scholarly journals Desenvolvimento de Competências Digitais e Internacionais em Startups via Aceleradoras de Negócios

Internext ◽  
2022 ◽  
Vol 17 (1) ◽  
pp. 46-63
Author(s):  
Matheus Eurico Soares de Noronha ◽  
Cristina Doritta Rodrigues ◽  
Claudio Mello ◽  
Felipe Mendes Borini
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Data Science ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo ◽  
Born Globals

Objetivo: Diagnosticar como as aceleradoras colaboram para o desenvolvimento de competências internacionais em startups e verificar quais as principais competências internacionais digitais e empreendedoras desenvolvidas no ambiente de aceleração de startups. Método: A abordagem é qualitativa. O método utilizado é a análise de conteúdo. Os dados foram coletados com gestores de aceleradoras de startups das regiões de São Paulo (SP) e Vitória (ES). Principais resultados: Os resultados mostram que as aceleradoras desenvolvem competências digitais internacionais e de Born Globals em startups. Observa-se que determinadas competências são mais refinadas que outras no processo de aceleração e estão concomitantemente ligadas aos pilares das aceleradoras. Relevância/originalidade: Traz três novas categorias emergentes para a literatura sobre startups: Contratos, Finanças e Big Data/Data Science. Contribuições teóricas: As aceleradoras de negócios são agentes antecessores ao processo de desenvolvimento de competências e capacidades internacionais, e seu papel no ecossistema de inovação é promover a inovação estratégica e o conhecimento organizacional. Contribuições para a gestão: Apresentam-se conhecimentos e competências necessárias para que uma empresa em fase inicial possa explorar mercados globais.

scholarly journals Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil

2020 ◽  
Vol 9 (11) ◽  
pp. e41791110078
Author(s):  
Wesckley Faria Gomes ◽  
Methanias Colaço Júnior ◽  
Kleber Henrique de Jesus Prado
Keyword(s):  
Data Science ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo

Contexto: A criminalidade tem sido um problema ao redor do mundo, causando danos às sociedades. Educação, pobreza, emprego e clima são alguns fatores que afetam a taxa de criminalidade, levando as autoridades a gastar, anualmente, milhões com ações de combate à violência e planos estratégicos de prevenção e redução da criminalidade. Objetivo: Aplicar conceitos de Data Science para análise de dados governamentais relacionados a crimes no Brasil. Método: Uso de mineração de dados, especificamente regras de associação (RA), em um experimento controlado, para detecção de padrões entre os tipos de crimes, como também entre os tipos de crime e meses do ano. Resultados: No contexto das associações entre crimes, os estados com regras mais interessantes foram: Bahia, com 15 associações, São Paulo, com 12, Goiás, 11, e Paraná, com 9. Destaque para a associação “Latrocínio  Roubo de Carga”, encontrada para o Estado da Bahia, a qual atingiu uma confiança de 99% (0.99). Já no âmbito das associações entre crimes e meses do ano, avultaram-se Paraíba, com 2 associações, Maranhão, Rondônia e São Paulo, com 1 associação cada. Destaque para regra “Dezembro  Roubo de Veículo”, encontrada para o Estado de São Paulo, que alcançou uma confiança de 84% (0,84). Conclusão: Os resultados expostos nesta pesquisa auxiliam analistas criminais no processo de tomada de decisão para prevenção e redução da criminalidade no país, uma vez que podem permitir a inibição de crimes que são antecedentes de outras ocorrências dentro do mesmo estado ou de crimes que ocorrem num mesmo período.

scholarly journals Experiencias y retos del uso de datos de aplicaciones móviles para la movilidad urbana

2019 ◽  
Vol 22 (1) ◽  
Author(s):  
Anna-Beatriz Sabino ◽  
Pedro Reis-Martins ◽  
Mauricio Carranza-Infante
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Local Governments ◽  
Rio De Janeiro ◽  
Smart Cities ◽  
Mobile Apps ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo ◽  
Urban Mobility ◽  
Simple Task ◽  
Use Of Data

Resumen La planeación de la movilidad urbana requiere utilización de datos masivos para apoyar la toma de decisiones y realizar proyecciones estratégicas, es así como muchos gobiernos locales no poseen la capacidad para generar los datos necesarios. Sin embargo, empresas privadas como Waze Moovit, Stava y Uber (gestores de aplicativos móviles de movilidad) tienen la capacidad de producir estos datos y, además, han demostrado su disponibilidad para compartirlos y así mejorar las condiciones de la planeación de la movilidad en las ciudades. En América del Sur, Rio de Janeiro, Sao Paulo y Medellín, son casos de ciudades que se convirtieron en ejemplos de innovación en el de uso de datos. Con base en la experiencia de estas ciudades y en encuestas aplicadas con representantes de empresas gestoras de Apps de movilidad y de gobiernos, en este artículo se propone un modelo de tres niveles para el uso de datos en beneficio de la gestión y planeación de la movilidad urbana. El modelo propuesto tiene como objetivo trazar parámetros que ayuden a las ciudades a desarrollar una visión en cuanto al potencial de los datos para generar acciones y políticas públicas de movilidad urbana.  Palabras clave: Apps de movilidad; Big Data; gestión de tráfico colaborativo; movilidad Inteligente; planificación del tránsito; planificación urbana; Smart Cities; transporte;   Abstract Urban mobility planning is included in a global scenario of increasing use of massive data to support decision making. However, many local governments do not have a structure that produces the data necessary to base their strategic projections. At the same time, private companies - such as Waze and Moovit (mobile application mobility managers) - have the ability to produce this data and, in addition, have demonstrated their availability to share them and thus improve planning conditions in cities. Nevertheless, managing this data and using it for the benefit of better urban planning and management is not a simple task. In South America, Rio de Janeiro, Sao Paulo and Medellín have overcome important obstacles in this trajectory and became examples of innovation in the use of data. Based on the experience of these cities - and on surveys conducted with representatives of mobile apps companies and governments -, this article proposes a three-level model for the use of data for the benefit of urban mobility management and planning. The proposed model is in its initial stage and aims to draw parameters that help cities to develop a vision regarding the potential of data to generate actions and public policies of urban mobility. Keywords: Mobility apps; Big data; collaborative traffic management; Smart mobility; traffic planning; urban planification; transport; Smart Cities.   Recibido: septiembre 9 / 2019  Evaluado: noviembre 30 / 2019  Aceptado: diciembre 18 / 2019   Publicado en línea: diciembre de 2019                 Actualizado: diciembre de 2019

scholarly journals Understanding the Effect of Traffic Congestion on Accidents Using Big Data

2021 ◽  
Vol 13 (13) ◽  
pp. 7500
Author(s):  
Santiago Sánchez González ◽  
Felipe Bedoya-Maya ◽  
Agustina Calatayud
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Mexico City ◽  
Traffic Congestion ◽  
Fixed Effects ◽  
Traffic Accidents ◽  
Spatial Dynamics ◽  
Poisson Model ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo ◽  
San Salvador

Understanding the temporal and spatial dynamics of traffic accidents are a key determinant in their mitigation. This article leverages big data and a Poisson model with fixed effects to understand the causality of traffic congestion on road accidents in ten cities in Latin America: Bogota, Buenos Aires, Lima, Mexico City, Montevideo, Rio de Janeiro, San Salvador, Santiago, Santo Domingo, and Sao Paulo. Analyzing over 10 billion observations in 2019, results show a positive non-linear causality of congestion on the number of accidents. Overall, the results suggest that a 10% reduction in traffic delay would reduce accidents by 3.4%, equivalent to over 72 thousand traffic accidents. Sao Paulo and Mexico City would be particularly benefited, with reductions of 5.4% and 4.7%, respectively. The results of this paper aim to support policymakers in emerging economies in implementing measures to reduce congestion and, with it, the related direct and indirect costs borne by societies.

scholarly journals DECIFRANDO O FÓRUM JOÃO MENDES: o que os números nos dizem?

2017 ◽  
Vol 4 (3) ◽  
Author(s):  
Luciana L. Yeung
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo

O objetivo deste trabalho foi avaliar o perfil das ações iniciais no tribunal de maior movimentação no Estado de São Paulo, o Fórum João Mendes. Com o uso de recursos computacionais de big data, extraímos e avaliamos a população de ações iniciadas em cinco varas do João Mendes, durante todo o ano de 2014. O total de casos analisados foram 11.959. Em consonância com o observado em tribunais superiores, nossos resultados indicam uma forte concentração de casos em um pequeno número de empresas, fortemente representadas por aquelas do setor bancário. Por outro lado, a maior parte das ações envolviam partes únicas, de procedimento ordinário, e com valores de causa relativamente baixos, apesar da grande dispersão. Trabalhos futuros poderiam se propor a construir um índice de complexidade dessas ações iniciais, e averiguar se existe alguma significativa diferença entre o grau de complexidade médio dos casos trazidos ao Fórum João Mendes em comparação àqueles de outros tribunais.

scholarly journals PAPEL MEDIADOR DO BIG DATA ANALYTICS ENTRE GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS DE SERVIÇOS E DESEMPENHO OPERACIONAL NA SATISFAÇÃO DO CLIENTE

2019 ◽  
Vol 17 (3) ◽  
pp. 114-138
Author(s):  
Douglas Vieira Silva ◽  
Roberto Giro Moori
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Data Analytics ◽  
Big Data Analytics ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo

O objetivo do estudo foi examinar o efeito mediador do BDA (big data analytics), como ferramenta, na relação entre gestão da cadeia de suprimentos de serviços e desempenho operacional, na busca pela satisfação do cliente. Para tanto, realizou-se uma pesquisa exploratória do tipo descritiva junto a uma amostra de 125 gestores de empresas de serviços e condomínios residenciais e prediais da região metropolitana de São Paulo. Os dados, tratados pela estatística descritiva e modelagem de equações estruturais, revelaram que o BDA medeia parcialmente a relação entre gestão da cadeia de suprimentos de serviços e o desempenho operacional, que por sua vez, influencia positivamente a satisfação do cliente. A partir desses resultados, pode-se concluir que o BDA é uma importante ferramenta de gestão por facilitar a prestação de serviços em condomínios residenciais ao permitir antever problemas em equipamentos utilizados pelos clientes, como elevadores, bombas hidráulicas, portões automáticos e câmeras de monitoramento de acesso de pessoas nos condomínios, melhorando, assim, o desempenho operacional das empresas prestadoras de serviços condominiais e estendendo-se à satisfação do cliente com a prestação do serviço.

Políticas públicas orientadas por dados: Os caminhos possíveis para governos locais

2020 ◽  
Author(s):  
Pablo Cerdeira ◽  
Marcus Mentzingen de Mendonça ◽  
Urszula Gabriela Lagowska
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Rio De Janeiro ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo ◽  
Getulio Vargas

Este texto para discussão aborda alguns estudos preliminares do Projeto “Big Data para o Desenvolvimento Urbano Sustentável” conduzido pela Fundação Getulio Vargas em parceria com o BID, com as cidades de Miraflores (Peru), Montevidéu (Uruguai), Quito (Equador), São Paulo (Brasil) e Xalapa (México) e com o apoio do aplicativo Waze. Este projeto faz parte da Cooperação Técnica Regional RG-T3095 financiada pelo BID, por intermédio do programa de Bens Públicos Regionais, e executado pela FGV. No BID, o estudo foi coordenado pela Divisão de Habitação e Desenvolvimento Urbano e, na FGV, pelo Centro de Tecnologia e Desenvolvimento - CTD, e desenvolvido em parceria com o Centro de Estudos de Política e Economia do Setor Público - CEPESP (Aspectos Institucionais), a Escola de Direito do Rio de Janeiro - FGV Direito Rio (Aspectos Regulatórios) e a Escola de Matemática Aplicada - FGV EMAp (Ciencia de Dados).

Big Data para o desenvolvimento urbano sustentável

2021 ◽  
Author(s):  
Ciro Biderman ◽  
Marcus Mentzingen de Mendonça ◽  
Patricia Alencar Silva Mello ◽  
Cláudia Hiromi Oshiro ◽  
Nathalia Foditsch
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Rio De Janeiro ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo ◽  
Getulio Vargas

Esta monografia aborda alguns estudos preliminares do Projeto “Big Data para o Desenvolvimento Urbano Sustentável” conduzido pela Fundação Getulio Vargas em parceria com o BID, com as cidades de Miraflores (Peru), Montevidéu (Uruguai), Quito (Equador), São Paulo (Brasil) e Xalapa (México) e com o apoio do aplicativo Waze. Este projeto faz parte da Cooperação Técnica Regional RG-T3095 financiada pelo BID, por intermédio do programa de Bens Públicos Regionais, e executado pela FGV. No BID, o estudo foi coordenado pela Divisão de Habitação e desenvolvimento Urbano e, na FGV, pelo Centro de Tecnologia e Desenvolvimento - CTD, e desenvolvido em parceria com o Centro de Estudos de Política e Economia do Setor Público - CEPESP (Aspectos Institucionais), a Escola de Direito do Rio de Janeiro - FGV Direito Rio (Aspectos Regulatórios) e a Escola de Matemática Aplicada - FGV EMAp (Ciência de Dados).

Congestión urbana en América Latina y el Caribe: Características, costos y mitigación

2021 ◽  
Author(s):  
Agustina Calatayud ◽  
Santiago Sánchez González ◽  
Felipe Bedoya Maya ◽  
Francisca Giraldez ◽  
José María Márquez
Keyword(s):  
Big Data ◽  
El Salvador ◽  
Rio De Janeiro ◽  
Buenos Aires ◽  
Sao Paulo ◽  
São Paulo ◽  
Santo Domingo ◽  
San Salvador ◽  
Politica Publica ◽  
America Latina

Este documento presenta el primer análisis exhaustivo para la región acerca las características y costos de la congestión urbana en América Latina y el Caribe, con resultados para las áreas metropolitanas de Bogotá (Colombia), Buenos Aires (Argentina), Ciudad de México (México), Lima (Perú), Montevideo (Uruguay), Río de Janeiro (Brasil), San Salvador (El Salvador), Santiago (Chile), Santo Domingo (República Dominicana) y Sao Paulo (Brasil). Utiliza big data y ciencia de datos para elucidar la dinámica de la congestión en cada ciudad y sus costos directos e indirectos para la sociedad. Con el fin de mitigar estos impactos, el documento reúne cinco grupos de medidas de política pública: (i) instrumentos de gestión de tráfico; (ii) políticas que restringen el uso del vehículo particular; (iii) políticas que promueven el uso del transporte público, el transporte activo y el transporte compartido; (iv) planificación integrada de la movilidad y el uso del suelo; y (v) políticas para la gestión de la logística urbana. Concluye con recomendaciones sobre las medidas más adecuadas y la secuenciación de las mismas para reducir la congestión en las grandes ciudades y las megaciudades de la región.

Seasonal Variation of Suicide in the City of São Paulo, Brazil, 1996–2010

Crisis ◽  
2014 ◽  
Vol 35 (1) ◽  
pp. 5-9 ◽  
Author(s):  
Daniel Hideki Bando ◽  
Fernando Madalena Volpe
Keyword(s):  
Seasonal Pattern ◽  
Total Sample ◽  
Sao Paulo ◽  
Seasonal Patterns ◽  
São Paulo ◽  
Health Statistics ◽  
Males And Females ◽  
June July ◽  
The City ◽  
Over Time

Background: In light of the few reports from intertropical latitudes and their conflicting results, we aimed to replicate and update the investigation of seasonal patterns of suicide occurrences in the city of São Paulo, Brazil. Methods: Data relating to male and female suicides were extracted from the Mortality Information Enhancement Program (PRO-AIM), the official health statistics of the municipality of São Paulo. Seasonality was assessed by studying distribution of suicides over time using cosinor analyses. Results: There were 6,916 registered suicides (76.7% men), with an average of 39.0 ± 7.0 observed suicides per month. For the total sample and for both sexes, cosinor analysis estimated a significant seasonal pattern. For the total sample and for males suicide peaked in November (late spring) with a trough in May–June (late autumn). For females, the estimated peak occurred in January, and the trough in June–July. Conclusions: A seasonal pattern of suicides was found for both males and females, peaking in spring/summer and dipping in fall/winter. The scarcity of reports from intertropical latitudes warrants promoting more studies in this area.

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