UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PELOTASESCOLA DE INFORMÁTICA

V OFICINA GPIA

GESTÃO DO CONHECIMENTO: CONCEITOS

Prof. MÁRIO CAPANEMA ULYSSÉA

22 NOVEMBRO 2001

GESTÃO DO CONHECIMENTO: CONCEITOS

1. Introdução

2. Economia

3. Conceitos

4. Tecnologia da Informação

5. Processos G. Conhecimento

6. Pesquisa IA

7. Considerações

8. Bibliografia

MudançasTecnológicas

Mudanças nas Leis e Regulamentação

RecursosNaturais

ProdutosServiços Ecologia

Abertura dosMercados

Alterações noMercado

Alteração nas condiçõesSócio - econômicas

GLOBALIZAÇÃO

Processamento

Empresa

MáquinasInsumosEnergia

RecebimentoCrescimento

Planos Econômicos

INTRODUÇÃO

DESAFIOS ....

Ambiente

Interativo

Ferramentas de

Interatividade

Acesso aos Dados

WEB Dados daOrganização

Dados Externos

DESAFIOS ...

Como capturar o conhecimento disponível nas fontes interna e externas a organização ?

Como filtrar esses conhecimentos e agregar valor aos produtos e serviços ?

Como planejar e investir em T.I. para se obter retorno nos negócios ?

Como se transformar numa organização de sucesso ?

ECONOMIA DIGITAL

EXPORTAÇÃO BENS TANGIVEIS E INTANGIVEIS

EXPORTAÇÃO - BRASIL

MERCADOS EMERGENTES

CARACTERÍSTICAS

Atributos S. Industrial S. Conhecimento

Modelo Produção Escala Flexível

Pessoal Especializados Empreendedores

Tempo Grande tempo resposta Tempo Real

Espaço Limitado e definido Il. e indefinido

Massa dos produtos Tangível Intangível

CONCEITOS

DADO: texto, fato, código, imagem, sons...

INFORMAÇÃO: dados organizados, estruturados, interpretados, sumarizados...

CONHECIMENTO: casos, regras, processos, modelos, informação útil....

INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO

Informação: dados estruturados, com significado, contextualizados, interpretados e compreendidos.

Conhecimento: informação utilizada para tomar decisões, resolver problemas ou gerar idéias.

Capital Intelectual

Capital Humano

Conhecimento dos

empregados

Capital Estrutural

Capital do Cliente

Necessidades e opiniões dos

clientesGestão de Conhecimento

MONITORAMENTO DO CAPITAL AMBIENTAL

GESTÃO DO CONHECIMENTO

Conjunto de estratégias para: criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimentos;

Estabelecer fluxos que garantam a informação necessária no tempo e formato adequados a fim de auxiliar na geração de idéias, solução de problemas e tomada de decisões.

GESTÃO DO CONHECIMENTO

ConhecimentoOrganizacional

IdentificarComprar

Coletar

Selecionar

Organizar

Armazenar Compartilhar

Interpretar

Adaptar

Aplicar

Criar

Vender

GERAR

APROPRIARCODIFICAR

DISSEMINAR

Fluxo de ConhecimentoCaptura/

Descoberta

Retenção

Disseminação

Utilização

Validação

Transformação

(Experimentação)

EXEMPLOS PROGRAMAS GESTÃO CONHECIMENTO

Bancos de Conhecimentos

Intranet, Internet e Extranet

Redes Especialistas

Mapas de Conhecimento

Memória Técnica

PROBLEMAS DE IMPLEMENTAÇÃO

Cultura individualista, centralizadora Excesso de informações Carência de recursos Dificuldade de acesso Falta de documentação Comunicação deficiente Descentralização Dependência tecnológica

TRABALHADOR DO CONHECIMENTO

Generalista e especialista Planejamento e execução juntos Atividades não rotineiras, não estruturadas Informação como fonte e resultado Capacidade intelectual Produtos e serviços com conhecimento Profissional da informação

Ferramentas Gestão do Conhecimento

Ferramentas/Intranet - Digital Dashboard e LotusGerencia Documentos - Excalibur RetrievalWareGroupware - Notes(Lotus) e ExchangeWorkflow - ARISToolset (IDS Scheer)Bases I. do Conhecimento – Neugents(Computer AssocBusiness Intelligence - Business ObjectsMapas de Conhecimento - SopheonFerramentas/Inovação - Invention Machine

TI Ad/Ar Organ.

Di/Co Aplicar

Criar

Databases

X X X XNetwork x x x xRepositori x xWorkflow xGroupwar x xMining xOLAP XConferenc xGED XDW XE-mail xFTP x x

HABILIDADES / COMPETENCIAS PARA....

TRANSFERÊNCIA DO CONHECIMENTO

Business Intelligence - BI

BI – é um conjunto de ferramentas utilizado para manipular uma massa de dados operacional em busca de informações

essenciais para o negócio.

CI – Inteligência Competitiva - atua como um radar para a empresa, na identificação de

ameaças e oportunidades na conquista de uma posição competitiva favorável.

ARMAZÉM DE DADOS

Relatórios

Dados ExternosTransações on-line

Data Warehouse

OLAP EIS Mineração de Dados

ESTRUTURA DO ARMAZÉM DE DADOS

Dadosaltamente

sumarizados

Dadosligeiramentesumarizados

Dados atuais

Dados antigos

Metadado

OLAP

• Processamento analítico on-line são ferramentas de

planilha eletrônica multidimensionais

• Permitem analisar os data warehouse armazenados em

tabelas relacionais sob diversas perspectivas

QUATRO TIPOS DE ANÁLISES OLAP

Análise Multidimensional

Data Mining

AnáliseEstatística

Consultas e relatórios

Modelo Multidimensional

Suco

Leite

Queijo

Sabão

Jan Fev Mar Abr Mai

DIMENSÕES HIERARQUIAS

Ano

Mês

Semana

País

Estado

Cidade

1997

DATA

PR

OD

UT

O

CIDADE

Mineração de Dados: Convergência de Multiplas Disciplinas

Data Mining

TecnologiaBanco Dados

Estatistica

OutrasDisciplinas

Ciência Informação

AprendizadoMaquina (AI)

Visualização

Mineração de Dados

Limpeza

Integração Dados

Databases

Data Warehouse

Dados Relevantes

Selecão

Data Mining

Avaliação Padrões

Data Mining

Data Mining

Descoberta

Modelagem de Prognóstico

Análise Prévia

Lógica Condicional

Afinidades e Associações

Tendências e Variações

Resultado do Prognóstico

Previsão

Detecção de Desvio

Análise de Ligações

MODELOS MINERAÇÃO DE DADOS

Sistema Mineração de

Dados

Fev/2001

Preditivos

Modelo

Dados

Jan/2001

Dados Históricos

1950 ... 2001

Mineração de Dados e Business Intelligence

Decisões de negocios Usuário

Analista deNegócios

Analista deDados

DBA

Decisões

Apresentação Dados

Visualização

Mineração de Dados

Exploração Dados

OLAPData Warehouses / Data Marts

Fontes/DadosArquivos, Provedores, Sistemas Bancos Dados

Visão geral dos diversos espaços de conhecimento

Espaço dos Dados

Espaço da Informação Analítica

Espaço da Influência e

Variação

Business Intelligence

Banco de Dados

Data Warehouse, Data Marts

Data Mining

Qual o preço do livro BI

- Business Intelligence?

Vendas de livro de informática por mês e por região

Que fatores influenciam a venda de livros em BH?

Que fatores influenciaram a variação de venda de livros de informática nos últimos 3 meses?

O QUE A MINERAÇÃO DE DADOS PODE FAZER PELA ORGANIZAÇÃO ?

• Identifica os perfis mais/menos lucrativos

• Identifica os perfis que podem se tornar mais lucrativos

• Busca de perfis identificados em outras bases para capturar

clientes novos

• Recomenda “nichos” de mercado

• Identifica padrões e exceções para otimização de recursos

• Exemplos

A ORGANIZAÇÃO É CAPAZ DE :

Criar parâmetros para entender o comportamento do consumidor;

Identificar afinidades entre as escolhas de produtos e serviços;

Prever hábitos de compras;

Analisar comportamentos habituais para se detectar fraudes.

Mineração de Dados

Bancos de Dados

Relacional, transacional, espacial, textos,

multimidia,WWW,etc.

Tipos de Conhecimento

Caracterização, associação, classificação, clusterização,

tendências, desvios e outras analises, etc.

Tecnicas Utilizadas

Banco de dados, data warehouse (OLAP), aprendizado de

maquina, estatistica, visualização, redes neurais, etc.

Aplicações Bancos, telecomunicação, análise de fraudes, ciências, analise

de mercados, Web mining, etc.

DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM TEXTOS

• Ronen Feldman;

• KDT – Termo Acadêmico; Text Mining-Termo Comercial;

• Text Mining – Termo comercial;

• KDT – é o processo de encontrar padrões e informações implícitas interessantes ou úteis em um corpo de informação textual não estruturado;

• KDT – combina muitas das técnicas de Extração de Informação, Recuperação de Informação, Processamento da Linguagem Natural e Sumarização de Documentos com os métodos de mineração de dados;

• KDT – exige poder computacional para aplicações.

KDT

Conhecimento

Avaliação e Visualização Padrões e

Modelos

Data MiningDados Explorados e Transformados

Dados Limpos e Pré-Processados

Transformações

Limpeza e Pré-Processados dos Dados

Dados Alvo

Seleção

Bases de Dados Pós-Processamento

Data Mining: Tarefas

Caracterização e descrição: Distribuição, dispersão e excessão de dados

Associação, correlação, análises Encontre regras nos dados

Classificação e modelagem preditiva Classificação de países baseado no clima Clusterização

Analise de padrões sequenciais e temporais Tendencias e desvios, periodicidade

Caracterização

Visualização: SAS Enterprise Miner:

Visualização: Associação Ferramenta: MineSet 3.0

Visualization of a Decision Tree in MineSet 3.0

Clusterização

DBMiner Technology Inc:Histórico

Pesquisa em mineração de dados desde 1989.

DBMiner Technology Inc.: A Simon Fraser University Spin-Off Company

Produto Principal: DBMiner 2.0 Orientado a sistemas de mineração de dados GeoMiner, WebMiner, WebLogMiner, …, outros

DBMiner Manager

OLAP (Summarization)

3D Cube Browser

Market-Basket-Analysis (Association Ball Graph)

Clustering (Data Segmentation)

Mineração de Dados: Desafios

Dados espaciais Mapas, imagens satelites, modelagem geo-espacial

Mineração em dados de hipertexto e hipermidia

Mineração de dados científicos

Mineração na Web

Classificação Espacial

Processos de Gestão do Conhecimento

Beckman e Liebowitz(1998) descrevem os processos :

Criação Identificação Captura e codificação Seleção e validação Organização, armazenagem e manutenção Acesso e compartilhamento Uso e aplicação

ATIVIDADES GRUPO DE PESQUISA DA IA/UCPEL

RESUMO

Gestão do Conhecimento é um dos tópicos mais importantes para as empresas atualmente;

Há necessidade de metodologias, processos, técnicas, tecnologias e ferramentas para a Gestão do Conhecimento;

Grande parte do sucesso da Gestão do Conhecimento depende da cultura da organização.

MODELO DE INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL

INVESTINDO NO SEU TRABALHO

Crie bancos de idéias Evite o retrabalho Elabore relatórios de atividades e análise Planeje, pesquise, pesquise Crie listas Comunique-se informalmente Compartilhe seu conhecimento

APRENDEMOS 10 % DO QUE LEMOS,

15 % DO QUE OUVIMOS, PORÉM

80 % DO QUEVIVENCIAMOS.

On The

Bean(1998)

O MAIOR TERRITÓRIOINEXPLORADO

NO MUNDO É O

ESPAÇO ENTREAS NOSSAS ORELHAS.

O’BRIEN(1992)

BIBLIOGRAFIA