Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011A necessidade de obtenção e uso de conhecimento para apoio à tomada de decisão motiva a convergência das novas gerações de Business Intelligence (BI) com os instrumentos da Engenharia do Conhecimento. Não obstante a aplicação de tecnologias semânticas e métodos de representação de conhecimento, as pesquisas de BI pouco exploram o uso de linguagem natural para a condução das análises. A metáfora de busca de informações conjeturada na Web Semântica revela-se como tendência para a área de BI. Assim, propõe-se uma arquitetura de BI em que a estratificação das informações estratégicas das fontes de dados corporativas é conduzida por meio da interpretação semântica de perguntas declaradas em linguagem natural. Esta arquitetura aproxima a área de BI da disciplina de Question Answering (QA) e dos formalismos oriundos da Web Semântica em uma abordagem interdisciplinar. Alguns recursos de representação de conhecimento, como ontologia, regras de inferência, padrões idiomáticos e heurísticas auxiliam os módulos funcionais da arquitetura na interpretação de perguntas e na obtenção de cubos OLAP. A demonstração da viabilidade da arquitetura é verificada em um estudo de caso relacionado ao domínio de C&T da Plataforma Lattes Institucional da UFSC. Uma interface analítica foi construída para permitir a entrada de perguntas em idioma português, a interação com o tomador de decisão para a resolução de ambigüidades e a visualização de hipercubos. Assim, tal como o modo de localização de informações já familiarizado por bilhões de usuários da Web, essa pesquisa proporciona um método inovador para auxiliar o processo decisório.