Gestão e trabalhadores do conhecimento em Tecnologias da informação (UML)

RESUMO: O conhecimento existe desde sempre, mesmo num estado latente condicionado algures e apenas à espera de um meio (de uma oportunidade) de se poder manifestar. O conhecimento é duplamente um fenómeno da consciência: porque dela procede num dado momento da sua vida e da sua história e porque só nela termina, aperfeiçoando-a e enriquecendo-a. O conhecimento está assim em constante mudança. À relativamente pouco tempo começou-se a falar de Gestão do Conhecimento e na altura foi muito associada às Tecnologias da Informação, como meio de colectar, processar e armazenar cada vez mais, maiores quantidades de informação. As Tecnologias da Informação têm tido, desde alguns anos para cá, um papel extremamente importante nas organizações, inicialmente foram adoptadas com o propósito de automatizar os processos operacionais das organizações, que suportam as suas actividades quotidianas e nestes últimos tempos as Tecnologias da Informação dentro das organizações têm evoluído rapidamente. Todo o conhecimento, mesmo até o menos relevante de uma determinada área de negócio, é fundamental para apoiar o processo de tomada de decisão. As organizações para atingirem melhores «performances» e conseguirem transcender as metas a que se propuseram inicialmente, tendem a munir-se de mais e melhores Sistemas de Informação, assim como, à utilização de várias metodologias e tecnologias hoje em dia disponíveis. Por conseguinte, nestes últimos anos, muitas organizações têm vindo a demonstrar uma necessidade crucial de integração de toda a sua informação, a qual está dispersa pelos diversos departamentos constituintes. Para que os gestores de topo (mas também para outros funcionários) possam ter disponível em tempo útil, informação pertinente, verdadeira e fiável dos negócios da organização que eles representam, precisam de ter acesso a bons Sistemas de Tecnologias de Informação. Numa acção de poderem agir mais eficazmente e eficientemente nas tomadas de decisão, por terem conseguido tirar por esses meios o máximo de proveito possível da informação, e assim, apresentarem melhores níveis de sucesso organizacionais. Também, os Sistemas de «Business Intelligence» e as Tecnologias da Informação a ele associadas, utilizam os dados existentes nas organizações para disponibilizar informação relevante para as tomadas de decisão. Mas, para poderem alcançar esses níveis tão satisfatórios, as organizações necessitam de recursos humanos, pois como podem elas serem competitivas sem Luís Miguel Borges – Gestão e Trabalhadores do Conhecimento em Tecnologias da Informação (UML) ULHT – ECATI 6 trabalhadores qualificados. Assim, surge a necessidade das organizações em recrutar os chamados hoje em dia “Trabalhadores do Conhecimento”, que são os indivíduos habilitados para interpretar as informações dentro de um domínio específico. Eles detectam problemas e identificam alternativas, com os seus conhecimentos e discernimento, eles trabalham para solucionar esses problemas, ajudando consideravelmente as organizações que representam. E, usando metodologias e tecnologias da Engenharia do Conhecimento como a modelação, criarem e gerirem um histórico de conhecimento, incluindo conhecimento tácito, sobre várias áreas de negócios da organização, que podem estar explícitos em modelos abstractos, que possam ser compreendidos e interpretados facilmente, por outros trabalhadores com níveis de competência equivalentes. ABSTRACT: Knowledge has always existed, even in a latent state conditioning somewhere and just waiting for a half (an opportunity) to be able to manifest. Knowledge is doubly a phenomenon of consciousness: because proceeds itself at one point in its life and its history and because solely itself ends, perfecting it and enriching it. The knowledge is so in constant change. In the relatively short time that it began to speak of Knowledge Management and at that time was very associated with Information Technologies, as a means to collect, process and store more and more, larger amounts of information. Information Technologies has had, from a few years back, an extremely important role in organizations, were initially adopted in order to automate the operational processes of organizations, that support their daily activities and in recent times Information Technologies within organizations has evolved rapidly. All the knowledge, even to the least relevant to a particular business area, is fundamental to support the process of decision making. The organizations to achieve better performances and to transcend the goals that were initially propose, tend to provide itself with more and better Information Systems, as well as, the use of various methodologies and technologies available today. Consequently, in recent years, many organizations have demonstrated a crucial need for integrating all their information, which is dispersed by the diver constituents departments. For top managers (but also for other employees) may have ready in time, pertinent, truthful and reliable information of the organization they represent, need access to good Information Technology Systems. In an action that they can act more effectively and efficiently in decision making, for having managed to get through these means the maximum possible advantage of the information, and so, present better levels of organizational success. Also, the systems of Business Intelligence and Information Technologies its associated, use existing data on organizations to provide relevant information for decision making. But, in order to achieve these levels as satisfactory, organizations need human resources, because how can they be competitive without skilled workers. Thus, arises the need for organizations to recruit called today “Knowledge Workers”, they are the individuals enable to interpret the information within a specific domain. They detect problems and identify alternatives, with their knowledge and discernment they work to solve these problems, helping considerably the organizations that represent. And, using Luís Miguel Borges – Gestão e Trabalhadores do Conhecimento em Tecnologias da Informação (UML) ULHT – ECATI 8 methodologies and technologies of Knowledge Engineering as modeling, create and manage a history of knowledge, including tacit knowledge, on various business areas of the organization, that can be explicit in the abstract models, that can be understood and interpreted easily, by other workers with equivalent levels of competence.

Towards data warehousing and mining of protein unfolding simulation data

OBJECTIVES: The prediction of protein structure and the precise understanding of protein folding and unfolding processes remains one of the greatest challenges in structural biology and bioinformatics. Computer simulations based on molecular dynamics (MD) are at the forefront of the effort to gain a deeper understanding of these complex processes. Currently, these MD simulations are usually on the order of tens of nanoseconds, generate a large amount of conformational data and are computationally expensive. More and more groups run such simulations and generate a myriad of data, which raises new challenges in managing and analyzing these data. Because the vast range of proteins researchers want to study and simulate, the computational effort needed to generate data, the large data volumes involved, and the different types of analyses scientists need to perform, it is desirable to provide a public repository allowing researchers to pool and share protein unfolding data. METHODS: To adequately organize, manage, and analyze the data generated by unfolding simulation studies, we designed a data warehouse system that is embedded in a grid environment to facilitate the seamless sharing of available computer resources and thus enable many groups to share complex molecular dynamics simulations on a more regular basis. RESULTS: To gain insight into the conformational fluctuations and stability of the monomeric forms of the amyloidogenic protein transthyretin (TTR), molecular dynamics unfolding simulations of the monomer of human TTR have been conducted. Trajectory data and meta-data of the wild-type (WT) protein and the highly amyloidogenic variant L55P-TTR represent the test case for the data warehouse. CONCLUSIONS: Web and grid services, especially pre-defined data mining services that can run on or 'near' the data repository of the data warehouse, are likely to play a pivotal role in the analysis of molecular dynamics unfolding data.

Grid warehousing of molecular dynamics protein unfolding data

With the increasing awareness of protein folding disorders, the explosion of genomic information, and the need for efficient ways to predict protein structure, protein folding and unfolding has become a central issue in molecular sciences research. Molecular dynamics computer simulations are increasingly employed to understand the folding and unfolding of proteins. Running protein unfolding simulations is computationally expensive and finding ways to enhance performance is a grid issue on its own. However, more and more groups run such simulations and generate a myriad of data, which raises new challenges in managing and analyzing these data. Because the vast range of proteins researchers want to study and simulate, the computational effort needed to generate data, the large data volumes involved, and the different types of analyses scientists need to perform, it is desirable to provide a public repository allowing researchers to pool and share protein unfolding data. This paper describes efforts to provide a grid-enabled data warehouse for protein unfolding data. We outline the challenge and present first results in the design and implementation of the data warehouse.

P-found: grid-enabling distributed repositories of protein folding and unfolding simulations for data mining

The P-found protein folding and unfolding simulation repository is designed to allow scientists to perform data mining and other analyses across large, distributed simulation data sets. There are two storage components in P-found: a primary repository of simulation data that is used to populate the second component, and a data warehouse that contains important molecular properties. These properties may be used for data mining studies. Here we demonstrate how grid technologies can support multiple, distributed P-found installations. In particular, we look at two aspects: firstly, how grid data management technologies can be used to access the distributed data warehouses; and secondly, how the grid can be used to transfer analysis programs to the primary repositories — this is an important and challenging aspect of P-found, due to the large data volumes involved and the desire of scientists to maintain control of their own data. The grid technologies we are developing with the P-found system will allow new large data sets of protein folding simulations to be accessed and analysed in novel ways, with significant potential for enabling scientific discovery.

Towards the design of a unified semantics model for OLTP and OLAP systems

The concepts of on-line transactional processing (OLTP) and on-line analytical processing (OLAP) are often confused with the technologies or models that are used to design transactional and analytics based information systems. This in some way has contributed to existence of gaps between the semantics in information captured during transactional processing and information stored for analytical use. In this paper, we propose the use of a unified semantics design model, as a solution to help bridge the semantic gaps between data captured by OLTP systems and the information provided by OLAP systems. The central focus of this design approach is on enabling business intelligence using not just data, but data with context.

Data mining : aplicação voltada a geração de informações para tomada de decisão na Secretaria de Estado da Educação de São Paulo

Trata da aplicação de ferramentas de Data Mining e do conceito de Data Warehouse à coleta e análise de dados obtidos a partir das ações da Secretaria de Estado da Educação de São Paulo. A variável dependente considerada na análise é o resultado do rendimento das escolas estaduais obtido através das notas de avaliação do SARESP (prova realizada no estado de São Paulo). O data warehouse possui ainda dados operacionais e de ações já realizadas, possibilitando análise de influência nos resultados

Modelo de gerenciamento de versões para evolução de Data Warehouses

Sistemas de tomada de decisão baseados em Data Warehouse (DW) estão sendo cada dia mais utilizados por grandes empresas e organizações. O modelo multidimensional de organização dos dados utilizado por estes sistemas, juntamente com as técnicas de processamento analítico on-line (OLAP), permitem análises complexas sobre o histórico dos negócios através de uma simples e intuitiva interface de consulta. Apesar dos DWs armazenarem dados históricos por natureza, as estruturas de organização e classificação destes dados, chamadas de dimensões, não possuem a rigor uma representação temporal, refletindo somente a estrutura corrente. Para um sistema destinado à análise de dados, a falta do histórico das dimensões impossibilita consultas sobre o ambiente real de contextualização dos dados passados. Além disso, as alterações dos esquemas multidimensionais precisam ser assistidas e gerenciadas por um modelo de evolução, de forma a garantir a consistência e integridade do modelo multidimensional sem a perda de informações relevantes. Neste trabalho são apresentadas dezessete operações de alteração de esquema e sete operações de alteração de instâncias para modelos multidimensionais de DW. Um modelo de versões, baseado na associação de intervalos de validade aos esquemas e instâncias, é proposto para o gerenciamento dessas operações. Todo o histórico de definições e de dados do DW é mantido por esse modelo, permitindo análises completas dos dados passados e da evolução do DW. Além de suportar consultas históricas sobre as definições e as instâncias do DW, o modelo também permite a manutenção de mais de um esquema ativo simultaneamente. Isto é, dois ou mais esquemas podem continuar a ter seus dados atualizados periodicamente, permitindo assim que as aplicações possam consultar dados recentes utilizando diferentes versões de esquema.

A utilização de raciocínio baseado em casos para a análise de crédito e cobrança

Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.

Practices in social media in the travel education business

Praticas na midia social se refere a vista ou a percepcao de uma marca nao so com base em suas ofertas e servicos, mas tambem sobre seus valores e cultura como percebido principalmente pelos consumidores. As organizacoes podem utilizer a imagem que é interessante e aceitavel para os clients. Nos ultimos anos, uma das formas que as organizacoes de forma consistente comercializar ou publicitar a sua marca envolve midias sociais. O ojetivo deste estudo é explorer quais sao as praticas de midia social no negocio de educacao de viagens. Para obter os dados, a pesquisadora entrevistou pessoas de seis empresas de educacao de viagens e cotejadas informacoes sobre o tema a partir de fonts primarias e secundarias existentes. O pesquisador conduziu a pesquisa para determiner praticas de marketing de midia social em que se aplicam nos sectores do turismo e educacao. Com base nos dados obtidos pelo pesquisador, as praticas de marketing de midia social incluem a utilizacao de plataformas de midia social com um alcance internacional generalizada tipo Facebook, Twitter, Instagram e YouTube. Outra estratégia é para postar constantemente as atualizações que não são apenas interessante, mas também informativo sobre os produtos e serviços oferecidos por uma marca ou organização. As empresas ou organizações devem também interagir com os clientes ou clientes on-line, a fim de manter os interesses deste último em ofertas e serviços da ex. O envolvimento do cliente é uma das razões por que os clientes optam por seguir as empresas on-line através da mídia social. A pesquisa também revela outras vantagens e benefícios da mídia social que constituem as melhores práticas, tais como a conversão de não-clientes para os clientes, o aumento da presença da mídia para aumentar a popularidade, a comunicação eficaz das metas e objetivos organizacionais, bem como a formação de um bom relacionamento com os clientes. As organizações também podem usar turístico criado conteúdo (TCC) e outros tipos de conteúdo para orientar a tomada de decisão no desenvolvimento do produto gerado pelo usuário.

Desenvolvimento de um sistema computacional para geração automática de mapas de vulnerabilidade como ferramenta de auxílio às ações de prevenção ao derramamento de óleo em áreas costeiras

The northern portion of the Rio Grande do Norte State is characterized by intense coastal dynamics affecting areas with ecosystems of moderate to high environmental sensitivity. In this region are installed the main socioeconomic activities of RN State: salt industry, shrimp farm, fruit industry and oil industry. The oil industry suffers the effects of coastal dynamic action promoting problems such as erosion and exposure of wells and pipelines along the shore. Thus came the improvement of such modifications, in search of understanding of the changes which causes environmental impacts with the purpose of detecting and assessing areas with greater vulnerability to variations. Coastal areas under influence oil industry are highly vulnerable and sensitive in case of accidents involving oil spill in the vicinity. Therefore, it was established the geoenvironmental monitoring of the region with the aim of evaluating the entire coastal area evolution and check the sensitivity of the site on the presence of oil. The goal of this work was the implementation of a computer system that combines the needs of insertion and visualization of thematic maps for the generation of Environmental Vulnerability maps, using techniques of Business Intelligence (BI), from vector information previously stored in the database. The fundamental design interest was to implement a more scalable system that meets the diverse fields of study and make the appropriate system for generating online vulnerability maps, automating the methodology so as to facilitate data manipulation and fast results in cases of real time operational decision-making. In database development a geographic area was established the conceptual model of the selected data and Web system was done using the template database PostgreSQL, PostGis spatial extension, Glassfish Web server and the viewer maps Web environment, the GeoServer. To develop a geographic database it was necessary to generate the conceptual model of the selected data and the Web system development was done using the PostgreSQL database system, its spatial extension PostGIS, the web server Glassfish and GeoServer to display maps in Web

Um método de análise de dados temporais para o Cadastro Territorial Multifinalitário Urbano

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Inteligência competitiva organizacional: um modelo apoiado nos comportamentos de busca, compartilhamento e uso de informação e de TIC

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

The SB-index and the HSB-index: efficient indices for spatial data warehouses

Spatial data warehouses (SDWs) allow for spatial analysis together with analytical multidimensional queries over huge volumes of data. The challenge is to retrieve data related to ad hoc spatial query windows according to spatial predicates, avoiding the high cost of joining large tables. Therefore, mechanisms to provide efficient query processing over SDWs are essential. In this paper, we propose two efficient indices for SDW: the SB-index and the HSB-index. The proposed indices share the following characteristics. They enable multidimensional queries with spatial predicate for SDW and also support predefined spatial hierarchies. Furthermore, they compute the spatial predicate and transform it into a conventional one, which can be evaluated together with other conventional predicates by accessing a star-join Bitmap index. While the SB-index has a sequential data structure, the HSB-index uses a hierarchical data structure to enable spatial objects clustering and a specialized buffer-pool to decrease the number of disk accesses. The advantages of the SB-index and the HSB-index over the DBMS resources for SDW indexing (i.e. star-join computation and materialized views) were investigated through performance tests, which issued roll-up operations extended with containment and intersection range queries. The performance results showed that improvements ranged from 68% up to 99% over both the star-join computation and the materialized view. Furthermore, the proposed indices proved to be very compact, adding only less than 1% to the storage requirements. Therefore, both the SB-index and the HSB-index are excellent choices for SDW indexing. Choosing between the SB-index and the HSB-index mainly depends on the query selectivity of spatial predicates. While low query selectivity benefits the HSB-index, the SB-index provides better performance for higher query selectivity.

Intelligence systems methodology: a systemic approach to the organizational intelligence function

Organizational intelligence can be seen as a function of the viable structure of an organization. With the integration of the Viable System Model and Soft Systems Methodology (systemic approaches of organizational management) focused on the role of the intelligence function, it is possible to elaborate a model of action with a structured methodology to prospect, select, treat and distribute information to the entire organization that improves the efficacy and efficiency of all processes. This combination of methodologies is called Intelligence Systems Methodology (ISM) whose assumptions and dynamics are delimited in this paper. The ISM is composed of two simultaneous activities: the Active Environmental Mapping and the Stimulated Action Cycle. The elaboration of the formal ISM description opens opportunities for applications of the methodology on real situations, offering a new path for this specific issue of systems thinking: the intelligence systems. Knowledge Management Research & Practice (2012) 10, 141-152. doi:10.1057/kmrp.2011.44