Um modelo de EIS - enterprise information system - que identifica características para comportamentos proativos na recuperação de informações

Este documento constitui uma dissertação de mestrado, requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Administração pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. O tema da pesquisa é o relacionamento existente entre as características técnicas de um projeto de sistema de informação e apoio à decisão e os comportamentos dos usuários no seu uso. O objetivo é desenvolver e apresentar um modelo conceitual de EIS (“Enterprise Information Systems”), a partir da literatura, das tendências tecnológicas e de estudos de caso, que identifique características para comportamentos proativos dos usuários na recuperação de informações. Adotou-se o conceito de comportamento proativo na recuperação de informações como a combinação das categorias exploração de dados e busca focada. Entre os principais resultados, pode-se destacar a definição de categorias relacionadas com as características dos sistemas - flexibilidade, integração e apresentação - e de categorias relacionadas com os comportamentos dos usuários na recuperação de informações - exploração de dados e busca focada, bem como a apresentação de um modelo conceitual para sistemas EIS. Pode-se destacar também a exploração de novas técnicas para análise qualitativa de dados, realizada com o objetivo de buscar uma maior preservação do contexto nos estudos de caso.

Proposta de uma sistemática de avaliação de investimentos utilizando o método ABC (activity-based costing)

As técnicas tradicionais de avaliação de rentabilidade apresentam características que resultam eficazes no que tange aos aspectos econômicos da análise de investimentos. No entanto, a validade das informações fornecidas por estes métodos depende dos dados incluídos na avaliação. Neste sentido, em função da complexidade e do inter-relacionamento existente nos processos produtivos de empresas, as alterações proporcionadas por um investimento podem ter impacto sobre áreas que não estão diretamente envolvidas com o projeto a ser implementado. Este fato dificulta a identificação e conseqüente inclusão da totalidade dos fatores que causam impacto na análise do projeto. Além disso, impactos relacionados a atividades indiretas não possuem uma metodologia que permita sua quantificação. Como forma de abordar o problema, este trabalho apresenta uma sistemática de avaliação de investimentos que, através de uma seqüência estruturada de passos e com a utilização das informações geradas por um sistema de custeio do tipo ABC (Activity-Based Costing), possibilita incluir na análise impactos indiretos gerados pelo projeto. A aplicação desta sistemática em um projeto de substituição de equipamento numa empresa do ramo industrial mostra que as informações geradas complementam aquelas obtidas quando da aplicação das técnicas tradicionais. Desta forma, foi possível avaliar o impacto econômico provocado por possíveis alterações nos setores não diretamente ligados ao projeto.

Sistema de informação de custos : o método de custeio ABC (Activity-Based Costing) como ferramenta de gestão de instituições de ensino : estudo de caso

Com a globalização do mercado e o alto nível de competitividade no setor educacional, as organizações, para manterem-se, devem ser ágeis e competentes. Neste contexto, a gestão eficiente dos recursos e a obtenção de informações precisas que apóiem a tomada de decisão dependerão, em grande parte, de um sistema de informações de custos. Este sistema deverá ter como base um método de custeio que forneça informações, a fim de atender as distintas necessidades dos gestores dos diversos níveis hierárquico e das diversas áreas de atuação. O trabalho consiste no estudo de uma metodologia de custeio aplicável a uma Instituição de Ensino Superior – IES privada, a qual atenda as três perspectivas que são fornecer informações para embasar a composição dos preços, para apoiar o processo decisório e para o planejamento e controle de gastos. Para tanto, partiu-se da pesquisa bibliográfica no levantamento do estado da arte relacionada ao tema. Com o estudo de caso buscou-se a identificação das necessidades de informações de custos, demandadas pelos gestores da IES, por meio de pesquisa qualitativa. A partir dessa identificação, as necessidades foram cruzadas com os métodos de custeio existentes, o que permitiu a identificação do método mais adequado a IES. Nesta etapa foi possível o cruzamento entre a teoria e a prática, onde foram comparados o método proposto em relação ao atual método adotado pela IES o que possibilitou a identificação das deficiências do modelo atual e suas causas. A partir disto, propõe-se uma sistemática mais adequada para apoiar a tomada de decisão, com o intuito de melhoria do desempenho da instituição. Os resultados obtidos demonstram o cumprimento do objetivo onde, considerando as necessidades de informações de custos dos gestores, o método de custeio por atividades é o mais adequado para o suporte a gestão da IES.

Combining collaborative and content-based filtering to recommend research papers

The number of research papers available today is growing at a staggering rate, generating a huge amount of information that people cannot keep up with. According to a tendency indicated by the United States’ National Science Foundation, more than 10 million new papers will be published in the next 20 years. Because most of these papers will be available on the Web, this research focus on exploring issues on recommending research papers to users, in order to directly lead users to papers of their interest. Recommender systems are used to recommend items to users among a huge stream of available items, according to users’ interests. This research focuses on the two most prevalent techniques to date, namely Content-Based Filtering and Collaborative Filtering. The first explores the text of the paper itself, recommending items similar in content to the ones the user has rated in the past. The second explores the citation web existing among papers. As these two techniques have complementary advantages, we explored hybrid approaches to recommending research papers. We created standalone and hybrid versions of algorithms and evaluated them through both offline experiments on a database of 102,295 papers, and an online experiment with 110 users. Our results show that the two techniques can be successfully combined to recommend papers. The coverage is also increased at the level of 100% in the hybrid algorithms. In addition, we found that different algorithms are more suitable for recommending different kinds of papers. Finally, we verified that users’ research experience influences the way users perceive recommendations. In parallel, we found that there are no significant differences in recommending papers for users from different countries. However, our results showed that users’ interacting with a research paper Recommender Systems are much happier when the interface is presented in the user’s native language, regardless the language that the papers are written. Therefore, an interface should be tailored to the user’s mother language.