Proposta de framework com utilização de big data baseado em inteligência competitiva para a geração de vantagem competitiva

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Casarotto, Eduardo Luis
• Orientador(a): Malafaia, Guilherme Cunha
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
• Programa de Pós-Graduação: Programa de pós-graduação em Administração
• Departamento: Escola de Administração e Negócios
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inovação tecnológica; Competitividade; Pecuária
• Palavras-chave em Inglês: Technological innovations; Competitiveness; Livestock
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
• Link de acesso: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2450

As inovações tecnológicas permitem transformações cada vez maiores no comportamento dassociedades, afetando todos os setores produtivos e de negócios por meio de soluções quesurgem a todo o momento, de forma quase simultânea, no mundo contemporâneo. Soluçõescomo a computação em nuvem, a internet das coisas e a inteligência artificial, dentre outras,propiciam vasta geração de dados, grandes conjuntos de dados denominados de Big Data.Nesse contexto, o aproveitamento das novas tecnologias em todos os setores produtivos écada vez maior. Assim, diante de tanta inovação e de mecanismos tecnológicos de gestão, sepropôs a seguinte tese: a utilização dos grandes grupos de dados (Big Data), em conjunto como processo de inteligência competitiva, pode gerar vantagem competitiva para uma cadeiaprodutiva específica. Esta tese tem como objetivo principal desenvolver um framework deinovação tecnológica baseado em dados com foco no processo de inteligência competitivapara cadeias produtivas. Para tanto, a construção teórica se embasou no conceito de Big Datae na teoria da inteligência competitiva. Trata-se de um estudo exploratório, descritivo edocumental, que utiliza a metodologia do design science research (DSR) para a construção dedois artefatos, um teórico e outro prático. O artefato teórico é denominado framework deinteligência de Big Data, um modelo teórico para a utilização em centros de coleta, tratamentoe distribuição de informações voltadas a tomadores de decisões estratégicas de mercado. Oartefato prático diz respeito ao aprimoramento de um mecanismo de busca chamado deprocesso de busca inteligente, uma atualização na plataforma de business intelligence deobservatório da carne bovina (CiCarne/Embrapa gado de corte). A contribuição teórica seconstitui a partir da afirmativa que a pecuária está em um novo contexto, o do mercado 4.0.Da mesma forma, os elementos Big Data e a inteligência competitiva em conjunto permitemintegrar a este ambiente de negócios a denominada pecuária 4.0, tornando o novo contexto degeração e disseminação de informações útil para a tomada de decisão. Ademais, apossibilidade de aplicação do framework a qualquer outra cadeia. Devido a sua construçãosistematizada que permite a integração de processos geradores de informações para o auxílio àtomada de decisão. Em relação à contribuição prática, se destaca o aprimoramento propostopara a plataforma de busca, que tem como função despertar maior interesse nos pesquisadoresquanto à utilização da ferramenta, uma vez que existe a possibilidade de flexibilização do uso.Embora a plataforma atual não esteja dotada de capacidades de inteligência artificial, elademostra grande potencial em dar respostas satisfatórias para a busca com base no processointegrado de busca de Big Data desenvolvido nesta tese.