POWER BI PARA TOMADA DE DECISÕES ESTRATÉGICAS: ANÁLISE DE INDICADORES-CHAVE DE DESEMPENHO (KPIS)
Bibliographic record
Abstract
A tomada de decisões estratégicas desempenha um papel fundamental no sucesso das organizações em um cenário altamente competitivo e em constante evolução. Para tomar decisões informadas e eficazes, os gestores precisam de acesso a informações relevantes e atualizadas sobre o desempenho organizacional. É aqui que entram os indicadores-chave de desempenho (KPIs). Os KPIs são métricas essenciais que quantificam o progresso e o sucesso em relação aos objetivos estratégicos de uma organização. A análise adequada dos KPIs permite aos gestores identificar áreas de destaque, detectar tendências emergentes e identificar problemas potenciais, orientando as decisões estratégicas em direção a melhores resultados. No entanto, a complexidade e o volume de dados envolvidos na análise de KPIs exigem o uso de ferramentas e tecnologias adequadas para extrair insights significativos. O objetivo deste artigo é explorar o uso do Power BI como uma ferramenta essencial para a tomada de decisões estratégicas, por meio da análise de indicadores-chave de desempenho (KPIs). Discutiremos a importância dos KPIs na gestão estratégica, apresentaremos uma visão geral do Power BI e exploraremos como essa ferramenta pode ser utilizada para monitorar e analisar KPIs. Além disso, forneceremos exemplos práticos de aplicação do Power BI na análise de KPIs em diferentes setores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".