Uso da web de dados como fonte de informação no processo de inteligência competitiva setorial

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2014.Aproximadamente oitenta por cento da informação necessária em um processo de Inteligência Competitiva (IC) pode ser obtida de fontes abertas. Porém, a falta de semântica desse tipo de fontes dificulta a dedução dos objetos e de seus relacionamentos. Essas dificuldades restringem a tarefa de recuperação de informação, fazendo da captura de conhecimento uma atividade particularmente difícil. A Web of Data avança nesse sentido ao possibilitar um espaço global de dados com conexões explicitas entre os conjuntos e com mecanismos padrão para acessar e processar os dados. Assim, este trabalho propõe alinhar o processo de IC à esta fonte de dados. Para tanto, é proposto um modelo composto por tarefas estruturadas de identificação, seleção e classificação da informação baseado em setores econômicos, que objetiva facilitar a recuperação e o uso da informação na etapa de coleta do ciclo de IC. Espera-se com isso que organizações possam explorar novas fontes de conhecimento, diminuir os esforços de coleta devido à estruturação da informação, e consequentemente, obter melhor posição estratégica. A verificação do modelo se deu pela sua aplicação no setor de Eletricidade e Gás, pela identificação dos requisitos de IC e pela coleta dos dados pertencentes ao setor escolhido.Abstract : Nearly eighty percent of the information needed for a process of Competitive Intelligence (CI) can be obtained from open sources. However, the lack of semantics of this kind of source complicates the deduction of objects and their relationships. These difficulties restrict the information retrieval task and make knowledge capture a particularly hard activity. The Web of Data moves in this direction, by allowing a global data space with explicit connections between datasets and standard mechanisms to access and process data. So, this paper proposes to align the CI process to this data source. To this end, we propose a model composed for structured identification, selection and classification of information based on economic sectors, which aims to facilitate the retrieval and use of the information in the collection stage of the CI cycle tasks. It is expected that organizations can exploit this new knowledge sources, reduce efforts due to the structuring of information, and hence get better strategic position. The model was validated in the Electricity and Gas sector to identify the requirements of CI and the collection of data belonging to sector

Modelo de referência para indicadores de inovação regional suportado por dados ligados

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2016.A inovação está associada à implementação de um novo, ou significativamente melhorado, produto ou processo, método de marketing, ou método organizacional, e é reconhecida como um fator-chave para o desenvolvimento econômico. Em função de suas características, a inovação passou a ser vista como um processo complexo que acontece em um ambiente onde diferentes tipos de atores interagem em um sistema, que, quando considerado sob o contexto regional, é chamado de Sistema Regional de Inovação, e que demanda de estratégias e políticas que incentivem e potencializem o desenvolvimento das atividades de inovação, e de ferramentas para avaliação das ações. Diferentes índices são propostos para a mensuração da inovação ao nível das empresas ou em nível nacional, mas que são de difícil aplicação em nível regional, em função subjetividade de escolha das variáveis e da falta de disponibilidade de dados. Esta tese propõe um modelo de referência concebido a partir da análise dos modelos de indicadores compostos para mensuração da inovação regional apresentados na literatura, propondo uma classificação hierárquica para os indicadores. Valendo-se de tecnologias semânticas, o modelo é suportado por Dados Ligados, objetivando a exploração do potencial de dados regionais disponibilizados na Web por iniciativas de dados abertos e transparência pública na definição de índices específicos para a inovação regional, em uma forma tal que possibilitem o seu processamento automatizado. Uma prova de conceito é apresentada com a finalidade de demonstrar a viabilidade de utilização do modelo em aplicações reais. Dados sobre municípios de duas mesorregiões do estado de Santa Catarina foram coletados e publicados na forma de dados ligados e foi desenvolvido um protótipo de aplicação Web para visualização e análise comparativa entre diferentes níveis regionais e de agregação de indicadores.Abstract : Innovation is related to the implementation of new, or significantly improved, product or process, marketing method, or organizational method, and is recognized as a key-factor for economic development. Due to its characteristics, innovation is seen as a complex process that occurs in an environment where different actors interact in a system which, when considered in the regional context, is called Regional Innovation System, and demands strategies and policies that encourage and leverage innovation activities and tools for evaluation. There are many different index systems proposed to measure innovation at firm level or at country level, but it is pointed that the choice of variables is subjective, and that is difficult to apply them in the regional level, due to the lack of data availability. This thesis proposes a reference model for classification of innovation indicators. The model is based on the analysis of the literature on composite indicators models for measuring regional innovation. Throung the use of semantic technologies, this model is supported by Linked Data and aims to explore the potential of regional open data, available due to transparency and open data initiatives. A proof of concept is presented for the purpose of demonstrating the feasibility of the model real world applications. Data on municipalities from two regions of the Santa Catarina state were collected, semantically annotated to the model, and published as linked data. A Web application prototype was developed for visualization and comparative analysis of different regional levels and aggregate indicators

Methods for Matching of Linked Open Social Science Data

In recent years, the concept of Linked Open Data (LOD), has gained popularity and acceptance across various communities and domains. Science politics and organizations claim that the potential of semantic technologies and data exposed in this manner may support and enhance research processes and infrastructures providing research information and services. In this thesis, we investigate whether these expectations can be met in the domain of the social sciences. In particular, we analyse and develop methods for matching social scientific data that is published as Linked Data, which we introduce as Linked Open Social Science Data. Based on expert interviews and a prototype application, we investigate the current consumption of LOD in the social sciences and its requirements. Following these insights, we first focus on the complete publication of Linked Open Social Science Data by extending and developing domain-specific ontologies for representing research communities, research data and thesauri. In the second part, methods for matching Linked Open Social Science Data are developed that address particular patterns and characteristics of the data typically used in social research. The results of this work contribute towards enabling a meaningful application of Linked Data in a scientific domain

Performing Statistical Methods on Linked Data

In recent years, many government agencies have published statistical information as Linked Open Data (e.g. Eurostat, data.gov.uk). Yet, while there are a number of visualization tools, researchers use data for scientific statistical analysis to answer their research questions. Currently, they have to download the statistical data in a table-based format, in order to use their statistics software, unfortunately losing all the benefits Linked Data provides to them like interlinking with other data sets. In this paper, we present an approach specifically designed to help researchers to perform statistical analysis on Linked Data. By combining distributed sources with SPARQL, we are able to apply simple statistical calculations, such as linear regression and present the results to the user. Results of testing these calculations with heterogeneous data sources expose a wide range of typical issues on data integration which have to be aware of when working with heterogeneous statistical data