Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Sistemas de Informação
Departamento / Department
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Ano letivo / Execution Year
2015/2016
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Para esta unidade curricular são obrigatórios conhecimentos de sistemas de bases de dados e de data warehousing. Desta forma, recomenda-se a frequência de uma unidade curricular de fundamentos de bases de dados e outra de data warehousing.
Objetivos Gerais / Objectives
Esta unidade curricular tem como missão disponibilizar um espaço de discussão e formação avançada em data warehousing que proporcione as condições necessárias para que os alunos adquiram conhecimento e perícia na especificação, desenvolvimento e gestão de sistemas de povoamento de data warehouses ? ETL (Extract, Transform, and Load). Pretende-se reforçar os conhecimentos dos alunos no domínio dos sistemas de suporte à decisão, cimentando os conceitos transmitidos previamente na unidade curricular de SIA I. Pretende-se demonstrar que a validade, e consequente utilidade, de um data warehouse depende em grande parte do sucesso da implementação e efetividade do seu sistema de povoamento, ou seja dos sistemas responsáveis por levarem os dados para o data warehouse.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
A realização com sucesso desta unidade curricular possibilitará aos alunos: OA1. Entenderem a missão e os objectivos de um sistema de povoamento para um data warehouse. OA2. Caracterizar de forma clara um sistema de povoamento de um data warehouse bem como todos os seus componentes de extração, transformação e carregamento de dados. OA3. Projetar de raiz um sistema de povoamento para um data warehouse, desde o seu esboço (modelação conceptual) até à sua efetiva implementação e instalação
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1. O povoamento de um data warehouse. CP2. Técnicas e estratégias para o povoamento de data warehouses. CP3. Extração, transformação e carregamento de dados ? ETL. CP4. Arquitetura básica de um sistema de ETL. CP5. Especificação e projeto de um sistema de ETL. CP6. Desenvolvimento de um sistema de ETL CP7. Monitorização de sistemas de ETL. CP8. Otimização de um sistema de ETL.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes
Os conteúdos programáticos estão alinhados com os objectivos de aprendizagem da unidade curricular através das seguintes dependências: CP1.: contribui para OA1, OA2 e OA3. CP2.: contribui para OA1, OA2 e OA3. CP3.: contribui para OA2 e OA3. CP4.: contribui para OA2 e OA3. CP5.: contribui para OA2 e OA3. CP6.: contribui para OA2 e OA3. CP7.: contribui para OA3. CP8.: contribui para OA3.
Avaliação / Assessment
As 36h lectivas são divididas em 18h teóricas (T) e 18h práticas e laboratoriais (PL). As aulas T são de natureza expositiva. As aulas PL permitem o ensino das ferramentas de desenvolvimento de sistemas de povoamento de data warehouses essenciais para o trabalho prático e o acompanhamento a cada grupo no desenvolvimento do trabalho prático | Os alunos para obterem aproveitamento nesta unidade curricular terão que realizar obrigatoriamente uma prova escrita e um trabalho prático. A avaliação final da disciplina é calculada a partir da média das notas obtidas na prova escrita e no trabalho prático. A nota mínima na prova escrita e no trabalho prático é de 10 valores. Se na prova escrita o aluno tiver nota inferior a 10, mas superior ou igual a 8, será submetido a uma prova oral de avaliação. O trabalho prático será realizado em grupo
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
O alinhamento entre cada instrumento de avaliação e os objectivos de aprendizagem definidos para a unidade curricular é realizado da seguinte forma: - Prova escrita: OA1, OA2 e OA3. - Trabalho prático: OA1, OA2 e OA3.
Observações / Observations
Relativamente ao plano de estudos do MSIAD: - As unidades curriculares anteriores com matéria relevante para esta unidade curricular são Fundamentos de Base de Dados e Sistemas de Informação Analíticos I.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
- Golfarelli, M., Rizzi, S., Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies, McGraw-Hill Osborne Media; 1st Edition, May 26, 2009. - Kimball, R., Caserta, J., The Data Warehouse ETL Toolkit - Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data, John Wiley & Sons, 2004.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
- Inmon, W.H., Building the Data Warehouse, John Wiley & Sons, 1996 - Larissa Moss, Shaku Atre. Business Intelligence Roadmap. The Complete Lifecycle for Decision-Support Applications. Addison-Wesley Information Technology Series. 2003. - Kimball, R., Ross, M., The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling, John Wiley & Sons, 2ª Edição, 2002. - Kimball, R., Reeves, L., Ross, M., Thornthwait, W., The Data Warehouse Lifecycle Toolkit ? Pratical Techiniques for Building Data Warehouse and Business Intelligence Systems, John Wiley & Sons, 2ª Edição, 2008
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16