Método de Visualização de Dados para Geração de Insights na Gestão de Ideias

Abstract

Na era digital, onde a informação cresce exponencialmente, a visualização de dados se torna uma técnica crucial para transformar informações textuais complexas em insights acionáveis, essencial para a análise de ideias inovadoras. Este trabalho investiga a aplicação de técnicas de visualização de dados em ideias coletadas do site "Cool Business Ideas", com o objetivo de revelar tendências, padrões e conexões ocultas, contribuindo para uma gestão de ideias mais eficaz e inovadora. Empregando uma abordagem quantitativa, o estudo analisou 904 ideias de negócios na categoria "Tecnologia" do período de 2004 a 2023, utilizando TF-IDF para vetorização e K-Means para agrupamento, complementados pela Análise de Componentes Principais (PCA) para redução de dimensionalidade. Os resultados apontam para um foco crescente em temas como inteligência artificial, sustentabilidade e soluções autônomas, destacando a importância de colaborações interdisciplinares e a integração entre áreas como IA e práticas sustentáveis. Conclui-se que a visualização de dados é uma ferramenta poderosa para a gestão e compreensão de ideias inovadoras, oferecendo insights valiosos para estratégias de negócios e inovação, e enfatizando a necessidade de abordagens que combinam tecnologia avançada com responsabilidade ambiental e social.

In the digital era, characterized by the exponential growth of information, data visualization emerges as a crucial technique for transforming complex textual information into actionable insights, essential in the analysis of innovative ideas. This study investigates the application of data visualization techniques to ideas gathered from the "Cool Business Ideas" website, aiming to uncover trends, patterns, and hidden connections, and thereby contributing to more effective and innovative idea management. Employing a quantitative approach, the research analyzed 904 business ideas in the "Technology" category from 2004 to 2023, using TF-IDF for data vectorization and K-Means for clustering, supplemented by Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. The results indicate an increasing focus on themes such as artificial intelligence, sustainability, and autonomous solutions, emphasizing the importance of interdisciplinary collaborations and the integration of areas like AI and sustainable practices. The study concludes that data visualization is a powerful tool for managing and understanding innovative ideas, offering valuable insights for business strategies and innovation, and underscoring the need for approaches that combine advanced technology with environmental and social responsibility.