UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIÊNCIAS DA EDUCAÇÃO DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
Alexandre Lucas
Modelo de Business Intelligence (BI) para Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICTs): uma abordagem pela Ciência da Informação
FLORIANÓPOLIS 2019
Modelo de Business Intelligence (BI) para Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICTs): uma abordagem pela Ciência da Informação
Tese de Doutorado submetida ao Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, do Centro de Ciências da Educação, da Universidade Federal de Santa Catarina, para a obtenção do Grau de Doutor em Ciência da Informação.
Orientador: Prof. Dr. Angel Freddy Godoy Viera
Florianópolis 2019
Modelo de Business Intelligence (BI) para Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICTs): uma abordagem pela Ciência da Informação
O presente trabalho em nível de doutorado foi avaliado e aprovado por banca examinadora composta pelos seguintes membros:
Prof. Flávio Ceci, Dr.
Universidade do Sul de Santa Catarina (UNISUL)
Prof. Moisés Lima Dutra, Dr.
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) José Eduardo Azevedo Fiates, Dr.
Fundação CERTI
Certificamos que esta é a versão original e final do trabalho de conclusão que foi julgado adequado para obtenção do título de doutor em Ciência da Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação.
_____________________________________ Prof. Adilson Luiz Pinto, Dr.
Coordenador do Programa
_____________________________________ Prof. Angel Freddy Godoy Viera, Dr.
Orientador
Florianópolis, 29 de agosto de 2019.
Angel Freddy
Godoy
Viera:00440058902
Assinado de forma digital por Angel Freddy Godoy Viera:00440058902 Dados: 2019.10.30 12:35:37 -03'00'
Adilson Luiz
Pinto:18421884883
Assinado de forma digital por Adilson Luiz Pinto:18421884883 Dados: 2019.10.31 00:16:34 -02'00'
Dedico este trabalho aos meus pais e aos meus professores que, em seu tempo e de sua forma, me ajudaram a compreender o mundo através da educação.
Gostaria de começar agradecendo a Universidade Federal de Santa Catarina, foi nesta instituição que recebi minha graduação de engenharia, o grau de mestrado e agora o grau de doutorado, ambos na Ciência da Informação.
Agradecer ao meu orientador Prof. Angel pelas análises e apoio no desenvolvimento do trabalho. Foram 7 anos de relacionamento e aprendizados.
Agradecer ao Programa de Pós-graduação da Ciência da Informação (PGCIN). Agradecer aos coordenadores Profa. Rosangela Rodrigues e ao Prof. Adilson Pinto, sua dedicação e disponibilidade para atender a todos dicentes. Uma menção e o agradecimento especial ao Prof. Adilson, que presidiu a sessão de defesa. Agradecimento especial a Sabrina de Conto pelo carinho e dedicação na secretaria do programa. Agradeço também aos professores do programa Profa. Ursula Blattmann,e Prof. Willian Vianna pelas disciplinas nesta etapa do doutorado.
Agradecer também aos Professores do Programa da Engenharia do Conhecimento (EGC), Prof. Alexandre Gonçalves e Prof. Tite (José Leomar Todesco).
Agradecer aos Professores e membros da banca de qualificação e defesa: Prof. Raimundo Nonato, Profa. Marli Pinto, Prof. Flávio Ceci, Moisés Dutra e José Eduardo Fiates. E aos membros suplementes Prof. Marcio Matias e Prof, Fábio Mascarenhas.
Agradecer também à Fundação CERTI que permitiu e me incentivou a desenvolver o trabalho no tema e me proporcionou grande parte de minha experiência profissional. Agradecer pela flexibilidade de minha dedicação à instituição compatibilizando com as atividades para desenvolver o doutorado e principalmente no estágio do exterior (sanduíche) que envolveram 8,5 meses de dedicação específica. Nominalmente ao José Eduardo Fiates, Superintendente Geral, Prof. Carlos Alberto Schneider, exemplo inspirador e Presidente do Conselho de Curadores , ao Günther Pfeiffer, Superintendente de Operações (quem me apresentou o desafio da Inteligência de Negócios pela primeira vez), ao Laercio Laercio Aniceto Silva, Superintendente de Negócios, Tecnologia e Inovação e, ao Gustavo Donatelli, Diretor Centro de Referência em Metrologia e Instrumentação, Centro que atuei por 22 anos e ao Bruno Herrera, diretor do Centro de Referência em Convergência Digital e Mecatrônica, CRIT que atualmente trabalho. Um agradecimento especial por a todos aqueles que se interessaram, contribuíram, trocaram experiência e tiveram paciência de me escutar na exposição das ideias. Aqui deixo também um agradecimento a todos os amigos da CERTI, são muitos para nominar todos!
Dinamarca. Graças a sua infraestrutura e cultura de receber alunos de todo o mundo, me proporcionaram uma experiência incrível e de grandes aprendizados.
Um agradecimento muito especial ao Prof. Elias Sans Casado, meu tutor no estágio no LEMI na Universidade Carlos III. Sua disponibilidade e apoio foram fundamentais na realização do trabalho e no sucesso de sua conclusão. Sua grande atuação e reconhecimento me proporcionaram contatos com grandes professores da área como Prof. Glanzel e Prof. Ronald Rousseau entre outros. Porém, muito além disso, me presentou com a possibilidade de trabalhar junto ao LEMI, aos Profs.do Departamento de Biblioteconomia e Documentación e aos Profs do grupo de pesquisa Communication and Information Studies (CIS), da Universidade de Aalborg, Dinamarca. Here I already thank Prof. Birger Larsen for the opportunity and welcome in Copenhagen. Thanks also to Prof. Toine Bogers for the welcome and patience with my english.
Agradecer ao LEMI e aos amigos Prof. Carlos Zorita (nosso Gran Mestre), Prof. Antonio López, Sergio Lázaro, Profa. Maria Luisa, Claudia Souza, Núria Puig, María Elva e Raquel Ucendo.
Agradecer aos Professores e amigos do Departamento de Biblioteconomia e Documentación, ao Prof. Moreiro, o mais brasileiro de todos os espanhóis, a Profa. Ana Reyes, ao Prof. Tony e ao Prof. Tomas Flores.
Um agradecimento muito especial a Profa. Virginia, uma amiga de todas as horas e atenciosa com toda a família e que cuidou de nossa estadia na Espanha.
Aos amigos brasileiros em terras espanholas Sergio e Camila, Fabio, Adriana e Letícia. Foram momentos especiais e de muita amizade.
Uma menção a Orden de la Paella e ao dono do Plate que nos proporcionou todos os jueves, a inesquecível paella.
Um agradecimento também Susana Castán e Andreas pela estada em su piso e todo o apoio. Um agradecimento especial a Nancy Barahona Zuñiga su atención y cariño fueran muy importantes en la segunda etapa de mi estada em Getafe.
Um agradecimento especial ao Prof. Carlos Tejada, da Universidade Complutense de Madrid, pela contribuição direta com a pesquisa e também pela amizade resultante deste encontro. Agradeço também a Aline Borges que junto com Tejada nos recebeu no aeroporto em Barajas e nos ajudaram no 1º. dia da jornada na Espanha.
Agradeço os amigos espanhóis e também nossa família, Eva Herrero e Victor Martinez. Maria e Victor hijo.
Aos colegas de orientação Josiane Klettenberg, Charles Rodrigues, Maria Luiza Jurema Cassotta, Paulo Roberto Freitas da Silva e Josiane Mello.
Aos colegas, e muitos agora amigos, de mestrado e doutorado que me acolheram, apoiaram e contribuíram em meu crescimento como pesquisador. Uma menção especial a amiga Priscila Menezes.
Agradecer minha amiga e revisora oficial Heloisa Costa pela qualidade da revisão, pela paciência, presteza e carinho.
Agradecer aos amigos da turma de engenharia de produção 89/2. Sempre me apoiaram e foram companheiros de todas as horas. Aos amigos da turma da produção mecânica, nomino Ricardo pelas palavras na véspera da defesa e ao Jacson “Bambam” que se fez presente na defesa.
Um especial agradecimento ao Gustavo Donatelli e Liliana Gallo pela amizade e apoio. Aos tios e tias, primos e primas, mais próximos que sentiram minha ausência e também me apoiaram nestes anos de dedicação ao mestrado e doutorado.
Aos vizinhos e amigos, sempre prestativos e atentos, D. Ana e Francisco Baima. Agradecer aos meus pais Alba e Alceni, Valdori e Nazira, meus irmãos André, Alan, Alessandra, Cristina, Gisele, Cristiano, Evandro e Bete, sobrinhos André Gustavo, Vitor, Julia, Heitor e Eliza, pelo carinho, amizade e incentivo de toda forma e por entender as ausências e presenças de curta duração.
Agradecer a Elvira Padilha, pelos cuidados de mãe com a Laura e pelo carinho e amizade com que cuida de todos nós.
Menção aos gatinhos Bela e Slash, companheiros de horas de digitação.
Agradecer a minha filha Laura, por entender minhas ausências e pelo companheirismo na Espanha. E finalmente um agradecimento muito especial a minha esposa Lani, pela paciência, pelo companheirismo nos momentos difíceis, pela dedicação em se ocupar de tarefas e problemas em meu lugar, pelo investimento financeiro e pelo distanciamento necessário na hora certa. Não teria conseguido sem este apoio!
“Só é útil o conhecimento que nos faz melhores”. (Sócrates, 470-399 AC)
Inteligência de Negócios ou melhor, Business Intelligence tem apoiado empresas ao redor do mundo na obtenção de vantagens competitivas. Considerando Business Intelligence um termo contemporâneo para se referir a um Sistema de Informação com um conjunto de tecnologias (plataformas, aplicações e processos), que visa facilitar a tomada de decisões em todos os níveis, é possível analisar o seu potencial no âmbito das atividades de Pesquisa e Desenvolvimento e em Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação, que são importantes atores no processo de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação. O objetivo geral desta pesquisa foi criar um modelo de Business Intelligence aplicável às Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação, construído a partir das perspectivas da Ciência da Informação. Estas perspectivas visam potencializar a vantagem competitiva nas tomadas de decisão com a utilização da informação contextualizada e em suas mais variadas dimensões, superando os diversos desafios atuais e aproveitando as novas tecnologias relacionadas aos novos fenômenos informacionais. O referencial teórico analisa a Ciência da Informação, Business Intelligence e os Institutos de Ciência, Tecnologia e Inovação. Como procedimento metodológico, utiliza a pesquisa bibliográfica e documental de caráter exploratório-descritivo, no qual na pesquisa descritiva se utilizou o Estudo de Caso da Instituição de Ciência e Tecnologia e do Grupo de Pesquisa da Ciência da Informação com observações assimétricas e participativas. Os resultados obtidos foram: a) Um modelo de Business Intelligence para Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação, com alguns de seus elementos avaliados com testes de consistência; b) Uma consolidação de aspectos que apoiam a evolução da pesquisa de Business Intelligence pela Ciência da Informação; c) Uma consolidação de temas tecnológicos posicionados no processo de uma Instituição de Ciência, Tecnologia e Inovação e essenciais em um contexto de tomada de decisão; d) Um entendimento ampliado das atividades tecnológicas que geram os Indicadores de Avaliação das Atividades Científicas, Tecnológicas e de Inovação e contribuindo para sua inserção em um modelo de Business Intelligence para Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação.
Palavras-chave: Inteligência de Negócios. Business Intelligence. Instituições de Ciência,
Business intelligence has supported companies around the world in achieving competitive advantages. Considering “business intelligence” a contemporary term to refer to a Information System with a set of information technologies (platforms, applications and processes) that aims to facilitate decision-making at all levels, it is possible to analyze their potential in the scope of research and development activities as well as in science, technology and innovation institutions, which are important actors in the research, development and innovation process. The general objective of this research was to create a business intelligence model applicable to science, technology and innovation institutions, built from the perspective of information science. These perspectives aim to enhance the competitive advantage in decision-making using contextualized information and its various dimensions, overcoming the different current challenges and taking advantage of new technologies related to new informational phenomena. With the theoretical framework, information science, business intelligence as well as the science, technology and innovation institutions were analyzed. As methodological procedure we used an exploratory-descriptive bibliographic and documentary research, in which, for the descriptive research, the case study of the science, technology and innovation institution and the information science research group was applied with asymmetric and participatory observations. The results obtained were: a) a business intelligence model for science and technology institutions, with some of its elements evaluated with consistency tests; b) a consolidation of aspects that support the evolution of business intelligence research through information science; c) a consolidation of technological topics positioned in the process of a science, science, technology and innovation institution and essential in a decision-making context of a science and technology institution type organization; d) a broader understanding of the technological activities that generate the evaluation indicators of scientific, technological and innovation activities contributing to their inclusion in a business intelligence model for science, technology and innovation institutions.
Keywords: Business intelligence. Institutes of science, technology and innovation. Information
Business Intelligence viene apoyando a empresas de todo el mundo a obtener una ventaja competitiva. Considerando que Business Intelligence es un término contemporáneo para referirse a un Sistema de Información con un conjunto de tecnologías de la información (plataformas, aplicaciones y procesos) que tiene como objetivo facilitar la toma de decisiones en todos los niveles, es posible analizar su potencial en el ámbito de las actividades de Investigación y Desarrollo. y en Instituciones de Ciencia, Tecnología e Innovación, que son actores importantes en el proceso de Investigación, Desarrollo e Innovación. El objetivo general de esta investigación fue crear un modelo de Business Intelligence aplicable a las instituciones de ciencia, tecnología e innovación, construido desde la perspectiva de la ciencia de la información. Estas perspectivas apuntan a mejorar la ventaja competitiva en la toma de decisiones mediante el uso de información contextualizada y sus diversas dimensiones, superando los diversos desafíos actuales y aprovechando las nuevas tecnologías relacionadas con los nuevos fenómenos informativos. El marco teórico analiza la Ciencia de la Información, la Inteligencia de Negocios y los Institutos de Ciencia, Tecnología e Innovación y, como procedimiento metodológico, utiliza la investigación bibliográfica y documental de carácter exploratorio-descriptivo, en la cual, en la investigación descriptiva, el Estudio de caso de una institución de Ciencia, Tecnología e Innovación y un Grupo de Investigación de Ciencia de la Información con observaciones asimétricas y participativas. Los resultados obtenidos fueron: a) Un modelo de Business Intelligence para instituciones de ciencia y tecnología, con algunos de sus elementos evaluados con pruebas de consistencia; b) Una consolidación de aspectos que apoyan la evolución de la investigación de Business Intelligence por parte de Information Science; c) Una consolidación de temas tecnológicos posicionados en el proceso de una Institución de Ciencia, Tecnología e Innovación y esenciales en un contexto de toma de decisiones de una organización tipo Institución de Ciencia, Tecnología e Innovación; d) Una comprensión más amplia de las actividades tecnológicas que generan los Indicadores de evaluación de actividades científicas, tecnológicas y de innovación y que contribuyen a su inserción en un modelo de Business Intelligence para instituciones de Ciencia, Tecnología e Innovación.
Palabras clave: Business Intelligence. Institutos de Ciencia, Tecnología e Innovación. Ciencia
Figura 1 - Dimensões ou elementos de IN para ICTs ... 34
Figura 2 - Fontes informacionais de análise para uma IN de ICTs ... 34
Figura 3 - Conexão da Bibliometria com campos e aplicações ... 52
Figura 4 - Relação das métricas da informação por Gouveia ... 54
Figura 5 - Relação das métricas da informação por Silveira ... 54
Figura 6 - Rede de referências citadas - Scientometrics OR Informetrics - até 2016... 61
Figura 7 - Clusterização das referências citadas - Scientometrics OR Informetrics ... 62
Figura 8 - Etapas na arquitetura de um sistema de busca corporativa ... 67
Figura 9 - Autores citados para “Information Retrieval” - WoS, período de 2005 a 2016 ... 68
Figura 10 - Arquitetura de um sistema avançado de mineração de texto ... 70
Figura 11 - Arquitetura tradicional de BI com os principais componentes ... 80
Figura 12 - Alto nível da arquitetura de IN ... 81
Figura 13 - Evolução dos sistemas de BI ... 82
Figura 14 - Evolução de BI... 83
Figura 15 - Três tipos de Analytics ... 85
Figura 16 - Ciclo fechado de BPM ... 88
Figura 17 - Visão ampliada de BI ... 89
Figura 18 - Framework de suporte à decisão ... 90
Figura 19 - Visão geral da arquitetura dos relacionamentos empresariais... 92
Figura 20 - Benefícios da BI ... 94
Figura 21 - Gartner Quadrante Mágico para plataformas de BI ... 95
Figura 22 - Principais referências citadas - CiteSpace ... 99
Figura 23 - Rede de referências citadas – Business Intelligence ... 101
Figura 24 - Fases do ciclo de VT ... 108
Figura 25 - Bases de dados do estudo do CGEE sobre Organizações de Pesquisa ... 118
Figura 26 - SIBRATEC Redes de Inovação ... 120
Figura 27 - Entendendo as atividades das RTOs ... 121
Figura 28 - Escala TRL (Technology Readness Level) ... 123
Figura 29 - Posicionamento das ICTs conforme a escala TRL ... 124
Figura 30 - Visão geral do método de pesquisa... 125
Figura 31 - Níveis para implementação de sistemas ... 129
Figura 34 - Análise da produção científica sobre BI na WoS ... 138
Figura 35 - Análise da produção científica sobre BI na Base de Teses e Dissertações Capes138 Figura 36 - Elementos do conceito de BI para CInf ... 143
Figura 37 - Arquitetura tradicional de BI com os principais componentes ... 145
Figura 38 - Alto nível da arquitetura de BI ... 146
Figura 39 - Evolução dos Sistemas de BI ... 147
Figura 40 - Evolução de BI... 147
Figura 41 - Três tipos de Analytics ... 148
Figura 42 - Ciclo fechado de BPM ... 148
Figura 43 - Visão ampliada de BI ... 149
Figura 44 - A simple taxonomy of data in Data Mining ... 150
Figura 45 - Componentes de estratégias de BI ... 151
Figura 46 - Estrutura de taxonomia preliminar para Mashups de BI Corporativo ... 152
Figura 47 - Nível hierárquico da taxonomia empresarial ... 154
Figura 48 - Taxonomia de BI... 154
Figura 49 - Taxonomia de BI para CInf ... 155
Figura 50 - Taxonomia de BI para CInf ... 156
Figura 51 – Modelo de referência de BI - Hierarquias ... 158
Figura 52 – Modelo de referência de BI – Sistemas Empresariais ... 158
Figura 53 - Modelo de referência de BI - principais componentes/tecnologias ... 159
Figura 54 - Modelo de referência de BI – principais componentes/tecnologias ... 160
Figura 55 - Modelo referencial unificado de BI ... 160
Figura 56 - Trinômio TPM ... 163
Figura 57 - Matriz TPM ... 164
Figura 58 - Exemplo de Matriz TPM ... 164
Figura 59 - Comparison of R&D models ... 165
Figura 60 - Vale da Morte da Inovação ... 167
Figura 61 - Forms of the TRL Scale ... 170
Figura 62 - Visão das atividades tecnológicas a partir da Escala TRL ... 172
Figura 63 - A ponte das ICTs travessia da pesquisa básica até a comercialização ... 174
Figura 64 – O que é Tecnologia? ... 178
Figura 65 - Generalização da arquitetura de roadmap de tecnologia ... 183
Figura 68 - Estratégia prescritiva da Curva-S ... 188
Figura 69 - Alavancagem da Tecnologia – Motivador/Driver antigo... 190
Figura 70 - Alavancagem da Tecnologia - Novo Motivador/Driver ... 190
Figura 71 - Alavancagem da Tecnologia – Forças Externas ... 191
Figura 72 – Modelo de difusão tecnológica ... 192
Figura 73 - Modelo de ciclo de vida do produto ... 194
Figura 74 - Relação entre o ciclo de vida da tecnologia e os ciclos de vida dos produtos .... 195
Figura 75 - Technology adoption curve ... 199
Figura 76 - Technology adoption curve ... 200
Figura 77 - A Curva-S de adoção e a normalização ... 202
Figura 78 - O abismo ... 203
Figura 79 - Relacionamento dos temas tecnológicos com os processos da ICT ... 204
Figura 80 - Conceptual Map of IETA ... 212
Figura 81 - Proposta inicial de taxonomia para o IETA ... 213
Figura 82 - Possibilidade de indicadores com Startups ... 218
Figura 83 - As grandezas dos indicadores de P&D&I ... 220
Figura 84 - Elementos da atividade tecnológica ... 221
Figura 85 - “Por quê”? ou “o quê”? obter os Indicadores de Atividade Tecnológica ... 223
Figura 86 - Momentos de decisão do Vale da Morte da Inovação ... 224
Figura 87 - Elementos da atividade tecnológica na visão irrestrita ou ampla ... 227
Figura 88 - Inserção da dimensão tecnologia no modelo de BI... 230
Figura 89 - Subordinação de temas tecnológicos ... 232
Figura 90 - Análise tradicional das dimensões da ICT ... 233
Figura 91 - Grafo de temas tecnológicos e projetos contratados ... 234
Figura 92 - Destaque por setor - grafo de temas tecnológicos e projetos contratados ... 235
Figura 93 - Destaque da gestão do conhecimento na visão sistemas empresariais ... 238
Figura 94 - Sistema de avaliação científica e tecnológica ... 240
Figura 95 - Posicionamento dos data marts nos grupos de pesquisa ... 241
Figura 96 - Coexistência entre plataformas de big data e data warehouse ... 242
Figura 97 - Hierarquia baseada na estrutura não administrativa tradicional ... 244
Figura 98 - Atuação do Comitê Científico Tecnológico e seus impactos ... 248
Figura 99 - Modelo de BI para ICTs e sua relação com o Comitê Científico e Tecnológico 251 Figura 100 - Modelo de Referência de BI configurável por tipo de organização ... 252
Figura 102 - Modelo de BI Configurado para uma ICT e seus Elementos de Configuração. 254 Figura 103 – O Modelo de BI para ICTs ... 255 Figura 104 - Visão do grande sistema de inteligência de uma ICT ... 257 Figura 105 - O grande sistema de inteligência e o relacionamento com o ecossistema ... 258
Gráfico 1 - Análise Scientometrics OR Informetrics na WoS ... 59 Gráfico 2 - Resultado busca de artigos para o termo Information Retrieval ... 69 Gráfico 3 - Resultado da busca de artigos para o termo “Text Mining” ... 71 Gráfico 4 - Artigos encontrados para os termos “Information Retrieval” e “Text Mining” .... 72 Gráfico 5 - Artigos publicados em ordem cronológica ... 98 Gráfico 6 – Análise produção científica sobre Inteligência de Negócios na WoS ... 100 Gráfico 7 - Investimento anual em P&D mundial ... 111
Quadro 1 - Definições e classificações dos Estudos Métricos ... 53
Quadro 2 - Objetivos da BI e seus benefícios... 94
Quadro 3 - Quadrante Mágico – casos e capacidades críticas... 150
Tabela 1 - Análise Scientometrics OR Informetrics na WoS ... 60
Tabela 2 - Referências mais citadas - Scientometrics OR Informetrics ... 62
Tabela 3 - Resultados da busca WoS em 10/01/2014 ... 98
Tabela 4 - Autores mais produtivos ... 98
Tabela 5- Principais referências citadas - CiteSpace ... 99
Tabela 6 - Autores das referências mais citadas ... 101
Tabela 7 - Número de instituições e de grupos de pesquisa segundo a grande área ... 116
Tabela 8 - Recursos humanos e linhas de pesquisa segundo a grande área ... 116
Tabela 9 - Número de organizações de pesquisa por base de dados consultada ... 117
Tabela 10 - Quantidade de ICTs cadastradas no Portal Inovação ... 119
Tabela 11 - Categorias de BI ... 153
Tabela 12 - Taxonomia para sistemas RTBI: classificação nas dimensões ... 153
Tabela 13 - Tipos de Fundos das ICTs ... 181
Tabela 14 - Análise de documentos similares pesquisa IETA ... 214
AACT - Avaliação da Atividade Científica, Tecnológica e Inovação
BI - Business Intelligence
BPM - Business Performance Management
BTDT - Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações
CCT - Comitê Científico Tecnológico
CGEE - Centro de Gestão e Estudos Estratégicos
CI - Competitive Intelligence
CInf - Ciência da Informação
CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Data Marts - Repositório de dados, subconjunto de dados de DW de sistemas
específicos
DSS - Decision Support System – mesmo que SAD
DW - Data Warehouse
ERP - Enterprise Resource Planning ou Sistemas de Gestão Empresarial
ESS - Executive Support System
FINEP - Financiadora de Estudos e Projetos
GC - Gestão do Conhecimento
GDSS - Group Decision Support Systems
GI - Gestão da Informação
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
IC - Inteligência Competitiva
ICT - Instituição Científica e Tecnológica
ICT - Instituto de Ciência, Tecnologia e Inovação INCT - Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia
IN - Inteligência de Negócios
KBE - Knowledge-Based Entrepreneurial
KDD - Descoberta de Conhecimento em Base de Dados ou Knowledge Discovery in Database
KDT - Descoberta de Conhecimento em Bases Textuais ou Knowledge Discovery Texting
KFV - knowledge-flow view
M2M - Machine-to-machine
MIS - Management Information System
MO - Memória Organizacional
OAI - Open Archives Initiative
OATD - Open Access Theses and Dissertations OLAP - Online Analytical Processing
P&D - Pesquisa e Desenvolvimento
RH - Recursos Humanos
RTM - Roadmap Tecnológico
SAD - Sistemas de suporte à decisão, mesmo que DSS
SI - Sistemas de Informação
SSEE - Expert systems based on artificial intelligence TIC - Tecnologia da Informação e Comunicação UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina XBRL - eXtensible Business Reporting Language
1 INTRODUÇÃO ... 25
1.1 APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA ... 31 1.2 JUSTIFICATIVAS ... 32 1.3 OBJETIVOS ... 35 1.3.1 Objetivo Geral ... 35 1.3.2 Objetivos Específicos ... 35 1.4 INTRODUÇÃO ÀS PRÓXIMAS SEÇÕES ... 36
2 CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO (CINF) ... 37
2.1 APRESENTAÇÃO E DEFINIÇÕES ... 37 2.1.1 A Sociedade da Informação ... 37 2.1.2 A Informação na Sociedade em Rede ... 38 2.1.3 A Informação na Internet ... 39 2.1.4 O Valor da Informação ... 40 2.1.5 A Informação Útil ... 42 2.1.6 Mediação e a Informação Estratégica ... 42 2.1.7 Ciência da Informação: Surgimento e Definição ... 43 2.2 AVALIAÇÃO DA ATIVIDADE CIENTÍFICA, TECNOLÓGICA E INOVAÇÃO ... 48 2.2.1 Análise da produção científica sobre AACT ... 59 2.2.2 Questões do domínio do conhecimento e o CiteSpace... 62 2.3 RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO ... 63 2.3.1 Busca corporativa ... 66 2.3.2 Análise da produção científica sobre RI ... 67 2.4 MINERAÇÃO DE TEXTOS (MT) ... 69 2.5.1 Análise da produção científica sobre MT ... 71
3 BUSINESS INTELLIGENCE OU INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS ... 73
3.1 APRESENTAÇÃO E DEFINIÇÕES ... 73 3.2 ANÁLISE EPISTEMOLÓGICA DA BI NA CINF ... 76 3.3 PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DO BI ... 77 3.4 GOVERNANÇA DE BI ... 96 3.5 PRODUÇÃO CIENTÍFICA SOBRE BI ... 97 3.6 ESTADO DA ARTE E TENDÊNCIAS ... 102 3.7 OUTROS TEMAS ASSOCIADOS À INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS ... 106
3.7.2 Vigilância Tecnológica ... 107
4 INSTITUTO DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (ICT)... 109
4.1 P&D - ATIVIDADES DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO ... 109 4.2 ICT - DEFINIÇÃO, DIVERSIDADE E FORMAS DE ATUAÇÃO ... 114 4.3 ICTS - CARACTERIZAÇÃO PRELIMINAR PARA A PESQUISA ... 123
5 PROCEDIMENTOS E OPÇÕES TEÓRICO-METODOLÓGICAS ... 125
5.1 CARACTERIZAÇÃO DA PESQUISA E OPÇÕES METODOLÓGICAS ... 126 5.2 OPÇÕES TEÓRICAS ... 128 5.2.1 Conceito de Sistemas... 128 5.2.2 Conceito de Modelo ... 129 5.2.3 Referências, pesquisadores e aporte teórico utilizados na pesquisa ... 130 5.3 ETAPAS DA PESQUISA ... 131 5.3.1 Etapa 1 - Modelo de BI e elementos de referência ... 131 5.3.2 Etapa 2 - Estudo de Caso - ICT ... 132 5.3.3 Etapa 3 – Estudo de Caso - Grupo de Pesquisa CInf ... 133 5.3.4 Etapa 4 – Criação do Modelo de BI para ICTs ... 135 5.3.5 Etapa 5 – Validação do Modelo ... 136 5.4 LIMITAÇÕES DA PESQUISA ... 136
6 MODELO DE REFERÊNCIA DE BUSINESS INTELLIGENCE ... 137
6.1 A ADOÇÃO DO TERMO EM INGLÊS ... 139 6.2 O CONCEITO DE BUSINESS INTELLIGENCE ... 140 6.3 A TAXONOMIA DE BI PARA CINF ... 143 6.4 MODELO DE REFERÊNCIA ... 157
7 CARACTERIZAÇÃO DE ICTS PARA MODELAMENTO DO BI ... 161
7.1 MATRIZ TPM ... 162 7.1.1 Contribuição para o modelo de BI ... 166 7.2 O VALE DA MORTE DA INOVAÇÃO ... 166 7.2.1 Contribuição para o modelo de BI ... 168 7.3 A ESCALA TRL ... 168 7.3.1 Contribuição para o modelo de BI ... 175 7.4 CONCEITO DE TECNOLOGIA ... 176 7.4.1 Contribuição para o modelo de BI ... 179 7.5 FONTES DE FINANCIAMENTO PARA INOVAÇÃO (INNOVATION FUNDING) .. 179
7.6 ROADMAP TECNOLÓGICO ... 182 7.6.1 Contribuição para o modelo de BI ... 185 7.7 CURVA-S ... 186 7.8 CURVA DE ADOÇÃO DAS TECNOLOGIAS ... 199 7.9 RELACIONAMENTO DOS TEMAS TECNOLÓGICOS... 203
8 AS MÉTRICAS DA INFORMAÇÂO NO MODELO DE BI ... 207
8.1 MAPA CONCEITUAL, TAXONOMIA E METODOLOGIA ... 210 8.2 O CONCEITO DE TECNOLOGIA E A ESCALA TRL NA PESQUISA IETA ... 216 8.3 VISÃO METROLÓGICA DOS INDICADORES ... 218 8.4 ELEMENTOS DAS ATIVIDADES TECNOLÓGICAS ... 220 8.4.1 Elementos de atividade tecnológica na visão restrita ... 223 8.4.2 Elementos de atividade tecnológica na visão irrestrita ou visão ampla ... 225 8.4.3 Contribuições para o modelo de BI ... 227
9 DESENVOLVIMENTO DO MODELO DE BI PARA ICTS ... 229
9.1 ELEMENTOS DO MODELO DE BI PARA ICTS ... 229 9.1.1 Tecnologias-chave conectadas ao produto/atividades da ICT ... 230 9.1.2 As competências e os domínios tecnológicos do RH técnico da ICT ... 236 9.1.3 Sistema de avaliação científica e tecnológica ... 238 9.1.4 Adoção de Data Marts nos Grupos de Pesquisa ... 240 9.1.5 Utilização estratégica e conectada à Inteligência Competitiva (IC) ... 243 9.1.6 Estrutura Hierárquica Tecnológica ... 243 9.1.7 Indicadores de Atividade Tecnológica em Tempo Real... 245 9.1.8 Estrutura tecnológica na Governança de BI ... 247 9.2 MODELO DE BI PARA ICTS ... 252 9.3 BI E O SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DA ICT ... 256
10 CONCLUSÃO E DISCUSSÕES... 260
10.1 O MODELO DE REFERÊNCIA E AS CONTRIBUIÇÕES PARA CINF ... 262 10.2 INOVAÇÃO TECNOLÓGICA E AS ICTS ... 263 10.3 INDICADORES PARA AVALIAÇÃO DE ATIVIDADE TECNOLÓGICA ... 263 10.4 RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO E MINERAÇÃO DE TEXTOS ... 264 10.5 CRIAÇÃO OU CONFIGURAÇÃO DE UM MODELO ... 265 10.6 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS ... 266
1 INTRODUÇÃO
A informação na ‘Sociedade da Informação’ ou na ‘Sociedade do Conhecimento’ assumiu atualmente, talvez, o maior reconhecimento de sua importância. A passagem da era industrial para a sociedade da informação trouxe novamente para primeiro plano a informação e o conhecimento. A informação registrada foi alavancada com Gutenberg no século XV, porém tomou proporções exponenciais no século XX, com a Internet. O uso massivo de sistemas informacionais na sociedade atual e em toda sua extensão, principalmente no ambiente empresarial, pode ser analisado pela infinidade de bases e bancos de dados de todos os tipos e estruturas.
Porém, como afirma Burke (2003, p. 11), “não devemos nos precipitar supondo que nossa época é a primeira a levar a sério” [...] [a informação]. A história da informação e do conhecimento é muito antiga e sua utilização nos seus diversos aspectos acompanha essa trajetória. O uso da informação para compor processos estratégicos e de tomadas de decisão igualmente não é novidade. A utilização, por governos, de informações sistematicamente coletadas sobre a população, em termos literais, é história antiga (BURKE, 2003), basta observar a história romana e a chinesa.
A informação estratégica, ou seja, a informação utilizada em processos estratégicos, é normalmente abordada e analisada na perspectiva de negócios, seja na área da administração ou da economia. Sua utilização também ocorre com frequência em sistemas de tomada de decisão, nos quais é estudada e aplicada nas áreas da Computação, da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC), na Engenharia do Conhecimento e na área da Engenharia de Produção. No entanto, ela também é tratada no campo da Ciência da Informação e, mesmo dentro desta, pelos aspectos mais pertinentes à “informação”.
Nesta dimensão, Buckland (1991) chama atenção para o lado irônico da ambiguidade da palavra “informação”, pois se ela significa uma redução da ignorância e da incerteza, ela própria não deveria ser ambígua. Esta ambiguidade é apresentada pelos diversos significados que ela assume. A informação como “coisa” é o significado associado ao uso, a algo que se manipula, que se processa e se armazena (BUCKLAND, 1991). É a informação que serve para alguma coisa, é a informação útil. E é com este significado que a informação é utilizada em processos estratégicos e de tomada de decisão.
Dentro dos diversos empregos e significados da palavra “informação” pode-se estudá-la peestudá-la sua utilização de forma qualificada para estruturação de uma estratégia e de uma tomada de decisão. A informação é tratada, desta forma, como insumo, como matéria-prima do
processo estratégico. Qualificada quer dizer adequada, pertinente. Segundo Calazans (2012), para executar o processo, o estrategista precisa de informações que permitam tomadas de decisão fundamentadas, informações corretas, em tempo hábil e no local adequado.
O mundo globalizado, no seu aspecto econômico, promoveu um amplo ambiente de competição. A competição entre empresas é sempre a mais lembrada como exemplos deste processo, mas ela atinge, além de empresas, as mais diversas organizações, como Institutos de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICT), sejam eles privados ou públicos, universidades, bem como governos, países e continentes. Esta competição abrange várias dimensões: produtos, serviços, processos e outras, incluindo a de Informação e Conhecimento. No contexto da Sociedade da Informação, a informação passa a ser estudada como elemento estratégico competitivo ou de aumento da competitividade. De acordo com Plate (1996), para manutenção do sucesso de estruturas que envolvam Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico e ambientes empresariais, não se deve ter somente o foco na infraestrutura; o que faz o sucesso ocorrer é a existência de redes de entrega de informação, comunicação e cooperação entre o mundo da ciência e a comunidade de negócios. Pinheiro (2005) apresenta em seu artigo sobre Inteligência Competitiva e a Ciência da Informação uma contextualização na qual a Sociedade da Informação e do Conhecimento tem sua origem associada à emergência das novas tecnologias de informação e comunicação, na qual o ativo “informação” assume papel central. Perucchi e Araújo Júnior (2012) ressaltam a Inteligência Competitiva como a atividade exercida com o objetivo de produzir informação de interesse de determinada organização. Sendo assim, Inteligência Competitiva e Ciência da Informação estão direcionadas para o mesmo objeto, isto é, a informação.
A informação, na Sociedade Industrial, ampliou seu desenvolvimento e utilização com foco empresarial. Sistemas informacionais foram desenvolvidos e estruturados para serem aplicados nas mais diversas tarefas de uma empresa, incluindo a de seus negócios. Típicos exemplos desses desenvolvimentos são os sistemas de Gestão Empresarial (SIGE ou SIG) ou, também como são conhecidos, Sistemas Enterprise Resource Planning (ERP); tem-se também os sistemas para Gestão de Fornecedores ou da Cadeia de Fornecimento conhecidos por sistemas de Supply Chain Management (SCM) e os sistemas de Gestão do Relacionamento de Clientes ou Sistemas Customer Relationship Management (CRM). Mas a Sociedade Pós-Industrial − ou a Sociedade da Informação ou do Conhecimento − traz novas perspectivas, novas tecnologias, novas prioridades, novos desafios e novos entendimentos. Fazem parte deste novo contexto: a indústria de serviços, a explosão informacional causada pela Internet, a necessidade de análise e uso da informação não estruturada e ascensão de ambientes e
pesquisadores que atuam em Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico e na Inovação.
Com relação aos sistemas informacionais, o seu uso nas mais diversas organizações não é somente justificado pela redução de custos em função da ampla disponibilidade de recursos computacionais e pelo forte desenvolvimento na área de Tecnologia da Informação e Comunicação, mas também pela quantidade de informações disponíveis/geradas e pela velocidade das mudanças que ocorrem na sociedade, especificamente no mercado, onde a vantagem competitiva tem sido utilizada como elemento estratégico e de sobrevivência. E nesse cenário, conforme apontam Todesco, Díaz e Heras (2007), é possível afirmar que:
a) a informação é considerada chave para alcançar a vantagem competitiva;
b) a informação é considerada vital para tomada de decisões e se encontra nas bases de dados corporativas;
c) bases de dados corporativas são montanhas de dados disseminados por todas as partes;
d) a chave para ganhar vantagem competitiva reside na obtenção de inteligência desses dados: converter dados em conhecimento.
A Inteligência de Negócios (IN) ou Business Intelligence (BI) é um termo bastante empregado no universo da Tecnologia da Informação (TI) e nos sistemas voltados para gestão de empresas, mas ainda existem imprecisões sobre a sua definição e suas delimitações conceituais, sendo o tema tratado de diversas formas nas áreas de administração, computação, estatística, engenharia de produção e também pela Ciência da Informação (PERUCCHI; GARCIA, 2011; PERUCCHI; ARAÚJO JÚNIOR, 2012; PINHEIRO, 2005). Entretanto, infelizmente, há certo consenso de que BI não é propriamente um produto ou sistema, mas um termo que combina diversas dimensões como arquiteturas, bases de dados, ferramentas analíticas, aplicações e metodologias que permitem a análise, manipulação e acesso interativo, o tanto quanto possível em tempo real, de informações relevantes para suporte à tomada de decisão (LUCAS; VIANNA; GODOY VIERA, 2016; SHARDA et al., 2015; TODESCO; DÍAZ; HERAS, 2007). O advérbio “infelizmente” será melhor tratado na pesquisa, mas aqui se refere à falta de um conceito preciso sobre Inteligência de Negócios ou Business Intelligence (BI).
Considerando a Inteligência de Negócios (IN) e a Inteligência Competitiva ou Competitive Intelligence (IC), é importante ressaltar que ambos os temas apresentam abordagens que envolvem a utilização de informação, seja ela estruturada em bancos de dados ou não, com objetivo de obter vantagem competitiva para a organização que a aplica. O termo “inteligência competitiva” tem sido especialmente utilizado na Ciência da Informação e se pode
também utilizá-lo para contextualizar a introdução desta tese. A diversidade terminológica envolvendo estes termos é tratada no artigo de Lucas, Café e Godoy Viera (2016) e é objeto de análise no referencial teórico e do desenvolvimento da pesquisa.
Em seu artigo sobre a Inteligência Competitiva na Ciência da Informação da Universidade de Brasília (UNB), Perucchi e Araújo Júnior (2012) apresentam elementos importantes entre Inteligência Competitiva e Ciência da Informação, não só validos para a UNB, mas para toda a Ciência da Informação brasileira. Dentro desses diversos aspectos é importante ressaltar a condição da IC como uma ferramenta para auxiliar nas tomadas de decisão e como uma necessidade moderna das organizações. A IC tem despertado muitos interesses e estudos, seja no âmbito das organizações ou das universidades, onde existam cursos ou disciplinas na área. Pinheiro (2005) apresenta um capítulo denominado “Inteligência competitiva como disciplina da Ciência da Informação e sua trajetória e evolução no Brasil”, parte integrante do livro intitulado “Gestão Estratégica da Informação e Inteligência Competitiva”. Nesse capítulo, a autora contextualiza que a Sociedade da Informação e do Conhecimento tem sua origem associada à emergência das novas tecnologias de informação e comunicação, na qual o ativo “informação”’ assume papel central. Segundo estudo realizado por Amaral (2010 apud PERUCCHI; ARAÚJO JÚNIOR, 2012), as iniciativas brasileiras de Inteligência Competitiva estão concentradas nas áreas de Administração, Ciência da Informação e Engenharia da Produção − áreas do conhecimento responsáveis por 82% das publicações. Ainda de acordo com Pinheiro (2005), embora alguns autores apontem que as primeiras manifestações de Inteligência Competitiva ocorreram nas décadas de 60 e 70 e outros relatem que datam dos anos 80, nos Estados Unidos, na Ciência da Informação, ela surge como disciplina na década de 80.
A passagem para a Sociedade da Informação, como dito anteriormente, promoveu a ascensão dos ambientes e dos pesquisadores que atuam em Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico e na Inovação. Mattelart (2002), analisando a passagem da Sociedade Industrial para Sociedade da Informação, afirma que, do ponto de vista da escala de poder, a Sociedade Industrial tinha em sua principal figura o homem de negócios, e seu principal lugar social a empresa. Agora, nesta nova sociedade − a da informação −, a principal figura passa a ser o cientista, e o principal lugar social as universidades e os centros de pesquisa. A inovação é considerada um dos elementos mais importantes para aqueles que querem vencer a competição e a Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) é um dos elementos-chave para este intento. No Brasil, além das atividades de P&D desenvolvidas nas empresas, existem organizações que atuam especificamente com o tema: os Institutos de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICT) que
pertencem à administração pública; as Instituições de Ciência e Tecnologia (ICTs) privadas e os parques tecnológicos que podem reunir os três tipos (P&D de empresas, ICTs Públicas e ICTs privadas). Sendo assim, pode-se utilizar para entender os resultados de uma ICT, o que Zouain e Plonski (2006) atribuem aos resultados de sucesso de parques de inovação/científicos e tecnológicos: maior oferta de empregos qualificados; aumento do número de empresas saudáveis de base tecnológica; incremento no faturamento das empresas de base tecnológica; aumento das exportações de produtos de alto valor agregado; incremento de produtos inovadores e incremento do número de patentes.
Como um dos exemplos de ICT privado está a Fundação CERTI, criada em 1984, uma Instituição de Ciência, Tecnologia e Inovação Tecnológica situada em Florianópolis, que tem realizado atividades de desenvolvimento em soluções tecnológicas inovadoras. Além de atividades de pesquisa, desenvolvimento e inovação, são desenvolvidas também atividades nas áreas comerciais, de negócios e nos sistemas de informação empresariais que suportam estas atividades. Nos últimos anos, atividades comerciais têm principalmente se voltado para a interface das relações empresariais com centros de tecnologia − como a Fundação CERTI − e para a questão de como gerar inteligência para aperfeiçoar recursos, fortalecer os negócios, obter sucesso e sustentabilidade. Como exemplo de Parque de Inovação tem-se o Sapiens Parque, em implantação, também situado em Florianópolis. O Sapiens Parque tornou-se o grande projeto institucional da Fundação CERTI juntamente ao Governo do Estado de Santa Catarina e tem demandado diversos esforços em seu desenvolvimento.
Como mencionado anteriormente, a Internet gerou uma explosão informacional e, neste paradigma, já não se trabalha com a informação organizada ˗ em bancos de dados, por exemplo ˗, mas com uma rede quase infinita de dados. Informações que, além de estarem em diferentes formas, como as multimídias, podem estar também em estruturas totalmente desorganizadas, como acontece nos portais Web e nas redes sociais. Umas das técnicas de grande utilização junto à recuperação da informação é a mineração de textos, cujo uso também acontece em processos de P&D, sejam eles empresariais ou governamentais. Fazer P&D é também um processo de recuperar informação e de gerar novas informações e/ou conhecimento materializado em um novo produto ou processo. Se recuperar a informação já era algo importante, no contexto de P&D pode ser considerada a diferença entre o sucesso e o fracasso. O tema Recuperação da Informação (RI) é objeto de pesquisa e estudo na área da Ciência da Informação, mas está presente dentro da vida cotidiana e em processos de empresas e organizações. A invenção da prensa tipográfica por Gutenberg, em 1445, fez a informação textual crescer de forma exponencial nos anos seguintes. Cinco séculos depois, a discussão
sobre a explosão informacional feita por Vannevar Bush, no pós-guerra, fez nascer ou despontar no mundo ocidental a Ciência da Informação e um dos seus objetos de estudo: a Recuperação da Informação (RI). Mas foi, com certeza, a explosão informacional provocada pela presença popular da Internet, a partir da década de 90, que trouxe o problema de encontrar a informação, relevante e desejada, para posições de importância e destaque. Uma das empresas mais importantes e mais mencionadas nestes últimos anos, a Google, tem sua principal atividade comercial baseada na recuperação de informação. Na aplicação convencional voltada para empresas, a Inteligência de Negócios trabalha principalmente com um grande banco de dados de forma estruturada, visando à tomada de decisão nos mais diversos níveis para alcançar um melhor posicionamento estratégico. Porém, na aplicação para P&D em ICTs, é importante perceber a necessidade de trabalhar com a informação não estruturada. P&D é uma atividade de fronteira, que trabalha com informações totalmente novas, ou não analisadas, ou não relacionadas. Assim, uma das áreas da Ciência da Informação que atua neste processo é a da Recuperação da Informação (RI), e uma de suas técnicas de aprendizado de máquina que apresenta elementos de aplicação para informações não estruturadas é a Mineração de Textos (MT).
Novos fenômenos informacionais e novas tecnologias têm se apresentado como uma nova onda da Sociedade da Informação. Alguns destes fenômenos e tecnologias atuais e que a Ciência da Informação também tem estudado são: Computação nas nuvens; Big Data; Trabalhos colaborativos; Redes sociais; Dispositivos móveis e sem fio; Internet das coisas; All time connect; e-books, etc.
A presença desses fenômenos/tecnologias nesta nova fase da Sociedade da Informação tem trazido novos desafios e novas necessidades de pesquisa e incorporação nos sistemas de informação em geral.
Por último, a complexidade e a sociedade dos dados! Considerando uma visão mais ampla, e já entrando no campo das soluções, é importante considerar que se vive em mundo cada vez mais complexo. Esta complexidade está contida em diversos contextos e atividades. É crescente a incorporação de novos fatores ou opções a serem considerados em qualquer área, sendo eles relevantes ou não, como mostrado pelas diversas considerações nesta introdução. Nesta direção é possível afirmar que manter qualquer atividade em curso e tomar decisões ao longo deste intento é também complexo. A complexidade também atinge o envolvimento dos dados e informações em uma organização e seu uso para a tomada de decisões, uma das justificativas para o uso de BI. Isto indica que considerar alguns princípios da teoria da complexidade, seja na análise do problema, seja nas formas de solução, é necessário. Diante de
mais complexidade e sem entrar na discussão da complexidade dos conceitos de informação e de conhecimento, pode-se destacar, no entanto, que na visão “dados, informação e conhecimento”, talvez se esteja na verdade na sociedade dos dados. Esta regressão, vista por esta lógica, não é causada por uma involução. Na verdade, o volume de dados vem aumentando assustadoramente. Um aspecto deste fenômeno informacional relacionado à esta visão é o avanço da Internet das Coisas (IoT). Um incontável volume de dados pode ser gerado diariamente por sensores, sistemas de medição, câmeras, microfones e outros dispositivos espalhados na superfície da Terra e na órbita terrestre. Algumas previsões apontam para 50 bilhões de aparelhos conectados até 2020! Outra evidência desta sociedade dos dados é o aparecimento de laboratórios, especialistas e cientistas de dados, cabendo a eles tratar de forma especializada este novo fenômeno informacional. Outro aspecto também pode ser destacado com visibilidade assumida pela Ciência dos Dados ou Data Science e seu principal ator, o cientista dos dados.
E é nesse conjunto de Sociedades: da Informação, do Conhecimento e dos Dados, ainda em constante evolução, que se configura o desenvolvimento desta tese. Assim, pode-se apresentar o problema de pesquisa.
1.1 APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA
Considerando principalmente a Sociedade da Informação e a Ciência da Informação que a estuda, a importância de realizar-se Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (P&D&I) para o desenvolvimento de qualquer nação, as ICTs como executoras de P&D&I e inseridas em um mundo globalizado e competitivo, requerendo a necessidade de tomar decisões estratégicas e competitivas, cabe apresentar que o desenvolvimento desta tese parte de dois pressupostos:
a) Empresas e ICTs possuem natureza e objetivos diferentes, porém estão submetidas ao mesmo ambiente competitivo, e Business Intelligence (BI), muito difundida nas empresas, também pode apoiar e aumentar a vantagem competitiva de ICTs.
b) Novos fenômenos informacionais e as novas tecnologias associadas estão afetando os sistemas de BI tradicionais para as empresas e devem ser considerados também no sistema de BI para ICTs.
Com os pressupostos e tendo como pilares da pesquisa os três temas: o Business Intelligence, as ICTs e a Ciência da Informação, o problema de pesquisa a ser resolvido está formulado na seguinte pergunta:
necessidade e que difere do modelo de BI tradicional utilizados pelas Empresas? Para responder a Pergunta de Pesquisa se estabelece a seguinte hipótese:
O modelo de BI e sua representação de alto nível, envolvendo dimensões, processos e relações, devem ser diferentes nas empresas e nas ICTs, precisando de adaptações e novas concepções para o sucesso de utilização pelas ICTs.
A hipótese direciona a pesquisa para criação de um modelo de BI relacionado com atividades de inovação, pesquisa e desenvolvimento, objeto de trabalho das ICTs. E é guiada pelos elementos de estudo da área da Ciência da Informação, seja inicialmente pela capacidade de analisar a produção científica como também de pesquisar, identificar e discutir a informação e seu uso estratégico. O resultado esperado está no estabelecimento deste modelo, uma representação de alto nível, servindo de referência para o desenvolvimento, implantação e uso de BI em ICTs.
1.2 JUSTIFICATIVAS
A pesquisa tem a relevância pessoal para o doutorando, é parte de uma estratégia de continuidade iniciada com o mestrado no mesmo tema, possui uma contribuição científica para a área da Ciência da Informação (CInf), bem como o aspecto da originalidade no tema.
O doutorando, ao longo de sua carreira profissional, tem desenvolvido atividades nas áreas comercial, de negócios, de gestão e com sistemas de informação empresariais que suportam essas atividades. Nos últimos anos, o trabalho na atividade comercial e de gestão tem principalmente se voltado para a interface das relações empresariais com Instituições de Ciência Tecnologia e Inovação (ICTs), como a Fundação CERTI, e para a questão de como gerar inteligência para aperfeiçoar recursos, fortalecer os negócios e obter sucesso e sustentabilidade. A partir do curso de Business Intelligence, em 2007, realizado junto à Escuela Complutense Latinoamericana − uma parceria entre a Universidad Complutense de Madrid e a Universidade Federal de Santa Catarina – foi possível confirmar que o perfil e a experiência do doutorando se alinhavam com a temática de BI e que a aplicação na Instituição − Fundação CERTI − poderia ter espaço e importância em seus próprios processos e sistemas.
Como parte da estratégia para desenvolvimento da pesquisa estava o estabelecimento de dois momentos: o mestrado, onde a dissertação deveria gerar uma base teórica, e a identificação da produção científica sobre BI em ICTs sob a perspectiva da Ciência da Informação. No primeiro momento estava contida a imersão do pesquisador na área da Ciência da Informação e o aprimoramento do tema “informação”; o segundo, sob a forma de um
doutorado, e com o objetivo de desenvolver um modelo de BI aplicável a ICTs, também construído a partir das perspectivas da Ciência da Informação para enfrentar os desafios informacionais atuais no contexto da Sociedade da Informação. Neste, o desenvolvimento contaria com o estudo de caso onde o modelo a ser desenvolvido teria base na Fundação CERTI, uma ICT privada.
Desta forma, a dissertação desenvolvida e defendida em 2015, intitulada “Inteligência de negócios em instituições de ciência, tecnologia e inovação (ICTs): análise da produção científica” (LUCAS, 2015), trouxe alguns resultados para compor a justificativa da tese, conforme seguem descritas:
a) Foram consultadas sete bases de referência (Base de Teses Capes, Base da BDTD (IBICT), Base OAIster, Base BRAPCI, Base LISA, Base Web of Science (WoS) e Base SCOPUS) para recuperação de documentos com os termos caracterizando ICTs e BI para o período inicial da base até agosto de 2014. Foram recuperados 81 documentos, dos quais apenas oito apresentaram contribuições de dimensões ou elementos de IN para ICTs.
b) Não foi encontrado nenhum documento que tratasse especificamente de BI em ICTs. A baixa recuperação de documentos foi atribuída a três fatores: a recência do tema BI em ICTs e o sigilo das ICTs que utilizam BI como preservação da competitividade. Como uma pesquisa informal foram verificados três importantes ICTs que utilizam BI: o Instituto de Pesquisa Tecnológicas (IPT), a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) e um dos Institutos Fraunhofen, o IPT em Aachem, Alemanha. O objetivo era obter a confirmação do uso de BI;
Foram identificados 13 elementos que contribuem com IN: Memória Organizacional; Computação em nuvens ou cloud computing; Tecnologias móveis e sem fio; eXtensible Business Reporting Language (XBRL); Análise de patentes; Análise do Fluxo do Conhecimento; Uso de ontologias; Abordagem empresarial baseada em conhecimento (Knowledge-based Entrepreneurship - KBE); Cognição e o Pensamento Estratégico; Redes Sociais; Big Data; Internet das Coisas (Internet of Things) e Mineração de Textos.
Os elementos são também representados na Figura 1. Figura 1 - Dimensões ou elementos de IN para ICTs
Fonte: Lucas (2015).
Os 13 elementos foram categorizados em grupos informacionais que podem estar dentro ou fora da ICT: Informações das pesquisas e tecnologias desenvolvidas; Informações do fluxo informacional interno; Informações das redes sociais dos pesquisadores da ICT com outros pesquisadores e com clientes das tecnologias-alvo; Informações concentradas em Cluster de Tecnologia e seus principais atores (clientes, fornecedores, pesquisadores); Informações concentradas em bases de patentes e bases referenciais específicas; Big Data; Informações de outras ICTs, informações de empresas de tecnologia e investimento em P&D dos governos;
Os grupos informacionais e seus elementos podem ser verificados na Figura 2. Figura 2 - Fontes informacionais de análise para uma IN de ICTs
Fonte: Lucas (2015).
Abordagem empresarial Baseada em conhecimento - KBE
Memória organizacional
Computação
na Nuvem Tecnologias móveis e sem fio Linguagem XBRL Análise de patentes Análise do Fluxo de Conhecimento - KFV Uso de ontologias MINERAÇÃO DE TEXTOS COGNIÇÃO E O PENSAMENTO ESTRATÉGICO REDES SOCIAIS BIG DATA INTERNET DAS COISAS d
ELEMENTOS DE
IN PARA ICTIs
Resultadosc) A mineração de textos em aplicações de P&D foi analisada e se apresenta como um dos processos mais importantes a serem inseridos em um sistema de BI para ICTs. Os resultados apresentados na dissertação compõem um conjunto de elementos de partida para o desenvolvimento da tese.
1.3 OBJETIVOS
Para elaboração dos objetivos geral e específicos utilizou-se a Taxonomia de Bloom revisada para o processo cognitivo encontrado em Ferraz e Belhot (2010). Ela estabelece a escala do processo cognitivo que é categorizada da seguinte forma: Lembrar, Entender, Aplicar, Analisar, Avaliar e Criar.
1.3.1 Objetivo Geral
Criar um modelo de Business Intelligence (BI) aplicável a Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICTs), construído a partir das perspectivas da Ciência da Informação. 1.3.2 Objetivos Específicos
Como objetivos específicos, dentro do universo da pesquisa proposto e todos voltados para ICTs, pretende-se:
a) Analisar o modelo de Business Intelligence (BI) de referência que gere elementos de diferenciação do modelo tradicional e um modelo para ICTs;
b) Entender Business Intelligence (BI) dentro das perspectivas da Ciência da Informação (CInf) comparando seus elementos e inferindo contribuições para uma ICT;
c) Entender os principais temas, lógicas e contextos relevantes para uma ICT e inferindo os principais aspectos para tomadas de decisão;
d) Entender a avaliação da atividade científica e tecnológica, suas métricas inferindo a sua aplicabilidade em modelo de Business Intelligence (BI) para ICTs;
e) Entender a Recuperação da Informação (RI) e a Mineração de Textos (MT) utilizados por grupos de pesquisa da Ciência da Informação inferindo sua aplicabilidade em um modelo de Business Intelligence (BI) para ICTs.
1.4 INTRODUÇÃO ÀS PRÓXIMAS SEÇÕES
Nas próximas seções são apresentados o referencial teórico e a metodologia utilizada. As seções 2, 3 e 4 foram desenvolvidas como forma de apresentar os campos conceituais, os atores, as técnicas e tecnologias ligadas aos três temas centrais da pesquisa: Ciência da Informação (CInf), Business Intelligence (BI) e Instituições de Ciência, Pesquisa, Tecnologia e Inovação (ICTs). A abertura com a seção 2 trata da Ciência da Informação (CInf), que dentro de sua interdisciplinaridade estabelece os principais fundamentos de pesquisa, as técnicas e os paradigmas1. Seção 3 apresenta Business Intelligence (BI) com sua conceituação, com aspectos
epistemológicos que a conectam com a CInf, sua caracterização e produção científica, entre outros. A seção 4 apresenta o ambiente de aplicação, as ICTs que estabelecem o caráter pragmático da pesquisa. Na seção 5, além dos procedimentos de pesquisa são apresentadas as opções teórico-metodológicas que sustentam cientificamente o trabalho a ser desenvolvido.
2 CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO (CINF)
A Ciência da Informação (CInf) nesta seção é apresentada considerando o contexto da história da informação e do conhecimento. São apresentadas as diversas facetas da importância da informação, embasando o aparecimento da CInf, sua definição e suas contribuições. Aqui também são destacados aspectos da CInf com mais relevância dentro da pesquisa proposta. 2.1 APRESENTAÇÃO E DEFINIÇÕES
Nesta seção são apresentados os aspectos da Ciência da Informação que embasaram e nortearam toda a pesquisa. Todos os aspectos se mostram entrelaçados e contribuem para explicar e direcionar uma abordagem da informação útil e relevante para tomada de decisão. 2.1.1 A Sociedade da Informação
A Sociedade da Informação é o grande “ambiente” de todo este trabalho e sua caracterização permite identificar os elementos nos quais os objetivos desta pesquisa encontra o significado e o sentido. Um dos primeiros aspectos a ser analisado ou percebido está na citação de Fleck (1979 apud BURKE, 2003, p. 11): “O que é conhecido sempre parece sistemático, provado, aplicável e evidente para aquele que conhece. Da mesma forma, todo sistema alheio de conhecimento sempre parece contraditório, não provado, inaplicável, irreal ou místico”.
Se por um lado a busca do conhecimento parece interminável e crescente, pode-se pensar que isto acontece somente no âmbito do que já se conhece, concorda e acredita. Pensar desta forma leva a um círculo vicioso e Burke mostra um pouco disto no contexto social. A determinação da verdade ou do conhecimento é fixada pelo meio social (BURKE, 2003). Assim, a distinção do que é informação e o que é conhecimento, desenvolvida por Lévi-Strauss e apresentada por Burke (2003), merece ser considerada. Enquanto a informação trata do que é “cru”, específico e prático, o conhecimento trata do que é “cozido”, processado ou sistematizado pelo pensamento.
Globalização é o termo apresentado para caracterizar um determinado fenômeno dos tempos atuais. Este fenômeno pode ser entendido tanto como um conjunto de atividades em escala global (BAUMAN, 1999) ou a “nova desordem mundial”, termo de Jowit citado também na obra de Bauman (1999, p. 57). Se por um lado este fenômeno trouxe mudanças radicais e aceleradas para nosso mundo, ele também tem sido analisado sob o prisma de ser “causa” e não
“consequência”. Por vezes a globalização é apresentada como algo que foi pressuposto, construído para acontecer e para dominar os mais pobres e enriquecer os mais ricos. Uma globalização que é considerada inclusive como uma ‘fábula’, algo que nunca existiu (SANTOS, 2010). Bauman (1999) coloca a globalização dentro das dimensões de negócios, das finanças, do comércio e do fluxo de informação. Analisa sob uma perspectiva de natureza histórica mutável do tempo e do espaço onde um dos efeitos da compressão tempo/espaço é o proprietário ausente, ou seja, aquele que não sofre as consequências dos malefícios do empreendimento realizado, nem durante nem depois. O comércio como um processo humano é quase tão antigo quanto a própria humanidade. Na medida da expansão das relações humanas é de se esperar que as relações comerciais se ampliem e ganhem dimensões globais. Duas cidades, ao mesmo tempo, representam bem este início, Veneza (Itália) e Constantinopla (hoje Istambul, Turquia), seja pela representação de importância no comércio global ou por demonstrarem os aspectos ligados à dimensão de espaço geográfico. Burke (2003) explicita que são nos portos e nas grandes cidades que começam as grandes trocas. Na medida em que pesquisas históricas são aprofundadas é possível verificar que em momentos mais antigos ocorreram também expansões globais, com objetivos de domínio, comércio, tributos e grandes trocas, incluindo a de informações. Como exemplo, na obra de Menzies (2006) intitulada “1421: o ano em que a China descobriu o mundo”, na qual o autor informa no ano de 1421 a maior esquadra jamais vista pelo mundo zarpou da sua base da China, sob a ordem do Imperador Zhu Di, para recolher tributos dos bárbaros além-mar.
2.1.2 A Informação na Sociedade em Rede
Sobre a informação na sociedade em rede, no prefácio do livro “Sociedade em Rede”, de Castells (2003, p. 53), o sociólogo Fernando Henrique Cardoso salienta que:
o maior desafio de toda análise social é o de encontrar os conceitos que permitam entender a maneira pela qual os diversos níveis de experiência humana, processos econômicos, tecnológicos, culturais e políticos interagem para conformar, em um determinado momento histórico, uma estrutura social específica.
Não há dúvidas, vive-se em uma sociedade que se organiza em redes e isto tem impactos sociais profundos. As redes estão em todo lugar e atendem aos diversos tipos de demanda. Também viraram uma expressão “da moda” e símbolo de compartilhamento inteligente. Como exemplo, verifica-se na política brasileira de inovação a estruturação de redes de inovação no
programa denominado SIBRATEC (MINISTÉRIO DA CIÊNCIA, TECNOLOGIA, INOVAÇÕES E COMUNICAÇÕES, 2014b). O fenômeno da globalização, que significa uma escala global [...] de aprofundamento da integração econômica, social, cultural, política [...] e [...] gerado pela necessidade da dinâmica do capitalismo de formar uma aldeia global que permita maiores mercados [...] contribuiu fortemente para esta estruturação de nossa sociedade em rede (AL-RODHAN; STOUDMANN, 2013). Castells (2003) considera que uma tecnologia não determina uma sociedade nem a sociedade escreve o curso da transformação tecnológica. Porém, é na revolução tecnológica da informação que se pode encontrar o forte impulso na direção de uma estruturação em rede. É nesta transformação − que trouxe a consagração da sigla TI (Tecnologia da Informação) e do uso das suas principais tecnologias: microeletrônica; computação (software + hardware); telecomunicações/radiodifusão e optoeletrônica − que se encontra uma arquitetura fundamental reticular e de interface com esta nova sociedade (CASTELLS, 2003). A informação serve para agir sobre a informação. A estrutura em rede pode trazer mais resultados além das trocas e da abrangência dos fluxos. Johnson (2003) propõe pensar na emergência. Emergência é o movimento das regras de nível baixo para a sofisticação do nível mais alto. É a capacidade de resolver problemas com auxílio das massas de elementos relativamente simplórios, em vez de contar com uma única “divisão executiva” inteligente. Algumas das maiores mentes dos últimos séculos, como Adam Smith, Friedrich Engels, Charles Darwin e Alan Turing, deram sua contribuição para a desconhecida ciência da auto-organização, mas como se tratava de um campo ainda não reconhecido, suas obras acabaram sendo catalogadas sob rótulos mais familiares (JOHNSON, 2003).
2.1.3 A Informação na Internet
A Internet está presente na vida contemporânea. Ela faz parte de quase todos os aspectos da vida das pessoas, seja no cotidiano, na educação, na saúde e nas ciências. Sua tecnologia está evoluindo, sua penetração nas camadas sociais está aumentando e sua adoção acontece por quase todo o planeta. Castells (apud MORAES, 2003) afirma que a Internet é o tecido de nossas vidas neste momento. Que ela é mais que uma tecnologia, é um meio de comunicação, de interação e de organização social. Ela é uma rede de computadores interligados entre si que alcançou quatro bilhões de usuários em 2018, representando 53% da população do planeta2. As
empresas cada vez mais funcionam com a Internet. A relação econômica que mais aumenta é a
