Utilize este link para identificar ou citar este item: https://bdm.unb.br/handle/10483/22927
Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2019_AnaBarbaraPereiraPla_tcc.pdf989,41 kBAdobe PDFver/abrir
Título: O Big Data comportamental como ferramenta de pesquisa na engenharia de produção : alinhamento metodológico e ferramental
Autor(es): Plá, Ana Bárbara Pereira
Orientador(es): Mariano, Ari Melo
Assunto: Comportamento humano
Engenharia de produção
Big Data Comportamental (BDC)
Data de apresentação: 12-Jul-2019
Data de publicação: 16-Jan-2020
Referência: PLÁ, Ana Bárbara Pereira. O Big Data comportamental como ferramenta de pesquisa na engenharia de produção: alinhamento metodológico e ferramental. 2019. 62 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Este trabalho tem como objetivo apresentar uma construção metodológica para o uso do Big Data Comportamental (BDC) na pesquisa científica em Engenharia de Produção. No Big Data Comportamental os dados são influenciados pelos sujeitos que estão sendo analisados, que interagem continuamente e de forma consciente com os dados e tem um papel ativo na pesquisa. O BDC permite que se entenda as ações e o comportamento humano em um nível que não era possível antes, com a possibilidade de se transformar as relações das organizações e da sociedade. A pesquisa é exploratória com abordagem qualitativa e quantitativa, com a revisão da literatura por meio da metodologia da Teoria do Enfoque Meta Analítico Consolidado (TEMAC). Foram encontrados 6 resultados na base de dados Web of Science para o termo. Identificou-se a necessidade de uma metodologia e uma ferramenta que garantam o rigor científico necessário e que se adequem às necessidades do BDC. Foi escolhida a metodologia Design Science Research (DSR) e a ferramenta Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Essa escolha se deu pela abordagem de artefatos de ambas, que se aproxima do BDC. Além disso, elas permitem a realização de análises prescritivas, que são uma necessidade cada vez maior das organizações para fundamentar decisões.
Abstract: This paper aims to present a methodological framing for the use of Behavioral Big Data (BBD) in scientific research in Production Engineering. In the Behavioral Big Data data are influenced by the subjects being analyzed, which interacts continuously and in a conscious way with the data and has an active role in the research. The BBD allows actions and behaviors to be understood in a level that was not possible before, with the possibility to change the relationship between organizations and society. It has been an exploratory research with a qualitative and quantitative approach, with a review of the literature by the TEMAC method. Six articles were found in the database Web of Science for the term. It was identified the need for a methodology and a tool that ensure the scientific rigor and adapt to the needs of the BBD. It was chosen the Design Science Research methodology and the Partial Least Square Structural Equation Modeling tool (PLS-SEM). This choice was convenient because of the artifact approach of them that gets close with the BBD. Besides, they allow prescriptive analysis, an increasing demand of the organizations to justify their decisions.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2019.
Aparece na Coleção:Engenharia de Produção



Este item está licenciado na Licença Creative Commons Creative Commons