Aula 01

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INTERNET DAS COISAS 
AULA 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Marcelo dos Santos Moreira 
 
 
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CONVERSA INICIAL 
Quando pensamos em internet das coisas – IoT – vem-nos à mente 
dispositivos como termostatos ou automóveis conectados à internet. No entanto, 
nesta disciplina, abordaremos a IoT no contexto do empreendedorismo, isto é, 
formas de se utilizar a IoT no aprimoramento de qualquer negócio por meio do 
uso de dados para saber mais sobre como os clientes usam produtos ou serviços 
e como aprimorar a oferta a esses clientes. 
Nesse sentido, devemos pensar na IoT como uma solução, e, para tanto, 
possuir uma estratégia é fundamental. Iniciaremos esta aula com o 
posicionamento e gestão estratégica de novos negócios, demonstrando a 
importância de as organizações darem uma resposta rápida e apropriada às 
constantes mudanças das condições ambientais. Em seguida, discutiremos 
aspectos voltados à gestão de marketing, além do mix de marketing, composto 
pelas variáveis que uma organização pode usar e controlar a fim de criar de valor 
a seus clientes. 
Apresentaremos ainda a importância de as organizações aprenderem 
com seus dados, transformando-os em informações. Para isso, a estatística tem 
sido uma ferramenta eficiente, pois trata o planejamento da coleta de dados e o 
subsequente gerenciamento dos dados até as atividades de fim de linha, como 
extrair conclusões de fatos numéricos – dados – e a apresentação dos 
resultados. Aproveitaremos, aqui, para discutir o processo de mineração de 
dados – datamining – que tem por objetivo descobrir padrões significativos de 
forma automatizada. 
Por fim, trataremos da tomada de decisão em ambientes turbulentos, 
cobertos de incertezas e riscos. Diante desse cenário, demonstraremos que o 
grande desafio para as organizações é desenvolver análises sistemáticas 
visando aumentar a compreensão da relação entre a incerteza e o desempenho 
organizacional, principalmente quando as organizações procuram gerenciar e 
aprender com as situações de crise. Para isso, voltaremos a abordar o 
datamining como importante ferramenta de apoio à tomada de decisões no 
âmbito organizacional, descrevendo, de forma detalhada, as atividades do 
processo de mineração de dados. 
 
 
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CONTEXTUALIZANDO 
Ao iniciar a arquitetura da solução IoT, o primeiro passo é formular sua 
estratégia. Estratégia envolve pensar em todos os aspectos de uma solução e 
em como desenvolvê-la para que seja holística, cobrindo tudo o que for 
necessário. Se fizermos uma busca na internet pelo termo IoT ou internet das 
coisas, encontraremos uma infinidade de definições, porém IoT não é algo que 
deva ser desenvolvido sem uma consistente estratégia de como aplicá-la. 
Uma solução de IoT deve abranger mais do que a coleta de dados por um 
dispositivo; deve considerar o que se fazer com esses dados. Uma solução IoT 
deve coletar os dados, analisá-los, armazená-los, aplicar técnicas de machine 
learning e executar programas de inteligência de negócios para analisar esses 
dados e fornecer informações significativas para a tomada de decisões. Essa 
análise em tempo real proverá os subsídios necessários à inteligência dos 
negócios. 
TEMA 1 – POSICIONAMENTO E GESTÃO ESTRATÉGICA 
 A estratégia é algo presente no dia a dia de todos nós; de fato, 
desenvolvemos e implementamos estratégias desde o momento em que 
nascemos. Qualquer pessoa é capaz de analisar e reagir aos movimentos 
estratégicos de outras pessoas. 
1.1 A estratégia na natureza 
A estratégia não é um atributo exclusivo da condição humana. Na 
natureza, a estratégia considera as características dos indivíduos e das 
populações para lidar com o objetivo primordial de sobrevivência. Nessa 
perspectiva, estratégias de sobrevivência surgem e evoluem continuamente. 
Podemos ilustrar essa dinâmica por meio da teoria da seleção natural. 
Quando o ambiente e seus recursos mudam, os organismos devem se adaptar 
rapidamente às novas condições, mantendo pelo menos um objetivo básico: 
garantir a viabilidade máxima possível da espécie. Os indivíduos e as 
populações enfrentarão esse desafio por meio de uma troca estratégica entre 
quantidade e qualidade de sua raça. A ecologia trata esse fenômeno como a 
teoria da seleção r/K (Gurevitch; Scheiner; Fox, 2009, p. 190). 
 
 
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De qualquer forma, as estratégias nos sistemas naturais parecem emergir 
espontaneamente da interação entre o ambiente e os organismos ao longo do 
tempo. Se um indivíduo ou uma população terá mais ou menos sucesso para 
lidar com as mudanças ambientais, isso é determinado por sua capacidade de 
responder a essas mudanças ou, em outras palavras, por sua capacidade de 
adaptação. Assim, existe um vínculo implícito entre a estratégia e a necessidade 
de se adaptar com sucesso às novas condições ambientais. 
Para as pessoas, isso não é muito diferente, uma vez que a estratégia 
também considera a busca pela sobrevivência. O fato de sermos mais ou menos 
bem-sucedidos na vida depende de como conseguimos responder às mudanças 
no ambiente em que estamos inseridos. Essa capacidade será determinada em 
parte pelos traços de nossa personalidade e pelo equilíbrio entre as 
oportunidades e as ameaças do ambiente externo. 
No contexto organizacional, as estratégias são formuladas no sentido de 
direcionar e concentrar seus esforços na criação de valor visando o lucro e na 
orientação da organização para o futuro (Martins; Guindani, 2013, p. 29). O meio 
ambiente, aqui, é o mercado com seus recursos limitados e, portanto, onde 
existe a concorrência. Esse ambiente pode ser mais ou menos estável, porém 
em constante mudança. Assim, a estratégia se torna um processo sistêmico e 
racional, o qual deve ser gerenciado para atingir com êxito os objetivos 
organizacionais. 
1.2 Definição de estratégia 
Embora o termo estratégia seja empregado em uma diversidade de 
setores e situações, não há uma definição universalmente aceita. Portanto, em 
diferentes contextos, a estratégia se apresenta como coisas diferentes, entre as 
quais destacamos: 
1. Arte de planejar e coordenar as operações das forças militares, 
políticas, econômicas e morais envolvidas na condução de uma guerra 
ou na preparação da defesa de um Estado ou comunidade de nações. 
2. Arte de utilizar planejadamente os recursos de que se dispõe ou de 
explorar de maneira vantajosa a situação ou as condições favoráveis 
de que porventura se desfrute, de modo a atingir determinados 
objetivos. (Dicionário Michaelis, 2020) 
Segundo Sertek, Guindani e Martins (2011) citados por Martins e Guindani 
(2013, p. 17), do ponto de vista etimológico, a palavra estratégia vem do francês 
antigo strategyie, que por sua vez deriva do grego antigo stratēgia, que significa 
 
 
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gabinete de general ou comando. Vemos então que a estratégia tem, de fato, 
um verdadeiro vínculo histórico com a deliberação, as ações hábeis, a liderança 
e a guerra. 
Por volta do século VI a.C., o estrategista militar chinês Sun Tzu escreveu 
uma obra prima sobre estratégia: A Arte da Guerra (Tzu, 2014). Esse tratado 
militar composto de 13 aspectos básicos da guerra tornou-se uma referência da 
estratégia militar na Ásia e do pensamento dos militares orientais. Com o tempo, 
a publicação ampliou sua influência para as organizações. 
O tratado ressalta a importância do posicionamento estratégico e defende 
que essa posição é afetada pelas condições objetivas no ambiente físico e pelas 
opiniões subjetivas dos atores competitivos desse ambiente. O autor considera 
a estratégia não como um plano de ação detalhado, mas como uma resposta 
rápida e apropriada às mudanças das condições ambientais. A partir dessa 
perspectiva, o autor sugere que o planejamento é eficaz apenas em ambientes 
estáveis, já que seguir um plano em um ambiente com mudanças constantes 
gerará conflitos inesperados. 
Quer tratemos estratégia como umamanobra, um plano ou qualquer outra 
ação, podemos relacioná-la a duas origens: as estratégias podem ser: (1) 
formuladas (estratagema, manobra) ou (2) modeladas (padrão, modelo). Já com 
relação às suas características, as estratégias podem ser: (1) realizadas (a partir 
de um padrão ou um modelo) ou (2) pretendidas (por meio de um plano). No 
mundo dos negócios, as estratégias não são especificamente formuladas ou 
modeladas, nem são exclusivamente realizadas ou pretendidas. Em termos 
gerais, as estratégias são uma combinação de decisão e de impulsividade com 
base em ideias e ações atuais e passadas (Martins; Guindani, 2013, p. 32-37). 
Dessa forma, as organizações não praticam estratégias apenas com base 
na criação de novas estratégias, mas também no aperfeiçoamento das 
estratégias existentes, com base nos fatos, no instinto e na sabedoria de seus 
gestores. As estratégias são uma intrincada mistura de propósito e instinto que 
emerge da experiência e, ao mesmo tempo, das expectativas futuras. 
TEMA 2 – GESTÃO DE MARKETING E MIX DE MARKETING (4PS) 
A produção e a comercialização de bens e de serviços são a essência da 
vida econômica em qualquer sociedade. Todas as organizações desempenham 
essas duas funções básicas para satisfazer seus compromissos com os 
 
 
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stakeholders: proprietários, clientes, fornecedores, governo etc. Assim, é criado 
um benefício que os economistas chamam de utilidade, o qual é representado 
pelo poder de satisfazer um desejo ou uma necessidade de um bem ou serviço 
(Oliveira, 2012, p. 69). Ainda segundo o autor, existem quatro tipos básicos de 
utilidade: a forma, o tempo, o local e a propriedade. 
A utilidade da forma é criada quando a empresa converte matérias-primas 
e insumos em bens e serviços acabados. Embora o marketing forneça 
informações importantes que especifiquem a preferência do consumidor, a 
função de produção da organização é responsável pela criação real da utilidade 
da forma. A função de marketing cria utilidade de tempo, de local e de 
propriedade. 
A utilidade de tempo e de local ocorre quando os consumidores encontram 
os bens e serviços disponíveis quando e onde desejam comprá-los. Exemplo 
disso são os sítios de e-commerce que disponibilizam seus produtos e serviços 
no formato 7/24, enfatizando, assim, a utilidade do tempo. As máquinas de venda 
automática de refrigerantes fornecem utilidades para as pessoas. A transferência 
de titularidade de bens ou serviços no momento da compra cria a utilidade de 
propriedade. 
A fim de sobreviverem, as organizações necessitam criar utilidade. 
Projetar e comercializar mercadorias, serviços e ideias que satisfaçam o 
mercado é a base para a criação de utilidade. Drucker (2017, p. 217) enfatiza a 
importância do marketing ao afirmar que se alguém quiser conhecer um negócio, 
deve começar pela razão de sua existência, pois seu propósito deve estar fora 
do negócio em si. Assim, há uma única definição válida da finalidade comercial: 
criar um cliente. 
Com isso, podemos concluir que as atividades de marketing se 
concentram sempre no consumidor. Dessa forma, uma organização orientada 
ao mercado inicia sua estratégia genérica com uma descrição detalhada de seu 
mercado-alvo, ou seja, o grupo de pessoas para quem a organização decide 
direcionar seus esforços de marketing. 
Após a seleção do mercado-alvo, a organização deve direcionar suas 
atividades à satisfação desse mercado-alvo de forma lucrativa. Embora seja 
necessária a manipulação de diversas variáveis para atingir esse objetivo, a 
tomada de decisões de marketing pode ser dividida em quatro áreas: produto, 
preço, praça (distribuição) e promoção (comunicação de marketing). 
 
 
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2.1 Mix de marketing (4Ps) 
As quatro áreas de decisões de marketing – produto, preço, praça e 
promoção – são denominadas 4Ps, composto ou mix de marketing. Os 4 Ps se 
combinam para atender às necessidades e preferências de um mercado-alvo 
específico. Trata-se de quatro variáveis que uma organização pode usar para 
controlar suas estratégias de marketing em diferentes combinações e criar valor 
para seus clientes (Oliveira, 2012, p. 21). Vale ressaltar que as decisões sobre 
os 4Ps são afetadas pelos fatores ambientais e, diferentemente dos elementos 
controláveis do mix de marketing, as variáveis ambientais frequentemente estão 
fora do controle da organização. 
• A estratégia do produto envolve decidir quais bens e serviços a 
organização deve oferecer a um grupo de consumidores e também tomar 
as decisões apropriadas sobre o atendimento ao cliente, o nome da 
marca, a embalagem, a rotulagem, os ciclos de vida do produto e o 
desenvolvimento de novos produtos (Oliveira, 2012 p. 148). 
• A estratégia de preços trata dos métodos de fixação de preços lucrativos 
e justificáveis (idem, p. 183). 
• A organização deve desenvolver uma estratégia de distribuição – praça 
– para garantir que os consumidores encontrem os produtos nas 
quantidades adequadas e nos locais e horários adequados. As decisões 
relacionadas à praça envolvem os canais de distribuição (idem, p. 208). 
• Na estratégia de promoção, a organização combina os vários elementos 
da promoção para se comunicar de maneira mais eficaz com seu 
mercado-alvo. Muitas organizações se utilizam da abordagem de 
Comunicação Integrada de Marketing (CIM) no sentido de coordenar 
todas as atividades promocionais para que o consumidor receba uma 
mensagem unificada, consistente e eficaz (idem, p. 228). 
TEMA 3 – NOVOS MERCADOS 
O e-commerce – comércio eletrônico – tem provocado uma profunda 
mudança na economia global e, consequentemente, afetado todos os aspectos 
dos negócios. Hoje em dia, nenhuma organização pode se dar ao luxo de ignorar 
o e-commerce. Especialistas apontam que ele deve se tornar parte das principais 
funções de negócios, como contabilidade, marketing etc. 
 
 
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O sistema de e-commerce inclui transações comerciais na internet e pode 
ser classificado por tipos de aplicação, como e-marketing e EDI – Electronic Data 
Interchange –, conforme ilustrado na Figura 1 (Turban, 2004, p. 188). 
Figura 1 – Classificação do sistema de e-commerce 
 
E-marketing significa o marketing de produtos ou serviços pela internet. 
Trata-se de uma redefinição de como as empresas interagem com seus clientes. 
Os termos e-marketing, marketing online e marketing na internet geralmente são 
considerados sinônimos. O e-marketing é tratado como uma nova abordagem 
do marketing de bens, serviços, informações e até ideias por meio da internet e 
outras mídias eletrônicas (Oliveira, 2012, p. 337). 
As estratégias de e-marketing abrangem os serviços existentes e os 
combinam com a internet para estabelecer um forte relacionamento entre a 
organização e seus clientes. O e-marketing pode incluir smartphones, ambientes 
de intranet, extranet etc. Dessa forma, ele ajuda o e-commerce a potencializar 
os negócios tradicionais por meio da internet. 
3.1 Tipos de e-marketing 
A estratégia de e-marketing é utilizada usada para expandir os negócios 
de maneira dinâmica por meio da internet, pois esta desempenha papel 
importante no gerenciamento de ferramentas e atividades de marketing nos 
negócios. Atualmente, a publicidade por meio de banners tem sido a forma mais 
popular de publicidade, mas existem diferentes tipos de e-marketing, conforme 
descrito a seguir. 
• Marketing por e-mail: uma das principais formas de fortalecer o 
relacionamento com os clientes, sendo uma maneira eficaz de retê-los, 
economizando tempo e papel (Oliveira, 2012, p. 337). 
e-Marketing 
EDI 
e-Commerce 
 
 
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• Marketing por dispositivos móveis: dá-se por meio da rede de telefonia 
à qual os clientes estão conectados. As organizações devem se preparar 
desenvolvendo aplicativos específicos para smartphones. A 
customização é muito importante nesse tipo de marketing, pois as 
organizações interagem com seus clientesindividualmente ao fornecer 
um serviço, produto ou mensagens personalizadas conforme suas 
necessidades (idem, p. 385). 
• Marketing viral: a crescente popularização das redes sociais tem 
oferecido maneiras eficazes do uso do marketing viral em larga escala – 
consumo de conteúdo online. Os usuários que se utilizam intensamente 
das redes sociais têm como base a confiança entre os indivíduos e 
tendem a compartilhar conteúdo online em larga escala (idem p. 238). 
• Marketing digital: tecnologias que auxiliam as atividades de marketing, 
tendo como objetivo melhorar o conhecimento sobre os clientes e, assim, 
atender de forma mais eficaz às suas necessidades. Os clientes podem 
ler resenhas e escrever comentários sobre as suas experiências em blogs 
e isso pode ser usado como uma ferramenta de marketing digital (p. 339). 
• Marketing de conteúdo: criação e compartilhamento de mídias e 
publicação de conteúdo para atrair novos clientes. Consiste na utilização 
de vídeos, fotos, artigos, webinars e podcasts. Concentra-se na 
comunicação com o público e não necessariamente na comercialização 
de produtos ou serviços (idem, p. 340). 
Como pode ser visto, o e-marketing pode criar inúmeras oportunidades 
para uma organização, além de reduzir diversas ameaças. 
TEMA 4 – ESTATÍSTICA, ANÁLISE DE DADOS E DATAMINING 
Um dos grandes desafios para as organizações atualmente é aprender 
com seus dados, transformando-os em informações. Conhecimento é o que 
sabemos, e a informação é a comunicação desse conhecimento. Segundo 
Laudon e Laudon (2014, p. 13), os dados são conhecidos por estarem em estado 
bruto e não produzem conhecimento. Assim, podemos descrever a sequência 
dos dados para a produção do conhecimento – Figura 2: 
• de dados para as informações: os dados se tornam informações quando 
são relevantes para o problema de decisão; 
 
 
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• da informação aos fatos: as informações se tornam fatos quando os 
dados podem suportá-las; 
• dos fatos ao conhecimento: os fatos se tornam conhecimento quando 
são usados na conclusão bem-sucedida do processo de decisão. 
Figura 2 – Sequência dos dados para a produção do conhecimento 
 
Por esse motivo as organizações precisam lidar com as estatísticas, para 
colocar o conhecimento em uma base sistemática de evidências. 
4.1 Datamining 
Datamining, mineração de dados, situa-se na interseção entre estatística, 
ciência da computação, inteligência artificial, machine learning, gerenciamento 
de banco de dados, visualização de dados, entre outros campos. Laudon e 
Laudon (2014, p. 197) definem datamining como o processo de exploração e 
análise, por meios de processos automatizados ou semiautomatizados, de 
grandes quantidades de dados, a fim de descobrir padrões significativos. 
Assim, no mundo dos negócios, entendemos datamining como o processo 
de identificação de padrões ou modelos válidos, novos, potencialmente úteis e 
compreensíveis de dados, visando a tomada de decisões cruciais para a 
sobrevivência da organização. Vale ressaltar que: 
• válido: significa que os padrões são válidos no geral; 
• novo: significa que não se conhecia o padrão previamente; 
• compreensível: pode-se interpretar e compreender os padrões. 
Portanto, como as estatísticas, datamining não é apenas modelagem e 
previsão, nem um produto que pode ser comprado, mas um ciclo ou processo 
dados 
Nível de melhoria do 
processo de tomada de decisão 
Nível de precisão do 
modelo estatístico 
informação 
fatos 
conhecimento 
 
 
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de solução de problemas que deve ser dominado pela organização. Definir o 
objetivo exato é o grande desafio de um datamining bem-sucedido, pois se trata 
exclusivamente de um problema de comunicação. Os analistas de dados 
precisam entender exatamente do que a organização precisa. Mesmo os 
algoritmos mais avançados não conseguem descobrir o que é mais importante. 
Devemos sempre ter em mente que a entrada de lixo produz a saída de 
lixo. O pré-processamento de dados ou a preparação de dados também é uma 
parte essencial em datamining. As decisões de qualidade e os resultados do 
processo de datamining de qualidade vêm de dados de qualidade, e nem sempre 
os dados estão prontos para a mineração de dados no mundo real. 
A parte crítica do processo de datamining está relacionada à análise dos 
dados e ao uso de técnicas de software para encontrar padrões e regularidades 
em conjuntos de dados. O computador é o responsável por encontrar os 
padrões, identificando as regras e os recursos contidos nos dados. 
O processo de análise começa com um conjunto de dados, por meio de 
uma metodologia que desenvolva uma representação ideal da estrutura dos 
dados durante a qual o conhecimento é adquirido. Depois que o conhecimento 
é adquirido, isso pode ser estendido para conjuntos maiores de dados, 
trabalhando na suposição de que o conjunto maior de dados possui uma 
estrutura semelhante aos dados da amostra. Isso é análogo a uma operação de 
mineração na qual grandes quantidades de materiais de baixa qualidade são 
filtradas para encontrar algo de valor. 
4.2 Business intelligence 
Essa cadeia no leva ao que chamamos de business intelligence: de dados 
a informações, de informações a conhecimento, de conhecimento a decisões e 
de decisões a ações (Laudon; Laudon, p. 367). Exemplos de decisões: 
• promover o produto PR na região RG; 
• enviar mala direta às famílias do perfil PF; 
• promover a venda cruzada dos produtos M e N aos clientes K. 
O grande desafio para as organizações, portanto, é saber como passar 
dos dados ao conhecimento e, com datamining, elas podem analisar o histórico 
dos comportamentos de seus clientes de modo a tomar decisões estratégicas 
para o futuro. 
 
 
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TEMA 5 – TOMADA DE DECISÃO EXECUTIVA EM AMBIENTES 
TURBULENTOS, SOB INCERTEZA E RISCO 
A incerteza é um fenômeno constante no cotidiano de qualquer 
organização, afetando sobremaneira suas escolhas e decisões. É muito comum 
encontrarmos estudos no campo da gestão que tratam o fenômeno da incerteza, 
e isso se deve ao alto custo da falta de entendimento e da incerteza na tomada 
de decisões organizacionais. Esses custos surgem na forma de resultados 
imprevistos, efeitos negativos ou oportunidades perdidas. 
Fato é que o ambiente de negócios é extremamente instável, o que faz 
criar incertezas para os gestores. Esse cenário de incerteza ambiental se 
apresenta na forma de incapacidade de determinar a probabilidade de eventos 
futuros, falta de informações sobre as relações de causa e efeito, incapacidade 
de prever com precisão as implicações da decisão etc. 
Laudon e Laudon (2014, p. 364) definem incerteza como a percepção do 
indivíduo sobre a incapacidade de prever com precisão. Essa incapacidade se 
deve à falta de dados suficientes para prever corretamente ou ao senso de 
incapacidade de distinguir entre dados relevantes e irrelevantes. 
Muitos gestores usam a incerteza e o risco de forma intercambiável, 
porém há diferenças sutis entre os termos: 
• a incerteza é um termo amplo e cobre riscos; 
• o risco existe quando dois ou mais estados são possíveis e a 
probabilidade de cada um deles pode ser determinada com segurança; 
• a incerteza é usada nos casos em que a informação é insuficiente e as 
observações são irregulares; 
• existe uma profunda incerteza quando a conclusão do conhecimento é 
fraca. 
Dessa forma, podemos tratar a incerteza como a complementaridade do 
conhecimento, ou seja, a incerteza é a lacuna entre o que sabemos e o que 
precisamos saber para tomarmos as decisões corretas. 
5.1 O processo de tomada de decisão 
O processo de tomada de decisões em qualquer ambiente organizacional 
é caracterizado por uma série de riscos e de incertezas. Laudon e Laudon (2014, 
 
 
13 
p. 366) argumentam que, para que as organizações tenham sucesso em um 
futuro imprevisível, elas devem desenvolver estratégias práticas combase em 
múltiplas escolhas que respondam às exigências de diferentes futuros possíveis, 
e não em um único compromisso estratégico. 
Diante disso, podemos dividir o processo decisório em quatro etapas: 
• antecipação: envolve a identificação dos fatores determinantes da 
mudança ou das forças que estão moldando o futuro; a identificação de 
possíveis cenários de futuro e a decisão de quais cenários de futuro são 
plausíveis ou com as maiores chances de ocorrência; 
• formulação: inclui o desenvolvimento de uma estratégia ideal para cada 
cenário e a identificação dos elementos principais – comuns – e dos 
elementos contingentes – circunstanciais – dessas estratégias; 
• acumulação: inclui a decisão de se comprometer com os elementos 
principais de uma estratégia e aceitar as opções dos elementos 
contingentes; 
• operação: envolve a implementação e o monitoramento das opções 
estratégicas. 
O grande desafio para as organizações é desenvolver análises 
sistemáticas que aumentem a compreensão da relação entre a incerteza e o 
desempenho organizacional, principalmente quando as organizações procuram 
gerenciar e aprender com as situações de crise. O foco no curto prazo restringe 
a capacidade de as organizações desenvolverem estratégias econômicas para 
lidar com as futuras crises. 
5.2 Datamining como apoio à tomada de decisões 
Datamining se apresenta como uma importante ferramenta de apoio à 
tomada de decisões no âmbito organizacional. Vejamos a seguir a 
decomposição do processo de mineração de dados sugerida por Sharda, Delen 
e Turban (2019, p. 240-241): 
• classificação: examinar as características de um objeto recém-
apresentado e atribui-lo a um conjunto predefinido de classes; 
• estimativa: considerar alguns dados de entrada, apresentar um valor 
para uma variável contínua desconhecida – faixa etária, consumo de 
produtos naturais, renda mensal etc.; 
 
 
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• previsão: repete-se o mesmo processo da classificação e da estimativa, 
porém os registros são classificados de acordo com algum 
comportamento futuro previsto ou valor futuro estimado; 
• agrupamento por afinidade ou regras de associação: determinar quais 
objetos serão agrupados de forma conjunta – modelagem de 
dependência; 
• fragmentação: segmentar uma população em vários subgrupos ou 
agrupamentos; 
• descrição e visualização: promover a mineração de dados exploratória 
ou visual. 
Os autores ressaltam que as atividades: 
• de classificação, estimativa e previsão são exemplos de descoberta 
direcionada de conhecimento – aprendizado supervisionado, no qual o 
objetivo é usar os dados disponíveis para criar um modelo que descreva 
uma variável específica de interesse. 
• de agrupamento por afinidade ou regras de associação, 
fragmentação e descrição e visualização são exemplos de descoberta 
não direcionada de conhecimento – aprendizado não supervisionado, no 
qual nenhuma variável é apontada como alvo, pois o objetivo é 
estabelecer alguma relação entre todas as variáveis. O aprendizado não 
supervisionado tenta encontrar padrões ou semelhanças entre os grupos 
de registros sem o uso de um campo específico ou da coleção de classes 
predefinidas. Um processo complexo, assemelhando-se a procurar uma 
agulha no palheiro. 
Como visto, o datamining tem muito a oferecer ao processo de decisões 
organizacionais, pois os dados estão sendo produzidos e armazenados; o poder 
da computação está cada vez maior e mais acessível; e a pressão competitiva 
também está cada vez maior. 
TROCANDO IDEIAS 
A IoT representa um avançado sistema automatizado de análise de dados 
que se utiliza de sensores, tecnologias de inteligência artificial e da internet, 
fornecendo uma eficiente solução na gestão dos negócios. Ela permite que os 
dispositivos IoT sejam controlados remotamente por meio da internet, criando 
 
 
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oportunidades para se interconectar, integrando o mundo físico a sistemas 
computadorizados e a sensores. 
Na sua opinião, quais são os principais benefícios de uma solução de IoT? 
Respostas esperadas: 
• Redução de desperdícios por meio da disponibilização de informações em 
tempo real, possibilitando aos gestores a tomada de decisão e o 
gerenciamento de recursos de modo eficaz. 
• Um maior envolvimento do cliente, pois a IoT tem grande potencial para 
melhorar a experiência do cliente por meio da automação de diversas 
ações. Exemplo: um problema em um automóvel poderá ser detectado 
automaticamente pelos diversos sensores, resultando em uma pronta 
notificação tanto para o motorista como para o fabricante. 
NA PRÁTICA 
Diversos setores começam a adotar soluções IoT como diferencial 
competitivo no mercado devido ao grande potencial de dispositivos a serem 
conectados à internet. De forma proeminente, destacamos o ramo de seguros, 
o qual se baseia em sua capacidade em avaliar riscos. Historicamente, os 
corretores de seguro se basearam em sua experiência profissional, nas análises 
e informações fornecidas pelos segurados, sendo este último potencialmente 
subjetivo. Com a implementação de dispositivos conectados no processo de 
subscrição de apólices, as seguradoras obtêm acesso a uma ampla gama de 
dados pessoais e têm uma visão mais precisa de cada um de seus clientes. 
A importância de IoT no ramo de seguros é devido a ele ser baseado em 
dados, e a IoT tem grande potencial em lidar com grandes volumes de dados. 
Dessa forma, as seguradoras podem obter maior clareza, em tempo real, sobre 
o comportamento de seus segurados e, consequentemente, obter uma série de 
vantagens, tais como: 
• avaliações mais precisas de riscos; 
• aperfeiçoamento dos controles de perda; 
• redução dos custos; 
• aperfeiçoamento do gerenciamento das políticas de preços; 
• aceleração do crescimento; 
• aperfeiçoamento das práticas de negócios. 
 
 
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Já do ponto de vista dos clientes das seguradoras, existem outros 
inúmeros benefícios: 
• descontos e ofertas pessoais; 
• processo de contrato simplificado; 
• redução no tempo de verificações; 
• gerenciamento dos riscos pessoais durante a vigência das apólices. 
A aplicação prática de IoT por seguradoras pode se dar por meio de certos 
tipos de fontes de dados: 
• Sensores em veículos e máquinas: são a evolução da telemática 
tradicional e do gerenciamento de frotas. Reúnem métricas como a 
distância percorrida, a velocidade e a frequência de frenagem. Os 
sensores de diagnóstico são configurados em equipamentos industriais 
para alertar os usuários se houver mau funcionamento ou risco de falha. 
• Sensores ambientais: instalados em residências, escritórios, fábricas e 
outros edifícios para detectar temperatura, umidade, fumaça tóxica, mofo, 
além de outras condições perigosas. Podem também ser instalados em 
drones ou câmeras para controlar as condições ambientais e fornecer 
dados úteis para diversos setores, como a agricultura, por exemplo. 
• Sensores biométricos: usados para monitorar a saúde, a condição 
corporal e os hábitos comportamentais. Extraem métricas como 
frequência cardíaca, pulso, pressão arterial etc. Em ambientes industriais, 
podem enviar alertas quando os colaboradores excedem a carga de 
trabalho permitida, violam os regulamentos de segurança, abusam de 
substâncias ou correm o risco de sofrer ferimentos por causa da fadiga. 
Nesses casos, o empregador, o colaborador e a seguradora se beneficiam 
de uma melhor compreensão dos riscos e dos preços mais precisos. Por 
exemplo, a biometria pode ajudar a prever um ataque cardíaco iminente 
e desencadear um alerta proativo ou tomadas de ações preventivas. 
• Sistemas de Informações Geográficas (SIG): fornecem dados 
geofísicos, topográficos, climatológicos e hidrológicos. Podem ajudar as 
seguradoras a avaliar melhor os riscos relacionados ao clima e às 
variações sazonais de setores como agricultura, aeroviário, transporte 
marítimo, esportes etc. 
 
 
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Como visto, aIoT vem mudando radicalmente o setor de seguros, 
passando de indenizador de sinistros reativo a consultor de riscos preventivos. 
FINALIZANDO 
Nesta aula vimos que a IoT descreve uma série de estratégias no sentido 
de utilizá-la no aprimoramento dos negócios por meio do uso de dados. Isso 
permite às organizações saberem mais sobre como seus clientes usam produtos 
ou serviços, além de terem melhores condições de aprimorar sua oferta. Para 
isso, as organizações precisam estar preparadas para oferecer respostas 
rápidas e apropriadas às constantes mudanças das condições ambientais, 
planejando a coleta e o gerenciamento dos dados, além da extração das 
conclusões de fatos numéricos – dados – e a apresentação dos resultados – 
datamining. Esse processo de análise sistemática tornará as organizações 
capazes de aumentar a compreensão da relação entre a incerteza e o 
desempenho organizacional, proporcionando uma tomada de decisões mais 
precisa. 
 
 
 
 
 
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REFERÊNCIAS 
DRUCKER, P. Melhores práticas. São Paulo: Autêntica Business, 2017. 
GUREVITCH, J.; SCHEINER, S. M.; FOX, G. A. Ecologia vegetal. 2. ed. Porto 
Alegre: Artmed, 2009. 
LAUDON, K. C; LAUDON, J. P. Sistemas de informações gerenciais. São 
Paulo: Pearson Education do Brasil, 2014. 
MARTINS, T. S.; GUINDANI, R. A. Estratégia e competitividade. Curitiba: 
InterSaberes, 2013. 
MICHAELIS. Dicionário da língua portuguesa, 2020. Disponível em: 
<https://michaelis.uol.com.br/moderno-portugues/busca/portugues-
brasileiro/estrat%C3%A9gia/>. Acesso em: 9 maio 2020. 
OLIVEIRA, B. (Org.). Gestão de marketing. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 
2012. 
SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business intelligence e análise de 
dados para gestão do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2019. 
TURBAN, E. Comércio eletrônico: estratégia e gestão. São Paulo: Prentice 
Hall, 2004. 
TZU, S. A arte da guerra. 4. ed. Petrópolis: Vozes, 2014.