Ciências Sociais Aplicadas

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Navegando Ciências Sociais Aplicadas por Palavras-chave "Bahia"

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    INTELIGÊNCIA COMPETITIVA - micro, pequenas e médias empresas Salvador (Brasil) e Bragança (Portugal)
    (UNEB, 2024-10) Pereira, Aliger dos Santos
    Este livro visa trazer os resultados obtidos em uma pesquisa conjunta entre o Instituto Federal da Bahia (IFBA) e o Instituto Politécnico de Bragança (IPB) que aplicou a metodologia da inteligência competitiva (IC), com o uso do geoprocessamento e do georreferenciamento, em algumas atividades empresariais de comércio e de serviço de micro, pequenas e médias empresas na cidade de Bragança (Portugal) e em três bairros da cidade de Salvador (Bahia, Brasil), a partir da seguinte problemática: o que foi modificado nessas atividades quando analisadas as micro, pequenas e médias empresas dessas duas cidades antes (ano de 2020) e após a pandemia (ano de 2023)? O objetivo geral é comparar, por meio de mapas, como estavam essas atividades empresariais de comércio e de serviço relacionadas a micro, pequenas e médias empresas na cidade de Bragança (Portugal) e em três bairros da cidade de Salvador no ano de 2020 (antes da pandemia) e no ano de 2023 (após a pandemia). Ao fim, percebe-se a importância da IC para a elaboração de um diagnóstico empresarial com o uso da análise de SWOT (strengths, weaknesses, opportunities e threats) das quatro localidades. A cidade de Bragança teve índices de sobrevivência empresarial melhores do que os três bairros de Salvador. Entretanto, é necessário melhorar a questão da acessibilidade, do uso de aplicativos e redes sociais para as localidades estudadas no Brasil e em Portugal. A análise teve maior foco na área de administração, mas é necessário que outros ramos avaliem os mapas e as redes de conexões das empresas por tipo de atividade organizacional de cada cluster para gerar novas visões que possam auxiliar as políticas públicas de cunho local, pois a IC possui aplicação inter e transdisciplinar. Todas as quatro localidades se destacaram em algum índice, de modo que não é possível fazer uma hierarquia do local que teve as melhores condições pós-pandemia.