DATANIT: base de dados técnico-cientifica dos núcleos de inovação tecnológica das universidades do Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2026.e106572

Palavras-chave:

Base de dados, Inovação, Núcleos de Inovação Tecnológica, Transferência de Tecnologia, Universidades

Resumo

Objetivo: Construir uma base de dados técnico-científica capaz de reunir informações sobre os Núcleos de Inovação Tecnológica (NITs) das principais universidades brasileiras.

Método: Trata-se de uma pesquisa aplicada, descritiva, com abordagem qualitativa e quantitativa. A coleta de dados utilizou como universo 236 universidades identificadas por meio dos rankings Ranking Universitário Folha (2023 e 2024) e Scimago Institution Ranking (2025), com amostragem intencional para identificar os NITs ativos. As informações foram organizadas em planilhas e estruturadas em uma plataforma digital desenvolvida com C#, Vue.js, HTML e CSS.

Resultados: O sistema DATANIT consolidou dados de 183 NITs ativos, com funcionalidades como mecanismos de busca, visualização georreferenciada, exportação de dados e sugestões de novos cadastros. Os resultados apontam que a plataforma contribui para a organização e o acesso à informação, fortalece o ecossistema de inovação universitária e oferece suporte estratégico para pesquisadores, gestores e formuladores de políticas públicas.

Conclusões: A pesquisa apresenta uma solução inédita para centralizar dados dos NITs brasileiros, reforçando a atuação das universidades como protagonistas no ecossistema nacional de inovação. A base DATANIT se configura como uma ferramenta estratégica para ampliar a transparência e apoiar a interação entre academia, setor produtivo e governo.

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Biografia do Autor

Rafael Gutierres Castanha, Universidade de Marília

Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Filosofia e Ciências - FFC, Marília/SP, Especialista em formação e mediação em educação à distância pela Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP) e graduado em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT, Presidente Prudente/SP com período de intercâmbio no curso Licenciatura em Matemática na Universidade de Coimbra, (UC - Portugal). Participou de encontros, workshops, simpósios e congressos científicos de âmbito nacional e internacional. Possui formação complementar em várias áreas da Matemática, Educação e Ciencia da Informação. Já fez trabalhos freelance em consultoria matemática/estatística e elaboração/resolução de questões do tipo vestibular/Enem/Enade, trabalhou como professor conteudista de Matemática nas empresas SGS Academy Group (Fábrica de Conteúdos) e SUPERPRO, como professor (monitor) de Matemática do Sistema Integrado de Apoio ao Estudante (SIAE - Pres. Prudente/SP), como professor da Faculdade Católica Paulista, como facilitador de ensino e bolsista do programa de formação pedagógica em EaD da UNIVESP e como professor convidado do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI) da UNESP (campus Marília/SP) em nível mestrado e doutorado. Atualmente é docente pesquisador da Universidade de Marilia (UNIMAR), nos cursos de graduação em técnologia e no mestrado profissional do Programa de Pós-Graduação em Administração de Organizações Inovadoras (PPGA). Desenvolve estudos em Métodos Quantitativos aplicados à produção e organização da informação, e, é membro dos grupos de pesquisa Estudos Métricos da Informação - GPEMI (UNESP - Marília/SP) e Laboratório de Inteligência Artigicial Aplicada (LIA2 - UNIMAR - Marília/SP).

Ana Lìvia Cazane, Universidade de Marília

Doutora em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Filosofia e Ciências, Mestra em Engenharia da Produção pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Engenharia. Graduada em Administração de Empresas pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências e Engenharia. Docente e pesquisadora na Universidade de Marília (UNIMAR), Unimar Business School, Programa de Pós-Graduação em Administração de Organizações Inovadoras (PPGA).

Gabriel Bueno da Silva, Universidade de Marília

Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade de María (UNIMAR).

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Publicado

30-04-2026

Como Citar

CASTANHA, Rafael Gutierres; CAZANE, Ana Lìvia; SILVA, Gabriel Bueno da. DATANIT: base de dados técnico-cientifica dos núcleos de inovação tecnológica das universidades do Brasil. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, Florianópolis/SC, Brasil, v. 31, p. 1–25, 2026. DOI: 10.5007/1518-2924.2026.e106572. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/106572. Acesso em: 16 jun. 2026.