BIG DATA E CRIAÇÃO DE VALOR NO SETOR PRODUTIVO - FRAMEWORK NA INDÚSTRIA DE MANUFATURA

Resumo

CUNHA JUNIOR, H. M. Big Data e Criação de Valor no Setor Produtivo -  Framework na Indústria De Manufatura. 110 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão e Tecnologia em Sistemas Produtivos). Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, São Paulo, 2021.

A Tecnologia da Informação passa por um rápido desenvolvimento sustentado por descobertas disruptivas, que permeiam a indústria de manufatura e permitem a fusão de mundos físicos e virtuais através de sistemas físicos cibernéticos (CPS), marcando o advento da quarta revolução industrial, a Indústria 4.0. O objetivo deste trabalho é desenvolver framework conceitual e estratégico de avaliação da tecnologia Big Data, para ser utilizado pelos gestores da indústria manufatureira com o objetivo de aumentar valor, eficiência, ganho de competitividade e fomentar inovações. O método aplicado no estudo foi o Design Science Research, seguindo o processo sugerido por Hevner (2007). O trabalho iniciou-se pelo desenvolvimento e formação da fundamentação teórica, como base de conhecimento para o processo de aprendizado, sendo utilizado para isso artigos científicos de bases relevantes das áreas pesquisadas, como Google Scholar, Science Direct e Scopus Preview, o que garantiu o ciclo de rigor do estudo, e finalizou-se com o processo de criação, desenvolvimento e avaliação do artefato proposto.  Como resultado do estudo, identificaram-se as tecnologias habilitadoras da indústria 4.0 que devem ser integradas ao Big Data, seis vetores fundamentais e característicos do Big Data na indústria manufatureira, sendo estes Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade, Visibilidade e Vulnerabilidade dos dados, além da necessidade de alinhamento da estratégia, governança dos dados, equipes e gestões competentes, liderança no processo e, finalmente, a cultura de dados da organização como base do sucesso e  criação de valor proposto. O Ciclo de Relevância do Framework Proposto fez-se presente através de uma Pesquisa Survey aplicada a engenheiros de Automação, analistas de Sistemas e Profissionais de TI, os quais ofereceram Inputs relevantes e, após os ajustes necessários, uma sessão de Grupo Focal, aplicada a Usuários Especialistas da Tecnologia Big Data, contribuíram para validar o Artefato.