Proposta de framework para descoberta de conhecimento em dados textuais não estruturados - Chaves, Victor Manaia Gonçalves (2015)
Os avanços tecnológicos têm gerado um volume crescente de dados, armazenados nos mais variados formatos. Entretanto, é necessário analisá-los e transformá-los em conhecimento útil, possibilitando a melhoria de processos operacionais e o suporte às decisões dos gestores corporativos. Para isso, existem diversas propostas técnicas, algumas inclusive contemplando aspectos gerenciais. As propostas para manipulação de dados em formato não estruturado, entretanto, são estritamente técnicas, o que dificulta sua aplicação nas organizações. Este trabalho tem como objetivo propor e avaliar um framework para descoberta de conhecimento em textos (KDT - Knowledge Discovery in Text), composto por dois modelos de processos: um gerencial, que auxilia no controle e execução dos projetos, e; um para descoberta de conhecimento, contemplando os aspectos técnicos necessários. Sua construção foi realizada através da análise das diversas propostas da literatura de descoberta de conhecimento, considerando as perspectivas de processos, papéis e artefatos e ferramentas. Os diferenciais da proposta encontram-se na combinação de aspectos de gerenciamento ágil aos processos de KDT e na sua concepção de forma modular, que permite a combinação do processo de gerenciamento com os frameworks estritamente técnicos de KDT existentes na literatura, bem como a utilização da proposta técnica com outros modelos de gerenciamento de projeto. Foi realizado um estudo de caso em uma empresa pública brasileira, que auxiliou na validação da proposta e na identificação de ferramentas de apoio sem necessidade de licenciamento. Como resultado, foi obtido um framework que pode ser adotado em empresas de qualquer porte, fornecendo subsídios para uma tomada de decisão mais eficiente, obtida através de projetos de descoberta de conhecimento utilizando gerenciamento ágil. Palavras-chave: Descoberta de Conhecimento em Textos, Inteligência Empresarial, Mineração de Textos, Métodos Ágeis.