PROTÓTIPO DE DATA MINING APLICADO AO PROCESSO DA GESTÃO DO CONHECIMENTO NA UNOCHAPECÓ. Rafael Leite

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1 PROTÓTIPO DE DATA MINING APLICADO AO PROCESSO DA GESTÃO DO CONHECIMENTO NA UNOCHAPECÓ Aline Sonza José Alexandre De Toni Rafael Leite Universidade Comunitária Regional de Chapecó UNOCHAPECÓ Caixa Postal 747, Chapecó SC RESUMO O presente artigo tem por objetivo a implementação de um protótipo baseado em um modelo de Gestão do Conhecimento utilizando a tecnologia Data Mining (DM), aplicando o modelo á UNOCHAPECÓ. A grande importância da Gestão do Conhecimento para a sociedade está aliada ao processo de interpretação do conhecimento, para a melhoria do processo de tomada de decisões, onde os Sistemas de Informações (SI) e os Sistemas de Apoio à Decisões (SADs) auxiliam neste processo de interpretação e disseminação de informações úteis. Esses recursos são aliados à tecnologia de DM, pois realiza a busca por informações em massas de dados. Desta forma, das técnicas estudadas utilizou-se para o desenvolvimento do protótipo a técnica de árvore de decisão, para a busca de informações contidas nos s e sistemas de informações tradicionais da Universidade. Para a implementação do protótipo foi utilizada a Linguagem de Programação Delphi 5 associada ao banco de dados Interbase que tem como objetivo, auxiliar o gestor na tomada de decisões através da busca de informações adicionais. Palavras-chave: Gestão do Conhecimento, Data Mining, documentos. ABSTRACT The objetive in this word is the implementation of a prototype based in a model in Knowledge Management making use the technology Data Mining (DM), putting into practice the models to UNOCHAPECÓ. The biggest importance in Knowledge Management to the society is enter into a process of knowledge s interpretation, to the improvement the take decision s process, where the Information s Systems (SI) and the Help Decision s Systems (SAD s) help in this Interpretation s process and Information s dissemination usuful. This recourses are allied technology DM, because they realized the search of informations. In this way, the techines studied was made use to the development prototype was the techine in decision s tree, to the search of informations contained in s anda Traditional Informations Systems from University. To the implementation the prototype was made use the Programation s Language Delphi 5 associate with Data Bases Interbase that it has like objetive, the conduct in take decisions through the search additional informations. Keywords: Knowledge Management, Data Mining, documents.

2 1. INTRODUÇÃO A Universidade passou a ser inserida no mundo globalizado através da expansão do ensino superior, concretizando seu grau de complexidade obrigando seus administradores a buscarem a melhor maneira de gestão para organizar e acelerar seu desenvolvimento. No mundo globalizado o fator mais relevante é o conhecimento humano, onde passa a ser um grande diferencial. Para o gestor universitário deve-se agregar a informação aos processos de decisões, tendo como grandes soluções para tais o conhecimento. A aliança da informação e do conhecimento gera inúmeros questionamentos quanto sua importância e maneira de implantação. Assim, o termo Gestão do Conhecimento surge para concretizar tal aliança sendo um método de auxílio as decisões por parte dos gestores. A caracterização da Gestão do Conhecimento está relacionada com as grandes exigências do mercado no que diz respeito a agilidade e a exploração de novos conhecimentos para assim dissemina-los, e adquirir o significado desejado. O termo Gestão do Conhecimento refere-se a forma como organizar a informação, ou seja, caracteriza-se como uma ferramenta gerencial nas organizações para agregar valor a informação e distribui-la. A Tecnologia da Informação (TI) tem a capacidade de gerir informação através de sua técnica de implementação do então conhecimento sendo, um auxílio para a realização de todas as etapas do processo de Gestão do Conhecimento. Algumas tecnologias já trabalham com a transformação do conhecimento em informações úteis, como é o caso do Data Mining (DM), que tem por função a busca por informações em grande massas de dados para extrair informações estratégicas. Para objetivar tal relação entre Gestão do Conhecimento e o DM, o presente artigo trata de uma proposta de implementação de um protótipo baseado em um modelo de Gestão do Conhecimento que auxilie o gestor universitário na tomada de decisões, através da mineração de informações contidas em uma Kbase. Como a implementação baseia-se na Universidade tal estudo foi realizado na Universidade Comunitária de Chapecó UNOCHAPECÓ, para a busca das informações. O presente artigo está dividido nos principais assuntos abordados, sendo no Título 2 uma abordagem sucinta sobre as Universidades em geral, ou seja, seus modelos, estruturas e divisões. Já no Título 3, é descrito um breve estudo sobre Gestão do Conhecimento e DM, o auxílio do conhecimento para as tomadas de decisões. No Título 4, é descrito o estudo de caso na UNOCHAPECÓ. Para a concretização de tal proposta no Título 5 é realizado a Validação do protótipo aplicado a Gestão do Conhecimento e para finalizar no Título 6 as conclusões que chegou-se com a implementação de tal modelo. 2. EVOLUÇÃO DAS UNIVERSIDADES O surgimento das Universidades data do século XI, tendo como princípios a prática do ensino nos mosteiros, para após serem desvinculadas da Igreja Católica. Segundo [TUB 97], os primeiros indícios de ensino, que poderiam ser caracterizados como superiores, segundo Waiden, são chamadas Universidades Gregas, que na verdade eram centros de estudos. A Universidade buscou desde o início de sua criação a autonomia suficiente para as práticas de ensino superior. Essa autonomia foi marcada por grandes lutas de liberdade de expressão e pluralidade ideológica. Segundo [PEN 98], se a autonomia 2

3 como uma conquista possibilita a universidade governa-se a si próprio do direito público interno, cabe-lhe estabelecer a democratização em todos os seus níveis de gestão com fruto de participação. Nos últimos anos tanto as organizações como as universidades, evoluíram de maneira a buscar novas teorias que regem sua administração. Essas teorias aliadas ao avanço da tecnologia, tornando-se cada dia mais competitivas e exigentes. Na administração das Universidades tem-se a divisão por modelos de governança universitária, sendo eles: Modelo Burocrático: tem como princípios a burocracia para atender suas expectativas, encarada como sinônimo da organização; Modelo Colegiado: de estrutura democrática com responsabilidades compartilhadas; Modelo Político: exerce o poder da autoridade e da distribuição de exercícios para execução do poder; Anarquia Organizada: conhecida como lata do lixo, onde diz respeito a grande falta de organização inserida nos processo. Como nas Universidades além da organização baseada em modelos, também é vista tal organização baseada em suas estruturas, que divididas em grupo onde cada um apresenta aspectos similares e complementares. As estruturas organizacionais podem ser: Estruturas Tradicionais: são divididas em quatro grupos, sendo eles: a) Estrutura Linear: ligação com a autoridade maior; b) Estrutura Funcional: tem como função a especialização das funções; c) Estrutura Linha-Staff: divididos em objetivos e assessoramento; d) Estrutura tipo comissão ou colegiado: decisões são tomadas em conjunto; Estruturas Divisionais: surgiram para amenizar os problemas com as estruturas tradicionais, sendo divididas em: a) Estruturas por produtos ou serviços: tarefas são alocadas em um único departamento; b) Estrutura por base territorial: divisão das tarefas conforme a localidade do trabalho; c) Estrutura com base na clientela: o cliente torna-se a peça chave para a melhor organização; d) Estrutura por processo: caracterizada pela divisão de tarefas dentre da organização para a produção em larga escala; Estruturas temporárias: dividida em estruturas flexíveis, como: a) Estrutura com base em projetos: para resolver problemas específicos com um objetivo a ser alcançado; b) Estrutura matricial: atende as mudanças ambientais em condições flexíveis. 3. GESTÃO DO CONHECIMENTO E DATA MINING O conhecimento tornou-se um grande recurso para as organizações, sendo um auxílio para as tomadas de decisões, realizando assim, a busca constante do mesmo. A transformação do conhecimento em uma técnica de gerenciamento, trouxe ao mercado de trabalho um tema que passou a ser discutido em grandes organizações, sendo ele a Gestão do Conhecimento. Segundo [GRO 01], toma-se a gestão do conhecimento como sendo um processo de promover e administrar a geração, o compartilhamento, o 3

4 armazenamento, a utilização e a mensuração de conhecimentos, experiências e especializações nas organizações, refletindo esses diferentes caminhos que as organizações estão adotando. Para compreender a busca por tal conhecimento, o mesmo passa por algumas etapas, para chegar-se até sua devida interpretação. Através da Figura 1 é possível compreender a passagem dos três fatores: Operações lógicas Interpretação Dados Informação Conhecimento FIGURA - 1 NÍVEL DE TRANSFERÊNCIA DADOS X INFORMAÇÃO X CONHECIMENTO [IAT??] Esse ciclo inicia-se com os chamados dados que são os primeiros reflexos do saber que transformados em informação válida, ou seja, é um conjunto de dados codificados. Após essas etapas chega-se até a interpretação dos dados coletados desde o início que transformados em conhecimento, para auxiliar nas decisões e ao crescimento organizacional. O conhecimento pode ser classificado em explícito e tácito, onde o conhecimento explícito é o tipo de conhecimento que diz respeito aos procedimentos, as informações que podem ser transmitidas através do som, da escrita, imagens a até mesmo em banco de dados. Já em relação ao conhecimento tácito, são as informações que ficam armazenadas no cérebro, como espera para tornar-se explícito. Isso implica na capacidade individual de cada pessoa em compreender o conhecimento. 3.1 O processo de Gestão do Conhecimento Ao processo de Gestão do Conhecimento entende-se como a caracterização do modismo, ou seja, as atuais exigências do mercado em relação a agilidade e competência em seus processos, demonstram que o gerenciamento do conhecimento não é uma moda passageira. Através da Figura 2 pode-se visualizar as fases desse processo: Criação e aquisição de conhecimento Questões socio-culturais Distribuição de conhecimento Tecnologia Organização e armazenamento de conhecimento Extração e aplicação do conhecimento FIGURA - 2 PROCESSO DE GESTÃO DO CONHECIMENTO [GOU 02] 4

5 Esse processo inicia-se com a criação do conhecimento que passa por sua distribuição através de questões socio-culturais. Para a organização e extração do conhecimento tem-se o auxílio da tecnologia com suas ferramentas de suporte para a aplicação do mesmo. Para seguir a interpretação desse processo passam por ele questões que se relacionam com a memória organizacional e a inteligência competitiva que são fatores importantes para a utilização da Gestão do Conhecimento nas organizações. Segundo [SIM 01] a memória organizacional é uma ferramenta da organização para o gerenciamento de seus ativos intelectuais. Com o grande avanço da tecnologia, o número de documentos armazenados via física ou magnética cresce a cada instante, assim a memória organizacional juntamente com a Gestão do Conhecimento buscam encontrar soluções para o fácil armazenamento de todos esses dados. Além de todas essas etapas da Gestão do Conhecimento, a Inteligência Competitiva busca formas de aplicação para a melhor tomada de decisão, isso aliada á coleta de informações externas para tornar-se um diferencial á organização. Considerando a importância de todo esse processo para a sua implantação, em uma organização deve-se procurar conhecer e avaliar todas suas informações, para que essas possam agregar valor, buscando um determinado significado. Sendo a tecnologia uma grande influência para o desenvolvimento de tal processo, aliada a suas ferramentas de busca, armazenamento e gerenciamento de informações, como Data Warehouse e Data Mining Data Mining A cada ano, cresce o número de informações que fazem parte de uma organização, e com a exigência do mercado externo essas informações só tem a crescer. Assim, com as diferentes técnicas de gerenciamento de banco de dados é possível capturá-las através da mineração de dados, ou seja, DM. Segundo [CAR 01] define-se DM como o uso de técnicas automáticas de exploração de grandes quantidades de dados de forma a descobrir novos padrões e relações que, devido ao volume de dados não seriam facilmente descobertos a olho nu pelo ser humano. Assim o DM busca além de uma informação, um conhecimento útil que está escondido em grande banco de dados, entende-se então, como uma forma de descobrimento do conhecimento sobre esses bancos de dados Knowledge Discovery in DataBase KDD (Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados). O KDD pode ser visto como o processo da descoberta de novas correlações, padrões e tendências significativas por meio da análise minunciosa de grandes conjuntos de dados estocados [QUO 01]. O DM é uma das etapas do processo do KDD, para a busca do completo conhecimento, onde realiza a mineração ou garimpagem de dados. O grande objetivo da mineração de dados é o auxílio para os tomadores de decisão na escolha de informação útil, pois essa tecnologia utiliza-se de ferramentas que interagem diretamente na mineração dessas informações. Para os gestores, o uso das técnicas do DM, significa ampliar as comparações que são feitas pelo conhecimento humano até o infinito, sendo o objetivo do DM, ou seja, é a utilização de técnicas estatísticas para que ocorra essa ampliação e que possa ser visível a olho nu. As atividades de extrair informações tornam-se cada vez mais complexas, utilizando-se de métodos no apoio a mineração dos dados. Alguns desses métodos são utilizados no descobrimento do conhecimento através da aplicação da técnica de DM, geralmente na tarefa de estabelecer novos padrões de conhecimento. Na Figura 6 é visualizado o esquema do DM. 5

6 Informação em Estado Bruto Data Mining Padrões de Informações ocultos FIGURA - 3 ESQUEMA DO DATA MINING [QUO 01] Todas essas informações transformadas em novos conhecimentos, podem responder a várias questões de negócios, que normalmente consomem muito tempo para encontrar suas soluções. Assim as técnicas de DM proporcionam grandes facilidades na busca por informações corretas e relevantes. As técnicas de DM começaram a surgir em meados dos anos 90, sendo que somente agora essas técnicas são utilizadas nos sistemas de banco de dados. Entre as principais destacam-se: clusterização, visualização, classificação, associação e árvore de decisão. Para o desenvolvimento do protótipo utilizou-se a técnica de árvore de decisão por ser um modelo bem explicável, que trabalha com regras explícitas identificadas através de árvore. Segundo [DWB 00] as árvores de decisão são meios de representar resultados de DM na forma de árvores, e que lembram um gráfico organizacional horizontal. A árvore de decisão é utilizada em conjunto com a tecnologia de Indução de Regras, pois é realizada através do encontro da regra mais importante que é chamada de primeiro nó e as regras menores de subsequentes. A facilidade que o usuário tem em identificar e avaliar seus resultados, torna a árvore de decisão uma grande ferramenta expressa em declarações lógicas, interpretadas em algumas linguagens como SQL, para ser aplicados diretamente a novos registros de dados. A partir de tais vantagens, utilizou-se da árvore de decisão para criar o modelo de implementação do protótipo baseado na mineração de informações na UNOCHAPECÓ, contidas em um base de dados chamada Kbase, onde através da Figura 4 pode-se observar a descrição da árvore de decisão aplicada ao protótipo. Tomar decisões? Deseja minerar informações Por assunto? Fim Fim Um ou mais assuntos? Por carga horária? OK OK Visualizar conteúdo? A carga horária é X horas? Assunto/ Carga horária? Fim Disseminar informação? Informações Fim Minerar Fim obtidas Informação? Fim Fim Informações obtidas Fim Fim FIGURA - 4 ÁRVORE DE DECISÃO APLICADA AO PROTÓTIPO OK Fim 6

7 A aplicação da técnica de DM, árvore de decisão representa o princípio do desenvolvimento da aplicação. Essa aplicação deu-se com o estudo de caso na UNOCHAPECÓ mais especificamente aos oito Centros da Universidade. 4. ESTUDO DE CASO: UNOCHAPECÓ O desenvolvimento do protótipo baseou-se no estudo realizado na UNOCHAPECÓ, que tem com objetivo a descoberta de novas informações que fazem parte do sistema tradicional da Universidade, envolvendo também os s. A UNOCHAPECÓ, é uma universidade de caráter comunitário de articulações próprias, sendo uma Instituição de Ensino Superior com sede na cidade de Chapecó, criada pela Resolução nº AS/002/2002 de 11 março de 2002, mantida pela Fundação Universitária do Desenvolvimento do Oeste FUNDESTE, de direito privado, declarada de utilidade pública municipal, estadual e federal, filantrópica sem fins lucrativos [FUN 01]. Esta estrutura segundo o Estatuto e Regimento Geral da UNOCHAPECÓ apresenta os seguintes órgãos: Órgãos de natureza consultiva e deliberativa: a) Conselho Universitário b) Conselho Gestor c) Conselhos de Centros d) Colegiados de Cursos Órgãos de natureza deliberativa e executiva a) Reitoria b) Centros c) Órgãos Suplementares Com essa estrutura a Universidade delibera sobre questões acadêmicas, administrativas e executivas, sendo que a tomada de decisão reflete em todos órgãos mediante a maneira com são decididas. Assim o modelo da tomada de decisões na Universidade baseia-se na busca por informações adicionais para garantir as melhores decisões segundo a Figura 5 a seguir: Recebimento Buscar informações adicionais Tomar Decisões Ler e analisar Encaminhar Recusar FIGURA - 5 DIAGRAMA DO ESQUEMA PARA TOMADA DE DECISÕES 7

8 Com base na Figura 5, pode-se entender que as tomadas de decisões também podem ser realizadas via , sendo que o modelo atual para acontecer é necessário a busca por informações adicionais, que são adquiridas até o momento no Setor de Recursos Humanos, na procura por informações como carga horária, horas disponíveis, etc. Diante disso, foram observadas algumas necessidades em relação ao assunto, que possibilitam a aplicação do estudo de DM, para atender a tais, como a seguir: mineração de dados para tomada de decisões; disseminação de informações na Universidade; recebimento/envio de informações relevantes; descoberta de informações que caracterizadas como ocultas para a tomada de decisões; busca por informações realizadas internamente; utilização de tecnologia para mineração de informações. Através das necessidades apontadas, a Universidade deve buscar o conhecimento de novas formas de tomada de decisões baseado no estudo de princípios adotados pela mesma aliados as tendências da tecnologia da informação. O DM é uma tecnologia que oferece subsídios ou oportunidades através de suas técnicas para a busca pela melhor tomada de decisões intermediado pelos métodos de mineração de informações. A Universidade possui a vantagem de otimizar essa idéia através da utilização dessa tecnologia. 5. VALIDAÇÃO DO PROTÓTIPO A utilização das técnicas de DM aplicadas no contexto da Gestão do Conhecimento, faz com que possamos minerar informações a partir de uma base de dados pré-formatada, assim o objetivo do presente capítulo é demonstrar os passos e objetivos alcançados com a implementação de tal protótipo. Após o estudo realizado na UNOCHAPECÓ em relação a importância do envio e recebimento de informações via e também da possível mineração de dados contidas em uma base Kbase realizou-se a descrição da implementação do protótipo baseando-se sempre na busca por informações relevantes. Para o desenvolvimento da aplicação as seguintes etapas foram cumpridas: a interpretação de uma base de dados pré-formatada; inclusão de dados simulados na referida base; acesso ao banco de dados através do InterBase; definição dos campos para a geração das tabelas; utilização da ferramenta Delphi para o desenvolvimento da aplicação; uso da técnica de árvore de decisão para o escopo do protótipo. Para atingir a esses objetivos, o desenvolvimento da implementação do protótipo contou com o auxílio das seguintes ferramentas: linguagem de Programação Delphi 5: para o desenvolvimento do protótipo; utilização de Banco de Dados InterBase: para a criação do banco de dados e tabela. Com o intuito de demostrar tal disseminação de informações, foram realizados alguns testes em dados simulados que pudessem apresentar a mineração de informações contidas na base pré-formatada Kbase. Sendo que, esses os dados simulados foram inclusos através do banco de dados gerado com o auxílio da ferramenta Delphi e o 8

9 Interbase, onde foram cadastrados alguns registros para a realização dos testes para a busca dos objetivos. Assim desenvolveu-se uma aplicação baseada na técnica de árvore de decisão, para minerar informações a partir dos seguintes aspectos: Mineração por assunto: onde o usuário tem a opção da escolha de um assunto de interesse que está contido no conteúdo do ; Mineração por carga horária: após o conhecimento do assunto que tem-se interesse, o usuário tem a opção de buscar pelo de pessoas interessadas em receber ou enviar tais informações. Essa identificação baseia-se na carga horária disponível a cada docente dos centros da universidade; Mineração por assunto e carga horária: essa opção trata da junção das minerações anteriores, onde faz-se o uso da técnica de árvore de decisão para aplicar tais resultados em uma única mineração. Com as três opções para mineração pode-se obter resultados precisos em relação a busca por informações precisas, sendo que, algumas delas podem ser visualizadas a seguir. Na Figura 6 pode-se identificar a tela resultado da mineração por assunto. FIGURA - 6 TELA DO CONTEÚDO DO Para chegar-se até determinado resultado, busca-se por um assunto na base de dados, onde traz o número de incidência de tal assunto, juntamente com os endereços de correspondentes assim, pode-se visualizar o conteúdo do de cada endereço correspondente para a busca de informações. Diante disso, o conhecimento encontrado em tal endereço de , está visível ao gestor para que o mesmo possa realizar a análise frente a determinado conteúdo de e- mail. Sendo que, o grande objetivo para tal é disseminá-lo somente aos possíveis 9

10 interessados. Essa disseminação realiza-se com a mineração de determinada carga horária que possibilite ao gestor estar realizando tal palestra, assunto do . A Figura 7 mostra a mineração realizada através de determinada carga horária, onde pode-se visualizar informações referente a mineração anterior: FIGURA - 7 TELA DE INFORMAÇÕES MINERADAS A representação de tal tela, diz respeito a todas as informações encontradas referente a mineração por determinada carga horária, onde obteve-se o retorno das informações que dizem respeito com os dados de cada endereço de , como função e nome do curso. O objetivo para tal identificação é visualizar a quantidade de informações que podem ser disseminadas por determinado assunto, podendo assim realizar o envio do conteúdo do para esses endereços encontrados, sendo essa questão tratada como trabalho futuro. Na Figura 8, pode-se visualizar o resultado da mineração por assunto e carga horária. 10

11 FIGURA - 8 TELA DE RESULTADOS DA MINERAÇÃO Pode-se observar que através da mineração realizada nos registros dos dados simulados, encontrou-se 17 endereços de que tratam de tal assunto juntamente com a carga horária destinada. Na técnica de DM utilizada, árvore de decisão, é possível ao gestor praticar a alteração de determinados resultados, ou seja, pode-se realizar diferentes análises para se tomar decisões. Essa tomada de decisão diz respeito, a relevância das informações em determinado momento, sendo o exemplo citado a busca por informações sobre determinado assunto, que pudesse ser disseminado para outros setores da universidade. 6. CONCLUSÃO Nos últimos anos, a sociedade que antigamente caracterizada como industrial, transformou-se em uma sociedade do conhecimento, onde o capital humano tornou-se seu grande valor. E para transmitir essa tal conhecimento, as universidades tem a missão hoje de alimentar essa sociedade do conhecimento. Para a transformação dessa sociedade, busca-se novas formas de descobrir esse tal significado. Contudo, verificou-se que a Gestão do Conhecimento trata-se de uma forma de armazenamento, organização e compartilhamento do conhecimento. Assim o grande objetivo foi demonstrar a aplicação da técnica de Gestão do Conhecimento na UNOCHAPECÓ, como maneira de minerar informações, que a princípio são julgadas sem interesse para agregar valor a elas e transforma-las em conhecimento disseminado. Com o desenvolvimento do protótipo, observou-se a grande importância da disseminação de informações, principalmente em uma Universidade, onde seu maior propósito é o conhecimento. Como a quantidade de informações armazenadas em banco de dados cresce a cada instante, descobre-se a necessidade da utilização de novas técnicas ou ferramentas que possam auxiliar o gestor universitário na busca por 11

12 informações úteis, para se tomar decisões mais precisas. A tecnologia de DM, mostrou ser uma grande aliada no processo da Gestão do Conhecimento, unindo suas técnicas de implementação para a descoberta de novos conhecimentos propiciando ao gestor a qualidade em suas decisões. Na realização de um modelo de Gestão do Conhecimento, acredita-se que o mesmo poderá suprir várias das necessidades que hoje estão presentes na Universidade em termos de conhecimento e informações disseminadas. Assim o grande objetivo é poder realizar a busca por informações úteis contidas em grande massas de dados, ou até mesmo em sistemas tradicionais, para que possam ao mesmo tempo estar auxiliando na tomada de decisões institucionais. Outras idéias podem ser descritas na continuidade ao mesmo, como a utilização de diferentes técnicas de DM para a exploração de uma Kbase, ou seja, uma base de dados, que envolva não somente os centros da universidade, mas também a todas as chefias, setores e coordenações. A mineração por sinônimo seria uma grande aplicação, visto que, possibilitaria ao gestor mais opções para á tomada de decisões. Todas essas, poderão ser realizadas com o intuito de demostrar a grande importância da disseminação do conhecimento para as atividades tanto acadêmicas como administrativas. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS [CAR 01] CARVALHO, Luiz Alfredo Vidal de. DM- a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. Erica: São Paulo, [DBW 00] Data Warehouse. Disponível por WWW em Acesso em (26/04/02). [FUN 01] [GOU 02] [GRO 01] [IAT??] [PEN 98] [QUO 01] FUNDAÇÃO UNIVERSITÁRIA DO DESENVOLVIMENTO DO OESTE. Projeto de Universidade. v 21, Fundeste: Chapecó, GOUVEIA, Luis Manuel Borges. Gestão do Conhecimento - Introdução e Conceitos. Disponível por WWW Acesso em (07/02) GROTTO, Daniela. Um olhar sobre a gestão do conhecimento. Revista de Ciência da Administração, UFSC: Florianópolis, v.3, n.6, p.37, set IATROS, Estatística e Pesquisa Científica para Profissionais de Saúde. Dados, Informação e Conhecimento. Disponível por WWW em Acesso em (19/04/02). PENTEADO, Silvia Teixeira. Identidade e poder na Universidade. Cortez: São Paulo, QUONIAM, Luc. et all. Inteligência obtida pela aplicação de DM em base de teses francesas sobre o Brasil. Disponível por WWW em Acesso em (02/07/02). 12

13 [SIM 01] SIMÃO. Hugo Eduardo. Memória Organizacional. Disponível por WWW [TUB 97] TUBINO, Manoel José Gomes. Universidade, Qualidade e Avaliação. Dunya: Rio de Janeiro,

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