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

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Para esta UC são obrigatórios conhecimentos de bases de dados (modelo relacional e SQL) e UML (Unified Modeling Language). Os alunos que não tenham presentes estes conteúdos programáticos devem fazer uma revisão dos mesmos logo no início do semestre letivo. Desta forma, recomenda-se a frequência na UC de Bases de Dados.

Objetivos Gerais / Objectives

Apresentar aos alunos uma visão introdutória dos diferentes tipos de sistemas de apoio à decisão. Dotar os alunos de conhecimentos profundos na área de Data Warehouse e Business Intelligence (BI). Pretende-se que os alunos desenvolvam a capacidade de desenhar modelos dimensionais e que sejam capazes de aplicar os conceitos lecionados a um caso de estudo numa determinada área de negócio, implementando uma aplicação de BI.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes

Para obter sucesso nesta UC o aluno deverá ser capaz de: OA1. Conhecer os diferentes tipos e a evolução dos Sistemas de Apoio à Decisão; OA2. Desenhar um modelo dimensional para uma determinada área de negócio; OA3. Conhecer e aplicar os princípios base de modelação dimensional ágil OA4. Comparar e criticar diferentes modelos dimensionais; OA5. Conhecer as diferentes fases de desenvolvimento de um projeto de DW/BI, segundo a metodologia de R. Kimball; OA6. Conhecer e aplicar os conceitos fundamentais do levantamento de requisitos de um projeto de DW/BI; OA7. Implementar uma aplicação de BI; OA8. Identificar os fatores chave de sucesso nas várias fases de desenvolvimento de um projeto/programa de DW/BI; OA9. Expressar e explicar as decisões de desenho tomadas em cada fase do trabalho prático

Conteúdos Programáticos / Syllabus

CP1. Introdução aos diferentes tipos de Sistemas de Apoio à Decisão (DSS) CP2. Data Warehouse e Business Intelligence (DW/BI): conceitos fundamentais CP3. Modelação dimensional: Conceitos fundamentais CP4. Conceitos de modelação dimensional ágil CP5. Modelação dimensional: Conceitos avançados CP6. Levantamento de requisitos para o desenho de modelos dimensionais CP7. Processo de ETL (extracção, transformação e carregamento) CP8. Desenho de aplicações de BI

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

Alinhamento entre CP e OA: OA1 - Sistemas de Apoio à Decisão: CP1,2 OA2 - Desenhar um modelo dimensional para uma área de negócio: necessários conhecimentos de modelação dimensional - fundamentos (CP3), avançados (CP4), mod. dimensional ágil (CP5), e levantamento de requisitos para DW (CP6) OA3 - Modelação dimensional ágil: CP5 OA4 - Comparar e criticar modelos dimensionais: aplicação dos conceitos teóricos de DW e BI: CP3, 4, e 5 OA5 - Fases desenvolvimento projeto DW/BI, segundo Kimball: relacionado com CP2 (fundamentos), CP3 (mod. dim.), CP6 (requisitos), CP7 (processo ETL) e CP8 (aplicações BI) OA6 - Levantamento requisitos de projeto DW/BI: CP6 OA7 - Aplicação de BI: CP8 OA8 - Fatores chave de sucesso de DW/BI: OA transversal relacionado com conceitos teóricos de CP2, 3, 5, 6, 7 e 8 OA9 – Expressar/explicar decisões de desenho do trabalho prático: deve evidenciar a compreensão dos conceitos teóricos de CP 3, 4, 5, 6, e 8 e sua aplicação prática

Avaliação / Assessment

O aluno dispõe de dois métodos de avaliação: avaliação ao longo do semestre e avaliação por exame (para 100% da nota). Dado o carácter prático desta UC, recomenda-se o método de avaliação ao longo do semestre que inclui o desenvolvimento de um trabalho prático. A avaliação ao longo do semestre é composta pelas seguintes componentes: - Trabalho prático (em grupo): 55% (entrega parcial vinculativa para continuar em avaliação ao longo do semestre – a meio do semestre, com avaliação qualitativa) - Avaliação pelos pares (em grupo): 10% - Teste individual (em 1ª época) – 35% Nota mínima 10 em todas as componentes. Grupos de 4 elementos. Exceção para 5 elementos implica uma maior componente de implementação em PowerBI. Alternativa: avaliação por exame final para 100% da nota, em 1ª época, 2ª época e época especial. Os grupos de trabalho são de 4 elementos. São aceites excecionalmente grupos de 5 elementos, implicando uma maior componente de implementação em PowerBI. Devido ao elevado número de alunos inscritos não há possibilidade de realização de trabalhos práticos individuais. O trabalho prático tem uma entrega parcial vinculativa para continuar em avaliação ao longo do semestre, a meio do semestre (tipicamente na aula 14). Cada grupo receberá feedback e uma avaliação qualitativa: A, B, C, D e F (passa a ser avaliado por exame). Todos os elementos do grupo têm que estar presentes na aula de apresentação da entrega parcial do trabalho prático. A data limite de entrega dos trabalhos de grupo é na última semana de aulas. Após a entrega dos trabalhos, cada grupo receberá um trabalho de grupo para realizar a avaliação pelos pares. O emparelhamento dos grupos em peer assessment é feita pela coordenação da UC. Cada grupo deve submeter (na plataforma de e-learning) o relatório de avaliação do trabalho de grupo que lhe foi assignado até o dia especificado em Conselho de Ano (tipicamente 3 dias após a data limite de entrega dos trabalhos de grupo). Será disponibilizado um template para este relatório (com um máximo de 3 páginas). As orais para discussão dos trabalhos serão realizadas via Zoom, numa data a combinar com cada grupo. As notas das orais (i.e., a nota da componente do trabalho prático) são individuais. Todas as orais têm que estar concluídas antes da data do teste (frequência), que se realiza na 1ª época de avaliação. Passam a ser avaliados por exame em 1ª. época (contando 100% da nota) os alunos que: (a) não entregarem a 1ª parte do trabalho a meio do semestre; (b) não cumprirem a nota mínima do trabalho de grupo; (c) não cumprirem a nota mínima da avaliação por pares. O exame de 2a época constitui sempre 100% da nota e pode ser realizado: (a) por quem, em 1ª época, não obteve nota positiva ou não foi avaliado; e (b) para melhoria de nota (requer inscrição na secretaria).

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

ME1: Expositivas, para apresentação dos conceitos teóricos de DW e BI ME2: Demonstrativa ou experimental para exploração e desenvolvimento de exercícios e do trabalho prático de DW e BI ME3: Participativa, para desenvolvimento de trabalho prático e discussão crítica de casos de estudo. ME4: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, segundo o Planeamento da UC.

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

Nas aulas teóricas (T) são aplicadas metodologias expositivas para apresentação dos fundamentos teóricos de DW e BI. Nas aulas TP são aplicadas metodologias participativas e experimentais, promovendo-se a análise e resolução de exercícios práticos de modelação dimensional. São aplicadas também dinâmicas de grupo para a resolução de exercícios e prática da modelação dimensional ágil e do levantamento de requisitos analíticos para DW/BI. O alinhamento entre os objetivos de aprendizagem e cada metodologia de ensino-aprendizagem definidas para a UC é realizado da seguinte forma: ME1: OA1, 2, 3, 5, 6, 8 ME2: OA2, 3, 6, 7, 9 ME3: OA2, 3, 4, 6, 7, 8, 9 ME4: todos os OA.

Observações / Observations

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Bibliografia Principal / Main Bibliography

- Slides das aulas teóricas e práticas (disponíveis na plataforma de e-learning) - C. Adamson (2010) Star Schema: the complete reference. McGraw-Hill, USA - R. Kimball, M. Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definite guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA. - R. Kimball, M. Ross, W. Thornthwaite, J. Mundy, and B. Becker (2008) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit - practical techniques for building data warehouse and business intelligence systems, 2nd ed. John Wiley & Sons, USA - L. Corr, J. Stagnitto (2011) Agile Data Warehouse Design - Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema. DecisionOne Press, UK. Microsoft Power BI Self-paced Learning https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guided-learning/

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

- E. Turban, R. Sharda, and D. Delen (2010) Decision Support and Business Intelligence Systems (9th Eds). Pearson Education, Inc, USA - Power, D. (2009). Decision Support Basics. New York: Business Expert Press, LLC - J. O'Brien, G. Marakas (2008) Management Information Systems. 8th ed. McGraw-Hill Irwin, USA

Data da última atualização / Last Update Date

2024-07-31