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Saiba mais em: http://eventos.eci.ufmg.br/index.php/edicic/edicic2016 Projetos de sistemas de informação voltados à disseminação de dados de e para setores específicos necessitam de estruturas na fase de armazenamento que propiciem esta disseminação. Uma das entidades presentes neste contexto é a formalização da representação de pessoas, empresas e organizações. Para a explicitação deste tipo de informação é necessário um conjunto específico de atributos. Entretanto, distintas aplicações destes conjuntos de dados são realizadas com o uso diferentes padrões e estruturas, o que torna complexo o armazenamento unificado deste tipo de informação. Portanto, o objetivo deste trabalho é estudar a aderência entre os padrões de representação de dados vCard e o vocabulário Friend of a Friend (FOAF), definindo um núcleo comum para a explicitação de entidades desta temática para setores específicos – com independência tecnológica – necessárias à estruturação de bases de dados na fase de armazenamento destes conjuntos de dados. O universo de pesquisa está delimitado ao estudo destes padrões de representação para entidades relacionadas a descrição de pessoas. Como resultado, apresenta-se uma proposta de elementos para a geração de estruturas de representação de dados sobre entidades para setores específicos em vCard e FOAF. A geração de um núcleo independente de elementos que permita um armazenamento unificado de informações necessárias para a representação de pessoas voltadas a um setor específico pode ser um dos fatores de qualidade na fase de armazenamento destes conjuntos de dados, principalmente devido à aderência entre atributos e propriedades pertencentes a estes padrões de representação, além de aproximar estes elementos de representações com um atendimento mais eficiente de necessidades geradas pelos fluxos informacionais dos sistemas de informação, permitindo, a partir de uma única base de dados, a construção de múltiplas visualizações destes conjuntos de dados, como estruturas voltadas ao intercâmbio de dados por sistemas de informação ou consultas voltadas para Web Semântica.

Estudo de aderência entre padrões de representação de dados sobre entidades

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Muitas pesquisas na área de Sistemas de Informação são realizadas a partir do desenvolvimento de algum artefato: um sistema computacional, um dispositivo eletrônico, um método ou um modelo. Contudo, os métodos mais tradicionais de pesquisa, como Experimento e Estudo de Caso, não pressupõem o desenvolvimento de um artefato, sendo motivo de várias dúvidas de pós-graduandos(as) nesta área de pesquisa, o que eventualmente resulta em artigos, dissertações e teses com baixa utilidade ou rigor, em que: se faz a avaliação das qualidades do artefato sem com isso apresentar uma contribuição para a base de conhecimento científico (falta de rigor); ou se realiza um Estudo de Caso em cenários não-reais; ou se conduz um Experimento quando não é relevante a verificação da relação entre duas variáveis específicas. É em Design Science Research (DSR) que são encontrados fundamentos que legitimam o desenvolvimento de artefatos como um meio para a produção de conhecimentos científicos do ponto de vista epistemológico e filosófico, principalmente a partir da obra de Hebert Simon (1969) sobre as Ciências do Artificial. Este novo paradigma de fazer ciência tem se popularizado na área de Sistemas de Informação, principalmente a partir da década de 1990, sendo atualmente uma das abordagens de pesquisa mais importantes nesta área. Design Science Research possui semelhanças e diferenças com outras abordagens, podendo até ser confundida com Pesquisa-ação, sendo necessário o(a) pesquisador(a) compreender e diferenciar DSR do ponto de vista ontológico. Do ponto de vista metodológico, vários métodos já foram e ainda estão sendo propostos, não havendo um único método consensual e consagrado sobre como se faz pesquisa em DSR, o que também gera muitas dúvidas nos pesquisadores que adotam esta abordagem. Nesta palestra, irei discutir a relevância de DSR na área de Sistemas Colaborativos do ponto de vista epistemológico-filosófico; sua diferenciação de outras abordagens de pesquisa científica, do ponto de vista ontológico; e a profusão dos métodos de pesquisa em DSR. Serão também discutidos exemplos de pesquisas realizadas em Sistemas Colaborativos seguindo a abordagem DSR.

Design Science Research: método de pesquisa científica com desenvolvimento de...

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Este Plano de Negócio tem como objetivo apresentar os estudos de viabilidade da criação da empresa SOLUTION – GESTÃO E ENGENHARIA LTDA, pretensa a inovar o setor de engenharia e gestão de serviços de manutenção predial. A empresa terá seu foco na viabilização a empresas, entidades, organizações, condomínios verticais e horizontais de soluções inteligentes técnicas e administrativas necessárias a condução de gerenciamento, supervisão, controle, fiscalização, elaboração e execução de projetos relacionados a serviços de manutenção de sistemas e instalações elétricas / hidráulicas, reparos civis, mecânicas de climatização de ambientes, máquinas e equipamentos, comunicação, mobiliários, conservação e limpeza que estejam envolvidos em suas estruturas físicas e instalações.

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Enterprise Knowledge’s Urmi Majumder, Principal Data Architecture Consultant, and Fernando Aguilar Islas, Senior Data Science Consultant, presented "Driving Behavioral Change for Information Management through Data-Driven Green Strategy" on March 27, 2024 at Enterprise Data World (EDW) in Orlando, Florida. In this presentation, Urmi and Fernando discussed a case study describing how the information management division in a large supply chain organization drove user behavior change through awareness of the carbon footprint of their duplicated and near-duplicated content, identified via advanced data analytics. Check out their presentation to gain valuable perspectives on utilizing data-driven strategies to influence positive behavioral shifts and support sustainability initiatives within your organization. In this session, participants gained answers to the following questions: - What is a Green Information Management (IM) Strategy, and why should you have one? - How can Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) support your Green IM Strategy through content deduplication? - How can an organization use insights into their data to influence employee behavior for IM? - How can you reap additional benefits from content reduction that go beyond Green IM?

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Effective data discovery is crucial for maintaining compliance and mitigating risks in today's rapidly evolving privacy landscape. However, traditional manual approaches often struggle to keep pace with the growing volume and complexity of data. Join us for an insightful webinar where industry leaders from TrustArc and Privya will share their expertise on leveraging AI-powered solutions to revolutionize data discovery. You'll learn how to: - Effortlessly maintain a comprehensive, up-to-date data inventory - Harness code scanning insights to gain complete visibility into data flows leveraging the advantages of code scanning over DB scanning - Simplify compliance by leveraging Privya's integration with TrustArc - Implement proven strategies to mitigate third-party risks Our panel of experts will discuss real-world case studies and share practical strategies for overcoming common data discovery challenges. They'll also explore the latest trends and innovations in AI-driven data management, and how these technologies can help organizations stay ahead of the curve in an ever-changing privacy landscape.

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The presentation explores the development and application of artificial intelligence (AI) from its inception to its current status in the modern world. The term "artificial intelligence" was first coined by John McCarthy in 1956 to describe efforts to develop computer programs capable of performing tasks that typically require human intelligence. This concept was first introduced at a conference held at Dartmouth College, where programs demonstrated capabilities such as playing chess, proving theorems, and interpreting texts. In the early stages, Alan Turing contributed to the field by defining intelligence as the ability of a being to respond to certain questions intelligently, proposing what is now known as the Turing Test to evaluate the presence of intelligent behavior in machines. As the decades progressed, AI evolved significantly. The 1980s focused on machine learning, teaching computers to learn from data, leading to the development of models that could improve their performance based on their experiences. The 1990s and 2000s saw further advances in algorithms and computational power, which allowed for more sophisticated data analysis techniques, including data mining. By the 2010s, the proliferation of big data and the refinement of deep learning techniques enabled AI to become mainstream. Notable milestones included the success of Google's AlphaGo and advancements in autonomous vehicles by companies like Tesla and Waymo. A major theme of the presentation is the application of generative AI, which has been used for tasks such as natural language text generation, translation, and question answering. Generative AI uses large datasets to train models that can then produce new, coherent pieces of text or other media. The presentation also discusses the ethical implications and the need for regulation in AI, highlighting issues such as privacy, bias, and the potential for misuse. These concerns have prompted calls for comprehensive regulations to ensure the safe and equitable use of AI technologies. Artificial intelligence has also played a significant role in healthcare, particularly highlighted during the COVID-19 pandemic, where it was used in drug discovery, vaccine development, and analyzing the spread of the virus. The capabilities of AI in healthcare are vast, ranging from medical diagnostics to personalized medicine, demonstrating the technology's potential to revolutionize fields beyond just technical or consumer applications. In conclusion, AI continues to be a rapidly evolving field with significant implications for various aspects of society. The development from theoretical concepts to real-world applications illustrates both the potential benefits and the challenges that come with integrating advanced technologies into everyday life. The ongoing discussion about AI ethics and regulation underscores the importance of managing these technologies responsibly to maximize their their benefits while minimizing potential harms.

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