Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/34493
Autoria: Pires, Rui Filipe Alves dos Santos
Orientação: Jerónimo, Carlos Miguel Correia Hernandez
Data: 20-Dez-2024
Título próprio: Gestão de dados não estruturados na era da transformação digital: Práticas e impactos na eficiência organizacional
Referência bibliográfica: Pires, R. F. A. dos S. (2024). Gestão de dados não estruturados na era da transformação digital: Práticas e impactos na eficiência organizacional [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/34493
Palavras-chave: Transformação digital -- Digital transformation
Gestão da informação
Dados não estruturados
Inteligência artificial -- Artificial intelligence
Governação de dados
Eficiência organizacional -- Organizational efficiency
Desafios de integração
Segurança -- Security
Conformidade
Análise avançada de dados
Information management
Unstructured data
Data governance
Integration challenges
Compliance
Advanced data analytics
Resumo: Os dados não estruturados são uma fonte rica de conhecimentos que, se forem bem captados e utilizados, podem ser de utilidade relevante tanto para as empresas como para a sociedade em geral. Mas a ausência de medidas de controlo sobre estes dados pode resultar em incumprimento ou na perda de oportunidades. À medida que a tecnologia evolui, as organizações devem valorizar o papel que os dados não estruturados desempenham e adotar técnicas que encorajem a recolha e a utilização destes dados, adquirindo uma vantagem competitiva e promovendo o estado de consciência da sociedade. Este estudo contribui para um entendimento mais claro da gestão dos dados não estruturados, centrando-se nas barreiras e nos fatores que permitem a sua integração nos sistemas de gestão existentes, acompanhados por processos de regulamentação adequada. As novas tecnologias, como o Processamento de Linguagem Natural (PNL) e a Aprendizagem Automática (AM), devem ser adotadas, mas em ambientes que valorizem a formação e a criatividade, permitindo que fatores como a cultura de uma organização e os seus recursos possam acelerar a adoção dessas tecnologias. Para beneficiar plenamente dos dados não estruturados, as organizações devem dispor de um quadro de governação claramente definido e incorporar adequadamente novos processos. Por conseguinte, a presente investigação salienta que a conversão de dados não estruturados em recursos com base nas TI permite às empresas não só aumentar a sua eficácia operacional, mas também a capacidade da organização para reagir rapidamente às exigências de um ambiente dinâmico.
Unstructured data is a rich source of knowledge which, if well captured and used, can be of significant use to both companies and society in general. But the absence of control measures over this data can result in non-compliance or lost opportunities. As technology evolves, organizations must value the role that unstructured data plays and adopt techniques that encourage the collection and use of this data, gaining a competitive advantage and promoting society's state of awareness. This study contributes to a clearer understanding of the management of unstructured data, focusing on the barriers and factors that enable its integration into existing management systems, accompanied by appropriate regulatory processes. New technologies, such as Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML), should be adopted but in environments that value training and creativity, allowing factors such as an organization's culture and resources to accelerate the adoption of these technologies. To fully benefit from unstructured data, organizations must have a clearly defined governance framework and properly incorporate new processes. This research therefore highlights that converting unstructured data into IT-based resources enables companies not only to increase their operational efficiency, but also the organization's ability to react quickly to the demands of a dynamic environment. Keywords: Digital Transformation, Information Management, Unstructured Data, Artificial Intelligence, Data Governance, Organizational Efficiency, Integration Challenges, Security and Compliance, Advanced Data Analytics.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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