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
.
Objetivos Gerais / Objectives
Dotar os alunos da capacidade de desenhar e desenvolver aplicações de Business Intelligence (BI) no contexto de um programa de Data Warehouse. Apresentar aos alunos os fundamentos do desenho e desenvolvimento dos diferentes tipos de aplicações de Business Intelligence: exploração ad hoc, reports standards, aplicações analíticas, dashboards e scorecards, e BI operacional. Apresentar aos alunos uma visão atual das boas práticas de visualização de dados para a tomada de decisão. Pretende-se que os alunos desenvolvam a capacidade de desenhar e criticar diferentes aplicações de BI para o apoio à decisão a nível operacional, tático e estratégico. Os alunos devem igualmente ser capazes de implementar aplicações de BI para a tomada de decisão.
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 princípios fundamentais de desenho dos diferentes tipos de aplicações de Business Intelligence para a tomada de decisão baseada em dados OA2. Desenhar reports standard para a tomada de decisão. OA3. Desenhar dashboards e scorecards para a tomada de decisão. OA4. Definir indicadores de desempenho com diferentes níveis de agregação OA5. Conhecer e aplicar os princípios fundamentais de visualização de dados para sistemas de Business Intelligence e de apoio à decisão. OA6. Comparar e criticar diferentes interfaces de Business Intelligence.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1. Ciclo analítico para a tomada de decisão baseada em dados CP2. Tipos de aplicações de Business Intelligence CP3. Metodologias de desenho e desenvolvimento de aplicações de BI CP4. Desenho e desenvolvimento de reports standard CP5. Desenho de indicadores de desempenho (incluindo KPI) CP6. Desenho e desenvolvimento de dashboards e scorecards CP7. Princípios de visualização de dados aplicados ao desenho de interfaces de Business Intelligence
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 objetivos de aprendizagem (OA) da UC através das seguintes dependências: OA1: CP1, 2, 3, 4, 6 OA2: CP2, 3, 4, 7 OA3: CP2, 3, 6, 7 OA4: CP3, 5 OA5: CP7 OA6: CP2, 3, 4, 6, 7 Para que os alunos desenvolvam a capacidade de desenhar, implementar e criticar diferentes aplicações de BI é necessário que conheçam os fundamentos teóricos de DW e de BI (CP1, 2, 3, 4, 5, 6) e que apliquem adequadamente os princípios de visualização de dados para uma eficaz tomada de decisão (CP7).
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): 80% - Teste individual (frequência): 20% Nota mínima de 10 em todas as componentes. Os grupos de trabalho são de 3 a 4 elementos. Não há possibilidade de realização de trabalhos práticos individuais. Para os alunos do MSIAD, os grupos de trabalho devem ser os mesmos da UC de Sistemas de Informação Analíticos I. O trabalho prático deve ser entregue no final do período letivo. As orais para a discussão dos trabalhos práticos serão realizadas via Zoom, numa data a combinar com cada grupo. Todas as orais têm de estar concluídas antes da data do teste (frequência) a realizar na 1ª época de avaliação. Alternativamente o aluno pode ser avaliado por um exame final que vale 100% da nota, em 1ª época, 2ª época e época especial. Passam a ser avaliados por exame em 1ª época (contando 100% da nota) os alunos que não cumprirem a nota mínima do trabalho de grupo. 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; (b) para melhoria de nota (requer inscrição na secretaria).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O processo de ensino-aprendizagem inclui quatro metodologias (ME): ME1: Expositiva, para a apresentação dos conceitos teóricos de DW e BI. ME2: Demonstrativa ou experimental para a exploração de diferentes ferramentas de software para o desenvolvimento de aplicações de BI e para a visualização de dados. ME3: Participativa, para o desenvolvimento de trabalho prático e discussão crítica de casos de estudo. ME4: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.
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 relevantes para o desenvolvimento de aplicações de BI para a tomada de decisão. As aulas Teórico/práticas (TP) são participativas, promovendo-se a discussão e debate sobre diferentes casos de estudo. As aulas TP são também experimentais, permitindo a exploração de diferentes técnicas e ferramentas para o desenho e desenvolvimento de aplicações de BI. São também aplicadas dinâmicas de grupo para a realização de exercícios e desafios de visualização de dados utilizando diferentes ferramentas. É fundamental que os alunos realizem o trabalho autónomo ao longo do semestre, em particular a leitura da bibliografia recomendada antes das aulas teóricas. 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, 4, 5 ME2: OA2, 3, 5 ME3: OA1, 2, 3, 5, 6 ME4: todos os OA
Observações / Observations
Bibliografia Principal / Main Bibliography
- Cardoso, E. (2023) Business Intelligence e a gestão de performance. Iscte. - 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, USAPress, UK - Nussbaumer Knaflic, C. (2015) Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals. Wiley, USA. - Nussbaumer Knaflic, C. (2019) Storytelling with data: let’s practice! Wiley, USA. - Wexler, S., Shaffer, J., and Cotgreave, A. (2017) The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios. Wiley - Cairo, A. (2016). The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication. New Riders. - Evergreen, Stephanie (2016). Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right Data. USA. SAGE Publications Ltd - Microsoft Power BI Self-paced Learning https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guided-learning/
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
- R. Kaplan, D. Norton (2008) The Execution Premium: Linking Strategy to Operations for Competitive Advantage. Harvard Business School Press. Versão traduzida em Português: Prémio de Execução, Edição de Actual Editora, 2009 - N.G., Olve, J. Roy, M. Wetter (2004) Performance Drivers: a practical guide to using the Balanced Scorecard, John Wiley & Sons, Ltd (original Swedish Edition published in 1997) - R. Kaplan, D. Norton (2004) Strategy Maps: Converting Intangible Assets into Tangible Outcomes, Harvard Business School Press - Few, S. (2006) Information Dashboard Design - the effective visual communication of data. O´Reilly. - Eckerson, W. (2006). Performance Dashboards: Measuring, monitoring and managing your business. John Wiley & Sons. - Caldeira, J. (2010). Dashboards: Comunicar eficazmente a informação de gestão. Edições Almedina. - Ware, Colin (2004) Information Visualization: Perception for Design, 2nd Ed, Morgan Kauffman
Data da última atualização / Last Update Date
2024-08-01