Existem métodos clássicos de análise para IC que permitem colocar os dados coletados em um contexto útil para tomada de decisão estratégica, conforme afirma Dai (2013).
O avanço da tecnologia usada em BI, como Mineração Web e Textual, contribui para a automatização de métodos utilizados para IC, promovendo precisão, escala e desempenho nas análises. Entre os métodos estudados serão descritos dois utilizados no experimento desta pesquisa: Event and Timeline Analysis (ETA) e SWOT.
3.5.1 Event and Timeline Analysis - ETA
A influência de eventos no desempenho de empresas e efeitos em mercados é amplamente estudada na economia e finanças. Na IC, eventos sobre o ambiente externo, competidores ou comportamento dos atores como consumidores, parceiros e fornecedores, auxiliam a identificar tendências no negócio. O uso de ETA é reforçado para explicar e predizer o desenvolvimento de indústrias e corporações em seu ambiente dinâmico e complexo e pela necessidade de lidar com sobrecarga de informação que diariamente é digitalizada e capturada pela tecnologia de recuperação.
ETA é um grupo de técnicas que exibem eventos sequencialmente. Isola eventos externos e destaca as tendências, semelhanças, e aberrações no comportamento de concorrente ou outros atores. Quando feito de forma sistemática, ETA pode descobrir tendências importantes sobre o ambiente competitivo de uma empresa e servir como uma função de alerta precoce, destacando quando um concorrente normal ou outro ator está desviando do curso de seu comportamento (FLEISHER; BENSOUSSAN, 2014).
Sequências específicas de eventos em uma linha de tempo podem sugerir relações entre eventos em um determinado contexto. As técnicas de análise têm a forma de gráficos, tabelas, diagramas e séries temporais com eventos em ordem cronológica que permitem descobrir padrões e tendências sobre os competidores e ambiente pela relação entre os eventos. Com os avanços da Computação, em Mineração Web e Textual, existem trabalhos relacionados como: detecção de eventos (Event Detection) (HUANG et al., 2014; DOU et al., 2012) e de tópicos (Topic Detection and Tracking) (ALLAN, 2012; CHEN; LUESUKPRASERT; CHOU, 2007), evolução de eventos (QIU et al., 2008), que promovem a capacidade de análise total ou parcialmente automatizada para grandes volumes de dados.
Dou et al. (2012) destacam que as pessoas conseguem segmentar atividades físicas observadas em eventos, facilmente e simultaneamente em múltiplas escalas de tempo como apontam Kurby e Zacks (2008), entretanto, há pouca evidência que indique a mesma habilidade aplicada a fluxos contínuos abstratos como tópicos derivados de texto. Um exemplo de aplicação é apresentado pelos autores por meio de um sistema que permite identificar automaticamente da web eventos significativos cronologicamente estudados durante a ocupação de Wall Street em 2011 (FIGURA 10).
Figura 10 - Principais picos de eventos durante a ocupação de Wall Street.
Fonte: (DOU et al., 2012).
Há um processo para a aplicação das técnicas que começa com a definição de uma linha de tempo e eventos, coleta de dados, organização cronológica dos dados, visualização e conclusões (FLEISHER; BENSOUSSAN, 2014). A evolução do processo e ferramentas contribui para a IC ao passo que revela informações que não seriam facilmente capturadas por analistas diante de um fluxo contínuo de dados textuais. A contribuição dessas ferramentas de análise foi explorada neste trabalho para apoiar a aquisição de IC para tomada de decisões na cafeicultura.
3.5.2 SWOT Analysis
Um dos requisitos para tomada de decisões, planejamento e construção de estratégias em uma organização é a capacidade de reconhecer suas competências, pela identificação de fatores internos e externos que auxiliam ou impedem o alcance de objetivos. No âmbito da IC, a análise SWOT é uma das ferramentas utilizadas no mercado e pesquisada pela comunidade acadêmica com este propósito (BOSE, 2008). Considerando sua definição geral: é um método básico para analisar e posicionar os recursos de uma organização e ambiente em quatro regiões: forças (Strengths), fraquezas (Weakness), oportunidades, (Opportunities) e ameaças (Threats) (SAMEJIMA et al., 2006). No caso, forças e fraquezas são fatores internos, considerados controláveis. Enquanto oportunidades e ameaças são fatores externos, considerados incontroláveis (HILL; WESTBROOK, 1997).
Um dos diagramas mais conhecidos da análise é a Matriz SWOT (Dai; KAKKONEN; SUTINEN, 2011a; PHADERMROD; CROWDER; WILLS, 2014; CHOUDER; CHALAL, 2014), apresentada na Tabela 1. A partir da construção da matriz, é possível encontrar sugestões sobre qual estratégia escolher (SO, WO, ST ou WT) combinando diferentes fatores com diferentes objetivos.
Tabela 1 - Matriz SWOT.
Strategy Strenghts S1 S2 Weaknesses W1 W2 Opportunities O1 O2 SO strategy S1O1, S1O2 S2O1, S2O2 WO strategy W1O1, W1O2 W2O1, W2O2 Threats T1 T2 ST strategy S1T1, S1T2 S2T1, S2T2 WT strategy W1T1, W1T2 W2T1, W2T2 Fonte: (DAI et al., 2011a).
Para aumentar o poder de análise, as pesquisas propõem adicionar técnicas de tomada de decisão multicritério ao modelo básico, como Analytic Hierarchy Process (AHP) (GÖRENER; TOKER; ULUÇAY, 2012). Assim como em ETA, as pesquisas utilizam as tecnologias de Mineração Textual para identificação de fatores SWOT. No sistema proposto por Dai (2013) a Mineração Textual é utilizada para extrair fatores SWOT de dados não estruturados internos – e-mails e relatórios da empresa, e externos – respostas de clientes e comunicados à imprensa de competidores. Pai et al. (2013) desenvolveram um mecanismo que utiliza Análise de Sentimento e Ontologia para classificar as avaliações online e interpretá-las em fatores SWOT.
Como crítica ao método, Phadermrod, Crowder e Wills (2014) ressalta que SWOT em alguns casos pode levar a decisões erradas por ser baseada em análise quantitativa em que os fatores carregam visão subjetiva pelo julgamento dos gestores e não são classificadas pela importância para o desempenho da organização. Isto mostra a necessidade de definição prévia dos objetivos relacionados aos fatores SWOT para estudo em IC. No caso deste trabalho, o contexto da cafeicultura.
Os conceitos Estratégia, BI e IC, e as ferramentas de análise apresentados são realizados, apoiados e potencializados com o uso de tecnologias em constante evolução, principalmente pela área de computação e suas ramificações em Tecnologia da Informação e Sistemas de Informação e interseção com áreas como Administração, Economia e Ciências Sociais, especialmente em aplicações com dados não estruturados. As principais tecnologias utilizadas neste trabalho, citadas juntamente com os conceitos apresentados, serão descritas a seguir: Mineração de Dados, Mineração Textual e Análise de Sentimento.