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dc.contributor.advisorFerreira Junior, Lucelindo Dias-
dc.contributor.authorNascimento, Francisco Lucas-
dc.date.accessioned2024-01-11T15:22:31Z-
dc.date.available2024-01-11T15:22:31Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75736-
dc.description.abstractThe application of Business Intelligence (BI) in logistics has proven to be of great importance, allowing companies to make strategic decisions based on accurate data and advanced analytics. Therefore, it is crucial for companies to use data analysis tools to develop more efficient logistics management strategies. In this regard, this study aims to analyze articles that address this application through bibliometric analysis. The methodology used involved searching for articles in two databases, Web of Science and Scopus, resulting in 179 articles published between the period of 1997 and 2023. Terms related to BI in logistics were used for the research, and for the analysis of the results, the bibliometrix package of the RStudio software was used, with the aid of the biblioshiny visualization tool. Based on the results, an increase in scientific production in this topic was evident from 2015 onwards, with European and Asian countries contributing more to this growth, representing 11 out of the top 15 producers. In this context, the most cited article belongs to the United Kingdom and addresses the practical implications of big data in supply chain management. Therefore, big data analytics is among the most emerging topics, as it is a methodology that uses various tools to analyze and extract valuable information from large volumes of data, enabling the optimization of supply chain management. Other frequent topics in the study were "Firm Performance," "Impact," and "Data Quality," revealing research trends. This analysis contributes to a deep understanding of the evolution and trends in the application of BI in logistics, providing valuable insights for researchers, professionals, and decision-makers.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Embargadopt_BR
dc.titleAplicação do business intelligence em logística: uma revisão bibliométricapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrA aplicação do Business Intelligence (BI) na logística tem se mostrado de grande importância, permitindo que empresas tomem decisões estratégicas baseadas em dados precisos e análises avançadas. Por isso, é de suma importância que as empresas façam uso de ferramentas de análise de dados visando o desenvolvimento de estratégias de gestão logística mais eficientes. Nesse sentido, este estudo tem como objetivo analisar os artigos que tratam dessa aplicação por meio da análise bibliométrica. A metodologia utilizada envolveu a busca de artigos em duas bases de dados, Web of Science e Scopus, que resultaram em 179 artigos publicados entre o período de 1997 a 2023. Para a pesquisa foram utilizados termos relacionados ao BI na logística e para a análise dos resultados obtidos, utilizou-se o pacote bibliometrix do software RStudio, com o auxílio da ferramenta de visualização biblioshiny. Com base nos resultados, foi evidenciado um aumento na produção científica neste tema a partir de 2015, com os países da Europa e Ásia contribuindo mais para esse crescimento, representando 11 dos 15 principais produtores. Neste contexto, o artigo mais citado pertence ao Reino Unido e trata-se das implicações práticas do big data na gestão da cadeia de suprimentos. Diante disso, o big data analytics está entre os tópicos mais emergentes, pois é uma metodologia que utiliza diversas ferramentas para analisar e extrair informações valiosas a partir de grandes volumes de dados, o que permite a otimização da cadeia de suprimentos. Outros tópicos frequentes no estudo foram “Firm Performance”, “Impact” e “Data Quality” revelando tendências das pesquisas. Essa análise contribui para uma compreensão aprofundada da evolução e tendências da aplicação do BI na logística, fornecendo insights valiosos para pesquisadores, profissionais e tomadores de decisão.pt_BR
dc.subject.ptbrBusiness intelligencept_BR
dc.subject.ptbrLogísticapt_BR
dc.subject.ptbrCadeia de suprimentospt_BR
dc.subject.ptbrRevisão bibliométricapt_BR
dc.subject.ptbrBig datapt_BR
dc.subject.enBusiness intelligencept_BR
dc.subject.enLogísticspt_BR
dc.subject.enSupply chainpt_BR
dc.subject.enBibliometric reviewpt_BR
dc.subject.enBig datapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
local.date.available2024-03-15-
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