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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78347
Tipo: | TCC |
Título: | Uso e potencialidades de ferramentas de business intelligence na gestão de micro e pequenas empresas do setor de pescados |
Autor(es): | Santiago, Lorena Martins |
Orientador: | Souza, Bartolomeu Warlene Silva de |
Palavras-chave em português: | Gestão;Informação para negócios;Mensuração de desempenho |
Palavras-chave em inglês: | Management;Information for businesses;Performance measures |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS PESQUEIROS E ENGENHARIA DE PESCA::ENGENHARIA DE PESCA |
Data do documento: | 2024 |
Citação: | SANTIAGO, Lorena Martins. Uso e potencialidades de ferramentas de business intelligence na gestão de micro e pequenas empresas do setor de pescados. 2024. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Pesca) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. |
Resumo: | A abertura de pequenos negócios vem crescendo nos últimos anos e para se obter sucesso no mercado atual, as empresas necessitam aumentar o uso de informações externas e também informações internas, tecnologia e otimização de processos para conseguirem se manter competitivas. A gestão de uma empresa do setor de pescados envolve o manejo de diversas informações complexas e dinâmicas. Diante desse cenário, ferramentas de gestão orientadas pela tecnologia, conhecidas como Business Intelligence (BI), foram desenvolvidas com o intuito de fornecer uma visão sistêmica do negócio, auxiliando na coleta, análise e distribuição de dados, transformando grandes volumes de informações em insights valiosos e de qualidade para a tomada de decisões estratégicas. O uso de BI permite que empresas do setor de pescados otimizem suas operações, melhorem a eficiência e se adaptem rapidamente às mudanças do mercado, garantindo uma gestão mais eficaz e competitiva. O presente trabalho propõe um modelo para a gestão de dados de micro e pequenas empresas do setor de pescados e analisa os dados coletados de microempresas do setor de pescados aplicando técnicas de Business Intelligence, a fim de extrair conhecimento capaz de auxiliar no gerenciamento das organizações. Esse trabalho iniciou com a coleta de dados referentes à venda e estoque de duas empresas de comércio de pescado do Ceará. O método utilizado para a realização do processo de Extract, Transform, and Load (ETL) foi desenvolvido em linguagem python, utilizando as bibliotecas pandas e numpy, os dados foram armazenados no banco de dados BigQuery e com base nos Key Performance Indicator (KPIs) desenvolvidos, os dashboards foram construídos na ferramenta de visualização de dados Looker Studio, assim foi possível a exploração e apresentação dos dados. Os resultados obtidos demonstram que a metodologia adotada foi eficaz no suporte à extração de informações úteis, na forma de paineis e gráficos, assim como na descoberta de conhecimento capaz de apoiar no processo decisório, contribuindo para a gestão das organizações. |
Abstract: | The opening of small businesses has been growing in recent years and to be successful in the current market, companies need to increase the use of external information and also internal information, technology and process optimization to remain competitive. Managing a company in the fish sector involves handling a variety of complex and dynamic information. Given this scenario, technology-driven management tools, known as Business Intelligence (BI), were developed with the aim of providing a systemic view of the business, assisting in the collection, analysis and distribution of data, transforming large volumes of information into valuable insights. and quality for strategic decision-making. The use of BI allows companies in the fish sector to optimize their operations, improve efficiency and quickly adapt to market changes, ensuring more effective and competitive management. The present work proposes a model for data management of micro and small companies in the fish sector and analyzes the data collected from micro companies in the fish sector applying Business Intelligence techniques, in order to extract knowledge capable of assisting in the management of organizations. This work began with the collection of data relating to the sale and stock of two fish trading companies in Ceará. The method used to carry out the Extract, Transform, and Load (ETL) process was developed in Python language, using the pandas and numpy libraries, the data was stored in the BigQuery database and based on the Key Performance Indicator (KPIs) developed, the dashboards were built using the Looker Studio data visualization tool, making it possible to explore and present the data. The results obtained demonstrate that the methodology adopted was effective in supporting the extraction of useful information, in the form of panels and graphs, as well as in the discovery of knowledge capable of supporting the decision-making process, contributing to the management of organizations. |
URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78347 |
ORCID do(s) Autor(es): | https://orcid.org/0009-0004-1209-5841 |
Currículo Lattes do(s) Autor(es): | http://lattes.cnpq.br/1244319976028703 |
Currículo Lattes do Orientador: | http://lattes.cnpq.br/4420376733052998 |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | ENGENHARIA DE PESCA - Trabalhos Acadêmicos |
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