Implantação de Data Warehouse para gerenciamento de propostas comerciais em uma empresa de prestação de serviços industriais

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1 Implantação de Data Warehouse para gerenciamento de propostas comerciais em uma empresa de prestação de serviços industriais Data Warehouse implementation for commercial proposals management in an industrial service enterprise Lincon Aparecido Salatiel Universidade Federal de Itajubá Fabio Favaretto Universidade Federal de Itajubá Resumo O setor comercial de uma empresa é responsável por, entre outras funções, gerenciar propostas comerciais de diversos clientes e relacionadas a vários serviços fornecidos. Uma análise detalhada dessas propostas pode permitir aos gestores encontrar oportunidades de alavancar novos negócios e garantir uma boa competitividade. Para isso, é necessário o suporte de uma ferramenta que permita consultas analíticas em um grande e disperso conjunto de dados. O Data Warehouse (DW) é uma ferramenta que permite esse tipo de consulta. O objetivo deste artigo é apresentar um estudo de caso de implantação de um ambiente de DW para gerenciamento de Propostas Comerciais em uma organização de prestação de serviços industriais. São expostas e analisadas as etapas do desenvolvimento e utilização do ambiente. Como resultado, a empresa teve a oportunidade de fazer consultas analíticas que permitiram uma melhor visão do negócio aos gestores. Palavras-chave: Data Warehouse; Sistemas de Informação; Consultas Analíticas. Abstract Commercial Department is responsible for managing commercial proposals from many different clients and related to different services. A detailed analysis of these proposals can enable managers to find new business opportunities and to achieve competitive advantages. These proposals usually are stored in more than one data source and a tool is necessary to manage these data. Data Warehouse (DW) is a tool that performs this function. This paper main objective is to present a Data Warehouse implementation case study in an industrial service enterprise. The steps performed in the development and use of final DW environment are presented. The studied enterprise could perform analytical queries that enhance the manager s business view as a result. Keywords: Data Warehouse; Information Systems; Analytical Queries. Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p. xx-xx, jan./jun ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

2 Introdução A área comercial executa várias atividades dentro de uma empresa, a maioria delas voltada para o atendimento das demandas dos clientes. Pode-se citar o contato telefônico com o comprador, viagens, visitas, reuniões, prospecção de novos clientes, follow-up de pedidos, negociações, elaboração de preços, elaboração de propostas e contratos, entre outras atividades. Porém, as soluções de suporte para uma empresa não são as mesmas para outra, e muitas vezes até mesmo dentro de uma grande organização é necessário adaptar-se às muitas expectativas e exigências. Krajewski et al. (2009) colocam a área comercial como sendo a responsável por um dos processos essenciais de uma organização, que é o relacionamento com os clientes. Atender a cada cliente de forma particular, cada um com sua expectativa e exigência, sem gastar mais por isso, e em um ambiente de recursos escassos, é um desafio imposto a essa área funcional da organização. Esse desafio se traduz em como definir a abordagem a ser dada a determinado cliente, sem que isso implique em morosidade e necessidade de contratação de novos recursos. Para isso, é necessário entender algumas questões particulares de cada comprador: Quais são as suas demandas? Quais as categorias de produtos e serviços mais procurados? Quando e por que são realizadas as consultas aos sistemas de informação para se obter dados comerciais? Quando uma consulta de um cliente se transforma em proposta ou compra, qual o fator ganhador do pedido? Quando uma proposta não é vencedora, qual a razão: preço, atendimento, prazo, qualidade? Nesse ambiente, a consolidação das informações pode ajudar na elaboração de propostas comerciais mais assertivas com maiores chances de serem vencedoras e se transformarem em pedidos ou contratos. Para Laudon e Laudon (2011), a busca e a integração de dados dispersos em diversos sistemas são necessárias para poder gerar essas informações consolidadas. Muitas vezes, alguns dados imprescindíveis a essa consolidação não estão integrados no Sistema de Gestão da empresa, e serão encontrados em planilhas informais e controles paralelos que não estão compartilhados com os gestores. Torna-se, então, necessário o trabalho de um especialista em Tecnologia de Informação (TI) para a elaboração de um relatório que consolide os dados do Sistema de Gestão da empresa com as diversas fontes existentes no controle paralelo. O processo de integração e processamento de dados de várias origens com o objetivo de consolidar informações de alto nível para os gestores é chamado de Data Warehouse (DW) (INMON et al., 2001). O principal objetivo deste artigo é apresentar um estudo de caso de implantação de um ambiente de DW para o gerenciamento de Propostas Comerciais em uma organização de prestação de serviços industriais. O DW tem função integradora e os dados estarão agregados e serão fontes de pesquisas e análises. Assim, os processos desenvolvidos na área comercial da empresa poderão ser mais rápidos, evitando a demora na busca de dados em outros docu- 42 Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

3 mentos, planilhas, orçamentos e propostas anteriores, entre outros. Permitirá, também, que os gestores utilizem os dados para análise, e direcionem os seus esforços para determinados produtos e mercados que aumentem a receita ou que tenham potencial para isso. Também poderão identificar a redução da demanda por parte de algum cliente em um período e avaliar se cabe alguma ação corretiva. Fundamentação teórica O Data Warehouse (DW) é um grande banco que armazena dados de diversas fontes para futura geração de informações integradas. Para Rezende e Abreu (2010), trata-se de um banco que consolida dados extraídos de vários sistemas de informação e que pode ser utilizado para relatórios e análises executivas. Os dados armazenados de uma empresa são um grande recurso (KIMBALL e ROSS, 2011), mas raramente servem como suporte às decisões em seu estado original. É por meio da integração ao DW que os dados podem se transformar em uma ferramenta tática e estratégica. Grande parte das empresas dispõe usualmente dos sistemas transacionais mais comuns na área comercial, como faturamento, atendimento a clientes, contas a pagar e a receber, e o Data Warehouse é um conjunto de componentes tecnológicos que permitem o agrupamento de dados dessas diversas fontes. O Data Warehouse é uma ferramenta de consolidação de dados oriundos de fontes diversas com o intuito de suportar análises e tomadas de decisões gerenciais. Um sistema transacional clássico não possibilita o estudo de tendências e a determinação de estratégias para o negócio. Limita-se a realizar a entrada de dados e a emissão de informações necessárias a determinado atendimento. Para Laudon e Laudon (2011), essas ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados para ajudar os usuários a decidir melhores escolhas empresariais são, muitas vezes, chamadas de inteligência empresarial ou BI. O Data Warehouse é uma ferramenta de Business Intelligence que confere às empresas a capacidade de acumular informações; adquirir conhecimentos sobre clientes, concorrentes e operações internas; e mudar de comportamento a fim de alcançar maior lucratividade e outras metas corporativas. No DW, os dados estão disponíveis a todos para acesso conforme a necessidade e são oferecidas opções como ferramentas para consulta, ferramentas analíticas e recursos para relatórios gráficos. Para Favaretto (2005), por meio do DW é possível a composição de várias medidas e indicadores que permitem diferentes visões de um assunto, sendo que essas visões podem estar disponíveis para qualquer usuário da empresa. O China Merchants Bank usa um Data Warehouse para analisar o perfil e a preferência de seus clientes e o desempenho de seus departamentos. A empresa Interfoods compara estoques, custos e o desempenho de franquias por região por meio de um Data Warehouse (GORDON e GORDON, 2006). Hoje, as empresas, para serem bem-sucedidas, têm que responder de forma rápida e flexível às mudanças e oportunidades do mercado. O uso efetivo de dados e informações é um dos caminhos para se superar esse desafio. Para Turban (2005), isso é feito não apenas Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

4 por processamento de transação, mas também por uma atividade suplementar, chamada de processamento analítico, que envolve a análise de dados acumulados, constantemente feita por usuários finais. O processamento analítico (muitas vezes também chamado de Business Intelligence) coloca informações estratégicas nas mãos das pessoas que tomam decisões, auxiliando na produtividade gerencial e dando poder a esses usuários para tomarem decisões melhores, permitindo maior vantagem competitiva. Para Machado (2000), o processo de criação de um DW é chamado de Data Warehousing. Esse processo consiste em encontrar os dados necessários nos diversos sistemas de origem, tratar esses dados, armazenar e disponibilizar um ambiente de consultas aos usuários. Esse processo pode ser visto na Figura 1, que também mostra os elementos de um DW. A extração de dados é uma preocupação básica dos administradores de Data Warehouse e frequentemente os dados devem ser limpos e transformados antes de serem carregados (GORDON e GORDON, 2006). O processo de ETC (Extração, Transformação e Carga) pode envolver as seguintes etapas, sendo: a) Limpeza dos dados. b) Conversão dos dados. c) Cálculos e derivações. d) Agregação. Figura 1:Componentes e processo de criação de um DW (LAUDON e LAUDON, 2011). 44 Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

5 Em um primeiro momento, grandes volumes de dados (geralmente históricos) serão gerados. Porém, é a partir do modelo dimensional apresentado que serão definidos quais dados serão necessários. Para Turban (2005), nem todos os dados são necessariamente transferidos, mas apenas um resumo que é organizado dentro do Data Warehouse em um formato amigável para os usuários finais acessarem. Metodologia de pesquisa Este trabalho é uma pesquisa aplicada, cujo objetivo é utilizar os conhecimentos conceituais, seguindo uma metodologia, para resolver um problema real de uma empresa. Para Cooper e Schindler (2011), a pesquisa aplicada é conduzida para revelar respostas à questões específicas, além de ter uma ênfase prática. A pesquisa foi aplicada em empresa líder na prestação de serviços industriais na região de Poços de Caldas-MG. Essa cidade agrupa empresas de grande porte em diversos setores de atuação, sendo grande polo regional da indústria. Por esses motivos, foi adotado um estudo caso único para analisar, oportunamente, a implantação da referida tecnologia de suporte à decisão. Para Yin (2010), o estudo caso único deve se aprofundar na descrição do fenômeno estudado. Para isso, foram coletados dados de diversas fontes. A coleta de dados foi feita por meio de análises documentais, entrevistas e observação direta. Foi obtido acesso ao histórico de propostas comerciais já realizadas pela empresa, na forma como as mesmas estavam armazenadas: tanto em texto como em planilhas eletrônicas. Foi possível também a realização de entrevistas não estruturadas com os dois responsáveis pela gestão desse processo na empresa, com o objetivo de compreender tanto o processo de elaboração das propostas como de gestão dos clientes com base nessas propostas. Os responsáveis pela empresa são os principais usuários da ferramenta, com atualização e uso diário. As entrevistas também mostraram que eles atuaram e atuam na criação e atualização da ferramenta. De acordo com Yin (2010), as entrevistas são uma das mais importantes fontes de informações para um estudo de caso. Por fim, os autores puderam observar a realização desses processos ou ter relatos de como estes eram desenvolvidos. A pesquisa foi desenvolvida em etapas, conforme sugerido por Dill (2002) para a implantação de um DW: 1. Escolha do processo de negócio; 2. Definição do grão (menor nível de detalhe) do processo; 3. Definição das dimensões de análise; 4. Escolha dos fatos ou indicadores. Para a primeira etapa, foi definido o processo de gestão de propostas comerciais. Isso se deveu à necessidade apresentada pela empresa, que almeja conhecer a demanda de cada cliente, separada por período, valor, tipo de serviço e produto. Com isso, surgiu a necessidade de gerenciar as propostas para se analisar e monitorar o comportamento da demanda do cliente em um período para se priorizar determinado produto ou serviço e ter uma postura proativa no relacionamento com os clientes. Essas necessidades são plenamente atendidas por um DW. Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

6 A segunda etapa define a menor unidade de análise do DW, chamada de grão. A partir dessa unidade, é possível fazer agregações para unidades de análise mais abrangentes. A unidade de análise escolhida foi a quantidade de propostas por cliente e o valor das mesmas. Definir esse grão permite conhecer quais os clientes que mais solicitam propostas e os valores envolvidos nessas consultas. A escolha sobre a granularidade dos dados é um dos aspectos mais importantes na construção do Data Warehouse (DILL, 2002). Na terceira etapa devem ser definidas as dimensões de análise do DW. Essas definições foram feitas pelo gerente comercial, um dos responsáveis pela empresa. A empresa em questão necessita gerenciar suas propostas comercias e seus clientes, e para isso foram definidas as seguintes dimensões: cliente, tempo, valor, e categoria do produto ou serviço. A dimensão cliente informa qual o nome da empresa para a qual a proposta comercial foi elaborada e possui uma estrutura hierárquica com os seguintes atributos: multinacional, localização e segmento de atuação. Já a dimensão tempo está ligada à quantidade de propostas elaboradas no dia, mês e ano. A dimensão valor está relacionada com o valor de cada proposta em Reais, a condição de pagamento e o prazo de execução ou entrega informados em cada proposta. A dimensão categoria do produto ou serviço indica se trata de serviços dos seguintes tipos: caldeiraria, usinagem, montagem, mão de obra terceirizada e engenharia. A definição dos fatos (ou indicadores) é a quarta e última etapa do processo e para esse projeto foram definidos três fatos: quantidade de propostas, quantidade de propostas por cliente e quantidade de propostas por categoria de produtos ou serviço. Para Favaretto (2007), os fatos são analisados por medidas numéricas, como volume de vendas em unidades produzidas. Ainda conforme o autor, uma tabela fato contém as medidas que serão analisadas. Conhecidas as dimensões de análise e os fatos, o passo seguinte é a montagem do modelo dimensional, que sintetiza essas características e permite visualizar toda a possibilidade de consultas do ambiente. Composta por uma chave primária e pelas métricas importantes para o negócio, a tabela de fatos registra uma medida dos processos como quantidades, valores e indicadores. No modelo dimensional também devem ser colocadas as dimensões de análise com todos os seus atributos. As consultas possíveis da implementação do modelo dimensional são os cruzamentos dos atributos de dimensões com os fatos, por exemplo, uma consulta sobre a quantidade de propostas (Fato) para empresas de determinada localização (Dimensão Cliente) em determinado mês (Dimensão Tempo). O modelo dimensional resultante desse desenvolvimento pode ser visto na Figura 2. Desenvolvimento Após a definição do projeto do DW, o passo seguinte compreende a etapa de maior volume de trabalho, a transferência dos dados do ambiente operacional para o ambiente do Data Warehouse. Esse passo corresponde à etapa de extração e transformação, conforme apresentado na Figura 1. Segundo Laudon e Laudon (2011), em uma empresa com grandes bancos de dados ou sistemas para funções separadas, como manufatura, vendas, e contabilidade, são necessários 46 Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

7 Figura 2: Modelo dimensional do DW de gerenciamento de propostas comerciais. (Fonte: Autores.) recursos e ferramentas especiais para analisar vastas quantidades de dados e extraí-los de múltiplos sistemas, sendo o Data Warehousing um desses recursos. Na empresa analisada, as propostas comerciais enviadas para os clientes são geradas em formato.pdf por meio do software Acrobat. Após as propostas serem enviadas para os clientes, os principais dados destas são lançados no sistema de gestão da empresa, chamado de Alquimista. Esses dados são relativos à identificação da empresa, valor da proposta e caracterização do serviço. A partir desse sistema os dados são posteriormente extraídos para popularem o DW. Definidos então onde estão os dados, a etapa seguinte é a extração dos mesmos, que neste caso se dá por meio de uma ferramenta do próprio sistema de gestão, que exporta de maneira automática os dados das propostas comerciais de um período definido para uma planilha do Excel. Foram verificadas algumas inconsistências nessa primeira extração dos dados, como dados repetidos ou em branco. Com isso, houve a necessidade de limpeza de registros incompletos ou fora dos valores compatíveis com o modelo dimensional definido. Após a limpeza e transformação, o resultado é uma nova planilha do Excel com dados consistentes e sumarizados a serem disponibilizados para os usuários. Neste estudo, o conjunto de dados elaborados é disponibilizado somente para análise e tomada de decisão do departamento comercial da empresa. Como se trata de um DW com finalidade específica, pode ser chamado de Data Mart que, segundo Gordon e Gordon (2006), fornece dados de resumo e históricos para o serviço de inteligência de negócios e para o processo de tomada de decisão para um único departamento ou divisão em vez de uma organização inteira. Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

8 Após a extração e transformação dos dados, a etapa seguinte será o armazenamento dos dados. Superadas essas etapas o Data Warehouse está abastecido e finalizado. A carga se dá por meio da inserção dos dados em uma planilha do Excel. Uma vez construído, o DW recebe a primeira carga de dados. As sucessivas cargas devem então ser planejadas considerando apenas as modificações do ambiente operacional no intervalo considerado (DILL, 2002). A cada ciclo de atualização dos dados, ocorre o processo de extração, transformação e carga dos dados. Para este estudo, a abrangência dos dados considerou as propostas comerciais dos anos de 2010 a 2014 e o resultado foi uma carga com um total de 76 registros. Também se definiu que a atualização dos dados no processo seria feita mensalmente. Neste estudo, a planilha carregada com os dados já é uma ferramenta de comunicação, pois a apresentação da mesma para os gestores possibilita, em um primeiro momento, identificar a quantidade de propostas elaboradas, os clientes, e os valores envolvidos nesse processo. Isso equivale a uma consulta sem dimensões, considerando os valores totais dos indicadores. Segundo Favaretto (2005), a penúltima etapa do processo de Data Warehousing é a criação de um ambiente para a realização de consultas analíticas, chamado de ambiente OLAP (Processamento Analítico On-Line On-Line Analytical Processing). Para o desenvolvimento deste estudo, foi utilizado o recurso de Tabela Dinâmica do Excel, que permite sumarizar e cruzar os dados de determinado item. Por exemplo, para o cliente A é possível, nesse ambiente, analisar a categoria de produtos e serviços mais procurada durante o ano de 2012 e comparar os dados obtidos com o ano de Essas análises servem de suporte às atividades de desenvolvimento de produto, distribuição, política de preço e previsão de vendas. Segundo Rezende e Abreu (2010), o ambiente OLAP suporta a análise da tendência, os cenários e as projeções de negócios como instrumento de suporte às decisões gerenciais e estratégicas. Permite a análise multidimensional de dados, de forma que os usuários vejam os mesmos dados de diferentes maneiras, pois usa múltiplas dimensões (LAUDON e LAU- DON, 2011). Utilização do Data Warehouse O ambiente criado após o desenvolvimento deste estudo está disponível para consulta dos dois responsáveis pela empresa para a elaboração de análises. Por meio dos recursos da ferramenta de Tabela Dinâmica do Excel, o usuário inicia a sua consulta e análise utilizando a seleção de registros e filtros que permitem visualizar determinada situação. O Data Warehouse possibilita que o próprio gestor construa de forma rápida e amigável suas análises sem a necessidade de um profissional especializado em sistemas de TI. A Tabela 1 ilustra os resultados obtidos, após a seleção de alguns registros para análise. Os dados originais foram descaracterizados por questão de sigilo. 48 Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

9 Tabela 1: Ilustração de uma consulta. Conforme demonstra a Tabela 1, a dimensão cliente foi escolhida para a análise dos dados, foram selecionados itens hierárquicos, sendo as categorias de serviços, os valores das propostas comerciais e o ano em que os eventos ocorreram. Os gestores estão de posse de preciosas informações que permitem a partir dessa seleção analisar quais as categorias de serviços e produtos foram mais solicitadas pelos clientes. Ressalta-se que antes desse desenvolvimento, a obtenção dessas informações específicas requeria um grande esforço, tanto para busca dos dados em diversos arquivos como para a elaboração de um único relatório com todos esses dados. É possível constatar, por exemplo, que a Terceirização de mão de obra foi o principal produto na relação com o Cliente A1 e que essa demanda sofreu forte redução no período de 2010 a Além da tabela, existe também a opção da análise ser realizada por meio de gráfico gerado pela mesma ferramenta de Tabela Dinâmica do Excel, conforme demonstra a Figura 3. Para essa análise, foi escolhida a dimensão localização do cliente, e por meio do gráfico gerado a partir do ambiente Data Warehouse os gestores podem definir sua estratégia comercial referente à abrangência geográfica da empresa, o gráfico em questão demonstra a forte concentração das propostas comerciais na cidade de Poços de Caldas-MG. Conclusões A elaboração e a utilização de um ambiente de Data Warehouse contribuíram para consolidar e agregar dados que estavam dispersos no ambiente operacional da empresa analisada. Esses dados estavam corretamente armazenados, mas da forma como estavam não contribuíam para a inteligência de negócios da empresa e tampouco para a tomada de decisão dos gestores. Outra vantagem do DW construído é o caráter amigável, flexível e ágil do ambiente, que não Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

10 Figura 3: Exemplo gráfico localização x valores das propostas comerciais. inibe o usuário a utilizá-lo e não demanda especialização em TI para a elaboração de relatórios, tabelas, gráficos e análises. A utilização do DW para o gerenciamento de propostas comerciais possibilitou identificar quais os clientes que mais solicitam propostas, assim como a demanda por determinados serviços e produtos no período dos anos de 2010 a Sendo assim, a empresa pode avaliar com maior propriedade o portfólio de produtos e serviços a serem oferecidos e que estejam em consonância com as necessidades de cada cliente. A ideia é direcionar de forma assertiva os esforços da organização para os produtos e mercados estratégicos, seja por volume de trabalho seja pelos valores financeiros envolvidos que contribuem para o aumento da receita. A análise e a elaboração de planilhas e gráficos foram incorporados às atividades da área comercial e serão mensalmente apresentados aos gestores e sócios da empresa. Assim, pode-se concluir que o desenvolvimento exibido neste trabalho cumpriu o seu objetivo, que foi apresentar um estudo de caso de implantação de uma ferramenta para suporte às decisões dos gestores, possibilitando um melhor posicionamento competitivo do negócio. Agradecimentos Os autores agradecem os auxílios financeiros recebidos da FAPEMIG e da CAPES. Agradecem também as valorosas contribuições dos revisores desta submissão. 50 Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

11 Referências COOPER, D. R.; SCHINDLER, P. S. Métodos de pesquisa em Administração,10. ed. São Paulo: Bookman, DILL, S. Uma metodologia para desenvolvimento de Data Warehouse. Dissertação Mestrado em Ciência da Computação. Universidade Federal de Santa Catarina, FAVARETTO, F. Estudo de caso de implantação de Data Warehouse para gerenciamento de refugos. Anais do II Seminário de Gestão de Negócios FAE, Curitiba, FAVARETTO, F. Melhoria da qualidade da informação no controle da produção: estudo exploratório utilizando Data Warehouse. Revista Produção, v. 17, n. 2, p , GORDON, S.; GORDON, J. Sistemas de Informação, 3.ed. São Paulo: Editora LTC, INMON, W. H.; TERDERMAN, R.; IMHOFF, C. Data Warehousing: como transformar informações em oportunidades de negócios. São Paulo: Editora Berkeley, KIMBALL, R.; ROSS, M. Data Warehouse tool kit: the complete guide to dimensional modeling. 2.. ed. Nova Iorque: John Wiley & Sons, KRAJEWSKI, L.; RITZMAN, L.; MALHOTRA, M. Administração de produções e operações, 8. ed. São Paulo: Pearson Education do Brasil, LAUDON, K.; LAUDON, J. Sistemas de Informação Gerenciais, 9. ed. São Paulo: Pearson, MACHADO, F. N. R. Projeto de Data Warehouse: uma visão multidimensional. São Paulo: Editora Érica, REZENDE, D.; ABREU, A. Tecnologia de Informação, 7. ed. São Paulo: Atlas, TURBAN, E.; RAINER, R.; POTTER, R. Administração de Tecnologia da Informação, 3. ed., São Paulo: Editora Elsevier, YIN, R. Estudo de Caso Planejamento e Métodos, 4. ed. São Paulo: Atlas, Revista de Ciência & Tecnologia v. 18, n. 36, p ISSN Impresso: ISSN Eletrônico: ISSN:

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