Klauber Scheffler Fischer Orientador: Prof. Oscar Dalfovo, Dr.
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- Bárbara de Figueiredo Valverde
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1 Klauber Scheffler Fischer Orientador: Prof. Oscar Dalfovo, Dr.
2 Introdução Objetivos Fundamentação teórica Especificações do aplicativo Desenvolvimento do aplicativo Operacionalidade do aplicativo Resultados e discussões Conclusões Extensões
3 Help desk nas empresas, assegurando que os incidentes gerados por estes chamados não sejam perdidos, esquecidos ou negligenciados; Gestão do conhecimento para realizar a captação do conhecimento, de forma a aumentar o capital intelectual organizacional; Text miningcom propósito de facilitar a recuperação de informação, apresentando ao usuário algum tipo de conhecimento útil; Atualmente cada profissional de suporte da empresa resolve os incidentes utilizando conhecimentos tácitos; Aplicativo para cadastrar e atualizar as soluções conhecidas fazendo gestão do conhecimento, também pesquisá-las de forma ágil através da técnica text mining.
4 Aplicativo no apoio ao setor de suporte, aplicando gestão do conhecimento e a técnica de text mining(mineração de texto) para o cadastro e pesquisa de soluções conhecidas. permitir o cadastramento de incidentes, suas soluções e a atualização destes cadastros; possibilitar ao usuário pesquisar as soluções dos incidentes cadastrados utilizando text mining apresentar no retorno da busca o percentual de relevância da solução
5 Help desk Os sistemas help desktêm a principal característica de ser um facilitador de informações ao usuário, não importando se esta facilidade é ou não de natureza técnica computacional. Um sistema help deskconstitui um mecanismo facilitador de informação (Martins, 2000). Ousuário tem um atendimento mais rápido e personalizado e a empresa tem um controle maior sobre quais são os problemas mais comuns e as melhores formas de solucioná-los. (Martins, 2000). Uma ferramenta de help deskproporciona um diferencial que além da documentação e sistematização, oferece possibilidade de análise dos processos e fluxo de informações. (Silva, 2004).
6 Gestão do conhecimento Apenas "saber muito" sobre alguma coisa não proporciona maior poder de competição para uma organização. (Dalfovo e Tamborlin, 2010) A gestão do conhecimento como estratégia competitiva nas organizações alavanca e multiplica o capital intelectual. (Figueiredo, 2005). Conhecimento tácito ou explícito (Nonaka e Takeuchi,1997).
7 Base de dados de conhecimento Containers de conhecimento e informação, concebidas para armazenar, compartilhar e disseminar conhecimentos específicos (Figueiredo, 2002). Ambiente de trabalho para o compartilhamento, recuperação e distribuição de conhecimento específico. (Ferreira, Loureiro e Martinez, 2004). São relacionados: a criação de estruturas coletivas de referência e o crescimento da competência da organização para agir e resolver problemas. (Probst, Raub e Romhardt, 2002)
8 Descoberta de conhecimento em texto (text mining) A técnica busca extrair conhecimento útil ao usuário, recuperando informações e permitindo ao usuário procurar o conteúdo que lhe seja interessante dentro do conjunto de textos pré-selecionados, o que reduz o tempo de busca e proporciona um retorno de informação mais significativo. (FURTADO, 2004). A técnica de text miningvem solucionar grande parte dos problemas relacionados à busca, recuperação e análise de informações. A sobrecarga de informação é um dos maiores problemas enfrentados pelos usuários de sistemas atualmente (WIVES, 2004).
9 Descoberta de conhecimento em texto (text mining) Fonte: Wives (2004)
10 As etapas executadas no desenvolvimento do aplicativo foram: cadastro dos dados: o text miningdeve ser baseado no armazenamento de dados de forma estruturada; processamento e transformação: elimina da frase os dados que não são adequados informações, ou seja, artigos, preposições, advérbios e pronomes conforme Figura 2; mineração de texto: a atividade de descoberta do conhecimento é onde são processados os algoritmos da técnica de text mining; armazenamento: nesta etapa os dados deverão ser armazenados adequadamente para facilitar a busca; interpretação/avaliação: os resultados do processo de descoberta do conhecimento são apresentados de forma que o usuário possa entender e interpretar os resultados obtidos.
11 Requisitos funcionais RF01: O aplicativo deve permitir o cadastramento de usuários (criação, alteração, exclusão). RF02: O aplicativo deve exigir logine senha para permitir o acesso à interface inicial. RF03: O aplicativo deve permitir ao profissional de suporte o cadastro dos incidentes e sua(s) solução(s) (criação, alteração, exclusão). RF04: O aplicativo deve permitir ao profissional de suporte atribuir categorias aos incidentes criados. RF05: O aplicativo deve permitir ao profissional de suporte pesquisar as soluções no banco de dados de incidentes, utilizando a técnica de text mining. RF06: O aplicativo deve apresentar no resultado da pesquisa o grau de relevância do termo pesquisado.
12 Requisitos não funcionais RNF01: O aplicativo deve utilizar banco de dados Hibernate. RNF02: O aplicativo deve ser desenvolvido utilizando a linguagem Java. RNF03: O aplicativo deve ser compatível com as mais atuais versões de navegadores disponíveis no mercado, como o Internet Explorer 8 e Google Chrome 13. RNF04: O aplicativo deve conter visualização de tela 1024x768. RNF05: Os usuários poderão acessar o aplicativo utilizando qualquer sistema operacional.
13 Casos de uso Ator: usuário UC1-Cadastrar usuários UC2-Efetuar login UC3-Cadastrar incidentes e soluções UC4-Atribuir categorias aos incidentes UC5-Pesquisar incidentes e soluções Ator: aplicativo UC6-Apresentar grau de relevância
14 Técnicas e ferramentas Java (linguagem de programação) Eclipse (ambiente de desenvolvimento) Hibernate (link com o banco de dados) Google Web Toolkit (interface web) LingPipe (apoio à linguística)
15 Login
16 Cadastro de usuário
17 Cadastro de incidente
18 Busca
19 O mecanismo de busca através da técnica de text mining foi funcional; Usuários se mostraram satisfeitos; Destaque para usabilidade, simplicidade; Grande utilidade no dia-a-dia da empresa; Foram sugeridas melhorias; Resultado do questionário.
20 Questionário
21 Questionário
22 Questionário
23 Questionário
24 Questionário
25 Questionário
26 Questionário
27 Questionário
28 Questionário
29 Todos objetivos atingidos Aplicativo webe help deskde apoio Permite o cadastro e atualização dos incidentes Permite a busca dos incidentes Apresenta grau de relevância nos resultados O aplicativo forneceu o apoio almejado nos objetivos ao setor de suporteao cliente, aplicando gestão do conhecimento e a técnica de text mining para a pesquisa de soluções conhecidas. Desenvolvimento pessoal
30 Possibilidade de importar dados de outras fontes, evitando assim o cadastramento manual; Emissão de relatórios informações gerenciais, (incidentes com maior semelhança, mais buscados, o número total de cadastrados); Possibilidade de enviar por a solução encontrada, diretamente pelo aplicativo; Uso do modelo ITIL para referência.
31 Seja você quem for, seja qual for à posição social que você tenha na vida, a mais alta ou a mais baixa, tenha sempre como meta muita força, muita determinação e sempre faça tudo com muito amor e com muita fé em Deus, que um dia você chega lá. De alguma maneira você chega lá. Ayrton Senna
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