O processo de recuperação é quando concede-se o acesso efetivo aos dados, normalmente
aos profissionais da pesquisa, tanto para consulta e observação dos dados, quanto para a
estrutura, tratamento e representação, que são realizadas após a coleta dos dados. A fase de
recuperação pode gerar dados que, ciclicamente, podem retomar ações da fase de coleta ou
da fase de armazenamento, o que possibilita afirmar que essas fases sejam reiniciadas com a
geração de novos dados.
Por fim, o descarte ocorre quando aquilo que foi planejado, a priori, para os dados é alcan-
çado, ou quando o tempo de armazenamento atinge o seu limite.
Governança de Dados
Conceituada como o exercício da tomada de decisão e de autoridade para assuntos relacio-
nados a dados, a Governança de Dados, determina desde as políticas a serem adotadas em
relação aos dados criados dentro de uma organização, até quais métodos serão utilizados nas
ações do ciclo de vida dos dados, que vão desde a criação,até a eliminação de dados.
CITANDO
Analisando mais profundamente sobre o tema,Lisa Loftis, em entrevista disponível no
vídeo 0 que é governança de dados?,do canal SAS Software Brasil,descreve que "a
governança de dados é uma estrutura que orienta e estabelece estratégias, políticas
e objetivos com a finalidade de gerenciar os dados, como se fossem qualquer outro
recurso de uma organização".
B!—
Pode se considerar que no conceito defendido por Lisa Loftis (2014), os dados são a base
dos recursos para as empresas, precisam ser geridos e passar por acompanhamento, pois são
considerados como matéria prima e auxiliam no atingimento da missão e dos objetivos. Im-
plementar a governança de dados requer o conhecimento da cultura organizacional e a forma
como são tomadas as decisões na organização, para que assim o gestor consiga extrair vanta-
gens da forma como sua empresa se comunica.
A governança de dados busca atingir algumas metas: de imediato, é preciso melhorar a
tomada de decisão e minimizar as divergências operacionais, direcionando os colaboradores
para a adoção de medidas triviais para questões similares acerca de dados e, consequente-
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
mente, estabelecer modelos para os processos e restringir os custos dentro da organização.
Proteger as demandas dos interessados nos dados gerados e estabelecer uma transparência
nos processos é também considerado como objetivos da governança de dados, conforme é
sintetizado no Diagrama 2.
DIAGRAMA 2. PRINCÍPIOS BÁSICOS DA GOVERNANÇA DE DADOS, NO QUE
SE REFERE À PROTEÇÃO
DATA GOVERNANCE
Concluindo, a governança possui também a tarefa de acompanhar a gestão de dados,
para que os mesmos estejam afinados com as metas da organização, além verificar a eficá-
cia e a eficiência desses objetivos planejados pelo nível estratégico da administração.
Importância do uso dados no ambiente empresarial
O fluxo de dados está presente em nosso cotidiano. O acesso à internet e o uso de sa-
télites permitem a visualização de dados em larga escala, o que possibilita, por exemplo, a
compra de passagens, visualizar condições meteorológicas, ou simplesmente se locomo-
ver. No ambiente empresarial, o uso de dados torna as operações mais globalizadas, com
a introdução de produtos e atendendo a demanda em novos mercados.
O agronegócio tem obtido ganhos subs-
tanciais na área estratégica com a intro-
dução da coleta de dados e com o auxílio
da tecnologia avançada na sua plataforma
de produção. São cada vez mais comuns a
pesquisa acadêmica presente no agrone-
gócio, aliada ao uso de tecnologias moder-
nas (uso de drones, por exemplo), com o
intuito de coletar dados importantes que
serão avaliados para que se transformem
em informação. Figura 3.Uso de drones no setor agropecuário. FonteAcesso em:29/01/2018. :Shutterstock.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Outro setor que vem utilizando com frequência os dados é o setor público. Historicamente,
este setor apresenta uma certa restrição ao uso da tecnologia na execução nas suas ativida-
des.No caso brasileiro, por exemplo,é comum ainda se visualizar maquinas de escrever, assim
como uso do papel físico para o arquivamento de documentos. Entretanto, em alguns setores,
principalmente os que se utilizam de um grande volume de informações, tem utilizado a cole-
ta de dados como fonte primordial para a execução de suas atividades.
EXEMPLIFICANDO
A Polícia Federal, por exemplo, tem utilizado o recurso da coleta de dados como um
fator diferencial no combate ao crime de pedofilia e na solução de casos de corrupção
sistémica,envolvendo políticos, agindo como maior rapidez e eficiência.
O uso dos dados tem auxiliado também na organização da infraestrutura do setor público,
de uma forma geral, criando condições para atender com maior eficiência as demandas da
população.
As economias globais hoje funcionam com maior assertividade, graças ao uso de dados
produzidos e compartilhados, permitindo o fluxo de capitais em todo o mundo.
O •iConceito e tipos de informação
Agora, queridos alunos, abordado o co-
nhecimento sobre dados, a sua importância
dentro das organizações e na vida particular
das pessoas em geral, discutiremos sobre a
evolução do tratamento de dados e sua trans-
formação em informação, ou seja, a condição
que a coleta de dados analisada com qualida-
de proporciona no meio organizacional.
O uso da informação, dentro de um con-
texto histórico, vem passando por evoluções,
trazendo impactos na sociedade e nas orga-
nizações, de uma maneira geral. Segundo a
corrente ideológica defendida por Calazans
(2006), a informação é dividida em revolu-
ções dentro da história.
KSIfiCKtllllii'Bsrmm
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
CONTEXTUALIZANDO
A invenção da escrita é considerada a Primeira Revolução, ocorrida aproximadamente
há seis mil anos e a Segunda foi o surgimento do livro escrito, ocorrida na China em
1300 a.C. A invenção da imprensa e do tipo móvel, idealizada por Gutenberg (1450-1455),
foi considerada a Terceira Revolução da informação, momento em que já era possível
visualizar os seus impactos em relação às instituições e ao sistema de ensino,trazendo
o conceito do ensino universal e modificações profundas na sociedade, ensino e cul-
tura.A Quarta Revolução da Informação, que está em andamento, caracteriza-se pelo
crescimento exponencial de livros e revistas e canais eletrónicos nos variados campos
e interesses, em que a troca de informação passa a ser tema principal,se sobressaindo
em relação à educação e ao entretenimento.
Considerada como elemento preponderante para o desempenho das organizações e da
sociedade, a informação tem forte impacto na tomada de decisões. Por definição, a informa-
ção serve como um elo de ligação entre o dado considerado bruto e o conhecimento. Pode ser
conceituado ainda como "um conjunto de dados coletados,organizados,ordenados, aos quais
são atribuídos significados e contexto"(MÚLBERT & AYRES,2007,p. 23 apud MCGEE e PRUSAK,
1997 p. 13). Se os dados podem ser considerados como observações iniciais, as informações
estão relacionadas à importância e finalidade que são atribuídas aos dados observados.
Diante da variedade e velocidade na troca de informações, é consenso entre as organiza-
ções buscar informações que possuam valores comerciais e que permitam maximizar os pro-
cessos de produção, viabilizando o seu desenvolvimento. Segundo Beluzzo & Dias (2003), as
informações podem ser classificadas quanto a sua natureza e finalidade, conforme o Quadro 1:
QUADRO 1. CLASSIFICAÇÃO DE INFORMAÇÕES QUANTO
À NATUREZA E FINALIDADE
TIPO DE INFORMAÇÃO CARACTERÍSTICAS
A informação científica é o conhecimento resultante da pesquisa que se acrescenta
ao entendimento universal existente.Científica
A informação tecnológica é todo tipo de conhecimento relacionado com o modo de fazer
um produto ou prestar um serviço, tendo como objetivo a sua colocação no mercado.Tecnológica
A informação estratégica é a que se refere ao conhecimento das tendências do merca-
do,das conjunturas económicas que afetam o comportamento do mercado,das em-
presas fornecedoras de insumos,matérias-primas e produtos concorrentes das organi-
zacões concorrentes, e implantação ou em expansão e do seu ambiente operacional.
A informação de negócios é aquela que subsidia o processo decisório do gerenciameiv
to das empresas industriais,de prestação de serviços e comerciais, nos seguintes as-
pectos: companhias, produtos, finanças, estatísticas, legislação e mercado.
Estratégica
Negócios
Fonte: BELUZZO & DIAS, 2003. (Adaptado).
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
o «Classificações de conhecimento
Chegamos a um ponto importante do estudo, em que será retratada a evolução da informação
para o conhecimento. Como o conhecimento é classificado,quais os tipos e como ele se tornou um
ponto diferencial no mundo dos negócios.
•As ideias conceituais sobre conhecimento abrangem uma série de definições bastante difun-
didas no meio acadêmico e profissional. Entende-se como conhecimento, a abstração interior
e pessoal de algo que foi experimentado ou vivenciado por alguém. Ele está relacionado com o
saber,a descoberta, a revelação, o experimento.
Conhecimentonão pode ser descrito,já que esse conceito é atribuído à informação.Também não
depende apenas de uma interpretação pessoal, pois requer uma vivência do objeto do conhecimen-
to.Portanto, tal conceito está no âmbito puramente subjetivo do homem.
Basicamente, podemos definir ou classificar todo o conhecimento em quatro tipos, sendo eles:
científico, popular, filosófico e religioso.
Conhecimento científico:
Caracteriza-se pelo fato de lidar com ocorrências e fatos nos quais as hipóteses podem ser valida-
das ou descartadas com base na experimentação.Também visto como um conhecimento sistemáti-
co na formulação de ideias que abrangem o todo do objeto delimitado para estudo.
O conhecimento científico também pode ser verificável, no sentido em que as hipóteses não
comprovadas são excluídas do campo da ciência. Por fim, esse conhecimento pode ser falível, ou
seja,nenhuma verdade é definitiva e absoluta e novas proposições e novas tecnologias podem refor-
mular o conhecimento científico existente. Em outras palavras, o conhecimento cientifico vem con-
trapor a ideia do senso comum,que consiste em um conjunto de informações que não seguem uma
sistematização e são dispostas de forma fragmentada. No instante em que tais informações evo-
luem para a comprovação empírica, logo o senso comum vai cedendo espaço para se tornar ciência.
A rigorosidadeobservada na ciência enas suas proposições,são baseadas emfatosverídicos.A bus-
ca sobre questionamentos como: o que é a verdade? O que podemos comprovar? E como podemos
comprovar?Todos estes questionamentos exemplificam a finalidade do conhecimento científico,
Conhecimento popular:
Conhecido desde a época dos homens das cavernas, o conhecimento popular é um conheci-
mento passado entre gerações, dando origem a todos os outros tipos de conhecimento. É correto
afirmar que a maioria dos fatos do nosso cotidiano atual teve origem no senso comum.
Osconhecimentos populares,após a devida comprovação empírica,foram organizados de maneira
sistémica e adquiridos pela ciência.Porém,algumaspráticas passadas degeraçãoemgeraçãonão pos-
suem respaldo científico,mas são amplamente difundidas,como:as superstiçõese os ditos populares.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Conhecimento filosófico:
O conhecimento filosófico surge a partir
da ideia do questionamento e da busca do
entendimento coerente e total da realidade.
Não pode ser verificável, tão pouco refutado,
já que não há possibilidade de sua confirma-
ção, além de basear-se na dedução e na ex-
periência.
Pode ser considerado racional, por consis-
tir de um conjunto de enunciados logicamen-
te relacionados e sistemáticos, devido ao fato das hipóteses e enunciados buscarem uma re-
presentação coerente e geral da realidade estudada.
Os gregos são conhecidos por terem sido os primeiros a proporcionar a ideia de conheci-
mento de maneira sistematizada,através da separação de classes,em que os homens conside-
rados livres ficavam responsáveis pelo trabalho intelectual e os escravos pelo trabalho braçal,
segundo Matallo Júnior (1989), o comércio e a moeda contribuíram para o alargamento dos
horizontes do pensamento dos gregos.
O pensamento pré e pós-socrático influenciaram o pensamento ocidental.Criador da dialé-
tica, que consiste na discussão de ideias e contradições, Sócrates é considerado o primeiro
grande filósofo grego e suas conceituações chegaram até nós por meio das obras de discípu-
los, como Platão e Xenofonte.
Diante destas evidências, se conclui que a Filosofia e Ciência são áreas do conhecimento
com similaridades importantes, já que surgiram no mesmo local (Grécia), na mesma época
(aproximadamente seis séculos antes de Cristo) e basicamente com o mesmo objetivo: a bus-
ca da verdade através da sistematização do conhecimento. Enquanto a Ciência é baseada em
fatos, tentando estabelecer leis e padrões, a Filosofia é especulativa, baseada principalmente
na argumentação.
Conhecimento religioso:
O conhecimento religioso é tão antigo quanto o conhecimento popular e faz parte da
característica humana buscar explicações para suas dúvidas. Em muitos casos, o homem se
questionou sobre o porquê de determinados fenômenos e não conseguiu uma explicação na-
tural. A explicação sobrenatural, o mito, surge neste contexto com o objetivo de tranquilizar o
homem, porque esse mito forneceria a explicação necessária para a sua dúvida.
O homem percebeu, ao longo da sua evolução, que a natureza era regulada por ciclos, en-
tretanto não se sabia o porquê desses ciclos.Quando acontecia algo anormal dentro de um ci-
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
cio esperado, surgiam explicações baseadas na presença de deuses ou senhores responsáveis
por esses fenômenos naturais.
É importante ressaltar que mito e religião são coisas distintas. De modo geral, todas as reli-
giões possuem ligações com o inexplicável ou com o sobrenatural.O objetivo do conhecimento
religioso é, como em qualquer tipo de conhecimento, o de fornecer respostas para nossas
perguntas. Nesse caso, não são perguntas científicas, mas perguntas relacionadasàs nossas
dúvidas existenciais, aos nossos anseios, destinos e laços que nos remetem a uma entidade
superior.
Aplicação do conhecimento na área empresarial
No meio organizacional, as pessoas utilizam e valorizam o conhecimento, mesmo que de
forma mais velada. Geralmente, as empresas adotam como critério o uso da experiência em
relação à inteligência ou ao grau de escolaridade no momento em que recrutam e contratam
profissionais. As organizações entendem que o conhecimento agrega valores que são com-
provadamente desenvolvidos ao longo de um determinado período.
Empresas estão sujeitas a momentos de instabilidade e são exatamente nessas situações
que gestores e líderes tendem a se consultar com colaboradores, que notadamente gozam de
respeito frente à organização e disponham de conhecimento prático na solução de algumas
situações cotidianas.
EXEMPLIFICANDO
Existe um consenso no meio empresarial de que a informação e principalmente o co-
nhecimento são difundidos no contato pessoal nas reuniões e, em uma escala superior,
na busca de documentos no banco de dados,por exemplo. Portanto, o conhecimento
se consolidou como um ativo corporativo e se fez necessário entender que é preciso
geri-lo com o mesmo cuidado dedicado aos outros ativos mais tangíveis das empresas.
OHoward Gardner e o estudo da Teoria das Inteligências
Múltiplas
Sintetizando as abordagens realizadas ao longo do capítulo, chegamos ao conceito de
inteligência. O que se entende por inteligência, em seu conceito mais amplo e como ela
pode ser adquirida ou aproveitada nas relações pessoais e profissionais.
Para que haja uma compreensão mais efetiva do que significa inteligência e contextua-
lizá-la em um ambiente corporativo, é necessário entender os conceitos propostos por
Howard Gardner.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
CURIOSIDADE
Psicólogo norte americano, atuou como professor de Psicologia pela Universidade de
Harvard,além de ter atuado no setor de Neuropsicologia do Hospital de Boston. Sua
fonte de pesquisa na área de inteligência foi obtida através das conversas com ve-
teranos de guerra americanos que,apesar das graves sequelas físicas e intelectuais
adquiridas,mantinham muitas faculdades mentais preservadas.
Para Gardner, era possível que a região cerebral preservada fosse estimulada para as-
sim possibilitar realizações nas áreas danificadas.
Em meados dos anos 80, Gardner publicou um livro ( Frames of Mind ) e divulgou a sua
Teoria das Inteligências Múltiplas, que proporcionou encontros e debates por todos os
EUA. O estudo da sua teoria proporcionou uma mudança significativa em áreas do Conhe-
cimento como, por exemplo, a Educação. Gardner refuta a ideia de que se possa avaliar
a inteligência através de métodos tradicionais, como testes de papel e lápis. Para ele, é
importante observar as atuações valorizadas nas mais distintas culturas. Além disso, ele
sugere que as habilidades cognitivas apresentam especificidades e que o nosso sistema
nervoso processa de maneira muito particular cada tipo de informação que é gerada. Por-
tanto, o conceito de inteligência defendido por Gardner, promove uma análise mais pro-
funda, pois aborda as diferentes possibilidades de desenvolvimento intelectual nas mais
variadas realidades existentes no mundo.
DICA
Leia o livro Frames of mind (Estruturas da Mente- A Teoria das Inte-
ligências Múltiplas) de Howard Gardner, lançado originalmente em
1983, foi publicado no Brasil em 1994 pela editora Artmed.
Abordando o conhecimento de Gardner, inteligência se define como uma capacidade
biológica e psicológica proveniente de aspectos culturais e motivacionais que influenciam
as pessoas, ou seja, se trata de uma habilidade em solucionar problemas ou criar mecanis-
mos significativos nos ambientes culturais.
Não é possível relativizar inteligência e sim avaliar qual a função que cada indivíduo
consegue desenvolver melhor, observando o ambiente em que se encontra. Por exemplo,
é inútil comparar níveis de inteligência entre um cientista e um indígena meramente pelo
aspecto formal. A maneira mais certa é analisar a inteligência pela função que cada um
desempenha dentro do ambiente adequado. Logicamente, um cientista apresenta maior
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
utilidade dentro de um ambiente de pesquisa, assim como um indígena tem maior conhe-
cimento em áreas selvagens.
Seguindo a metodologia de estudo de Gardner, é possível identificar modelos de inteli-
gências das quais podemos destacar: linguística, lógico-matemática, espacial, interpessoal
e intrapessoal. Elas atuam de maneira independente, porém não isoladamente, pois se faz
necessário a combinação mínima de duas delas, para que possamos realizar as tarefas.
Cada ser humano dispõe de graus variados de cada uma das inteligências e maneiras dife-
rentes com que elas se combinam e organizam.
Inteligência Linguística:
Este ramo da inteligência é composto por sons, ritmos e significados das palavras que apresen-
tam a capacidade para diferenciar as funções da linguagem. O uso da linguagem com o objetivo
de transmitir informações, por exemplo, é considerado funções da Inteligência Linguística. O co-
nhecimento linguístico se divide basicamente em três aspectos importantes para uma sociedade:
1. Aspecto retórico: quando a linguagem tem o objetivo de persuadir alguém a respeito de um
assunto.Citando como exemplo, normalmente é utilizada por profissionais especializados em
Direito e líderes políticos.
2. Potencial mnemónico: ocorre quando a linguagem demonstra a sua capacidade de consoli-
dar informações, regras ou procedimentos.
3. Função de explicação: muito utilizada em grande parte do ensino e da aprendizagem a lin-
guagem se apresenta como melhor método para a transmissão de conceitos.
Inteligência Lógico-Matemática:
A Inteligência Lógico-Matemática é o modelo de inteligência que apresenta uma afinidade
com a ordem, a sistematização e com padrões,além das habilidades com a manipulação de obje-
tos ou símbolos. Essa inteligência é muito perceptível em indivíduos que se encontram nas áreas
de Ciência e Matemática, apesar das motivações dos cientistas e dos matemáticos serem origi-
nalmente diferentes, visto que o primeiro visa explicar os fenômenos naturais, enquanto que o
segundo visa criar abstrações para explicar o mundo.
Inteligência Espacial:
Indivíduos que desenvolvem a Inteligência Espacial possuem a capacidade em notar os as-
pectos visuais e espaciais do mundo de forma precisa e discorrer sobre eles através da percepção
e transformação de imagens e objetos no espaço. Portanto, a inteligência espacial conceitua-se,
como a capacidade inicial de manejar os objetos e formas mentalmente, para estabelecer equilí-
brio e composição numa representação visual ou espacial.
Assim como a Lógico-Matemática, a Inteligência Espacial também envolve a observação
dos objetos, porém, está mais alinhada com o mundo concreto e a localização destes objetos.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
EXEMPLIFICANDO
Para alguns indivíduos,é extremamente difícil memorizar formas, ter noção de espaço
quando estão dirigindo, sendo obrigados a sempre se remeter a algo que os auxilie. No
entanto, para outros, isso não é um problema devido à facilidade em observar e manipu-
lar os objetos e formas existentes ao seu redor.
Inteligência Intrapessoal:
A Inteligência Intrapessoal se relaciona com o desenvolvimento das características pes-
soais de um indivíduo, como o acesso à sua própria vida sentimental, por exemplo. É uma
inteligência capaz de realizar distinções de sentimentos, criar rótulos e símbolos que servem
de base para entender o comportamento pessoal.
Este modelo de inteligência aborda possibilidades, restrições e anseios pessoais dos indi-
víduos. Em uma análise mais avançada, permite que representemos sentimentos complexos
e diferenciados e, a partir disso, criar conceitos sobre si próprio e habilidade para planejar e
direcionar a própria vida.
Inteligência Interpessoal:
Melhor avaliada por profissionais ligados a educação esaúde mental, a Inteligência Inter-
pessoal tem capacidade de observar e fazer distinções entre outros indivíduos e, em particu-
lar, entre seus humores, temperamentos, motivações e intenções. Facilmente observada em
crianças pequenas, como a habilidade para distinguir pessoas e suas características e na sua
forma mais avançada como a habilidade para perceber intenções e desejos de outras pessoas
e para reagir adequadamente a partir dessa percepção.
Inteligência Organizacional:
A Inteligência Organizacional, que tem sua origem na chamada Inteligência Competitiva,
tem importante função na elaboração de estratégias dentro da organização, atuando com o
monitoramento dos ambientes interno e externo da organização, apresentando um método
organizado de coleta, análise e disseminação das informações estratégicas.
É notório que essas atividades exigem conhecimento aprofundado para
propor soluções organizacionais sofisticadas e, portanto, a busca por
profissionais capacitados, aliados a uma aquisição de produtos e ser-
viços de informações e alinhados à necessidade da organização são es-
senciais. Levar o conhecimento a um número maior de pessoas é
seu principal objetivo.
Os instrumentos tecnológicos da informação são consi- I
derados a estrutura básica para qualquer sistema de Bussiness
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Inteligence, no que se refere a facilidade de uso e de gerenciamento, bem como os bancos de
dados. Ele retira e complementa informações de fontes diversas, criando hipóteses para de-
senvolver uma expectativa sobre a dinâmica dos negócios.
Aplicada à gestão dos negócios, a Inteligência Organizacional traz soluções por meio da
integração baseada nas diretrizes do saber (teoria da cognição), do ser e conviver (teoria
humanista) e do saber fazer (teoria sociocrítica). Ela está presente em pessoas que formam a
organização com profundo conhecimento de suas potencialidades e limites.
Podemos considerar esse modelo de inteligência como um valor estratégico inflexível dentro
das empresas, chegando ao ponto de fazer parte do modelo de gestão,em que as suas funções
organizacionais se alinham com o uso da tecnologia da informação e de seus recursos.Contem-
pla ainda as ideias sobre modelagem estratégica de negócios, de inovação, de competitividade
e de inteligência competitiva.Portanto, o seu conceito mais sucinto é o somatório destas ideias.
O •éIntrodução ao Ciclo de Inteligência Competitiva
As empresas, em um aspecto geral, têm passado por mudanças significativas na sua com-
posição estrutural, em seus processos internos e até na sua dinâmica, graças as constantes
alterações nos ambientes de negócio. Tais alterações, segundo o entendimento de Paim e Bar-
bosa (2003), se dão em um espaço externo às organizações e resultam da relação existente
entre as inovações na tecnológica e as modificações no âmbito socioeconômico, que ocor-
rem na sociedade. Analisando esse cenário,
as organizações empresariais tem dispendido
esforço com o objetivo de se atentarem para
essas transformações e compreender as suas
influências nos negócios, além da busca in-
cessante por informações, geralmente capta-
da nos processos de tomada de decisão.
É importante que as organizações insti-
tuam práticas no sentido de monitorarem o
seu ambiente de negócios. Estas ações, conhecidas como Monitoramento Ambiental, as-
sociam alguns conceitos, dentre eles o de Inteligência Competitiva (1C), também conhecida
como Estratégica e Empresarial, a depender do contexto em que são inseridas. Essa área,
segundo Gomes e Braga (2006), é uma das mais procuradas dentro das empresas, já que ela
se ocupa em verificar as mudanças ocorridas no ambiente competitivo para evitar surpresas
em seus negócios. Para Lodi (2005), a Inteligência Competitiva tem como principal objetivo,
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
quanto ao estabelecimento das estratégias corporativas, fornecer auxílio na definição e avalia-
ção contínua dos cenários considerados prioritários pelo planejamento.Isso ocorre através da
análise de previsões que geram estratégias relevantes para um posicionamento competitivo
da empresa.
A Inteligência Competitiva se ocupa também em monitorar os movimentos das concor-
rentes, observando o grau de recursos e capacidades que a mesma possui. Porém, além
disso, é importante entender que a 1C procura avaliar o ambiente de maneira geral, para
se antecipar a transformações ocorridas a nível macro ou industrial. É um processo de
avaliação contínuo e interativo que coleta, analisa e dissemina informações importantes na
tomada de decisões empresariais e deve ser desenvolvido de maneira sistemática dentro
das organizações.
A compreensão destes processos ocorre através do Ciclo de Inteligência, que se subdi-
vide em quatro fases:
DIAGRAMA 3. QUATRO FASES DO CICLO DA INTELIGÊNCIA
© LEVANTAMENTO DAS NECESSIDADES DE INTELIGÊNCIA E IDENTIFICAÇÃO DOSRESPONSÁVEIS PELAS DECISÕES ESTRATÉGICAS;
© COLETA DE DADOS E INFORMAÇÕES;
© VALIDAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS E INFORMAÇÕES COLETADAS PARA A GERAÇÃODE INTELIGÊNCIA;
© DISSEMINAÇÃO DA INTELIGÊNCIA PRODUZIDA AOS RESPONSÁVEIS PELAS DECISÕES.
Estabelecidas estas diretrizes, os fatores essenciais para a implantação bem-sucedida do
processo de Inteligência Competitiva estão relacionados,primeiramente ao Regionalismo, em
que, quanto maior a globalização do assunto pesquisado,mais complexa será a captura de in-
formações específicas. Em seguida, o Dinamismo, já que a exatidão das informações obtidas
está ligada a um grau de dinamismo menor. A Regulamentação, que observa a participação
dos órgãos ou instituições envolvidas, pois, não havendo clareza na prestação de contas das
suas atividades, a coleta de informações mais específicas se trona mais difícil.
Por fim, a Concentração que considera que, quanto menos agentes atuarem no tema en-
volvido, mais fácil fica o recolhimento das informações específicas e a Integração que consi-
dera que o controle elevado dos agentes dificulta na obtenção das informações específicas.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
o «Uso da informação para tomada de decisão
Existe um consenso entre os teóricos em gestão de que as decisões baseadas em in-
formação devem levar em consideração não apenas a quantidade, mas sim a qualidade
da informação produzida. Podemos observar que o comportamento de uma organização
é diretamente afetado, em termos de eficácia e eficiência, pela qualidade das decisões, as
quais,por sua vez, são influenciadas pela qualidade das informações geradas,agindo como
um processo integrado e sistémico. Pode-se considerar que as atividades desempenhadas
pelos gestores e as informações obtidas estão intimamente relacionadas, já que é atribui-
ção deles tomar decisões rotineiras com o objetivo de planejar o futuro.
As informações adquiridas conseguem atender dupla função estratégica dentro das or-
ganizações: analisar os ambientes externo e interno, além de verificar a sua atuação nesses
ambientes. Existe uma relação de dependência intrínseca entre a informação gerada e a
tomada de decisão pela administração, em que a tecnologia serve como uma fonte essencial
na aquisição de informações, tornando-as rotineiras dentro dos ambientes organizacionais.
Portanto, conclui-se que, a mera quantidade de informação não significa, necessariamente,
em melhores tomadas de decisão, entretanto, a tecnologia utilizada possui habilidade em
aprimorar a qualidade informacional, impactando diretamente no sucesso gerencial.
As vantagens competitivas geradas pela qualidade das informações, auxiliam na compe-
titividade empresarial e na criação de uma rede de contatos entre pessoas, que auxiliam
no compartilhamento das informações e consequentemente na disseminação do conheci-
mento.Embora crie-se uma certa soberania sobre a importância da informação,atribuindo
a ela uma função quase que indispensável ao ciclo de vida de uma empresa, é visível a sua
importância. Para tanto, existe uma preocupação sobre os processos de aquisição, admi-
nistração e segurança a respeitoda informação organizacional.
O •iSistemas Transacionais
Sistemas de Informações podem ser definidos como todo sistema que cria, armazena e
manuseia informações, fazendo uso da tecnologia ou não.Tem como principal meta,criar con-
dições para a tomada de decisões nas empresas, sempre visualizando as principias atividades
exercidas nas organizações públicas e privadas.
Assim como na Biologia,esse conceito tem aplicabilidade em qualquer sistema presente nas
diversas áreas do conhecimento, pois consegue apresentar o funcionamento de um sistema
de maneira geral.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
oIntrodução à Teoria Geral dos Sistemas
Dentro de um contexto organizacional, a Teoria de Sistemas aborda um conjunto de
ideias que podem ser esclarecidas sob alguns aspectos. A produtividade da empresa, por
exemplo, está intimamente relacionada ao papel funcional que o homem desempenha e
é através dele que as pessoas se relacionam. Outro aspecto é o conflito gerado por conta
desses papeis que as pessoas representam dentro da organização e das expectativas cria-
das muitas vezes frustradas, em relação à atuação do outro. Importante lembrar também
do equilíbrio, promovido deforma integrada à estabilidade que a empresa deseja alcançar
dentro do seu ambiente.
CONTEXTUALIZANDO
A Teoria Geral dos Sistemas começou a ser discutida a partir dos anos 50,pelo biólogo
alemão Ludwig Von Bertalanffy,que procurava adotar um modelo científico que expli-
casse o comportamento dos seres vivos através de análises científicas e empíricas.
Esse autor conceituou a chamada "Teoria dos Sistemas", que afirmava que os sistemas
presentes no corpo humano, mesmos distintos entre si, conseguem se inter-relacionar e
influenciar no funcionamento do outro.
Segundo Chiavenatto (1993), a TGS está estruturada em alguns pressupostos:
•Existe uma nítida tendência para a integração nas várias ciências naturais e sociais;
•Essa integração parece orientar-se rumo a uma teoria dos sistemas;
•Essa teoria de sistemas pode ser uma maneira mais abrangente de estudar os campos
não físicos do conhecimento científico, especialmente as ciências
sociais; j
•Essa teoria de sistemas, ao desenvolver princípios unificado- A
res que atravessam verticalmente os universos particulares
das diversas ciências envolvidas,aproxima-nos do objetivo
da unidade da ciência;
• Isto pode nos levar a uma integração muito necessária na T
educação científica.
Diante destes pressupostos, é possível verificar
que as análises dos sistemas múltiplos existentes
no mundo só conseguem produzir um efeito rele-
vante a partir da integração entre si.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
CURIOSIDADE
Entretanto, o que viria ser um sistema?
Existe um consenso entre os teóricos dessa área, de que sistema é um conjunto de
elementos interdependentes entre si para atingir um determinado objetivo, ou seja, está
sempre pautado na relação e organização. Os sistemas podem ser fechados,quando
não se relacionam com o meio externo,ou abertos,quando existe essa relação através
da troca de informações.
O »Classificação e modelos de sistemas de informação
Agora, caros alunos, vamos conhecer a classificação e modelos de sistemas de informação.
Modelo hierárquico
Pioneiro como modelo de dados, o seu desenvolvimento ocorreu graças a um estabeleci-
mento de discos de arquivamentos endereçáveis, já que estes permitiam a manipulação de
sua estrutura de endereçamento físico para possibilitar uma estruturação hierárquica das in-
formações. Os dados são dispostos em hierarquias ou árvores, nas quais cada hierarquia
apresenta ocorrências de registros. Registro é um conjunto de atributos, que contém apenas
uma informação. Como nomenclatura baseada na hierarquia, o registro que origina os outros
é classificado como registro-pai, os outros são chamados de registros-filhos.
Modelo em redes
O modelo em redes surgiu como uma continuação do modelo hierárquico, eliminando seu
conceito de hierarquia e possibilitando que um mesmo registro se envolva com diversas asso-
ciações. Nesse modelo, os registros são dispostos em gráficos, vinculados a um único tipo de
associação (set), no qual se estabelece uma relação entre o proprietário e membro, que
são dois tipos de registro. Uma conceituação definida pelo gerenciador Data Base Task
Group (DBTG) da CODASYL (Committee on Data Systems and Languages ), consolidou nor-
mas para este modelo de banco de dados, através da adoção de uma linguagem própria,
com o objetivo de definir e manipular os dados.
Diante do fato de que os dados possuíam uma independência física limitada, a única
certeza era de que o sistema poderia reaver os dados para as aplicações, da maneira em
que são indicadas nos esquemas.
Modelo relacional
O modelo relacional é um modelo que surgiu devido às necessidades do aumento
da liberdade dos dados dentro dos sistemas gerenciadores de banco de dados; gerar um
conjunto de funções sustentadas na álgebra relacional para o arquivamento e recupera-
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
ção de dados; viabilizar processamento exclusivo. São mais flexíveis e adaptados para a
solução de problemas que se apresentem em nível de compreensão e implementação da
base de dados.
A estrutura do modelo relacional é constituída por tabela (relação). Uma relação é
formada por um ou mais atributos (campos) que indicam quais os tipos de dados serão
arquivados. Esse modelo é composto ainda por linhas (instância), em que cada linha do
esquema representa uma tupla (registro).
DICA
0 modelo relacional não possui um roteiro pré-estabelecido no acesso aos dados ou
nos modelos que o antecederam. Ele implementa a base de dados organizadas em
relações, entretanto, existe um conjunto de restrições que são impostas no momento
em que irão trabalhar com essas tabelas, para se evitar situações indesejáveis, como a
repetição de informação,por exemplo.
Modelo orientado a objetos
O modelo de bancos de dados orientados a um objeto se tornou comercialmente
viável a partir dos anos 80.Seu surgimento ocorreu por causa dos limites de arquivamen-
to e a disposição semântica observada no modelo relacional. A habilidade para criar os
tipos de dados necessários é uma característica das linguagens de programação orienta-
das a objetos. Contudo, esses sistemas necessitam guardar representações das estrutu-
ras de dados que utilizam no armazenamento permanente.
O mConceitos de planejamento de sistemas
Segundo Amaral,"é uma atividade das organizações que define o futuro desejado para os
seus sistemas, o modo como deverão ser suportados pelas tecnologias da informação e ainda
a forma de concretizar este suporte" (1995, p. 8). O planejamento de sistemas é uma atividade
difícil e com objetivos variados e de natureza holística.
O planejamento de sistemas visa de imediato a busca de eficiência no
ambiente interno em níveis mais elevados. Para isso, conta com a pro-
dução de uma base informacional capaz de gerar o bom andamento da
operação e de seu gerenciamento. Outro fator importante é enten-
der como esse mesmo planejamento administra as informações
oriundas do ambiente externo, que pode ser o mercado ou até
mesmo a própria sociedade.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Naquilo que se refere aos recursos de tecnologia da informação, o planejamento se insere
ao ponto de dar suporte aos sistemas de informação da organização. Por fim, o planejamento
auxilia no uso da informação de maneira estratégica para obter vantagens competitivas diante
dos concorrentes, considera-se também,que o PSI age como parte integrante do planejamen-
to estratégico das empresas.Furlan (1991) define que o planejamento de sistemas deve definir,
inicialmente, o negócio antes dos sistemas, e Amaral (1995) afirma que PSI desencadeia mu-
danças organizacionais importantes, principalmente nos recursos humanos.
O •iSistemas de apoio à decisão
Stair e Reynolds definem os sistemas de apoio à decisão (SAD), "é um conjunto organizado
de pessoas, procedimentos, software, banco de dados e dispositivos utilizados paraajudar a
tomar decisões que solucionem problemas" (2013, p. 226). O SAD apresenta um conjunto de
características importantes na tomada de decisão.
Esse sistema consegue fornecer acesso mais rápido à informação que, simultaneamente,
lida com um volume robusto oriundo das fontes diversas e fornece uma flexibilidade na apre-
sentação dos mesmos.
EXEMPLIFICANDO
Suponhamos que um gerente de vendas acompanha os relatórios emitidos pelos
sistemas de informação gerenciais com objetivo de visualizar a produtividade de
seus vendedores diariamente. 0 sistema de apoio à decisão será a ferramenta que
permite analisar diversos fatores, já que os sistemas costumam ser especializados
em rápida resposta.
O m.Classificação de sistemas
Chegamos às classificações de sistemas, então vamos conhecê-las a seguir:
Sistemas de Informação Gerencial
Segundo a teoria defendida por Kroenke, os Sistemas de Informação Gerencial (SIG's)
"consistem no desenvolvimento e uso de sistemas de informação, que ajudam as empresas a
alcançar suas metas e objetivos" (2012,p. 29). Esse conceito envolve a ideia de desenvolvimen-
to, sistemas de informação e metas nos negócios.
Esse sistema transmite informação na forma de relatórios ou exibições para gerentes e
profissionais de negócios. Informações instantâneas sobre dados comerciais ou relatórios de
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
vendas, por exemplo, podem ser obtidos pe-
los gerentes de vendas através dos seus com-
putadores em rede e navegadores, graças à
velocidade da informação.
Sistemas de Informação Executiva
Os Sistemas de Informação Executiva são
responsáveis por fornecer aos gerentes e exe-
cutivos uma maior agilidade e praticidade no
processo de consulta da informação. Eles têm, como base de referências,os fatores internos e ex-
ternos, que podem vir a contribuir com o planejamento estratégico,como,por exemplo, as ações
dos seus concorrentes,os sistemas de fácil acesso ao desempenho do seu negócio,entre outros.
Sistema de Automação de Escritório - SAE
Trazendo o conceito mais amplo sobre automação, podemos defini-la como a redução do
trabalho realizado pela mão de obra humana e substituída por computadores, trazendo um
ganho em eficiência e velocidade. Neste contexto, a Automação de Escritório se conceitua
como a utilização de ferramentas de informática e softwares com o objetivo de criação, coleta,
armazenamento,manipulação e retransmissão digital das informações pertinentes para a rea-
lização de tarefas e atingir metas em escritório.
Manipular e gerenciar documentos, tais como editores de texto, agendas eletrónicas ou
gerenciadores de banco de dados,são funções do SAE. Elas ajudam na programação,nas ativi-
dades e melhoram na comunicação. As funções que integram o sistema AE são:
Gerenciamento de atividades básicas, tais como:
•Agenda eletrónica;
•Lembrete eletrónico;
•Gerencia de recursos;
•Caixa de entrada.
Preparação e recuperação de documentos, que podemos citar:
•Processamento de texto;
•Arquivamento/Recuperação de documentos;
•Pesquisa de documentos.
Apoio à decisão, por exemplo:
•Computação pessoal;
•Análise de dados;
•Elaboração de gráficos;
•Consulta de banco de dados.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Comunicação, que pode ser visualizado:
•Correio eletrónico;
•Correio de voz;
•Teleconferência;
•Vídeoconferência.
O SAE tem por característica uma baixa capacidade analítica, entretanto, utiliza softwares
gráficos em níveis avançados e que podem emitir gráficos e dados originado de diversas fon-
tes imediatamente, para o chamado Executivo Sénior. Elas adotam interfaces gráficas com
certo grau de facilidade de uso, devido ao fato do Gerente Sénior não possuir experiência no
que se refere a Sistema de Informação baseado em computador.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Sintetizando
Nessa unidade, foi apresentado o conceito de dados, que nada mais é que um elemento no
seu estado bruto que pode ser representado por imagens,caracteres ou conjunto de caracteres,
formas até mesmo números. O dado,por si só, não representa nenhuma relevância para a pes-
soa que analisa, pois não pode levar a uma informação.
Foi explanado, também,os tipos de dados existentes (dados estruturados, dados semiestru-
turados e dados não estruturados) e como poderemos gerir esses dados,afim de estruturá-los,
relacioná-los e também armazená-los.
Apresentamos o conceito de Informação que, de maneira geral, trata-se de um conjunto de
dados estruturados afim de gerar uma relevância e obter um sentido. Essa informação pode
ser classificada em: Cientifica,Tecnológica, Estratégica e de Negócios. É importante atentar-se a
cada uma de suas caraterísticas, pois, são detalhes que as diferenciam. Finalizamos esse tema
abordando a utilização da informação como principal combustível para a tomada de decisão
dentro das organizações empresariais e industriais.
O conhecimento foi definido como a formalização mais elaborada do conjunto de informa-
ções geradas diariamente e muitas vezes,aleatoriamente,que podem ser disseminadas entre as
pessoas e as corporações empresariais.
A classificação dos sistemas, possui, grande relevância, porque auxilia no planejamento em-
presarial além de ser o suporte a tomada de decisões.
Por fim, a inteligência, delimitamos o conceito de inteligência, que através da sua multiplici-
dade de ações, desenvolve papel essencial dentro das organizações e como principal ponto de
suporte a tomada de decisão.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Referências bibliográficas •i
AMARAL, L. A. M. Praxis - um referencial para o planejamento de sistemas de informa-
ção. Disponível em: <http://shiva.di.uminho.pt/~jmv/htmls/algoritmi.html>. Acesso em: 16 dez.
1999.
BARBIERI,Carlos.Business Intelligence: modelagem e qualidade. Rio dejaneiro:Elsevier, 2011.
BELUZZO, R.C.B.; DIAS, M.M.K.. Gestão da informação em ciência e tecnologia sob a ótica
do cliente. Bauru, SP: EDUSC, 2003.
CALAZANS, A. T. S;CABENA, P; HADJINIAN, P; STADLER, R;JAAPVERHEES. Conceitos e uso da
informação organizacional e informação estratégica. Pesquisa Brasileira em Ciência da In-
formação e Biblioteconomia, v. 1, n. 2, 2006.
CHIAVENATO, I. Teoria Geral da Administração. São Paulo: Makron Books,1993.
DAVENPORT, Thomas. H. Ecologia da informação: por que só a tecnologia não basta para o
sucesso na era da informação. São Paulo:Futura, 1998.
FAYVAD,U;PIATETSKY-SHAPIRO, G;SMYTH, P. From Data Mining to Knowledge Discovery in
Databases. American Association for Artificial Intelligence, 1996.
FURLAN, J. D. Como elaborar e implementar o planejamento estratégico de sistemas de
informação. São Paulo: Makron Books, 1991.
GOMES, E. B. P.; BRAGA, F. dos R. Inteligência competitiva no Brasil: uma realidade corporati-
va.Puzzle - Revista Hispana de la Inteligência Competitiva,Barcelona,ano 6,n.23,ago./out.2006.
HAND, D; MANNILA, H; SMYTH, P. Principles of Data Mining. MIT Press, 2001.
KROENKE, David. Sistemas de informação gerenciais. São Paulo: Saraiva, 2012.
LAUDON, K.; LAUDON, J. P.. Essentials of Management Information Systems. Prentice Hall
International Editions.
LODI,C. F. G. Planejamento por cenários e inteligência competitiva: integrando seus processos
para tomar decisões estratégicas mais eficazes. In: STAREC, C; GOMES, E. B. P.; CHAVES, J. B.
L. Gestão estratégica da informação e inteligência competitiva. São Paulo: Saraiva, 2005.
MATALLO JÚNIOR, Heitor. A problemática do conhecimento. In: CARVALHO, Maria Cecília Ma-
ringoni de (Org.). Construindo o saber - metodologia científica: fundamentos e técnicas. 2.
ed. Campinas, SP: Papirus,1989.
MÚLBERT, A. L.; AYRES, N.M. Sistema de Informações Gerenciais no Varejo e Serviços. 2. ed.
Palhoça: UnisulVirtual, 2007.
O QUE é governança de dados? - SAS. Postado por SAS Software Brasil (2min.14s.) son. color. leg.
SANTANA, Ricardo Cesar Gonçalves. Ciclo de vida dos dados e o papel da ciência da infor-
mação. Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação. Florianópolis: UFSC, 2013.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Disponível em:< http://enancib2013.ufsc.br/index.php/enancib2013/%20XIVenancib/paper/vie-wFile/284/319>. Acesso em 30 Dez 2018.
ZANASI, A. Discovering Data Mining: from concept to implementation. Prentice Hall, 1998.
STAIR, Ralph M.; REYNOLDS, George W. Princípios de sistemas de informação. 11. ed. [s.l.]
Trilha, 2013.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
\
ser
educacional
Objetivos da unidade
•Entender o conceito de Arquitetura Tecnológica para Ambientes Analíticos;
•Debater sobre a descoberta do conhecimento;
# Relacionar as técnicas de Mineração de Dados;
# Discutir sobre a preparação de dados.
Tópicos de estudo
•Arquitetura Tecnológica para Am-bientes Analíticos
•Introdução à Big Data•Infraestrutura para Big Data•Tecnologias fundamentais em Big
Data e Inteligência Analítica
•Interfaces da Big Data
•Abordagens para outros problemas
de Data Mining
•Aplicações de Data Mining•Ferramentas comerciais para Data
Mining
•Preparação dos dados
•Descoberta do conhecimento•Classificações de conhecimento I•Técnicas de Mineração de Dados•Visão geral da tecnologia de Data
Mining
•Classificação de técnicas de Data
Mining
? •••
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
o #Arquitetura Tecnológica para Ambientes Analíticos
Pela evolução dos Sistemas de Informação, é possível observar que as organizações em-
presariais se constituem,geralmente, dentro de um ambiente complexo de Tecnologia da In-
formação. Esse ambiente é muito importante para manutenção e sobrevivência das empresas
em relação à era da informação. Diante da necessidade de implantar uma abordagem capaz
de construir um ambiente de TI para as empresas, surge o conceito da Arquitetura Corpora-
tiva de Tecnologia da Informação (ACTI).
A ACTI é um método organizado e sistemático, relacionado à construção de um ambiente
de Tecnologia da Informação, direcionado para empresas. Esse método é baseado em uma
estrutura-guia chamada deframework, que representa, com consistência e métodos organiza-
dos, os requisitos da organização.
Essa arquitetura se alinha às estratégias dos negócios empresariais, integra-se com Siste-
mas de Informação e outros elementos do ambiente de Tecnologia da Informação - além de
realizar alterações rápidas no ambiente de TI, com o intuito de viabilizar rapidamente os negó-
cios. A ACTI, à medida que é bem elaborada, possibilita às empresas vantagens competitivas
relevantes. A infraestrutura de TI, aliada ao uso dos aplicativos,dá à organização - juntamente
com os clientes, fornecedores e órgãos reguladores - a integração e a agilidade necessárias
para realizar atividades do negócio.
O conceito de Arquitetura Corporativa de Tecnologia da Informação é definindo como um
processo que atua sobre uma organização interna de um empreendimento. Isso pode ser visto
em como são empregadas as conexões entre equipamentos, políticas de padrões de funciona-
mento operacional e sobre as soluções empregadas pela empresa afim de priorizar políticas
de segurança e privacidade. Esse conceito possui como principal objetivo o alinhamento de
fatores, como os resultados de médio e longo prazo do empreendimento.
CITANDO
Analisando mais profundamente o tema,Applegate (1996, p. 154-257) descreve a ACTI
como sendo uma "[...] planta de projeto que define a computação técnica, a gerência da
informação,e a plataforma de comunicação da empresa; a estrutura e os controles que
definem como a plataforma deve ser utilizada, e as categorias de aplicativos que podem
ser criados nessa plataforma".
si
A Arquitetura Corporativa de Tecnologia de Informação se origina do modelo da organiza-
ção,no qual a análise sistemática desses aspectos norteia a organização empresarial na gera-
ção, utilização e modificação do ambiente de TI que deve auxiliá-la.
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Segundo Watson (2000), a definição do ACTI, à medida que se alinha com o modelo em-
presarial, possibilita a criação de um framework para as ações relacionadas a planejamento
e implementação de uma infraestrutura de informação. Esse alinhamento propicia, dentre
outras coisas, o intercâmbio facilitado da informação e seu compartilhamento, passando pelo
estabelecimento da segurança e da privacidade até a redução dos custos. As organizações em-
presariais podem,ao longo do processo, solicitar ou precisar de funções importantes do ACTI,
como a escalabilidade, flexibilidade, confiabilidade e alta disponibilidade - requisitos básicos
para serem operados em determinadas empresas.
O mIntrodução à Big Data
Diante de um cenário em que o mundo gera quintilhões de bytes diariamente, é possível
perceber que as ações de uma sociedade são relevantes para a empresa estabelecer uma me-
lhor relação com os clientes,ou até mesmo compreender seu comportamento.O cenário -que
se apresenta com um dinamismo cada vez maior - e o fato de se obter um acesso antes da
concorrência refletem alterações no mercado e a condição imprescindível para a sobrevivência
dentro do mundo corporativo.
Analisando mais detalhadamente as aplicações de Big Data Analytics, verifica-se que suas
possibilidades são mais abrangentes do que a experiência do consumidor. O uso de tecno-
logias, por exemplo, eleva o nível de segurança na infraestrutura de TI, auxilia nas ações de
marketing, reduz custos,aperfeiçoa processos,dentre outras coisas.
CURIOSIDADE
Segundo a IDC,empresa de pesquisa de mercado e consultoria, o mercado mundial de
Big Data deve crescer 600% a mais que o de TI até 2018,movimentando a incrível quan-
tia de US$ 41,5 bilhões nesse mesmo período.
Fonte: Big Data Business. Acesso em: 09 fev. 2019.
Vivemos em um momento histórico em que a geração de dados, a cada um ano e meio, se
iguala à quantidade de dados criados pelos seres humanos durante toda a história.A era da Big
Data - isto é, o momento em que vivemos - se destaca pela criação dos volumes desmedidos
de dados, sejam eles oriundos de empresas, pessoas ou aparelhos. O próprio termo já reme-
te a uma enormidade de dados que são gerados. Um dos seus desdobramentos é conhecido
como Big Data Analytics, que tem como referência os sofisticados softwares utilizados para
tratar os dados obtidos e transformá-los em relevantes informações às empresas.Registros de
call center, balanço patrimoniais, demonstrativos de resultado, ou seja, os dados estruturados
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
ou não estruturados são exemplos de iniciativas apoiadas em Analytics que condicionam uma
série de análises.
CURIOSIDADE
Com a expansão do termo Big Data para outras áreas além da tecnológica, percebeu-se
a necessidade da discussão do tema de maneira mais ampla. A Universidade de Oxford
(Inglaterra) firmou uma parceria com a IBM (empresa americana que é líder na produção
de produtos na área da Informática e na prestação de serviços na área de Tecnologia da
Informação),em meados do ano de 2013,para realizar um estudo denominado Análise de
dados: 0 real uso do Big Data no mundo,objetivando verificar o grau de influência do Big
Data Analytics nas organizações modernas. A entrevista, com 1.144 gestores,espalhados
por 95 países, inclusive o Brasil, informou que 63% das empresas consideravam a análise
de dados como uma vantagem competitiva dentro das empresas.
Fonte: Instituto Information Management. Acesso em:11 fev. 2019.
Contextualizando historicamente a origem do conceito de Big Data, bem como o início de
suas aplicações, é preciso nos remeter à Nasa. No início dos anos 90, a Nasa se utilizou desse
conceito para descrever grandes conglomerados de dados,dentro da sua complexidade, o que
tornava o termo sinónimo de "conjuntos de dados complexos".
As fórmulas matemáticas,por exemplo,antes do BigData Analytics, eram realizadas manual-
mente e com uma quantidade ínfima de variáveis. Porém, com o provimento dos processado-
res de alta capacidade, foi possível manipular esses cálculos por meio de softwares desenvol-
vidos. Hoje,as soluções em Big Data Analytics, por exemplo,são utilizadas pela Fazenda Pública
para evitar sonegações de tributos graças à enorme demanda por dados.
O •iInfraestrutura para Big Data
A Big Data é considerada, hoje, um dosprincipais componentes empresariais que podem
trazer uma série de vantagens competitivas para as empresas - independente da sua estru-
tura ou ramo de atuação. Porém, vale fazer a ressalva de que o planejamento está à frente de
qualquer projeto de negócio, principalmente quando se refere à infraestrutura.
Em um passado recente, os projetos de Big Data estavam condicionados a investimentos
pesados em infraestrutura - como softwares, estrutura predial, datacenters -, o que tornava
difícil para as empresas implantarem esse tipo de recurso. Atualmente, o cenário mudou e o
acesso à Big Data se tornou mais viável. Pode-se destacar a introdução da computação em
nuvem como um fator que permitiu a abertura de diversas possibilidades de utilização da Big
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
Data, já que as empresas podem usufruir de informações sem realizar grandes investimentos,
no que se refere a arquivamento e processamento de dados.
Para que os projetos relacionados à Big Data possam ser transformados em ideias de valor
comercial, são necessários investimentos - considerados básicos na montagem da infraestru-
tura: coleta, armazenamento,visualização e saída de dados.
Coleta de dados
Considerado o caminho por onde os dados chegam às empresas. É uma área na qual se re-
gistram todos os eventos da organização (vendas, banco de dados de clientes e fornecedores,
canais de mídia social ou outras observações extraídas das análises das operações). Normal-
mente, a coleta de dados é indispensável, já que a busca constante por elementos auxilia no
seu processo de análise.
A criação de novos dados está relacionada à disponibilidade de investimentos permanen-
tes em infraestrutura. As condições de infraestrutura para a coleta estão ligadas aos tipos de
dados que serão necessários na análise, dentre os quais podem ser inclusos:uso de sensores,
aplicativos que disponibilizam dados dos usuários, vídeos de circuito fechado de TV, informa-
ções e perfis de redes sociais.
A configuração desses sistemas de coleta de dados exige um baixo conhecimento técni-
co, haja vista que sua configuração ocorre de maneira individualizada. Existe a possibilidade
de associação de um determinado indivíduo a uma organização com o objetivo principal de
configurar os sistemas disponíveis e posteriormente colher os dados em seu nome. No que
se refere às fontes de dados classificadas como externas (sites de redes sociais,por exemplo),
a exigência na alteração da infraestrutura disponível geralmente é ínfima ou simplesmente
inexistente, pois o usuário captura essas informações, ou seja, obtém informações através do
gerenciamento e disponibilização de uma outra pessoa.
Armazenamento de dados
Os dados coletados são direcionados para essa área. Quando o volume dos dados gerados
eleva o seu nível e as empresas demonstram interesse em armazená-lo, sis-
temas e tecnologias mais elaboradas e acessíveis são desenvolvidos para
auxiliá-lo. Como principais opções de armazenamento, podem ser cita-
dos a data warehouse, ou um data lake.
O que se visualiza hoje é que os discos rígidos considerados tradicio-
nais estão sendo ofertados a um baixo custo e com uma capaci-
dade relevante de arquivamento - o que significa uma grande
oportunidade para uma pequena empresa. Porém,se a deman-
da por dados for a patamares mais elevados - ou se a organiza-
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
ção perceber que tais dados representam um fator importante dentro dos
negócios é preciso requerer um sistema tecnológico mais rebuscado,
como o Hadoop, que é baseado em armazenamento em nuvens.
Diante disso, o armazenamento baseado em nuvem é uma excelente
possibilidade para a grande maioria das empresas, devido a flexibilidade e
manutenção dos sistemas físicos atuais,por conta da segurança de dados
- além de ser menos custoso do que os modelos de sistemas de armaze-
namento de dados tradicionais.
Análise de dados
Após a etapa de coleta e armazenamento, os dados passam pelo processo de análise, no
qual serão transformados em insights. As linguagens de programação e plataformas passam
a ter relevância nessa fase. Existem três etapas básicas neste processo:
• Preparação dos dados, na qual serão efetuados os procedimentos de identificação, lim-
peza e formatação dos dados;
•Construção de um modelo analítico;
•Conclusão a partir dos conhecimentos adquiridos.
Está disponível uma gama de softwares que o auxiliam na realização da análise de dados
- ou seja, que viabilizam a transformação de dados, considerados brutos em insights, ou em
soluções com a utilização das linguagens de programação R e Python. O Google, por sua vez,
disponibiliza o BigQuery, que é desenvolvido para condicionar alguém com mínimo conheci-
mento em ciência de dados a realizar e executar consultas em grandes datasets. Outras opções
de ferramentas de análise incluem a Cloudera, Microsoft HDInsight e Amazon Web Services.
Visualização e saída de dados
Área responsável pela geração e transmissão de informações captadas nas análises de da-
dos para os tomadores de decisão das organizações empresariais.A comunicação é a principal
ferramenta utilizada para a demonstração de resultados em forma de relatórios,gráficos, figu-
ras, recomendações-chave ou dashboards interativos.
Os dashboards de gerenciamento se apresentam como uma das principias alternativas de
saídas dos dados. Eles são definidos como ferramentas de visualização de dados comerciais, e
a sua função é facilitar o entendimento dos dados obtidos e criar meios de atração para quem
visualizar. Para tanto, é comum a utilização de barras e gráficos visualmente simples para pos-
sibilitar o entendimento de quem está analisando os dados. Levando em consideração as pe-
quenas organizações, que, por regra, apresentam uma estrutura menor se comparadas com
outras empresas de maior porte, possuem uma margem de erro muito pequena,ou seja, uma
tomada de decisão equivocada pode comprometer todo um projeto empresarial. Portanto, o
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
uso de gráficos simples ou ferramentas de visualização superam expectativas no momento de
apresentar informações sobre os dados.
O .Tecnologias fundamentais em Big Data e Inteligên-
cia Analítica
São tecnologias que representam as ferramentas que formam as arquiteturas da Big Data.
Vamos abordar algumas dessas tecnologias, as consideradas mais relevantes:
Apache Hadoop
Hadoop é considerado um projeto open source da Apache, baseado em computação distri-
buída e escrito na linguagem de programação Java. Segundo Zikopoulos et al. (2012, p. 3), o
Hadoop tem como principal particularidade a redundância - ou seja, os dados são arquivados
de forma redundante sobre os vários nós do cluster, sendo que o modelo de programação
adotado está adaptado para suportar falhas. É possível, então, difundir os dados e a progra-
mação por todo o cluster.
Essa tecnologia tem a capacidade de se autorregenerar, segundo o entendimento de Hur-
witz et al. (2013, p. 11), pois o Hadoop consegue visualizar modificações ocorridas, inclusive
falhas, e se manter em pleno funcionamento. Possui dois itens que a compõem, sendo eles o
Hadoop Distributed File System (HDFS) e o MapReduce.
O Hadoop Distributed File System (HDFS) é definido como "um sistema de ficheiros distribuí-
dos, concebido para armazenar ficheiros por várias máquinas, para ser altamente tolerante
a faltas e ser implementado em hardware de baixo custo e facilmente substituível" (KARUN;
CHITHARANJAN, 2013, p. 2). Sua importância surge do fato de que um dataset possui capaci-
dade de armazenamento superior, o que o impossibilita ser arquivado em uma só máquina,
tornando imprescindível o fracionamento dele em diversas máquinas, denominadas Sistemas
de Ficheiros, como por exemplo, o HDFS.
Esse sistema de ficheiros se divide em dois tipos de nós:
• NameNode - Tem a função de gerir os fi-
cheiros armazenados no cluster;
• DataNodes - Arquivam e disponibilizam
os blocos, quando solicitados tanto pelos
clientes quanto pelo NameNode.
Considerado o