Sistemas de gestão do conhecimento

Sistemas de gestão do conhecimento – O conhecimento é disperso em mídias sociais, e-mails, textos, intranets, drops, em docs de texto, em planilhas e em apresentações em computadores individuais e dispositivos móveis. O conhecimento é normalmente não estruturado e tem elementos fortemente reflexivos de experiências que o diferencia de informações em um determinado contexto. Pode ser utilizado para resolver problemas. A capacidade de agir é parte integrante de se ter conhecimento. O conhecimento fornece um nível mais alto de significado aos dados e às informações. O conhecimento é a informação contextualizada, relevante e acionável. A gestão de conhecimento (gc) é um processo que ajuda as organizações a identificarem, selecionarem, organizarem, disseminarem e transferirem informações importantes e experiências que fazem parte da memória organizacional. O objetivo de GC é identificar, capturar, armazenar, manter e entregar conhecimento útil de forma significativa a qualquer um que precise dele, em qualquer lugar e a qlqr hora, dentro de uma organização. Os sistemas de GC são suporte ao compartilhamento, à tomada de decisão e à colaboração no nível organizacional, independentemente da localização. Tem como foco identificar o conhecimento, explicando-o de modo que posso Ser compartilhado de forma sistemática ou formal, mostrando seu valor  por meio da reutilização. Os sistemas de gestão de conhecimento (sgc) se referem ao  uso da internet, de intranets, extranets, lotusnotes, filtros de software, agentes para sistematizar, enriquecer e expedir dados para fora e para dentro da gestão de conhecimento da empresa. Existem para ajudar a organização a lidar com a rotatividade, mudanças rápidas e reduções de pessoal, tornando o conhecimento do capital humano da organização rapidamente acessível. Ciclo de sistemas de GC: 1- criação do conhecimento: o conhecimento é criado conforme as pessoas determinam novas formas de fazer as coisas e desenvolvem know-how (conhec. Externo). 2- captura do conhecimento: novos conhecimentos precisam ser identificados como validos e ser apresentados de forma lógica. 3- Refinamento de conhecimento: novos conhecimentos precisam ser colocados em contexto de modo que possam ser acionados (insights humanos). 4- armazenamento de conhecimento: conhecimento útil deve ser armazenado em um formato regular dentro de um repositório de conhecimento para que outras pessoas dentro da organização possam acessá-lo. 5- gestão de conhecimento: o conhecimento deve ser mantido atualizado, deve ser revisado a fim de verificar se ainda é relevante e correto. 6- disseminação do conhecimento: deve estar disponível em formato útil para qlqr pessoa da organização que precise dele. Os sistemas de GC são desenvolvidos usando os seguintes conjuntos de tecnologia: comunicação e colaboração; armazenamento e recuperação. As tecnologias de comunicação e colaboração permitem que os usuários acessem o conhecimento necessário e que se comuniquem uns com os outros e com os especialistas.  As tecnologias de armazenamento e de recuperação são os sistemas de gestão de documentos eletrônicos e sistemas especializados de armazenamento que fazem parte de sistemas colaborativos computacionais e o mecanismo de pesquisa nos desktops é a principal ferramenta de recuperação de conhecimento. Implementação de Sistema GC: Os sistemas de localização de especialistas são interativos e ajudam funcionários a encontrarem e se conectarem com colegas e que tem experiência necessária para a solução de problemas específicos e críticos dos negócios de maneira rápida. Etapas: 1- um funcionário submete uma questão ao ELS. 2- O software busca em seu banco de dados para ver a resposta da questão existe, se existe são trazidas até o funcionário. Se não, o software busca em docs arquivados por um especialista. 3- qdo é encontrado um candidato qualificado, o sistemas pergunta se ele pode responder a questão, se sim, ele responde, se não, a questão é enviada ao próximo candidato adequado. 4- dps que a resposta é enviada ela é revisada par apara verificar se é correta e então é enviada para o funcionário que a fez. Integração de sistemas de GC com outros SIS- como um sistema de gestão de conhecimento é um sistema corporativo, ele normalmente é integrado ao sistema corporativo e a outros sistemas de informação organizacional, por meio da ajuda da cultura organizacional da empresa. Business Intelligence (BI)- refere-se a coleção de Sis e de tecnologias que dão suporte a tomada de decisão gerencial ou operacional – controle pelo funcionário de informações nas operações internas e externas. Devido a complexidade de implementações de BI, a maioria dos forncedores de BI oferece coleções de aplicativos altamente integrados (SIGE (ERP) E CRM). Seus aplicativos não são sistemas autônomos, nem dão suporte a objetivos específicos, como fazem a gestão da cadeia de suprimentos (SCM) ou a gestão de relacionamento com o cliente (CRM). BI tradicional e BI operacional – a BI estratégica e a BI tática referem-se a BI tradicional. A maioria das empresa usa BI para tomadas de decisões estratégicas e táticas, em que o ciclo de tomada de decisão dura semanas ou meses. As pressões competitivas,  no entanto, estão forçando as empresas a reagirem diariamente ou  em tempo real para mudar as condições de negócio e as demandas do cliente -  para entender os sistemas de BI e seus funcionários operacionais. A BI operacional é relativamente nova e pode ser implementada de diversas maneiras. Uma delas é melhorar a resposta de data warehouses tradicionais e o procedimento de BI. Outra é acoplar diretamente aos processos operacionais. BI Estratégica:  atingir as metas empresariais em longo prazo; executivos, analistas;  métricas são um mecanismo de feedback para acompanhar e entender como a estratégia está progredindo e quais ajustes precisam ser planejados; mensal trimestral e anual; histórico, preditivo. BI Tática: Analisar dados, entregar relatórios; executivos, analistas, gerentes de setor; são um mecanismo de feedback para acompanhar e entender como a estratégia está progredindo e quais ajustes precisam ser planejados; diário, semanal e mensal; histórico, preditivo; BI operacional: administrar operações do dia a dia com relação a atingir metas; gerentes de setor; métricas são individualizadas para que o gestor de cada linha possa obter insight sobre o desempenho de seus processos de negocio; imediatamente, dentro do dia; em tempo real ou quase em tempo real. Alocação adequada de recursos é a distribuição adequada de recursos em um local específico, período específico para atingir um propósito específico. A alocação ineficiente pode impedir a entrega de produtos ou serviços quando necessário. A BI quando aplicada corretamente pode melhorar a alocação de recursos e o rendimento da empresa e mostrar retorno sobre o investimento. A BI melhora os sistemas de relatório existentes por meio da entrega de informações em tempo real utilizando painéis de controle (dashboards), mashups e relatórios a funcionários, gerentes, parceiros e clientes. O termo Business Intelligence (BI), inteligência de negócios, refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios. É o conjunto de teorias, metodologias, processos, estruturas e tecnologias que transformam uma grande quantidade de dados brutos em informação útil para tomadas de decisões estratégicas. Três principais funções: consultar, relatar e analisar. Refere-se à coleção de SIs e de tecnologias que dão suporte à tomada de decisão gerencial ou operacional – controle pelo fornecimento de informações nas operações internas e externas. Devido a complexidade de implementação do BI a maioria dos fornecedores oferece coleções de aplicativos integrados – como SIGE (ERP) e CRM.Tudo começa com a coleção de dados, É difícil compreender totalmente a BI, porque seus aplicativos não são sistemas autônomos nem dão suporte a objetivos específicos, como fazem a gestão da cadeia de suprimentos. A BI incorpora data warehousing, mineração de dados, processamento analítico online, painéis de controle (dashboards), uso da Web, e mídias sociais, além de banda larga com e sem fio. Data Warehousing, a integração de dados de uma ou mais fontes e assim, cria um repositório central de dados, um data warehouse - os armazéns de dados. Com essa imensidão de dados, Data Mining,é um processo que usa inteligência estatística, matemática e artificial e técnicas de aprendizagem baseadas em computador para extrair e identificar informações úteis e o conhecimento subsequente de grandes bancos de dados, incluindo data warehouses. Aplica-se a mineração desses dados, o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes para detectar relacionamentos e novos subconjuntos de dados a serem mapeados e extrair-se informações privilegiadas. Análises, de minerações geram relatórios, detalhados para fortalecer o esclarecimento do cenário. Principais objetivos e características: limpeza e consolidação de dados antigos em um datawarehouse; novas ferramentas de visualização avançada; requer que usuários finais pensem de forma criativa; combina ferramentas de mineração de dados com planilhas e outras ferramentas de desenvolvimento de software; uso de processamento paralelo ou supercomputadores para executar a mineração de dados. A mineração de dados dá suporte a analistas, investidores e negociantes na tomada de decisão quando estes estão negociando ações, moedas etc. A mineração de dados tmb é útil na identificação de comportamento fraudulento. Por outro lado não há informações sobre as operações de background. As seções de negócios que mais usam a mineração são as finanças, varejo e saúde. Exemplos de aplicações da mineração de dados: varejo e vendas, para determinar níveis de estoque, distribuição etc; bancos, para observar eventuais fraudes de cartão; manufatura e produção para prever falhas no maquinário; saúde, para estudos de demografia, transmissão, para uso nas tvs e rádios, observando comportamentos e clientes e marketing, para classificar clientes, etc.Reengenharia de processos de negócio (BPR) trata-se de uma estratégia de gestão de negócios para a análise e desenho dos fluxos de trabalho e dos processos de negócios visando a reestruturação organizacional, com foco no design de baixo para cima de processos de negócios dentro de uma organização. EBenchmarking, a busca das melhores práticas com o propósito de maximizar o desempenho. Onde uma empresa examina como realiza uma função específica a fim de melhorar como realizar a mesma ou uma função semelhante, ou seja, um processo de comparação do desempenho entre dois ou mais sistemas.Mashup indica um aplicativo que combina dados de diferentes fontes para uma nova aplicação. Combinando o mapeamento das capacidades de mashup com dados agregados, o resultado é um mashup de dados. BI tradicional(estratégica e tática)é usada para tomada de decisões estratégicas e táticas, em que o ciclo de tomada de decisão dura semanas ou meses. BI operacional é usada para melhorar a resposta de data warehouses tradicionais e o processamento de BI; acoplar a BI diretamente aos processos operacionais. Necessidade de BI: relatórios atrasados, versões competitivas e conflituosas da verdade, dificuldade de encontrar dados importantes, atraso e dificuldade de consolidação de dados.Pontos cegos são áreas nas quais os gerentes não conseguem perceber ou entender informações importantes, e como resultado, tomam más decisões ou não fazem nada quando a ação é necessária. Outros componentes de BI: mecanismos de busca p/ localizar dados, relatórios, esquemas etc; ferramentas de visualização de dados como painéis de controle e mashups. Dashboards (painéis de controle)são interfaces de usuário e ferramentas de relatório que permitem que gerentes e outros trabalhadores mensurem, monitorem e administrem o desempenho do negócio de forma coletiva. Os mais avançados apresentam indicadores-chave de desempenho, tendências e exceções usando animações em Flash. Podem integrar dados de diversas fontes para fornecer feedback sobre o desempenho em múltiplas dimensões e otimizar a tomada de decisão. Os painéis de controle de mkt por exemplo relatam as métricas tradicionais, os de contabilidade o fluxo de caixa, contas a pagar, etc.Scorecards e gestão de desempenho: ajudam a monitorar as métricas do negócio e os indicadores-chave de desempenho (KPI’s) de uma organização – exemplos: satisfação do cliente e lucratividade. Análise preditivaé o ramo da mineração de dados que ajuda a prever tendências e a estimar probabilidades de eventos ocorrerem; fornecem os modelos, fórmulas e algoritmos para a BI. Alertas ocasionados por eventossão alertas em tempo real ou avisos que são transmitidos quando um evento predefinido ou estranho ocorre. A finalidade de bases de dados multidimensionais (alguns autores chamam de dimensionais) é fornecer subsídio para realização de análises. Para tanto, sua arquitetura e até mesmo a terminologia empregada são distintas das utilizadas para bancos de dados transacionais.Falhasda BI: estar preso a cultura do excel; acreditar que se você implementou eles vão usar; ignorar a qualidade de dados e questões de relevância; tratar a BI como sistema estático; pressionar desenvolvedores de BI a comprar ou construir painéis de controle rapidamente e com orçamento pequeno; tentar criar uma versão única da realidade e falta de estratégia de BI.Extração e integração de dados: extração, transformação e carregamento (ETL): as ferramentas extraem dados interessantes de fontes de dados como SIGE (ERP), CRM, SCM, sistemas legados, data marts ou warehouses ou da Web. As ferramentas de extração de dados reformatam esses dados e os armazenam em um banco de dados. Infraestrutura de informação: formada pelo repositório central de dados, a segurança de dados e as ferramentas administrativas. Relatório: sist. De relatório empresariais oferecem relatórios padronizados, ad hoc ou customizados – a abordagem de autoatendimento reduz custos, melhora o controle e reduz a latência de dados. Tecnicamente, a velocidade com a qual os dados são capturados é chamada de latência de dados.  A mineração de dados, queries ad hoc ou planejados ajudam as pessoas a “entenderem os números”. Essas ferramentas convertem dados em informações e conhecimento. A BI prepara e fornece os dados para relatório em tempo real, suporte à decisão e análise detalhada por usuários finais. Diferença básica entre análise e analítica: análise é o termo mais geral usado para referir um processo, analítica é o método pelo qual se usa dados para aprender alguma coisa. A analítica sempre envolve dados históricos e atuais. Qualquer query que não é predefinida é ad hoc. As ad hoc permitem que usuários solicitem informações que não estão disponíveis em relatórios periódicos, gerem novas queries ou modifiquem as antigas.Gestão do desempenho do negócio (BPM): tem como objetivo otimizar o desempenho geral da empresa. Requer que gerentes tenham métodos para determinar de maneira fácil e rápida como a empresa está atingindo seus objetivos e metas. A BPM depende dos relatórios de análise da BI, dos questionários, dos painéis de controle e dos indicadores de desempenho.A mineração Web (web mining) ou mineração de conteúdo na web é utilizada para entender o comportamento do cliente, avaliar a efetividade de sites e quantificar o sucesso de uma campanha de mkt. É a aplicação de técnicas de mineração de dados para descobrir padrões significativos e acionáveis que podem não ser óbvios ou conhecidos. É usada nas seguintes áreas: filtragem de infos em e-mails, revistas, jornais, mídias sociais, patentes, mineração de logs de acesso à Web, etc. A mineração de conteúdo Web é o processo de minerar sites na busca por informação. Com a mineração de texto vc esta tentando descobrir novos padrões que podem não ser óbvios ou conhecidos. Ajuda a encontrar conteúdos de documentos, relacionar docs em setores ainda não analisados e agrupar docs usando temas em comum. Analíticas de texto é a ferramenta que transforma textos não estruturados em “dados de texto” estruturados. A análise preditiva é um componente da mineração Web que peneira os dados a fim de identificar padrões de comportamento que surgempor exemplo, a que ofertas os clientes podem responder no futuro ou quais clientes a empresa corre o risco de perder.

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