Fatores associados ao sucesso na adoção de Business Intelligence em organizações: uma abordagem exploratória baseada em análise multivariada.

doi:10.22167/2675-6528-202603176

Artigo

09 de outubro de 2026

Fatores associados ao sucesso na adoção de Business Intelligence em organizações: uma abordagem exploratória baseada em análise multivariada.

Fatores Associados ao Sucesso na Adoção de Business Intelligence em Organizações: uma Abordagem Exploratória Baseada em Análise Multivariada.

Lucas Brandão Garcia; Miguel Ângelo Lellis Moreira

DOI: 10.22167/2675-6528-202603176

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A adoção de soluções de Business Intelligence (BI) em organizações corporativas ampliou-se nos últimos anos, contudo, muitos projetos não alcançaram os resultados esperados. Nesse contexto, investigaram-se os fatores associados ao sucesso na adoção de BI, considerando que o processo envolve aspectos tecnológicos, organizacionais e comportamentais. A pesquisa adotou caráter aplicado, abordagem quantitativa e natureza exploratória, utilizando uma base de dados simulada com variáveis técnicas e organizacionais relacionadas ao uso de soluções de BI. Para a análise, empregaram-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) e técnicas de agrupamento, visando identificar perfis distintos de adoção. Os resultados indicaram que organizações com estruturas técnicas semelhantes podem apresentar níveis de sucesso distintos, associados a fatores como engajamento dos usuários, maturidade da cultura de dados e intensidade de utilização da solução. Observou-se que maior escala operacional e intensidade de uso não garantiram, por si só, maior sucesso na adoção. Os achados reforçaram a natureza multidimensional do sucesso na adoção de BI e a contribuição de abordagens multivariadas exploratórias para diagnósticos organizacionais e o aprimoramento da gestão dessas iniciativas.

Palavras-chave: Adoção organizacional; Análise multivariada; Business Intelligence; Cultura de dados; Maturidade analítica.

1. Introdução

O uso de dados como apoio à tomada de decisão tem se tornado cada vez mais comum no ambiente corporativo. Nesse contexto, soluções de Business Intelligence desempenham um papel central ao permitir a integração, o tratamento e a visualização de informações estratégicas provenientes de diferentes fontes de dados (Wixom; Watson, 2010; Mikalef et al., 2021; Grover et al., 2022). Apesar dos avanços tecnológicos e da ampla oferta de ferramentas analíticas, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades para extrair valor efetivo dessas soluções.

A literatura sobre Business Intelligence aponta que o sucesso dessas iniciativas não depende exclusivamente da infraestrutura tecnológica implementada. Fatores organizacionais, como cultura orientada a dados, governança da informação e engajamento dos usuários, também são cruciais (Yeoh; Koronios, 2010; Ransbotham et al., 2021; Olszak, 2022). A vantagem competitiva associada ao uso de dados reside menos na tecnologia em si e mais na capacidade das organizações de incorporar análises e evidências quantitativas aos processos decisórios (Davenport; Harris, 2007; Davenport, 2023).

Estudos recentes, tanto no contexto brasileiro quanto internacional, reforçam que o sucesso de iniciativas analíticas e de Business Intelligence resulta da articulação entre fatores técnicos, organizacionais e de gestão. A maturidade analítica e a cultura orientada a dados são importantes para a geração de valor a partir das soluções de BI (Mikalef et al., 2021; Wamba et al., 2021; Olszak, 2022). Observa-se que organizações com estruturas tecnológicas e recursos semelhantes podem apresentar níveis bastante distintos de uso, engajamento e retorno percebido a partir das ferramentas analíticas.

A experiência profissional no acompanhamento técnico de organizações corporativas durante processos de adoção e sustentação de soluções de Business Intelligence evidencia que o sucesso dessas iniciativas resulta da interação entre fatores técnicos e humanos. Essa complexidade sugere que a adoção bem-sucedida é um fenômeno multidimensional, que não pode ser compreendido por meio de análises isoladas de variáveis.

Diante desse cenário, torna-se relevante empregar abordagens analíticas capazes de examinar simultaneamente múltiplos fatores associados à adoção do Business Intelligence. Métodos estatísticos multivariados permitem identificar padrões, associações e perfis de comportamento entre variáveis, possibilitando a análise de fenômenos organizacionais complexos que dificilmente seriam capturados por análises univariadas ou descritivas isoladas (Hair et al., 2019; Shmueli et al., 2020). Assim, este trabalho tem como objetivo identificar fatores associados ao sucesso na adoção de soluções de Business Intelligence em organizações corporativas por meio da aplicação de técnicas de análise estatística multivariada em uma base de dados simulada.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa possui caráter aplicado, com abordagem quantitativa e natureza exploratória. Estudos dessa natureza são apropriados para compreender relações entre variáveis e identificar padrões em contextos organizacionais complexos, especialmente quando o objetivo envolve a exploração de fenômenos ainda pouco estruturados na literatura (HAIR et al., 2019).

O estudo foi conduzido a partir da construção de uma base de dados simulada, elaborada para representar unidades organizacionais usuárias de soluções corporativas de Business Intelligence. A adoção de dados simulados decorreu da restrição de acesso a bases organizacionais reais, mesmo após tentativas de anonimização. O uso de dados sintéticos é reconhecido como alternativa metodológica pertinente em contextos de confidencialidade e proteção à privacidade (PATEL, 2024; BEDUSCHI, 2024; MENDES et al., 2025).

A base de dados foi gerada em ambiente Python, utilizando as bibliotecas NumPy para geração de distribuições estatísticas e Pandas para estruturação. Variáveis contínuas de comportamento de uso foram simuladas a partir de distribuições plausíveis, e variáveis categóricas, como maturidade organizacional e engajamento, foram geradas para representar diferentes níveis. Criaram-se registros fictícios com atributos técnicos e organizacionais observados em projetos de BI. Para garantir a reprodutibilidade, definiu-se uma semente aleatória fixa nos procedimentos de geração. O script completo encontra-se documentado no Apêndice A do trabalho original.

A base de dados continha registros de 500 unidades organizacionais fictícias, representando diferentes perfis de adoção de soluções de Business Intelligence. As variáveis foram divididas em dois grupos: técnicas e organizacionais. As técnicas incluíram custo da solução, número de usuários, volume de utilização da plataforma, quantidade de chamados de suporte, tempo de implantação e idade da conta. As organizacionais contemplaram nível de engajamento dos usuários, maturidade da cultura de dados, risco de descontinuidade da solução e modelo de suporte adotado.

Para complementar a análise, construiu-se um indicador sintético de sucesso na adoção do Business Intelligence, combinando taxa de adoção da solução entre usuários potenciais, tempo de utilização da plataforma analítica e risco de descontinuidade (churn risk). Os indicadores contínuos foram normalizados por meio da transformação Min-Max, conforme a equação (1), para que os valores variassem entre zero e um (SHMUELI et al., 2020). Após a normalização, as três dimensões foram combinadas por média aritmética simples, conforme a equação (2).

Antes da aplicação das técnicas de análise estatística multivariada, realizou-se a preparação e categorização das variáveis. As variáveis quantitativas simuladas foram transformadas em categorias ordinais, como níveis baixos, médios e altos, para representar diferentes níveis observados no contexto organizacional. Variáveis como número de usuários, volume de utilização e custo da solução foram categorizadas com base em intervalos definidos a partir da distribuição dos dados simulados. Indicadores de engajamento, maturidade da cultura de dados e risco de descontinuidade foram representados por níveis categóricos.

Após a preparação e categorização, aplicou-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM), técnica estatística multivariada para examinar associações entre múltiplas variáveis categóricas e representá-las em um espaço dimensional reduzido (GREENACRE, 2017). A ACM parte da construção de uma matriz indicadora completa ou matriz de Burt, que sintetiza as frequências cruzadas entre categorias, conforme a equação (3). A técnica realiza uma decomposição em valores singulares (SVD), conforme a equação (4), para identificar dimensões latentes que sintetizam os principais padrões de associação (GREENACRE, 2017; HAIR et al., 2019).

Com base nas coordenadas fatoriais obtidas pela ACM, aplicou-se uma análise de agrupamento com o algoritmo K-means, para identificar perfis homogêneos de adoção do Business Intelligence. O K-means busca minimizar a variabilidade interna dos grupos e maximizar a separação entre agrupamentos distintos (HAIR et al., 2019; KAUFMAN; ROUSSEEUW, 2005). O critério de otimização consiste na minimização da soma dos quadrados das distâncias entre cada observação e o centroide de seu respectivo grupo, conforme a equação (5).

A definição do número adequado de agrupamentos foi apoiada pela análise do coeficiente médio de silhueta e pelo método do cotovelo (elbow method). O coeficiente de silhueta avalia a coesão interna dos grupos e a separação entre clusters distintos, conforme a equação (6). A análise conjunta dessas métricas evidenciou um trade-off entre qualidade estatística e detalhamento analítico, levando à escolha de oito clusters (k = 8) para a segmentação, visando maior granularidade e interpretação gerencial.

3. Resultados e Discussão

A análise exploratória dos dados simulados revelou padrões consistentes relacionados à adoção e ao uso de soluções de Business Intelligence em unidades organizacionais corporativas. A aplicação da Análise de Correspondência Múltipla (ACM) mostrou-se uma técnica adequada para examinar associações entre variáveis categóricas, permitindo reduzir a complexidade do conjunto de dados e preservar as relações mais relevantes entre os atributos analisados. Essa abordagem multivariada foi fundamental para compreender a natureza complexa do fenômeno, conforme destacado na metodologia, alinhando-se com a necessidade de explorar fenômenos organizacionais multifacetados.

A interpretação das dimensões geradas pela ACM indicou a existência de dois eixos principais de diferenciação entre as unidades organizacionais estudadas. A primeira dimensão apresentou uma associação predominante com variáveis relacionadas à escala e à complexidade operacional. Unidades caracterizadas por categorias de custo elevado, maior volume de uso da solução, maior número de usuários ativos e maior quantidade de chamados de suporte concentraram-se em um extremo desse eixo, refletindo o porte e a intensidade de utilização do Business Intelligence. No polo oposto, agruparam-se unidades com menor intensidade de uso, menor base de usuários e menor complexidade operacional, sugerindo diferenças estruturais claras entre os ambientes analisados.

A segunda dimensão evidenciou um padrão distinto, associado principalmente a fatores organizacionais e comportamentais. Observou-se que categorias relacionadas a baixo nível de engajamento dos usuários, maturidade analítica inicial e maior risco de descontinuidade da solução apresentaram maior contribuição em um dos polos da dimensão. Em contrapartida, unidades com níveis mais elevados de engajamento, maturidade analítica mais consolidada e menor risco percebido de descontinuidade da solução concentraram-se no polo oposto. Esses resultados indicam que, independentemente da escala operacional, fatores ligados à cultura analítica e ao relacionamento organizacional com a solução exercem um papel relevante na diferenciação dos perfis observados, corroborando a literatura que aponta a importância de aspectos não tecnológicos para o sucesso do BI (Yeoh; Koronios, 2010; Ransbotham et al., 2021).

Em conjunto, as duas dimensões obtidas pela ACM evidenciam que a adoção do Business Intelligence não pode ser compreendida a partir de um único fator isolado. Enquanto a primeira dimensão reflete diferenças estruturais e operacionais entre as unidades organizacionais, a segunda dimensão indica a relevância de fatores organizacionais associados à cultura de dados e ao engajamento dos usuários. A projeção das unidades organizacionais no espaço bidimensional da ACM mostrou uma separação visual consistente entre diferentes grupos, indicando que as associações entre as variáveis categóricas são eficazes para distinguir padrões distintos de adoção do Business Intelligence, o que foi um passo crucial para a etapa de segmentação.

Para identificar perfis organizacionais com características semelhantes de adoção da solução analítica, foram aplicados métodos de agrupamento sobre as dimensões obtidas pela Análise de Correspondência Múltipla. A definição do número adequado de clusters foi apoiada por duas abordagens complementares: o coeficiente médio de silhueta e o método do cotovelo. O coeficiente de silhueta, que avalia a coesão interna e a separação entre clusters, indicou que valores menores de k, especialmente k igual a dois e k igual a três, apresentaram maiores índices de silhueta, sugerindo melhor separação estatística entre os agrupamentos. No entanto, o coeficiente de silhueta apresentou redução gradual à medida que o número de clusters aumentava, refletindo maior complexidade e sobreposição entre os grupos formados.

O método do cotovelo, por sua vez, permitiu analisar a redução da variabilidade interna dos agrupamentos à medida que o número de clusters aumentava. Observou-se uma redução acentuada da variabilidade interna dos clusters até aproximadamente k igual a quatro ou k igual a cinco, a partir dos quais a curva passou a apresentar comportamento mais estável. Esse padrão indicou um ponto de inflexão que sugere ganhos marginais decrescentes na qualidade da segmentação para valores mais elevados de k. A análise conjunta dessas duas métricas evidenciou um trade-off entre qualidade estatística da segmentação e nível de detalhamento analítico.

Diante desse cenário, a escolha final por k igual a oito foi baseada na combinação de critérios estatísticos e analíticos. Embora os gráficos indicassem melhor desempenho estatístico para valores menores de k, a configuração com oito clusters possibilitou maior granularidade na identificação dos perfis organizacionais, favorecendo a interpretação gerencial dos resultados. Configurações com menor número de clusters tenderiam a agrupar unidades organizacionais com características heterogêneas em categorias amplas, reduzindo a capacidade de diferenciação entre padrões de adoção. Por outro lado, valores muito elevados de k poderiam comprometer a estabilidade dos agrupamentos e dificultar sua interpretação prática, o que justificou a escolha por um número intermediário de clusters para otimizar a relevância prática dos achados.

Após a definição do número de agrupamentos, procedeu-se à análise da distribuição das unidades organizacionais entre os clusters identificados. Essa distribuição permitiu observar a quantidade de organizações alocadas em cada grupo e avaliar o equilíbrio entre os agrupamentos obtidos pelo modelo. A análise dos agrupamentos revelou a existência de perfis heterogêneos de adoção do Business Intelligence, indicando que as organizações não seguem um caminho uniforme na implementação e uso dessas soluções.

Foram identificados grupos caracterizados por alta escala e elevada complexidade operacional, bem como grupos de médio porte com uso mais estável da solução. Também foram observados agrupamentos associados a ambientes organizacionais com adoção limitada, nos quais baixos níveis de engajamento e maturidade analítica estiveram associados a maior instabilidade no uso do BI. Esses resultados indicam que a adoção do Business Intelligence não pode ser explicada exclusivamente por fatores técnicos ou estruturais, sendo fortemente influenciada pela interação entre características organizacionais e comportamentais, uma perspectiva alinhada com a visão de DeLone e McLean (2003) sobre o sucesso de sistemas de informação.

A análise dos clusters também permitiu interpretar os agrupamentos como diferentes perfis organizacionais de adoção do Business Intelligence, representando distintos estágios de maturidade e intensidade de uso da solução analítica. Para examinar as diferenças de escala operacional entre os agrupamentos, analisou-se o custo médio mensal da solução em cada cluster. A distribuição dos custos médios entre os clusters reforça a interpretação de que os diferentes perfis de adoção também se distinguem em termos de escala operacional e intensidade de utilização da solução analítica, com o Cluster 2 apresentando o maior custo médio mensal, indicando maior investimento e, presumivelmente, maior escala.

O score médio de sucesso para cada cluster identificado revelou que determinados agrupamentos concentram unidades organizacionais com níveis mais elevados do indicador, sugerindo ambientes com maior maturidade analítica e maior consolidação do uso das ferramentas de Business Intelligence nos processos decisórios. Por outro lado, alguns clusters apresentaram valores significativamente menores do indicador, refletindo contextos organizacionais em que a adoção da solução ocorre de forma mais limitada ou ainda em estágio inicial. Por exemplo, o Cluster 7 apresentou o maior score médio de sucesso, enquanto o Cluster 5 apresentou o menor.

Para compreender de forma mais detalhada as características de cada cluster, foi realizada uma análise do perfil médio das principais variáveis consideradas no estudo, incluindo número de usuários, volume de uso da solução, frequência de suporte e indicadores de desempenho. O Cluster 2, por exemplo, concentrou o maior número de organizações (122 unidades) e apresentou os maiores valores médios de usuários (260,02), volume de uso (1470,78 horas mensais) e tickets de suporte (9,96 por mês), indicando ambientes de maior complexidade operacional. No entanto, seu score médio de sucesso foi de 0,45, permanecendo relativamente inferior ao observado em clusters com menor escala operacional.

Em contraste, o Cluster 7, com 38 organizações, apresentou o maior score médio de sucesso (0,72), aliado a uma alta taxa média de adoção (0,74) e baixo volume de tickets de suporte (0,24 por mês), sugerindo ambientes organizacionais mais estáveis e com maior maturidade no uso da solução analítica. Já o Cluster 5, com 49 organizações, apresentou o menor score médio de sucesso (0,27) e menor idade média da conta (21,00 meses), indicando um perfil organizacional mais recente e ainda pouco consolidado em termos de adoção analítica. Essas comparações diretas entre os clusters revelam a diversidade de cenários de adoção.

Um resultado particularmente relevante emerge da análise do Cluster 2. Embora esse agrupamento apresente os maiores valores médios de número de usuários, volume de uso da plataforma e frequência de chamados de suporte, seu score médio de sucesso permanece inferior ao observado em clusters menores. Esse resultado sugere que maior escala operacional e maior intensidade de uso da solução não garantem, por si só, maior sucesso na adoção do Business Intelligence. Em ambientes organizacionais mais complexos, a ampliação da escala de uso pode ocorrer sem a correspondente consolidação da maturidade analítica, do engajamento dos usuários e da estabilidade da adoção da solução, o que ressalta a importância de fatores qualitativos.

Outro aspecto analisado neste estudo foi a relação entre a taxa de adoção da solução analítica e o risco de churn, entendido como a probabilidade de descontinuidade do uso da ferramenta. Observou-se que níveis mais elevados de adoção tendem a estar associados a menor probabilidade de descontinuidade do uso da plataforma. Entretanto, a dispersão observada indica que essa relação não ocorre de forma perfeitamente linear, sugerindo que outros fatores organizacionais, como maturidade da cultura analítica, qualidade do suporte técnico e integração das ferramentas analíticas aos processos de decisão, também exercem influência relevante sobre a continuidade do uso da solução, conforme apontado por Ransbotham et al. (2021) e Olszak (2022).

De forma geral, os clusters identificados podem ser interpretados como representando três padrões principais de comportamento organizacional em relação ao uso do Business Intelligence. O primeiro corresponde a ambientes organizacionais de adoção avançada, caracterizados por maior estabilidade no uso da solução e maior maturidade analítica. O segundo padrão corresponde a ambientes com adoção intermediária, nos quais o Business Intelligence apresenta uso relativamente estável, porém com níveis moderados de engajamento e maturidade ainda em desenvolvimento. Por fim, identificaram-se agrupamentos associados a contextos organizacionais de adoção inicial ou limitada, caracterizados por menor intensidade de uso e maior risco de descontinuidade da solução, evidenciando a natureza multidimensional do sucesso na adoção.

Esses resultados indicam que o sucesso na adoção do Business Intelligence não depende exclusivamente da escala operacional ou da intensidade de utilização da solução, mas também da presença de fatores organizacionais relacionados à cultura de dados e ao engajamento dos usuários. A combinação entre Análise de Correspondência Múltipla e métodos de agrupamento permitiu reduzir a complexidade do conjunto de dados, identificar dimensões relevantes de diferenciação e segmentar as unidades organizacionais em perfis distintos de adoção. A análise evidenciou que fatores técnicos, como escala de uso e complexidade operacional, coexistem com fatores organizacionais, como engajamento dos usuários e maturidade da cultura de dados, na configuração dos diferentes níveis de sucesso observados, confirmando o objetivo do estudo.

4. Conclusão

Este estudo teve como objetivo identificar fatores associados ao sucesso na adoção de soluções de Business Intelligence em organizações corporativas, empregando uma abordagem exploratória baseada em análise multivariada em uma base de dados simulada. Verificou-se que o sucesso na adoção do Business Intelligence é um fenômeno multidimensional, influenciado por uma interação complexa de fatores. A aplicação da Análise de Correspondência Múltipla revelou dois eixos principais de diferenciação entre as unidades organizacionais: um relacionado à escala e complexidade operacional, e outro associado a fatores organizacionais e comportamentais, como engajamento dos usuários e maturidade da cultura de dados. Observou-se que organizações com estruturas técnicas semelhantes podem apresentar níveis de sucesso distintos, e que maior escala operacional ou intensidade de uso da solução não garantem, por si só, maior sucesso na adoção. A segmentação em clusters permitiu identificar perfis organizacionais heterogêneos, desde ambientes de adoção avançada e estável até contextos de adoção inicial ou limitada, com maior risco de descontinuidade.

A principal contribuição deste trabalho reside na demonstração de que abordagens analíticas multivariadas, como a combinação de Análise de Correspondência Múltipla e métodos de agrupamento, são eficazes para produzir diagnósticos relevantes sobre os padrões de adoção de Business Intelligence. Essa capacidade de identificar perfis e associações complexas oferece suporte à tomada de decisão gerencial e à formulação de estratégias para consolidar a cultura analítica nas organizações. Contudo, o estudo apresenta limitações importantes, como o uso de uma base de dados simulada, o que implica que os padrões identificados devem ser interpretados como associações plausíveis e não como evidências empíricas definitivas para contextos reais. Além disso, o caráter exploratório da metodologia não permite estabelecer relações causais diretas entre as variáveis analisadas, e dimensões subjetivas, como a percepção de valor pelos usuários, não foram incorporadas. Sugere-se para estudos futuros a aplicação da metodologia em bases de dados reais, a inclusão de novas variáveis organizacionais e o desenvolvimento de modelos explicativos que aprofundem a análise dos fatores associados ao sucesso na adoção de Business Intelligence.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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Análise de Correspondência Aplicada a Dados Periciais: Identificação de Padrões Para Melhoria dos Serviços de Atendimento

A necessidade de otimizar recursos e compreender a complexa dinâmica criminal motivou a exploração de dados periciais, frequentemente subutilizados em laudos textuais. Aplicou-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) em atendimentos periciais na Macrorregião de Bauru, SP. O objetivo foi investigar e identificar padrões de associação entre o tipo de ocorrência, o período do dia, o dia da semana e a localização, visando subsidiar decisões operacionais. Utilizaram-se dados da Superintendência da Polícia Técnico-Científica (SPTC), coletados entre maio de 2023 e janeiro de 2026. A metodologia englobou a limpeza, transformação e categorização das variáveis, além da construção de matrizes de contingência processadas em Python. A análise descritiva inicial revelou que furtos e colisões predominaram no volume total de ocorrências, enquanto crimes violentos, como homicídios, estupros e feminicídios, representaram uma parcela menor, mas demandaram tempos de resposta significativamente maiores. A ACM mapeou visualmente as correlações estruturais, demonstrando associações claras entre crimes noturnos e de finais de semana com regiões específicas. Identificaram-se dois agrupamentos principais: um perfil noturno e de fim de semana, associado a choques, atropelamentos e suicídios, com destaque para Bauru; e um perfil diurno em dias úteis, dominado por furtos e danos à propriedade. Demonstrou-se que o uso de técnicas exploratórias de aprendizado de máquina transformou dados periciais brutos em informações estratégicas vitais, fornecendo subsídios para a alocação eficiente de equipes e fundamentando a elaboração de políticas públicas baseadas em evidências.

Palavras-chave: Crimes violentos; Matriz de contingência; Priorização de serviços; Python; Tempos de resposta.

09 de outubro de 2026

Predição do MVP da NBA com Técnicas de Aprendizado de Máquina

O prêmio de Most Valuable Player (MVP) da NBA possui grande relevância no basquete profissional, refletindo o reconhecimento de atletas e os padrões de votação. Um estudo desenvolveu e avaliou modelos de aprendizado de máquina supervisionado para prever o prêmio MVP da NBA, tratando o problema como uma tarefa de ordenação baseada na estimação do valor de “Share” da votação. Foram treinados e avaliados cinco algoritmos – Random Forest, LightGBM, XGBoost, CatBoost e NGBoost – utilizando dados históricos da NBA de 1996 a 2025, coletados do portal “Basketball Reference”. Os modelos foram testados nas temporadas de 2019 a 2025. O CatBoost alcançou o melhor desempenho na acurácia Top-5 (77,14%), identificando consistentemente os cinco principais candidatos. Random Forest, LightGBM e NGBoost empataram na acurácia Top-1 (42,86%), prevendo corretamente o vencedor em três das sete temporadas avaliadas. A análise de importância das variáveis indicou que o desempenho ofensivo individual, especialmente pontos por partida, e o desempenho coletivo da equipe, representado pelo percentual de vitórias, foram os principais determinantes das previsões. Os resultados demonstraram a viabilidade da abordagem proposta e seu elevado potencial para estudos futuros.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Boosting; NBA; Predição esportiva; Random Forest.

09 de outubro de 2026

O comportamento das gerações de consumidores digitais de materiais para construção: análise da Geração X

Analisou-se o comportamento da Geração X na compra de materiais para construção, considerando a articulação entre canais digitais e físicos e as percepções de varejistas e indústrias sobre esse processo. O objetivo foi investigar como esse público utiliza os canais digitais e físicos no processo decisório e relacionar os achados às respostas de varejistas e indústrias. Realizou-se uma pesquisa descritiva e exploratória, com abordagem quantitativa e interpretação qualitativa, por meio de três questionários aplicados a 37 consumidores, 25 varejistas e 25 representantes da indústria. Os dados de cada grupo foram analisados separadamente e, em seguida, relacionados por eixos temáticos. Os resultados indicaram que os consumidores da Geração X utilizam meios digitais para pesquisa e comparação, mas valorizam a loja física para contato com o produto, confiança e atendimento consultivo. Os varejistas reconheceram a transformação, mas apresentaram diferentes níveis de adaptação, enquanto as indústrias relataram uso heterogêneo de tecnologias e reconheceram seu papel de apoio ao varejo. Concluiu-se que o comportamento da Geração X se caracteriza por uma jornada híbrida, que exige maior integração entre os canais e os agentes da cadeia de materiais para construção.

Palavras-chave: Comportamento do consumidor; Geração X; Jornada de compra híbrida; Transformação digital; Varejo de materiais para construção.

Digital Business

09 de outubro de 2026

Experiência do cliente digital e satisfação do consumidor em plataformas online

Um estudo analisou como as dimensões da experiência do cliente digital (controle percebido, conveniência do serviço, atendimento ao cliente e cumprimento dos serviços) influenciam a satisfação do consumidor em plataformas online para aquisição de produtos e serviços. Adotou-se uma abordagem quantitativa e descritiva, com dados primários coletados entre 02 e 13 de fevereiro de 2026, por meio de escalas validadas aplicadas a consumidores de e-commerce. A amostra, definida por conveniência, contemplou diversos perfis de usuários. Realizou-se análise descritiva para caracterização dos respondentes, seguida de análises de correlação e regressão linear múltipla para verificar as relações entre as variáveis. Os resultados evidenciaram que as dimensões Conveniência do Serviço, Cumprimento dos Serviços e Atendimento ao Cliente apresentaram associação positiva e estatisticamente significativa com a satisfação do consumidor. O Controle Percebido, contudo, não demonstrou influência significativa no modelo estimado. Esses achados contribuíram para a compreensão das relações entre a experiência digital e a satisfação do consumidor em plataformas de e-commerce.

Palavras-chave: Análise multivariada; Comércio eletrônico; Comportamento do consumidor; Experiência do usuário; Qualidade do serviço.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

09 de outubro de 2026

Fundamentos para estruturação de currículos baseados em habilidades de raciocínio

Nas últimas décadas, observou-se uma transição educacional de modelos focados em conteúdo para o desenvolvimento de competências, impulsionada pela ubiquidade da informação. Nesse contexto, as habilidades de raciocínio tornaram-se pedagogicamente cruciais por embasarem a compreensão, relação e adaptação de conteúdos em cenários complexos. Com base nessa perspectiva, buscou-se consolidar um modelo detalhado das habilidades que compõem o raciocínio cognitivo, visando servir de base para a elaboração de currículos e programas pedagógicos. Para tanto, realizou-se uma pesquisa qualitativa e exploratória, que envolveu uma síntese multidisciplinar de conhecimentos da filosofia da mente, epistemologia, semiótica, psicologia cognitiva e neurociência. Essa abordagem proporcionou uma visão abrangente da natureza e das funções do raciocínio humano. O modelo resultante classificou as habilidades em quatro funções cognitivas principais, subdivididas em níveis crescentes de complexidade, que acompanharam o desenvolvimento cognitivo humano. A estrutura final mostrou-se bem fundamentada e aplicável à elaboração de currículos e programas pedagógicos, oferecendo uma taxonomia de habilidades do raciocínio diretamente utilizável no sequenciamento instrucional e na avaliação de competências cognitivas.

Palavras-chave: Currículo baseado em competências; Desenvolvimento cognitivo; Habilidades cognitivas; Pensamento crítico; Raciocínio cognitivo.

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão De Projetos

25 de setembro de 2026

A IA acelera as respostas; quem assume as decisões?

Velocidade da tecnologia só vira vantagem quando acompanha a capacidade de compreender, verificar e assumir a responsabilidade pelos resultados Imagine uma equipe que passa a produzir em uma tarde as análises que antes exigiam uma semana. A mudança parece justificar o investimento em inteligência artificial. Mas, antes de contabilizar o ganho, cabe perguntar quem examinou […]

Inovação

14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

Redes Sociais

14 de setembro de 2026

O efeito da influência no consumo

O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

Chamada De Artigos

11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]