UFS › SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas São Cristóvão, 16 de Junho de 2021

PROCC

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE

Notícias

Banca de DEFESA: RODRIGO FONTES CRUZ
11/06/2021 09:13


Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RODRIGO FONTES CRUZ
DATA: 22/06/2021
HORA: 08:00
LOCAL: meet.google.com/cmk-tkwn-uzx
TÍTULO: UM PROCESSO PARA O DESENVOLVIMENTO EXPERIMENTAL DE APLICAÇÕES DE DATA MINING E DATA SCIENCE ALINHADAS AO PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO DA ORGANIZAÇÃO
PALAVRAS-CHAVES: Data Mining, Mineração de Dados, Data Science, Alinhamento Estratégico, Data Analytics, Experimentação.
PÁGINAS: 107
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Contexto: O fenômeno Big Data tem imposto maturidade às empresas na exploração de seus dados, como prerrogativa para obter insights valiosos sobre seus clientes e o poder da análise para orientar a tomada de decisão. Desta forma, uma abordagem geral que descreva como extrair conhecimento para a execução da estratégia empresarial precisa ser estabelecida. Objetivo: O objetivo deste trabalho é desenvolver e avaliar um processo de desenvolvimento de aplicações de Data Mining e Data Science dirigidas à estratégia e avaliadas experimentalmente. Método: Inicialmente, foi realizada uma Revisão Quasi-Sistemática da literatura, com a finalidade de identificar e caracterizar os métodos de desenvolvimento de aplicações de BI (Business Intelligence) e de Data Mining dirigidos à estratégia, ou que preveem avaliação Experimental. Por fim, foi realizado um estudo de caso em uma instituição de ensino federal, com o objetivo introduzir e avaliar o processo desenvolvido. Resultados: A Revisão da Literatura evidenciou a ausência de uma abordagem completa para disciplinar o alinhamento estratégico e a experimentação, prevendo atendimento claro aos objetivos estratégicos e uma fase experimental na validação dos resultados. O estudo de caso trouxe evidências iniciais positivas de que é possível disciplinar e alinhar o desenvolvimento de aplicações de Data Mining e Data Science ao planejamento estratégico da organização, bem como fomentar o uso do método científico neste contexto. Conclusão: Uma metodologia de BI dirigida à estratégia pode ser estendida para a contemplação e o desenvolvimento de aplicações de Data Mining e Data Science avaliadas experimentalmente.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2227110 - METHANIAS COLACO RODRIGUES JUNIOR
Interno - 2527554 - HENDRIK TEIXEIRA MACEDO
Externo ao Programa - 2550927 - JEFFERSON DAVID ARAUJO SALES

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