Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Airton Martins |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/214390
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Resumo: |
Os dados são uma das principais ferramentas utilizadas na tomada de decisão em uma organização. Eles podem auxiliar a empresa a definir novos investimentos, corte de gastos, otimizar processos, entre outras operações. Entretanto, de nada adianta ter informações disponíveis se a procedência dos dados é ultrapassada ou não foi devidamente validada. Com a utilização da tecnologia Big Data e Big Data Analytics, dados estruturados ou não, passam a ter uma relevância maior ainda nas tomadas de decisões, tornando o processo cada vez mais eficiente. Sendo assim, esta dissertação teve como objetivo propor um procedimento de análise da aplicação de Big Data e Big Data Analytics nos processos de distribuição da cadeia de suprimentos. A pesquisa buscou a identificação dos fatores críticos de sucesso e no uso de método de decisão multicritério, incluindo o Analytic Hierarchy Process (AHP) com os critérios de Benefícios, Oportunidades, Custos e Riscos (BOCR). Na avaliação das alternativas, Big Data Analytics apresentou maior destaque na prioridade com uma margem superior de 9 pontos percentuais sobre Big Data. Os resultados foram apresentados e validados pelos especialistas que consideraram os fatores julgados como os principais para o sucesso na implementação da tecnologia. |
