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Document Type: Dissertação
Title: Um processo para o desenvolvimento experimental de aplicações de data mining e data science alinhadas ao planejamento estratégico da organização
Authors: Cruz, Rodrigo Fontes
Issue Date: 22-Jun-2021
Advisor: Rodrigues Júnior, Methanias Colaço
Resumo : Contexto: O fenômeno Big Data tem imposto maturidade às empresas na exploração de seus dados, como prerrogativa para obter insights valiosos sobre seus clientes e o poder da análise para orientar a tomada de decisão. Desta forma, uma abordagem geral que descreva como extrair conhecimento para a execução da estratégia empresarial precisa ser estabelecida. Objetivo: O objetivo deste trabalho é desenvolver e avaliar um processo de desenvolvimento de aplicações de Data Mining e Data Science dirigidas à estratégia e avaliadas experimentalmente. Método: Inicialmente, foi realizada uma Revisão Quasi-Sistemática da literatura, com a finalidade de identificar e caracterizar os métodos de desenvolvimento de aplicações de BI (Business Intelligence) e de Data Mining dirigidos à estratégia, ou que preveem avaliação Experimental. Por fim, foi realizado um estudo de caso em uma instituição de ensino federal, com o objetivo introduzir e avaliar o processo desenvolvido. Resultados: A Revisão da Literatura evidenciou a ausência de uma abordagem completa para disciplinar o alinhamento estratégico e a experimentação, prevendo atendimento claro aos objetivos estratégicos e uma fase experimental na validação dos resultados. O estudo de caso trouxe evidências iniciais positivas de que é possível disciplinar e alinhar o desenvolvimento de aplicações de Data Mining e Data Science ao planejamento estratégico da organização, bem como fomentar o uso do método científico neste contexto. Conclusão: Uma metodologia de BI dirigida à estratégia pode ser estendida para a contemplação e o desenvolvimento de aplicações de Data Mining e Data Science avaliadas experimentalmente.
Abstract: Context: The Big Data phenomenon has imposed maturity on companies in the exploration of their data, as a prerogative to obtain valuable insights about their customers and the power of analysis to guide decision making. In this way, a general approach that describes how to extract knowledge for the execution of the business strategy needs to be established. Goal: The objective of this work is to develop and evaluate a process of development of Data Mining and Data Science applications directed to the strategy and evaluated experimentally. Method: Initially, a Quasi-Systematic Review of the literature was carried out, with the purpose of identifying and characterizing the methods of developing BI (Business Intelligence) and Data Mining applications directed to the strategy or that provide for Experimental evaluation. Finally, a case study was carried out at a federal educational institution, with the objective of introducing and evaluating the developed process. Results: The Literature Review evidenced the absence of a complete approach to discipline strategic alignment and experimentation, providing clear compliance with strategic objectives and an experimental phase in the validation of results. The case study brought positive initial evidence that it is possible to discipline and align the development of Data Mining and Data Science applications to the organization's strategic planning, as well as to encourage the use of the scientific method in this context. Conclusion: A BI methodology directed to the strategy can be extended to the contemplation and development of Data Mining and Data Science applications evaluated experimentally.
Keywords: Mineração de dados (Computação)
Estrutura de dados (Computação)
Recuperação de dados (Computação)
Data mining
Data science
Alinhamento estratégico
Data analytics
Experimentação
Strategic alignment
Data analytics
Experimentation
Subject CNPQ: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Institution: Universidade Federal de Sergipe
Program Affiliation: Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citation: CRUZ, Rodrigo Fontes. Um processo para o desenvolvimento experimental de aplicações de data mining e data science alinhadas ao planejamento estratégico da organização. 2021. 111 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2021.
URI: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/14561
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação

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