Os impactos do processamento de dados no grau de inovação de empresas de serviços

Vinicius Tasca Faria, egresso do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão da Inovação da UFABC, pesquisou, durante o mestrado, a relação entre o processamento de dados, o grau de inovação e o nível de crescimento de empresas do setor terciário.

Um de seus principais objetivos era identificar, a partir de estudos de caso de grandes empresas de serviços, exemplos de inovações efetivamente derivadas da estruturação do banco de dados. O intuito era cruzar e parametrizar resultados, criando uma escala do grau de inovação versus o nível de complexidade de processamento do banco de dados utilizado.

De acordo com o pesquisador, uma das maiores contribuições de seu trabalho é possibilitar mensurar o quão inovadora é uma empresa ao observar como ela lida com seus próprios dados, de modo a eliminar a subjetividade da análise de seu grau de inovação.

Além do Mestrado em Engenharia e Gestão da Inovação, Vinicius cursou Engenharia de Gestão e Bacharelado em Ciência e Tecnologia na UFABC. Em 2014, por meio do Programa Ciência sem Fronteiras, cursou Engenharia Industrial na Linköping University, na Suécia. Atualmente, atua como account manager (gerente de contas) na empresa BairesDev. 

...
Dados | Egresso

Nome completo 
Vinicius Tasca Faria 

Formação acadêmica (cursos e instituições)
∙ Mestrado em Engenharia e Gestão da Inovação | Universidade Federal do ABC (2017)
∙ Engenharia de Gestão | Universidade Federal do ABC (2015)
∙ Engenharia Industrial | Linköping University (2014)
∙ Bacharelado em Ciência e Tecnologia | Universidade Federal do ABC (2013) 

Profissão / experiência profissional 
∙ BairesDev |Account Manager (2021 - Atual)
∙ Workana | Customer Success Manager (2021)
∙ New Way | Analista em Customer Success (2018 - 2021)
∙ Eleva Educação | Representante Comercial (2018)
∙ Universidade Federal do ABC | Mestrando bolsista da CAPES (2016 - 2017)
∙ W1 Finance | Consultor Financeiro (2015 - 2016)
∙ Nielsen | Estagiário (2014 - 2015)
∙ UFABC/Linköping University | Bolsista da CAPES - Ciência sem Fronteiras (2013 - 2014)
∙ Itaú-Unibanco | Estagiário (2011 - 2013) 

Programa de pós-graduação e curso (mestrado ou doutorado) concluído na UFABC 
Mestrado em Engenharia e Gestão da Inovação 

Como sua trajetória neste curso de pós-graduação na UFABC contribuiu para sua formação? 
Conhecer o processo de inovação em empresas de TI foi muito importante para entender e reconhecer como funciona esse processo na prática. A retórica adquirida em diversas etapas de apresentação do projeto (laboratórios de inovação, qualificação e defesa) me ajudou muito a conseguir explicar soluções e propor inovações para qualquer pessoa, de qualquer nível hierárquico, em empresas. Toda empresa desse segmento em que eu trabalho está sempre em busca de inovações, e conhecer o processo foi fundamental para conseguir me desenvolver profissionalmente.


... 
Dados | Dissertação 

Título
Measuring the impacts of database processing utilization in innovation processes on companies exploratory study with focus on service industries 
Medindo os impactos da utilização do processamento de banco de dados em processos de inovação em empresas. Estudo exploratório com foco em empresas de serviços (título em tradução livre). 

Data da defesa
7 de dezembro de 2017 

Nome do orientador
Prof. Dr. Alexandre Acácio de Andrade 

Linhas de pesquisa
Banco de dados ∙ Inovação ∙ Tecnologia da Informação ∙ Mineração de dados ∙ Big Data ∙ Database ∙ Innovation ∙ Information Technology ∙ Data Mining. 

Link para a dissertação


... 
Questões | Pesquisa 

Qual o tema da sua pesquisa e por que o escolheu? 
De maneira resumida, entender a relação entre o tipo de processamento de dados, o grau de inovação e o nível de crescimento das empresas. 

Quais eram seus objetivos (gerais e específicos)?
O objetivo geral do trabalho era verificar como os dados são processados e quais tipos de processamento de dados são utilizados em grandes empresas (incluindo mineração de dados, uso de big data, aprendizado de máquina, entre outros), e como acontece o processo de inovação dentro dessas mesmas empresas. Para isso, foi necessário definir critérios de inovação e classificar o quão inovadoras são as empresa, além de verificar se houve crescimento no período de estudo. O objetivo específico, por outro lado, era encontrar e estudar casos em que as inovações foram efetivamente alcançadas devido à estruturação do banco de dados, e propor uma correlação entre a complexidade do processamento do banco de dados e o grau de inovação alcançada por ela. Esperava-se que, com esses estudos de caso, fosse possível cruzar e parametrizar resultados, criando uma escala do grau de inovação versus o nível de complexidade de processamento do banco de dados utilizado. 

Como foi sua realização (materiais e métodos, metodologia, corpus etc.)?
A partir de extensa pesquisa metodológica, foram definidos os parâmetros de grau de complexidade de processamento de dados e grau de inovação. Com esses parâmetros pré-definidos, foram escolhidos dez estudos de caso de diversas empresas. Em seguida, os graus foram mensurados e cruzados, estabelecendo-se um parâmetro de dependência entre as mesmas. 

Quais foram os desafios enfrentados?
O maior desafio foi estabelecer os critérios de comparação de maneira igualitária para qualquer tamanho e segmento de empresa. O segundo foi encontrar dados públicos sobre processamento interno de dados de empresas, sem pedir informações sigilosas às mesmas. 

Quais foram os principais resultados alcançados?
A correlação entre o grau de complexidade do processamento de dados e o grau de inovação apresentou um fator de 77% da linha de regressão ajustada (R²) para um ajuste exponencial em empresas de serviços (isto é, empresas do setor terciário). Ou seja, quanto melhor uma empresa tratar os seus dados, é mais provável ela seja considerada uma empresa inovadora. 

Descreva, resumidamente, a importância acadêmica e social de sua pesquisa, isto é, sua contribuição para o universo científico e o cotidiano das pessoas. 
A premissa do trabalho é extremamente difícil de ser provada com argumentos científicos, portanto, o mais difícil foi estabelecer padrões sérios e que pudessem ser comparados e aplicados a qualquer empresa. A grande importância do trabalho é saber o quão inovadora é uma empresa simplesmente observando como ela lida com os próprios dados, eliminando a subjetividade de uma análise de grau de inovação da mesma.