O potencial do Dark Data para geração de vantagem competitiva sustentável por meio da Gestão da Informação e do Conhecimento

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5433/1981-8920.2026v31n2p276

Palavras-chave:

Gestão do Conhecimento, Inteligência Competitiva, Bases de dados

Resumo

Objetivo: A crescente geração de dados nas organizações, impulsionada pelo progresso das tecnologias digitais, tem aumentado consideravelmente a quantidade de informação disponível. No entanto, grande parte dessa informação não é analisada ou utilizada. Este fenômeno é conhecido como Dark Data - dados armazenados que não são processados, interpretados. Considerando o potencial estratégico desses dados, este artigo tem como objetivo determinar quais os potenciais da utilização do Dark Data no auxílio da criação de Vantagem Competitiva Sustentável, por meio da sua conexão com os processos de Gestão do Conhecimento.
Metodologia: A pesquisa, de natureza qualitativa e caráter exploratório, foi realizada por meio de uma revisão bibliográfica de caráter narrativo em bases de conhecimento nacionais e internacionais.
Resultados: Os resultados foram estruturados em cinco áreas emergentes da análise da literatura: conversão de dados em conhecimento estratégico, aprimoramento da tomada de decisão, estímulo à inovação organizacional, cultura data-driven com suporte da Gestão do Conhecimento e geração de Vantagem Competitiva Sustentável.
Conclusões: Percebe-se que mesmo com a pouca exploração direta do termo Dark Data, existe uma forte convergência teórica sobre a função dos dados não estruturados e subaproveitados na geração de informação estratégica, conhecimento organizacional e valor para as organizações.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Marcelo Goberto Azevedo, Universidade Estadual Paulista - UNESP

Mestrando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp). Arquiteto Corporativo. Marília, Brasil

Natália Marinho Nascimento, Universidade Estadual Paulista - UNESP

Doutora em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp). Docente do Departamento de Ciência da Informação e do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp). Marília, Brasil.

Ieda Pelógia Martins Damian, Universidade Estadual Paulista - UNESP

Doutora em Administração de Organizações pela Universidade de São Paulo (USP). Docente no curso de graduação em Biblioteconomia e Ciência da Informação na Universidade de São Paulo (USP). Docente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp). Marília, Brasil.

Referências

BARBOSA, R. R. Gestão da informação e do conhecimento: origens, polêmicas e perspectivas. Informação & Informação, Londrina, v.13, n. esp., p. 1–25, 2008. DOI: 10.5433/1981-8920.2008v13n1espp1. Disponível em: https://ojs.uel.br/revistas /uel/index.php/informacao/article/view/1843. Acesso em: 25 jun. 2026.

BEZERRA, F. M. P.; COSTA, M. B.; MATTOS, C. A. Framework para determinação das barreiras à implantação da gestão do conhecimento: um estudo em instituição pública de ensino. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, João Pessoa, v. 8, n. 2, p. 128–146, 2018. Disponível em: https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3007. Acesso em: 18 abr. 2025.

BORKO, H. Information science: what is it? American Documentation, Washington, v. 19, n. 1, p. 3-5, jan. 1968. DOI: 10.1002/asi.5090190103. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/asi.5090190103. Acesso em: 25 jun. 2026.

BRAQUEHAIS, A.; MORESI, E. A. D.; WATANABE W., KAORU, J. Fatores críticos de sucesso de Gestão do Conhecimento aplicáveis ao Big Data. In: ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, 18., 2017, Marília. Anais [...]. Marília: UNESP; ANCIB, 2017. Disponível em: http://enancib.marilia.unesp.br/index.php/XVIII_ENANCIB/ENANCIB. Acesso em: 25 jun. 2026.

CAVIQUE, L. Big data e data science. Boletim da APDIO, p. 11-14, 2014.

DAMODARAN, L.; OLPHERT, W. Barriers and facilitators to the use of Knowledge management systems. Behavior & Information Technology, Londres, v. 19, n. 6, p. 405-413, 2000. DOI:10.1080/014492900750052660. Disponível em: https://www. researchgate.net/ publication/ 235 616382_Barriers_and_facilitators_t o_the_use_ of_knowledge_management_systems. Acesso em: 25 jun. 2026.

DAVENPORT, T.; PRUSAK, L. Conhecimento empresarial: como as organizações gerenciam o seu capital intelectual. Rio de Janeiro: Campus, 1998.

DEHBI, S.; LAMRANI, H. C.; BELGNAOUI, T.;LAFOU T. Big Data Analytics and Management Control. Procedia Computer Science, v. 203, 2022, p. 438–443, 2022. DOI: 10.1016/j.procs.2022.07.058.

DRUCKER, P. Desafios gerenciais para o século XXI. São Paulo: Pioneira, 1999.

DUQUE-JARAMILLO, J. C.; VILLA-ENCISO, E. M. Big Data: desarrollo, avance y aplicación en las organizaciones de la era de la información. Revista CEA, Medellín, v. 2, n. 4, p. 27-45, jul./dez. 2016. DOI:10.22430/24223182.169. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/319132526_Big_Data_desarrollo_avance_y_aplicacion_en_las_Organizaciones_de_la_era_de_la_Informacion. Acesso em: 25 jun. 2026.

GARMAKI, M.; GHARIB, R. K.; BOUGHZALA, I. Big data analytics capability and contribution to firm performance: the mediating effect of organizational learning on firm performance. Journal of Enterprise Information Management, Bingley, v. 36, n. 5, p. 1161–1184, 2023. DOI: 10.1108/JEIM-06-2021-0247. Disponível em: https://www.emerald.com/insight/1741-0398.html. Acesso em: 25 jun. 2026.

GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2010.

GRIMALDI, M.; FERNÁNDEZ, V.; CARRASCO, C. Exploring data conditions to improve business performance: A configurational approach. Journal of the Operational Research Society, Abingdon, v. 70, p. 1–28, 2019. DOI: 10.10 80/01605682.2019.1590136. Disponível em: https://upcommons. upc. edu /handle/2117/133774. Acesso em: 26 jun. 2026.

HE, W.; HUNG, R. Y. Y.; LIU, L. Impact of Big Data Analytics on Banking: A Case Study. Journal of Enterprise Information Management, Leeds, v. 36, n. 2, p. 459–479, 2023. DOI: 10.1108/JEIM-01-2022-0037. Disponível em: https://www. researchgate.net/publication/365685915_Impact_of_big_data_analytics_on_banking_a_case_study. Acesso em: 25 jun. 2026.

HERDEN, T. Explaining the competitive advantage generated from Analytics with the knowledge-based view: the example of Logistics and Supply Chain Management. Business Research, Wiesbaden, v. 13, n. 1, p. 163–214, abr. 2020. DOI: 10.1007/s40685-019-00104-x. Disponível em: https://libkey.io/10.1007/s40685-019-00104-x?utm_source=ideas. Acesso em: 25 jun. 2026.

LIMA, J. J. M; REDAELLI, E. J. Framework de modelo analítico de negócio para empresas data-driven. Revista FOCO: Interdisciplinary Studies, Curitiba, v. 16, n. 11, p. 01–34, 2023a. DOI: https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n11-115. Disponível em: https://ojs.focopublicacoes.com.br/foco/article/view/3095. Acesso em: 25 jun. 2026.

LIMA, J. J. M; REDAELLI, E. J. Modelo analítico de gestão para empresas data-driven. Revista FOCO: Interdisciplinary Studies, Curitiba, v. 16, n. 10, p. 91–107, 2023b. DOI: 10.28998/2175-6600.2023v16n3p91-107. Disponível em: https://ojs.focopublicacoes.com.br/foco/article/view/3158/2260. Acesso em: 25 jun. 2026.

MORAES, J.; SAGAZ, S.; GENEIA, L. S.; LUCIETTO, D. Tecnologia da informação, sistemas de informações gerenciais e gestão do conhecimento com vistas à criação de vantagens competitivas: revisão de literatura. Revista Visão: Gestão Organizacional, [S.l.], v. 7, n. 1, p. 39-51, 2018. DOI: 10.33362/visao.v7i1.1227. Disponível em: https://doi.org/10.33362/visao.v7i1.1227. Acesso em: 25 jun. 2026.

NONAKA, I.; TAKEUCHI H. Criação de conhecimento na empresa: como as empresas japonesas geram a dinâmica da inovação. 14. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 1997.

SARACEVIC, T. Introduction to information science. Nova Iorque: Bowker, 1970.

SCHEMBERA, B.; DURÁN, J. M. Dark Data as the New Challenge for Big Data Science and the Introduction of the Scientific Data Officer. Philosophy & Technology, Dordrecht, v.33, p.93–115, 2020. https://doi.org/10.1007/s13347-019-00346-x. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s13347-019-00346-x. Acesso em: 25 jun. 2026.

SILVA, S. L. Gestão do conhecimento: uma revisão crítica orientada pela abordagem da criação do conhecimento. Ciência da Informação, Brasília, v. 33, n. 2, p. 143-151, maio/ago. 2004. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-19652004000200015. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ci/a/Z7bCPGNJcpFVBgFKzLcpSYb/abstract/?lang=pt. Acesso em: 25 jun. 2026.

TARAPANOFF, K. (org.). Inteligência organizacional e competitiva. Brasília: Editora UNB, 2001.

TERRA, J. C. C. Gestão do Conhecimento: o grande desafio empresarial. 5. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.

WERSIG, G. Information science: the study of postmodern knowledge usage. Information Processing & Management, Elmsford, v. 29, n. 02, p. 229-239, mar. 1993. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/artic le/pii/030645739390006Y?via%3Dihub. Acesso em: 25 jun. 2026.

Downloads

Publicado

2026-08-21

Como Citar

Azevedo, M. G., Nascimento, N. M., & Damian, I. P. M. (2026). O potencial do Dark Data para geração de vantagem competitiva sustentável por meio da Gestão da Informação e do Conhecimento. Informação & Informação, 31(2), 276–295. https://doi.org/10.5433/1981-8920.2026v31n2p276