Title: | Proposta de um modelo de governança de dados apoiado na Filosofia Lean para gestão das escalas operacionais da PMMG |
Author: | Boas, Marcelo Ribeiro Vilas |
Abstract: |
Como a integração da Filosofia Lean e a Governança de Dados pode ser benéfica para melhorar a eficiência e a qualidade dos processos em um sistema de gestão das escalas de policiamento? Esta é a questão que esta pesquisa busca responder. Parte do princípio de que o atual processo de planejamento operacional, com baixa sistematização de informações, estimula o espelhamento de atividades e a produção de serviços com baixa agregação de valor. O mapeamento do fluxo de valor atual do planejamento operacional pode contribuir para a identificação de desperdícios na linha de produção. Neste contexto, a Governança de Dados conecta-se a Governança do Conhecimento de duas formas: quando se utiliza de dados brutos/aleatórios e extrai novos conhecimentos, ou seja, transformando informações em ativos do conhecimento e quando melhora a utilização dos ativos de conhecimento, ou seja, facilitar a recuperação, uso, compartilhamento e transferência destes, por meio da padronização do acesso a estes ativos de conhecimento. Assim, o objetivo principal desta pesquisa é propor uma solução de governança de dados, baseada nos princípios da filosofia Lean, para gestão das escalas operacionais da Polícia Militar de Minas Gerais. É comum que organizações tenham silos de dados, em que esses são replicados em sistemas diferentes de acordo com os departamentos que utilizam. Esse ponto é comum entre a Governança de Dados e a Governança do Conhecimento. Assim, está latente a necessidade de eliminar esses silos de dados e conhecimento, respectivamente. Uma vez que para o conhecimento ser considerado um ativo de conhecimento, ele deve estar disponível e utilizável por toda a organização. Neste estudo utilizou-se o Design Science Research (DSR) como metodologia para desenvolvimento da pesquisa com o objetivo de produção de artistas e a revisão integrativa de modo a obter o estado atual de pesquisas sobre o tema. Abstract: Can the integration of Lean Philosophy and Knowledge Engineering be beneficial to improve the efficiency and quality of the processes for building and using intelligent systems? This is the question that this research seeks to answer. It is assumed that the current operational planning process, with low systematization of information, encourages the mirroring of activities and the production of services with low added value. Mapping the current value stream of operational planning can contribute to identifying waste in the production line. In this context, Data Governance connects to Knowledge Governance in two ways: when it uses raw/random data and extracts new knowledge, that is, transforming information into knowledge assets and when it improves the use of knowledge assets, that is, it facilitates their retrieval, use, sharing and transfer, through the standardization of access to these knowledge assets. Thus, the main objective of this research is to propose a data governance solution, based on the principles of Lean philosophy, for managing the operational scales of the Military Police of Minas Gerais. It is common for organizations to have data silos, where data is replicated in different systems according to the departments that use them. This point is common between Data Governance and Knowledge Governance. Thus, there is a latent need to eliminate these data and knowledge silos, respectively. Since for knowledge to be considered a knowledge asset, it must be available and usable throughout the organization. In this study, Design Science Research (DSR) was used as a methodology for developing research with the objective of producing artifacts and integrative review in order to obtain the current state of research on the topic. |
Description: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2024. |
URI: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/254924 |
Date: | 2024 |
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PEGC0813-D.pdf | 1.626Mb |
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