XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão.
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
GESTÃO DO CONHECIMENTO: UMA
ABORDAGEM SISTÊMICA BASEADA
EM PROCESSOS E ONTOLOGIAS
Samuel Fernandes Ribeiro (UFSC)
[email protected]
As mudanças na economia mundial vêm acontecendo em velocidades
crescentes, demandando cada vez mais flexibilidade e capacidade de
adaptação das organizações. O uso do conhecimento, por sua vez,
pode torná-las capazes de acompanhar esses movvimentos. Os
processos empresariais, além de vistos como estados de um sistema
chamado organização, podem ser utilizados como espinha dorsal da
utilização do conhecimento. A gestão do conhecimento orientada aos
processos objetiva trabalhar o conhecimento no contexto da cadeia de
valor, contribuindo para a criação de valor ou melhoria de eficiência.
De maneira complementar, as ontologias e a mineração de textos são
auxiliares importantes na construção da base de conhecimento
corporativa. Dessa forma, neste trabalho é apresentado um conjunto
de conceitos e ferramentas que cobrem boa parte das etapas
necessárias a um projeto de gestão do conhecimento.
Palavras-chaves: gestão do conhecimento, processos, ontologias,
mineração de textos
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1. Introdução
O conhecimento organizacional tem ganhado grande importância tanto no mundo acadêmico
quando no mundo empresarial. As mudanças na economia mundial vêm acontecendo em
velocidades crescentes, demandando cada vez mais flexibilidade e capacidade de adaptação
das organizações. O uso do conhecimento, por sua vez, pode torná-las capazes de acompanhar
esses movimentos.
A demanda por gestão do conhecimento pode ocorrer em partes específicas da cadeia de
valor, fazendo com que o uso e compartilhamento do conhecimento deva ser rápido, focado e
confiável. Para tanto, faz-se necessário o domínio dos processos empresariais, bem como a
utilização de sua estrutura para os projetos de gestão do conhecimento. Os processos
empresariais são a plataforma de conhecimento da organização (ABECKER et al, 2002).
Os processos empresariais também podem ser vistos como estados de um sistema. Uma
organização pode ser definida como um sistema composto por subsistemas: pessoas,
atividades, estrutura, tecnologia, etc, que interagem entre eles (relações internas) e com o
ambiente (relações externas) com o propósito de cumprir certos objetivos (MALDONADO,
2008).
Com base nos atributos dos processos e atividades, bem como no relacionamento entre estes,
é possível fazer a gestão do conhecimento organizacional orientando-a ao longo dos processos
empresariais e, conseqüentemente, da cadeia de valor.
A gestão do conhecimento é feita com o uso de diversos métodos e técnicas. Dentre estas, a
construção das bases de conhecimento pode ser viabilizada por meio de ontologias. As
ontologias são utilizadas na Inteligência Artificial como mecanismo de explicitação do
conhecimento sobre o mundo ou alguma parte deste (FENZEL, DAVIS e HARMELEN,
2002). Nesta abordagem, a base de conhecimento é formada pela união das ontologias
elaboradas a partir do conhecimento das diversas áreas abrangidas pelos processos da
organização.
Em se falando de base de conhecimento organizacional, além da utilização de ontologias para
sua constituição, outras tecnologias podem ser agregadas com o intuito de ampliar sua
abrangência e dinamicidade. A mineração de textos (text mining) é capaz de realizar um
mapeamento numa coleção de documentos, verificando termos, suas ocorrências no
documento, seus sinônimos e variações, construindo assim uma base estruturada de
conhecimento (FELDMAN e SANGER, 2006). Fazer com que o corpo funcional documente
o conhecimento existente pode ser uma tarefa árdua. Entretanto, os vários tipos de
informações e documentos produzidos diariamente pelos diversos setores que executam as
atividades e processos de uma organização constituem base potencial de conhecimento.
A partir desses conceitos, os tópicos seguintes deste trabalho visam apresentar as
organizações enquanto sistemas, bem como seus processos como espinha dorsal para a
implantação de projetos de gestão do conhecimento. De maneira complementar, as ontologias
e a mineração de textos são auxiliares importantes na construção da base de conhecimento
corporativa. Dessa forma, neste trabalho é apresentado um conjunto de conceitos e
ferramentas que cobrem boa parte das etapas necessárias a um projeto de gestão do
conhecimento.
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2. Processos Empresariais Enquanto Sistemas
Conforme Bustard, Kawalek e Norris (2000), o uso da abordagem sistêmica como meio de
compreensão e gestão das situações organizacionais é uma tendência crescente. Uma
organização é sistemicamente complexa, ou seja, é formada por uma rede com as mais
diversas ramificações. Uma atividade, como o desenvolvimento de um banco de dados, pode
ser facilmente associada a práticas de trabalho, níveis de treinamento, programas de
reconhecimento, por exemplo.
Um sistema é uma coleção de objetos unidos por alguma forma de interação ou
interdependência. Em princípio, um sistema pode possuir diversas camadas, o número de
camadas pode crescer tanto para cima quanto para baixo, permitindo um número infinito
delas. Considerando-se apenas três camadas poderíamos dizer que a camada superior,
denominada de super sistema, está imediatamente superior à camada do meio chamado de
nível hierárquico de sistemas. Cada peça nesse nível hierárquico é um sistema, que foi
construído da organização (ou auto-organização) de seus componentes (subsistemas) situados
na camada imediatamente inferior, ou seja, na camada representativa do nível hierárquico de
subsistemas (ALVES, 2006).
Ainda de acordo com Alves (2006), a seqüência de estados trilhados pelo sistema dá-se o
nome de processo. Note que a transição de estados em um processo pode ser feita de forma
contínua ou discreta. Porém, há processos que só ocorrem uma única vez. São os chamados
processos históricos, e são irreversíveis. Há processos que são repetitivos, isto é, ocorrem de
forma cíclica. São os chamados processos periódicos. Há processos com características de
aleatoriedade. São os conhecidos processos estocásticos, ou processos estatísticos. São
processos que quase nunca se repetem, onde a probabilidade de uma realização do processo se
repetir é quase nula ou nula. Portanto, um processo é uma seqüência de estados que pode estar
interagindo ou não entre as camadas de um sistema. Maldonado (2008) afirma que
considerando este contexto, as organizações poderiam ser definidas como um sistema
composto por subsistemas: pessoas, atividades, estrutura, tecnologia, etc, que interagem entre
eles (relações internas) e com o ambiente (relações externas) com o propósito de cumprir
certos objetivos.
A confecção de processos, na ótica dos sistemas, segue um determinado padrão de onde
pequenas variações podem ser feitas, sem que o principal seja comprometido.
Segundo Gonçalves (2000), os processos, por sua vez, estão presentes em qualquer
organização, seja ela uma pequena banca de jornal ou uma empresa multinacional com filiais
espalhadas ao redor do mundo. Pode-se dizer que tudo de importante que é realizado,
construído e desenvolvido em uma empresa, é parte de um processo de negócio. As empresas
são, na verdade, “grandes coleções de processos”, sendo que esse foco é resultado da tentativa
de reprodução das técnicas de aperfeiçoamento das atividades industriais nas atividades de
escritório. Keen afirma que os processos são a “fonte das competências específicas da
empresa que fazem diferença em relação à concorrência”. Para Kanter “a rápida inovação dos
processos pode resultar em capacitações organizacionais melhoradas”. Além disso, a
importância da abordagem dos processos cresce à medida que o conteúdo intelectual
necessário aumenta. Dessa forma, a orientação das ações de gestão do conhecimento ao longo
dos processos empresariais tende a direcioná-las para atividades críticas na cadeia de geração
de valor da organização.
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3. Gestão do Conhecimento Orientada a Processos
A gestão do conhecimento orientada a processos é “uma tarefa de gestão, responsável pela
seleção, conversão e avaliação regular de estratégias da gestão do conhecimento orientada a
processos com o objetivo de trabalhar o conhecimento de forma a suportar, melhorar e
permitir a evolução dos processos intensivos em conhecimento e conseqüentemente contribuir
para a cadeia de criação de valor da empresa” (REMUS, 2002).
O processo de negócio fornece o contexto em que as atividades de conhecimento são
realizadas, além de permear o conhecimento necessário para a sua execução. As atividades de
geração, armazenamento, distribuição e aplicação do conhecimento variam conforme o tipo
de processo. A GC orientada a processos, por sua vez, integra essas atividades como
processos específicos de conhecimento. Além disso, verifica-se uma forte relação entre as
competências e os processos fundamentais das organizações.
Existem alguns métodos propostos na literatura para a implantação da GC orientada a
processos. Um deles (BKM), proposto por Thiesse (2001), é composto de sete fases: analise
do potencial, planejamento estratégico, desenvolvimento do conhecimento, analise dos
processos, organização do conhecimento, desenvolvimento organizacional e planejamento de
sistemas (Figura 1). A fase de análise dos processos é uma das mais importantes,
principalmente por ser responsável pela identificação dos processos intensivos em
conhecimento. Esses processos são o foco principal das ações de gestão do conhecimento, e
caracterizam-se pela variação e incerteza nas entradas e saídas, regras e andamento do
trabalho desestruturados, autonomia dos responsáveis pelo processo, grandes variações de
performance conforme o funcionário e suporte tecnológico deficiente.
Figura 1 - Etapas da implantação do modelo BKM de gestão do conhecimento orientada a processos (adaptado de Thiesse, 2001 )
É importante lembrar que não somente os processos de negócio envolvem conhecimento.
Existem processos de suporte, responsáveis pelo ciclo de vida do conhecimento, que
distribuem, constroem, mantém e excluem conhecimento, conforme figura 2:
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Figura 2 - Conhecimento em Processos de Negócio e de Suporte (adaptado de Thiesse, 2001)
Os métodos de GC orientada a processo possuem um conjunto de características comuns. A
estratégia corporativa e a estratégia mercadológica são as bases para a definição de uma
estratégia de GC, que molda o ambiente operacional para as ações nesse sentido. O ponto
central dos métodos é o estudo dos processos de negócio e de conhecimento, sendo
responsável também pela interligação entre ambos. O “circuito de conhecimento” descreve o
ciclo de vida do conhecimento bem como as trocas existentes internamente e entre os
processos. O conhecimento existente sobre o processo e necessário para o seu andamento é
integrado em uma base de conhecimento interligada a instrumentos e sistemas que permitem a
distribuição e o armazenamento do conhecimento de forma sistemática (REMUS, 2002). O
esquema dos métodos é apresentado na figura 3.
Figura 3 - Esquema de Funcionamento da Gestão do Conhecimento Orientada a Processos (adaptado de Remus, 2002)
A base de conhecimento, por sua vez, pode ser construída com o auxílio de diversas técnicas e
ferramentas atualmente disponíveis. As ontologias, modos de representação formal do
conhecimento, vêm sendo utilizadas na construção dessas bases.
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Dentre as tecnologias utilizadas para extração do conhecimento organizacional, a mineração
de textos vem ganhando importância crescente, uma vez que tem como grande mérito facilitar
a aquisição do conhecimento a partir dos diversos documentos que são produzidos desde o
planejamento até a execução diária de um processo.
4. Ontologias na Formalização do Conhecimento
A palavra ontologia origina-se do grego e é formada pela junção das palavras ontos (ser) e
logos (palavra). Este termo, introduzido por Aristóteles, fora utilizado inicialmente como uma
área da filosofia que estuda a natureza e a organização do ser e suas propriedades.
Da filosofia tem-se a definição dada por Corazzon (2008), onde “Ontologia é a teoria dos
objetos e seus vínculos. Provê critérios para distinguir os vários tipos de objetos (concretos e
abstratos; existentes e não existentes; real e ideal; independente e dependente) e seus vínculos
(relações, dependências e predicados)”.
Atualmente, o termo ontologia também está inserido na área da Inteligência Artificial como
meio de representação formal do conhecimento, com o propósito de facilitar o
compartilhamento deste entre pessoas e sistemas (FENZEL, DAVIS e HARMELEN, 2002).
Para Neches (2004), “Uma ontologia define os termos básicos e relações compreendendo o
vocabulário de uma área específica, bem como as regras para combinação entre termos e
relações para definir extensões do vocabulário”. Por sua vez, Gruber (2003), apresenta outra
definição complementar que “Uma ontologia é uma especificação formal e explícita para um
conceito compartilhado”.
Da definição de Gruber, Fenzel, Davis e Harmelen (2002) ressaltam os termos formal,
explícita e compartilhada. Formal, pelo fato de que uma ontologia deve ser compreendida e
processada por sistemas. Explícita significa que os conceitos utilizados, bem como as
restrições sobre seu uso, são explicitamente definidos. Compartilhado no sentido que uma
ontologia reflete o conhecimento consensual sobre um determinado assunto por uma
comunidade.
A ontologia pode ser compreendida de forma análoga ao conceito de mapa conceitual,
oriundo das ciências cognitivas, que representa graficamente um conjunto de termos de uma
determinada área e as relações existentes entre eles. Esta forma de explicitar o conhecimento
permite a criação de uma taxonomia dos termos, estabelecendo relações entre conceitos gerais
e abstratos até conceitos concretos e específicos.
Com o intuito de publicar e compartilhar ontologias na Web, a W3C recomendou a Web
Ontology Language (OWL) como linguagem padrão (W3C, 2008). Além disso, a
padronização permitiu o compartilhamento de dados entre diversas ferramentas desenvolvidas
para auxiliar a formalização do conhecimento por meio da criação de ontologias.
A figura 4 apresenta uma definição ilustrativa de uma ontologia organizacional. Além de
apresentar os conceitos gerais e específicos, é possível visualizar os diferentes tipos de
relacionamentos entre eles. Por exemplo, o conceito “Recurso Humano” tem um
relacionamento com o conceito “Cargo” do tipo “ocupa”, assim pode-se concluir: “Cada
recurso humano ocupa um cargo”; já, entre os conceitos “Planejamento” e “Atividade”, existe
um relacionamento do tipo é composto por, desta relação tem-se: “um planejamento é
composto por atividades”.
Além da representação dos conceitos e suas relações, uma ontologia também é constituída de
axiomas, ou seja, regras que possibilitam inferências sobre os conceitos. Por meio dos
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axiomas é possível elaborar sentenças verdadeiras entre conceitos que não possuam uma
ligação direta. Um exemplo de inferência baseada em axioma pode ser observado na
ontologia ilustrativa da figura 4. Das relações existentes conclui-se: que um recurso humano
precisa possuir competência; e que uma atividade é executada por um cargo. Desta forma,
mesmo não existindo uma relação direta entre os conceitos “Atividade” e “Competência” é
possível para um agente computacional, por inferências, concluir quais competências são
necessárias para que uma atividade seja executada.
Figura 4 - Ontologia ilustrativa de uma organização
A aplicação de ontologias dentro das organizações viabiliza a construção da base de
conhecimento descrita na figura 3, que descreve o funcionamento da Gestão do Conhecimento
orientada a Processos. Nesta abordagem, a base de conhecimento é formada pela união das
ontologias elaboradas a partir do conhecimento das diversas áreas abrangidas pelos processos
da organização.
As ferramentas disponíveis para concepção de ontologias apresentam diversos mecanismos
que facilitam nas etapas de criação, uso e atualização do conhecimento ali formalizado.
Na etapa de criação, a utilização de assistentes e interfaces gráficas agiliza a formalização
conjunta de diversos conceitos estabelecendo regras de hierarquias e relações entre estes
(HORRIDGE, BECHHOFER, e NOPPENS, 2007).
A segunda etapa abordada, o uso do conhecimento, é onde ocorre a integração da base de
conhecimento com os sistemas e instrumentos utilizados nos processos organizacionais. Esta
integração é viabilizada por meio dos mecanismos de inferência e busca do conhecimento,
disponíveis pela linguagem OWL. A OWL propõe protocolos de comunicação para que
sistemas diversos possam acessar o conhecimento descrito em uma ontologia. Estas
inferências e buscas levam em consideração os conceitos, suas relações, mas principalmente
os axiomas pré-estabelecidos na definição da ontologia. Estes servem como regras de
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validação para o conhecimento formalizado.
Sendo o conhecimento de natureza dinâmica e não estática, faz-se necessário que este seja
constantemente atualizado de maneira que este acompanhe as constantes evoluções nos
processos da organização e não se torne obsoleto. Desta forma, o uso de ferramentas além de
facilitar a atualização das alterações ocorridas, ela permite validar se as atualizações estão de
acordo com as regras previamente estabelecidas.
5. Mineração de Texto (Text Mining)
A atividade de documentação do conhecimento organizacional é de fundamental importância
para as organizações que estão inseridas na sociedade do conhecimento. Entretanto, a
execução desta atividade não é algo fácil de se implementar devido à natureza dinâmica dos
processos que exigem constantes atualizações na base do conhecimento organizacional.
Em contrapartida, nas atividades quotidianas das organizações são produzidas informações de
vários tipos e nos mais variados formatos, tais como: documentos, e-mails, chats, intranet,
dentre outros. Tais informações geralmente ficam distribuídas entre os diversos setores
responsáveis pela execução dos processos de uma organização. Estas informações, por sua
vez, caracterizam parte, ou uma boa parte do conhecimento utilizado durante a execução dos
processos. Neste cenário, a tecnologia de Mineração de Textos (Text Mining) pode ser
inserida como ferramenta de apoio para construção e atualização constante das ontologias que
constituem a base do conhecimento da organização.
A descoberta do conhecimento ocorre por meio de complexas interações realizadas entre o
homem e uma base de dados, geralmente por meio de uma série heterogênea de ferramentas
(FAYYAD, 1996).
Feldman e Sanger (2006) definem Text Mining “como um processo intensivo de
conhecimento onde o usuário interage com uma coleção de documentos a todo tempo, através
da utilização de um conjunto de ferramentas de análises”. Além disso, procura extrair
informações úteis de fontes de dados através da identificação e exploração de padrões
interessantes. Na visão de Thuraisingham (1999), a mineração de textos “tem como objetivo
extrair padrões e associações desconhecidas de um grande banco de dados textual”.
A tecnologia de Text Mining serve para “identificar os conceitos presentes nos textos”.
Conceitos representam “entes” do mundo real (entidades, eventos, objetos, sentimentos) e
permitem entender que temas estão presentes nos textos ou do que tratam os textos (SILVA,
2005).Em seguida, a exploração é feita através de um processo automático de mineração.
Nesta etapa, são aplicadas técnicas estatísticas sobre os conceitos extraídos dos textos livres,
na etapa anterior. Esta mineração é feita analisando-se a distribuição dos conceitos em
coleções (a freqüência ou probabilidade com que aparecem) e a relação dos conceitos entre si,
para descobrir associações e dependências”.
Para analisar e descobrir ocorrências de determinados eventos em uma coleção de
documentos são utilizados três tipos comuns de funções: distribuições (e proporções),
freqüências e próximas séries de freqüências, e associações. Feldman e Sanger (2006)
explicam que essas funções oferecem a capacidade de descobrir mais de um tipo de padrões,
sendo que o sistema dispõe também aos usuários a habilidade de permutar as exibições de
diferentes tipos de padrões para um determinado conceito ou conjunto de conceitos.
5.1 Níveis de Processamento de Texto
O Text Mining realiza um importante processo de pré-processamento (preparação dos dados,
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processamento de linguagem natural), indexação (recuperação da informação) e mineração
(cálculos, inferências e extração do conhecimento, mineração de dados) numa coleção de
documentos. Estes textos não estruturados são armazenados em uma base de dados
estruturados. Um texto é considerado difícil quando contiver conceitos abstratos e de difícil
representação, apresentar muitas maneiras de representar conceitos semelhantes e inúmeras
características diferentes. É considerado fácil quando os dados forem altamente redundantes.
Grobelnick considera que o processo de Text Mining requer vários níveis de processamento de
texto que ocorrem simultaneamente, conforme a figura 5, para uma análise de dados mais
precisa (GROBELNICK e MLADENIC, 2003).
Figura 5 - Níveis de processamento de texto (adaptado de Grobelnick e Mladenic, 2003)
Contextualizando os passos referenciados acima de maneira sucinta, a tecnologia Text Mining
é capaz de realizar um mapeamento numa coleção de documentos, verificando termos, suas
ocorrências no documento, seus sinônimos e variações. Durante o processo de Text Mining é
possível selecionar os termos mais freqüentes e suas características. Neste processo também
são eliminadas expressões de ligação, adjetivos. Agrupa fatos e relações como um
vocabulário construído de forma que seja compreensível para usuários e legível para as
máquinas. Durante estes processos são aplicadas técnicas estatísticas sobre os conceitos
extraídos, tal como a LSI (Latent Semantic Indexing) que calcula as estruturas ocultas
contidas dentro do documento.
6. Considerações Finais
A abordagem dos processos na perspectiva dos sistemas cresce à medida que o conteúdo
intelectual necessário aumenta devido à pressão por maiores ganhos de competitividade.
Dessa forma, a orientação das ações de gestão do conhecimento ao longo dos processos
empresariais tende a direcioná-las para atividades críticas na cadeia de geração de valor da
organização.
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A base de conhecimento organizacional, por sua vez, pode ser construída com o auxílio de
diversas técnicas e ferramentas, atualmente disponíveis, que contribuem para a sua captura.
Verificou-se que o uso sinérgico de ontologias (modos de representação formal do
conhecimento) e text mining (extração do conhecimento organizacional por meio de
documentos) contribuem tanto para a representação formal do conhecimento, como para a
formação das bases da gestão do conhecimento organizacional.
Portanto o uso das ferramentas de gestão do conhecimento, tais como as estudas aqui, para a
representação do conhecimento são estratégias operacionais importantes para estabelecer uma
compreensão plena dos conceitos envolvidos e para facilitar a difusão dos mesmos. Elas
também apóiam a estruturação do conhecimento para permitir seu reuso, possibilitando assim
a otimização do consumo de recursos de conhecimento envolvidos num determinado processo
ou na interação destes pelos diversos estados e camadas de um sistema organizacional.
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