Enviar artigo via e-mail 
Ocultar
Exibir todos
Avaliação da qualidade dos dados do processo de consumo e abastecimento de combustível de uma frota de ônibus sob a dimensão da precisão
Resumo
Objetivo do estudo: Este trabalho mede a qualidade dos dados gerados no processo de consumo e abastecimento de combustível e associados na composição dos custos, com uso de informações de empresas de transporte coletivo da região de Curitiba-PR.
Metodologia/abordagem: A partir do mapeamento das atividades e dos dados coletados no processo, foram definidas e aplicadas regras de negócio e técnica estatística que permitiram calcular o percentual de precisão dos dados.
Originalidade/Relevância: A lacuna teórica se posiciona na necessidade de definir e testar métodos que qualifiquem os dados utilizados nos processos decisórios, algo ainda incipiente no meio acadêmico/organizacional.
Principais resultados: A aplicação do método demonstrou que o processo real é representado com 87,36% de precisão por meio dos seus dados.
Contribuições teóricas/metodológicas: Apresenta-se como contribuição uma metodologia de avaliação de qualidade de dados, com base na dimensão da precisão, por meio da localização de informações que não expressam fielmente o processo real.
Contribuições sociais / para a gestão: A principal contribuição gerencial é a melhoria da acuracidade das decisões a partir da consciência da precisão dos dados coletados no processo, assim como, a motivação para a criação de um programa formal de gerenciamento de qualidade dos dados.
Palavras-chave
Texto completo:
PDFReferências
ABNT. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 15570 “Transporte — Especificações técnicas para fabricação de veículos de características urbanas para transporte coletivo de passageiros”. 2009.
AGUINIS, H.; GOTTFREDSON, R. K.; JOO, H. Best-Practice Recommendations for Defining, Identifying, and Handling Outliers. Organizational Research Methods, v. 16, n. 2, p. 270–301, 2013.
ANDERSON, D. R.; SWEENEY, D. J.; WILLIAMS, T. A.; CAMM, J. D.; COCHRAN, J. J. Statistics for business & economics. Nelson Education, 2016.
BARBIERI, C.; FARINELLI, F. Uma visão sintética e comentada do Data Management Body of Knowledge (DMBOK). 2013.
BIZER, C.; CYGANIAK, R. Quality-driven information filtering using the WIQA policy framework. Web Semantics, v. 7, n. 1, p. 1–10, 2009.
BRYNJOLFSSON, E.; HITT, L.; KIM, H. Strength in numbers: How does data-driven decision-making affect firm performance? International Conference on Information Systems 2011, ICIS 2011, v. 1, p. 541–558, 2011.
DATA MANAGEMENT ASSOCIATION (DAMA) UK WORKING GROUP ON “DATA QUALITY DIMENSIONS”. The six primary dimensions for data quality assessment: defining data quality dimensions. UK, 2013.
EARLEY, S.; HENDERSON, D. DAMA-DMBOK: data management body of knowledge. 2o ed. New Jersey: Bradley Beach, 2017.
EVEN, A.; SHANKARANARAYANAN, G. Utility-Driven Assessment of Data Quality. Data Base for Advances in Information Systems, v. 38, n. 2, p. 75–93, 2007.
FORBES INSIGHTS. The Data Differentiator. How Improving Data Quality Improves Business. Forbes Media, New York, 2017.
GALTON, F. Regression towards mediocrity in hereditary stature. The Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, v. 15, p. 246–263, 1886. JSTOR.
HAWKINS, D. M. Identification of Outliers. London ; New York: Chapman and Hall, 1980.
HEINRICH, B.; HRISTOVA, D.; KLIER, M.; SCHILLER, A.; SZUBARTOWICZ, M. Requirements for data quality metrics. Journal of Data and Information Quality (JDIQ), v. 9, n. 2, p. 1–32, 2018. ACM New York, NY, USA.
KUAH, G. K.; PERL, J. Optimization of feeder bus routes and bus-stop spacing. Journal of Transportation Engineering, v. 114, n. 3, p. 341–354, 1988. American Society of Civil Engineers.
NTU. Associação Nacional das Empresas de Transportes Urbanos. Transporte público como direito social. E agora? Brasília: NTU, 2016.
NTU. Associação Nacional das Empresas de Transportes Urbanos. Anuário NTU 2017-2018. Brasília: NTU, 2018.
PRASAD, N. R.; ALMANZA-GARCIA, S.; LU, T. T. Anomaly detection. Computers, Materials and Continua, v. 14, n. 1, p. 1–22, 2009.
PRICE, R.; SHANKS, G. A Semiotic Information Quality Framework: Development and Comparative Analysis. Journal of Information Technology, v. 20, n. 2, p. 88–102, 2005. SAGE Publications Ltd. Disponível em: . .
SHANKARANARAYAN, G.; ZIAD, M.; WANG, R. Y. Managing data quality in dynamic decision environments: An information product approach. Journal of Database Management, v. 14, n. 4, p. 14–32, 2003.
TUKEY, J. W. Exploratory Data Analysis. Princeton: Addison-wesley Longman, Inc, 1977.
URBS. URBANIZAÇÃO DE CURITIBA S/A. Categorias de Linhas. Disponível em: . Acesso em: 13/1/2021.
URBS. Urbanização de Curitiba S/A. Custos da Rede Integrada de Transporte. Disponível em: . Acesso em: 1/3/2020.
VINUTHA, H. P.; POORNIMA, B.; SAGAR, B. M. Detection of Outliers Using Interquartile Range Technique from Intrusion Dataset. In: Satapathy S., Tavares J., Bhateja V., Mohanty J. Information and Decision Sciences. Advances in Intelligent Systems and Computing. p.511–518, 2018. Singapore: Springer.
WANG, R.; PIERCE, E. M.; MADNICK, S.; FISHER, C. Information Quality. 1o ed. New York: Routledge, 2005.
WANG, R. Y.; STRONG, D. M. Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Journal of management information systems, v. 12, n. 4, p. 5–33, 1996. Taylor & Francis.
ZOET, M.; VERSENDAAL, J.; RAVESTEYN, P.; WELKE, R. Alignment of Business Process Management and Business Rules. ECIS 2011 Proceedings, v. 34, 2011. Disponível em: .
DOI: https://doi.org/10.20397/2177-6652/2022.v22i3.2113
Métricas do artigo
Metrics powered by PLOS ALM
Apontamentos
- Não há apontamentos.
Direitos autorais 2022 Revista Gestão & Tecnologia
Esta obra está licenciada sob uma licença Creative Commons Atribuição - NãoComercial 4.0 Internacional.