Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/4703
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : Aplicando técnicas de Business Intelligence sobre dados das bibliotecas da UNIPAMPA
Autor(es): Schulte, Leonardo Gauer
Primeiro Orientador: Camargo, Sandro da Silva
1° Membro da banca: Camargo, Sandro da Silva
2° Membro da banca: Pinho, Leonardo Bidese de
3° Membro da banca: Ferreira, Ana Paula Lüdtke
Resumo: Atualmente, as organizações geram e armazenam grandes quantidades de dados referentes às atividades por elas realizadas. Ainda assim, têm pouca disponibilidade de informação e consequentemente, pouca disponibilidade de conhecimento. Isso acontece porque muitas vezes a quantidade de dados é tão grande que sua análise e processamento por técnicas convencionais é impossível. Nesse contexto, surge o Business Intelligence (BI): um conjunto de tecnologias de suporte à tomada de decisão que proporciona a gerentes, executivos e analistas decisões melhores e mais rápidas, com base na descoberta de conhecimento sobre grandes conjuntos de dados. Apesar de ter surgido no ambiente de negócios, o seu uso não se aplica apenas a esse contexto, podendo ser usado como apoio a decisões em diversos domínios. Instituições de ensino, como qualquer outro tipo de organização, têm por objetivo oferecer serviços de qualidade e bibliotecas acadêmicas tem papel fundamental nesse processo, pois buscam apoiar o ensino, extensão e pesquisa. Com isso, pôde-se identificar o potencial de aplicação do Business Intelligence nas bibliotecas da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA). O presente trabalho apresenta as principais etapas da solução proposta, que visa otimizar a gestão das bibliotecas da UNIPAMPA através do desenvolvimento de um sistema de Business Intelligence capaz de fornecer conhecimentos relevantes a cerca das atividades desenvolvidas pelas bibliotecas, aos seus gestores. Esse trabalho iniciou com o levantamento de requisitos e pesquisa bibliográfica dos conceitos relativos ao assunto de interesse, de forma a embasar o projeto do Data Warehouse (DW) e Data Marts (DMs). O método adotado para a realização do Extract, Transform, and Load (ETL) e o uso das técnicas exploração dos dados. Durante o ETL, foi utilizada a ferramenta Talend Data Integration para extração dos dados das bases de dados da UNIPAMPA e carregamento dos mesmos para o esquema temporário do DW. Também foram criados gatilhos e funções com a linguagem PL/pgSQL responsáveis por transformar os dados e carregá-los para o esquema principal do DW. Com base nos Key Performance Indicator (KPIs), foram definidos os datasets, e com isso, foi possível a exploração e apresentação dos dados. Os resultados obtidos mostram que o BI é eficiente no suporte à extração de informações úteis, na forma de gráficos e relatórios, e descoberta de conhecimento capaz de apoiar o processo decisório e consequentemente, auxiliar a gestão da instituição.
Resumen : Currently, organizations generate and store large amounts of data related to the activities they perform. However, they have small amounts of available information and therefore, small amounts of available knowledge. This occurs because often the large amount of data makes its analysis and processing impossible by conventional techniques. In this context, emerges Business Intelligence: a set of decision support technologies that provides to managers, executives and analysts a better and faster knowledge discovery in large data sets. Although it has emerged in the business environment, its use does not only apply to this context, but also to support decisions in several domains. Educational institutions, like any other type of organization, aim to provide quality services and academic libraries play a fundamental role in this process because aim support teaching, extension and research. Thus, it was possible to identify the application potential of Business Intelligence in the Federal University of Pampa libraries. The present work presents the main solution steps, which aim to optimize the management of UNIPAMPA libraries through the development of a business intelligence system capable of providing relevant knowledge to the activities developed for libraries and their managers. This work began with the requirements survey and bibliographical research of concepts related to interest of interest, so as to support the design of Data Warehouse (DW) and Data Marts (DMs). The method of extraction, transformation and loading (ETL) and the use of data mining techniques. During ETL, a Talend Data Integration tool was used to extract data from UNIPAMPA databases and upload them to the temporary DW scheme. Also, triggers and functions have been created with a PL/pgSQL language and are responsible for transforming the data and loading it into the main DW schema. Based on the Key Performance Indicators (KPIs), the data sets were given, and with this, it was possible to explore and present the data. The results show that BI is efficient without support to extract useful information, in the form of graphs and information, and the discovery of knowledge capable of supporting the decision process and, consequently, to help the institution management.
Palabras clave : Informação
Conhecimento
Suporte à decisão
Gestão
SpagoBI
Information
Knowledge
Decision support
Management
CNPQ: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial : Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Bagé
Citación : SHULTE, Leonardo Gauer .Aplicando técnicas de Business Intelligence sobre dados das bibliotecas da UNIPAMPA . 90 p. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal do Pampa, Campus Bagé, Bagé, 2016.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI : http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4703
Fecha de publicación : 3-dic-2016
Aparece en las colecciones: Engenharia de Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TCC_2016_2_Leonardo_Schulte (1).pdf2.94 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.