business intelligence and knowledge management

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Artigo cientifico sobre a importância/relação do business intelligence and knowledge management

Artigo cientifico sobre a importância/relação do business intelligence and knowledge management

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  • 1. . KNOWLEDGE MANAGEMENT THE INTERACTION OF BUSINESS INTELLIGENCE AND KNOWLEDGE MANAGEMENT IN ORGANIZATIONAL DECISION-MAKING Formando: João Nuno Calado RESUMO: Este trabalho consiste na elaboração de uma análise de um artigo relativo ao tema do Knowledge Management. Neste caso, Knowledge Managment e Business Intelligence são duas ferramentas da gestão da informação necessária na obtenção de valor num negócio. Todavia, Knowledge Management constitui uma ferramenta vital para a tomada de decisão. LISBOA 2012
  • 2. SIGLAS BI: Business Intelligence CIO: Chief Information Officer CRISP-DM: Cross Industry Standard Process for Data Mining DM: Data Mining GI: Gestão da Informação KM: Knowledge Management SWOT: Strength, Weakness, Opportunity, Threat TI: Tecnologia da Informação 2
  • 3. ÍNDICE Siglas ....................................................................................................................................................................... 2 Introdução............................................................................................................................................................ 4 Resumo Do Artigo ............................................................................................................................................ 5 1. Recensão Critica .................................................................................................................................... 8 1.1. O Conhecimento É Gerido? ............................................................................................ 8 1.2. Ligação Entre Km E Bi ...................................................................................................... 9 1.3. Novos Resultados (New Business Intelligence)................................................ 10 Conclusão .......................................................................................................................................................... 12 Bibliografia & Netgrafia .............................................................................................................................. 13 3
  • 4. INTRODUÇÃO Actualmente, cada vez mais as organizações optam/investem numa vertente de Tecnologia de Informação (TI’s), não só para guardar dados e gerir base de dados, mas principalmente para conseguirem ser mais competitivos no mercado através da tomada de decisão e criação de valor no negócio. Uma pesquisa do Gartner a 1300 CIOs em mais de 30 países descobriu que os CIOs acreditam que o uso estratégico de BI, combinado com foco na melhoria dos processos de negócios, será um fator significativo na entrega da gestão da informação na contribuição para o crescimento dos negócios O artigo, The Interaction of Business Intelligence and Knowledge Management in Organizational Decision-Making (Vinekar, Teng, Chennamaneni, 2009) descrevenos a importância no valor de duas áreas diferentes mas complementares à empresa: Knowledge Management e Business Intelligence, para a tomada de decisão. A interligação das duas ferramentas de gestão da informação difere segundo o nível estratégico, táctico ou operacional de uma organização e segundo as necessidades em conhecimento para suportar o aumento do valor do negócio. O objectivo do nosso estudo é de completar as respostas dadas pelo artigo sobre as perguntas e propostas no mesmo, ou seja: Qual é a importância do BI e KM nos processos de tomada de decisão? Existem sinergias entre BI e KM na tomada de decisão? Como é que o BI e KM podem alavancar o negócio, através da tomada de decisão? Numa primeira fase, introduzimos os principais conceitos mencionados no artigo, seguidamente, a partir de uma pesquisa literária relativo aos desafios mencionado acima, discutiremos a propósito da interacção entre BI e KM no processo de decisão. 4
  • 5. RESUMO DO ARTIGO O artigo começa por identificar Knowledge work como um comportamento não limitado/deixado à descrição, focado no uso do conhecimento, ou seja um subconjunto de trabalho de informação, o que é diferente de partir somente de informações. Este refere que existem três níveis na organização: o nível estratégico que consiste principalmente no trabalho de informação tal como a capacidade de transformação correspondente ao ambiente externo da organização; nível de gestão, onde tem de ter uma performance “não rotineira”, decisões semi-estruturadas ou não estruturadas em que o requerimento da informação não está claro, este nível foca-se no information work and knowledge work; nível operacional que consiste principalmente no trabalho de informação como tarefas de recursos e metas, são predefinidas e com forte estrutura. Quando fala da Intelligence este diz que decisores iniciam a sua tomada de decisão por pesquisar, recolher, processar informação e analises para identificar potenciais problemas e perceber oportunidades para a sua organização. É uma informação personalizada que é focada em identificar problemas e oportunidades específicas. A informação é normalmente estandardizada e detalhada, enquanto a inteligência é mais sofisticada, olha as relações dentro da informação e fornece uma maior campo para mais um entender global. BI é um processo que tem sido definido como “processo de reunir a informação certa o suficiente numa forma oportuna, utilizável e analisada para que tenha um impacto positivo na estratégia do negócio, tácticas e operações”. Esta combina dados reunidos e dados armazenados enquanto que o KM é visto como ferramenta analítica para apresenta complexos internos e informações competitivas para planear e tomar decisões. BI fornece assim informações focadas que identificam problemas e oportunidades específicas. Normalmente faz isto de duas maneiras. Primeiro knowledge descobre através de data mining; Segundo identifica pontos fortes e fracos através de On Line Analytical Processing. Information, Intelligence, Knowledge, and desicion – as organizações não optem um beneficio de BI devido á confusão existente entre conhecimento e 5
  • 6. inteligência. Para ligar informações à inteligência o conhecimento é requerido bem como para usar essa inteligência para a tomada de decisão. O modelo de pesquisa tem dois efeitos moderadores e um regularizador sendo eles: efeito moderador de conhecimento no processo de criação de inteligência da informação; efeito moderador de tomada de decisão da inteligência; efeito regularizador na tomada de decisão na relação entre inteligência e valor de negócio. Ilustração 1: The interplay between Information, Intelligence, Knowledge and Decision Interação entre Informação, Intelligence e Knowledge - o processo de criação da inteligência a partir da informação contem uma componente de conhecimento importante para poder usufruir de todos os benefícios do sistema de BI, pois para gerir o sistema de BI é necessário ter conhecimentos sobre a utilização do sistema em si e sobretudo de Data Mining (DM). O domínio destas ferramentas permite reconhecer os dados necessários e as formas de os analisar com o objectivo de identificar os problemas a nível organizacional como a nível da gestão dos dados. Com o CRISP-DM, obtemos uma neutralidade do processo de DM para as 6 fases incluídas no processo: a compreensão do negócio na transformação do conhecimento do negócio em BI, na compreensão dos dados quando se detecta subconjuntos interessantes na formação de hipóteses, a preparação dos dados fazendo uma selecção destes últimos, o processamento com base em técnicas de estatísticas e de inteligência artificial moderna, o controlo para reconhecer o valor dos dados e validar a qualidade das conclusões, e por fim a implementação transmitindo o processo de DM aos tomadores de decisão e a todos os colaboradores da empresa. Assim, a utilização do KM no processo de criação de inteligência a partir da informação é associada a um aumento da percepção do valor da inteligência. 6
  • 7. Interação entre Informação, Knowledge e Decisão - o processo de tomada de decisão elabora-se em 5 fases: inteligência, processo, escolha implementação e monitorização. Neste modelo, o BI tem um papel importante na identificação da SWOT da organização na etapa da inteligência. Isto permite que a empresa seja mais consciente da situação dela. No entanto, para tirar proveito para o negócio, é necessário encontrar uma forma de explorar a análise SWOT. A partir desta fase, o conhecimento é um elemento que integra a etapa do processo com a disponibilização das várias alternativas, a etapa da escolha indicando a opção mais apropriada, na etapa da implementação o conhecimento permite direccionar as acções para os destinatários correctos, por fim, para a fase de monitorização o KM mede as consequências da decisão e as medidas correctivas. Assim, a utilização do KM e do BI no processo de decisão tem um efeito interactivo com o valor agregado ao negócio a partir da decisão tomada. Igualmente, a partir da tomada de decisão, os efeitos do BI no valor do negócio são melhores se a utilização do KM é feita em simultâneo e viceversa, os efeitos do KM no valor são melhores se o BI for utilizado em paralelo. Interação entre Informação, Intelligence e Knowledge Com base no BI e KM, a tomada de decisão adiciona um valor novo a empresa, pois, a interacção destas duas ferramentas permita uma melhoria da qualidade da decisão tomada. O facto é que BI e KM são interligados para apoiar a optimização da decisão dentro do sistema de KM e um dos efeitos na organização é a potencialidade dos colaboradores que se situam a nível operacional, de tomar decisões com base no na inteligência e no conhecimento. Assim, BI e KM aumentam a capacidade de knowledge work feitas a nível operacional. 7
  • 8. 1. RECENSÃO CRITICA 1.1. O conhecimento é gerido? A gestão do conhecimento é descrito como um processo sistemático para encontrar, selecionar, organizar, sintetizar e apresentar informações de uma forma que melhora a compreensão de qualquer utilizador das diferentes áreas específicas de interesse. Gestão do conhecimento ajuda a organização a obter conhecimento e entendimento da sua própria experiência. Atividades específicas de gestão de conhecimento ajudam a focar a organização em adquirir, armazenar e utilizar o conhecimento para coisas como resolução de problemas, dinâmica de aprendizagem, planeamento estratégico e tomada de decisão. No entanto Ullman (2011) descreve o processo de decisão como uma cadeia que requer diversos passos (1. enquadrar o problema, 2. avaliar as alternativas, 3. a avaliação de fusão e 4. decidir o que fazer a seguir). Todos os métodos ajudam a recolher e organizar a informação que é vital para as boas decisões, porém a tomada de decisão requer mais do que a disponibilidade das informações nos bancos de dados. Por outro lado, Herschel menciona que "até 80% de informação do negócio não é quantitativa ou estruturada de uma forma que pode ser criado um banco de dados relacional". Esta informação não quantitativa é a base sobre a qual muitas decisões são tomadas. Ao abordarmos temáticas relacionadas com a tomada de decisão, direcionadas ao apoio que a KM e o BI fornecem, temos de analisar questões base, como por exemplo o fato do conhecimento poder ser gerido. Herschel (2005) indicanos que nos dias que correm é questionável o tipo de gestão que pode ser aplicado e se o conhecimento pode ser gerido. O autor refere ainda que o conceito de KM é mais abrangente do que a sua denominação, pois trata também a mudança de cultura empresarial e passa pela abordagem da estratégia da organização. Por outro lado, Winter (1987) diz que diversas técnicas e métodos podem ser transmitidos através da formação e coaching, no entanto o teor prático é essencial e só através da fase tentativa/erro transmitido por um mentor experiente é possível consolidar e interiorizar os conceitos. 8
  • 9. 1.2. Ligação entre KM e BI Nenhuma aplicação de GI isolada, ou por si só é estratégica. Apenas se torna estratégica consoante a forma como é usada. Um sistema de GI torna-se estratégico não só por facilitar o processo, mas quando a informação fornecida é usada para tomar decisões com conhecimento de causa, seja qual for a área de negócio a que nos estamos a referir. O artigo em análise chega a uma conclusão que pode ser usada como alavanca deste tema, pois é referido que o KM e BI estão fundamentalmente ligados devido a serem claramente diferentes dos sistemas tradicionais de informação que trabalham informações de suporte. Reforçando esta ideia, os autores afirmam que BI é uma parte do KM, e não o contrário. Herschel (2005) aborda esta integração quando cita Malhotra (2004), ao referir que dependendo da definição da estratégia da empresa podem desenvolver-se dois tipos diferentes de estrutura. Se a empresa adotar um modelo de KM de rotina e de processamento de estruturas de informação (ver Figura 1) ou se introduz um modelo de KM que se concentra na produção não rotineira e não estruturada (ver Figura 2). Ilustração 2: Knowledge Management for routine structured information processing Figure 1: Knowledge Management for routine structured information processing 9
  • 10. Ilustração 3: Knowledge Management for non-routine and unstructured sense making Pode-se argumentar que existe um efeito de interação entre atividades de KM e os esforços de BI. Por exemplo, como Malhotra observa, a inteligência artificial e sistemas especialistas têm a intenção de ajudar a fornecer a informação certa ao gestor adequado, no momento necessário. Todavia, estes fatores necessitam de ser (re)conhecidos pela organização com o intuito de serem aplicados e desenvolvidos. Caso algo falhe o objetivo não é cumprido, o que leva a um desperdício de recursos de forma desnecessária. Complementando esta teoria, Marco (2002) menciona que uma solução de KM numa empresa não subsiste sem uma outra de BI, baseada em reportório de metadados. Este autor diz ainda que parte da literatura de KM não menciona este fator, pois apresenta uma visão limitada sobre a equação possível de criar com KM. 1.3. Novos resultados (New Business Intelligence) A evolução tecnológica e a cresce adaptabilidade de conceitos e técnicas ligadas aos conceitos em analisa desenvolvem capacidades que vêm auxiliar a tomada de decisão de forma cada vez mais eficaz. Kadayam (2002) apresenta um conceito denominado New Business Intelligence (NBI). Alavancando os dados de BI tornandopossível encontrar mais e melhor informação, de forma mais rápida e oferecem a promessa de maior ROI para o planeamento estratégico, para as vendas, na tomada de decisão e nas vantagens competitivas ou estratégicas. 10
  • 11. Esta ferramenta verifica-se mais complexa, segundo Kadayam, inclui um contexto histórico, não apenas uma análise superficial do que é aparentemente de fácil acesso. Em vez agrupamentos de informações de bancos de dados corporativos, que fornecem uma visão verdadeira de atitudes e comportamentos, combina dados estruturados e não estruturados, informações solicitadas e não solicitado, e mantém uma linha condutora do negócio em tempo rela. Nemati (2002) alega que efetivamente o que é necessário é uma nova geração de conhecimento habilitado de sistemas que fornecem uma infraestrutura necessária para captar, purificar, armazenar, organizar, alavancar e disseminar não apenas dados e informações, mas também o conhecimento da organização. Assim passam a debater-se questões como a eficácia do BI na criação de conhecimento a nível organizacional, bem como a sua compreensão e aplicação pratica à tomada de decisão e a melhoria do seu desempenho direcionado para os objetivos da empresa. 11
  • 12. CONCLUSÃO Para concluir, podemos afirmar que BI e KM são duas ferramentas da gestão da informação fundamentais na tomada de decisão, pois a primeira reúne as informações certas o suficiente numa forma oportuna, utilizável e analisável, para que tenha um impacto positivo na estratégia do negócio, ou seja informação focada na identificação de problemas e oportunidades específicas. A segunda, a partir do BI, possua uma ferramenta analítica onde se adiciona o background da empresa, ou seja a informação competitiva e qualitativa que não se encontra no sistema, para planear e tomar decisões. Isto com âmbito de resolver os desafios com uma dinâmica de aprendizagem no planeamento estratégico e na tomada de decisão. Igualmente, estas duas áreas permitem uma inteligência artificial com intenção de fornecer informação certa ao destinatário certo no melhor momento, sem desgastes inúteis na transmissão da informação, e na gestão, quer seja do tempo, humano, ou financeiro, o que por sua vez conseguem retornos significativos dos investimentos. Da mesma forma BI e KM levam a gestão da informação a um nível superior, o do New Business Intelligence. Este último permite aceder a níveis de eficácia e de eficiência de dados e de recursos na tomada de decisão como no planeamento e na acção das estratégias alavancando exponencialmente o valor do negócio. Atividades de BI devem proporcionar a melhoria do conhecimento. Isto significa que a eficácia da inteligência de negócios deve ser medida com base em quão bem ele promove e aumenta o conhecimento, como também melhora o modelo processual aplicado e a compreensão do decisor, e por consequência a tomada de decisão e, portanto, o desempenho da empresa. Processo de BI devem ser vistos como uma parte integrante do KM, o que em nada diminui a importância das atividades de BI. Em vez disso, simplesmente coloca BI num maior contexto organizacional, pois esta é uma das muitas atividades baseadas no conhecimento, criando o capital intelectual que pode ser explorado pela organização. Por fim, conclui-se que, para ligar a informação a inteligência, o conhecimento é requerido, bem como usar esta inteligência para a tomada de decisão. 12
  • 13. BIBLIOGRAFIA & NETGRAFIA Gray, Paul; Business Management Journal; “ Competitive Intelligence”; Volume 15, Number 4, 2011 Herschel, Richard T.; Nory E. Jones; Journal of Knowledge Management; “Knowledge management and business intelligence: the importance of integration”; Volume 9, Number 4; 2005 Ullman, David G.; Robust Decisions; “Decision Making for KM and BI”; june 2008,http://www.robustdecisions.com/making-robust-decisions/2008/06/decisionmaking-for-km-and-bi.php (consultado em 2-10-2012) Vinekar, Vishnu; Teng, James T. C.; Chennamaneni, Anitha; Journal of International Technology and Information Management, “The Interaction of Business Intelligence and Knowledge Management in Organizational Decision-Making”; Volume 18, Number 2, 2009. 13