Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
480 - Informática
Departamento / Department
Departamento de Tecnologias Digitais
Ano letivo / Execution Year
2023/2024
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Conhecimentos em Bases de Dados e Gestão de Informação
Objetivos Gerais / Objectives
Esta UC foca-se na apresentação, discussão, desenho e desenvolvimento de sistemas de informação analíticos (de data warehousing), e do respetivo processamento analítico. Neste sentido pretende-se dotar os alunos do conhecimento e da tecnologia existentes, necessários e suficientes, para desenhar e desenvolver soluções de data warehousing para cenários reais, e que lhes proporcionem aptidões de exploração de informação para suporte à decisão em ambientes organizacionais. (OG1) Proporcionar a aprendizagem de abordagens fundamentais para o desenho e desenvolvimento de sistemas de informação analíticos (de data warehousing), do respetivo processamento analítico, do conceito de Business Intelligence e da sua integração num sistema de informação de uma organização. (OG2) Planear e gerir o ciclo de vida de um projeto de armazém de dados; (OG3) Especificar e implementar aplicações e modelos de acesso e visualização da informação no armazém de dados;
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Pretende introduzir-se os conceitos e conhecimentos práticos fundamentais ao desenho e implementação de um sistema de informação analítico para uma organização: (OA1) Planear e gerir o ciclo de vida de um projeto de armazém de dados, desenho lógico e físico; (OA2) Identificar os requisitos e as fontes de dados e projetar um modelo dimensional adequado; (OA3) Modelar um Sistema de Informação Analítico; (OA4) Desenhar e implementar um processo de extração, transformação e carregamento de dados; (OA5) Analisar dados num sistema de data warehousing, ter a noção de Business Intelligence e sua aplicabilidade; o que são relatórios padrão e indicadores de desempenho (KPIs);
Conteúdos Programáticos / Syllabus
(CP1) Revisão de SQL : consultas simples. União de tabelas. Ordenação. Agrupamento e agregação. (CP2) Integração de dados, introdução às ferramentas ETL : fontes de dados. Integração de dados usando visualizações. Integração de dados versus armazenamento de dados. Processo ETL. Ferramentas ETL. (CP3) Operações OLAP e desenho de data warehouse: operações OLAP em SQL. Modelo multidimensional. Modelação em UML. Operações OLAP típicas em um cubo de dados. Tipos de esquema de data warehouse. Hierarquias e tipos de hierarquia. Medidas. (CP4) O Cubo OLAP e as consultas MDX - Armazenamento de dados e cubos OLAP. Servidor OLAP. Definição de cubo OLAP. Interface OLAP. Consultas de análise. SQL versus MDX. Conceitos MDX. (CP5) Ferramentas de relatórios e (KPIs) - Visão geral da arquitetura de data warehousing. Ferramentas OLAP: consultas front-end e MDX. Ferramentas de relatórios. Relatórios via consultas SQL e MDX. Indicadores-chave de desempenho (KPIs). Visualização com dashboards.
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 dos conteúdos programáticos (CP) com os objetivos de aprendizagem (OA) é o seguinte: (OG1) / (OA1; OA2; OA3; OA5) <== (CP2) + (CP3) + (CP4) + (CP5) (OG2) / (OA1; OA2; OA3; OA4) <== (CP1) + (CP2) + (CP3) + (CP4) (OG3) / (OA5) <== (CP5)
Avaliação / Assessment
A avaliação periódica resulta dos seguintes componentes: - Um teste intercalar (20% da nota final) e um outro no final do semestre (20% da nota final); - Um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) na qual o grupo elaborará um sistema de informação analítica com a redação de um relatório que involve 3 entregáveis a submeter ao longo do semestre (30% da nota final, 10% cada entregável) e uma apresentação oral com demonstração do funcionamento da aplicação desenvolvida e discussão (30% da nota final). Em alternativas os alunos poderão optar por avaliação em exame final (100% da nota final) São aprovados os alunos que obtenham uma classificação final superior 9.5 valores.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O processo ensino-aprendizagem é baseado em aulas teórico-práticas onde é feita a exposição de conceitos e metodologias, são apresentados exemplos de aplicação, e são resolvidos, em simultâneo com a exposição em aula, exercícios tipo com discussão e interpretação de resultados. A componente prática das aulas é orientada para realização de pesquisa e exploração dos problemas e de elementos para a sua resolução, incluindo a programação e realização de miniensaios com o fito da realização final de sistemas de informação analíticos e a elaboração final de um protótipo de sistema, de cenários de implementação e uma exposição clara, objetiva, concisa e publicável de todo o trabalho.
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
Os objetivos de aprendizagem envolvem um elevado grau de consciencialização da relação entre o tipo de problemas que vão enfrentar na vida profissional e as abordagens mais adequadas. O ensino organizado em torno de problemas/exercício e projetos, no qual a apresentação das abordagens mais técnicas é sempre precedida de uma análise concetual dos problemas, do seu enquadramento prático, e dos seus requisitos que os utilizadores dos sistemas desenvolvidos definem, requer o desenvolvimento desse elevado grau de consciencialização. O processo ensino-aprendizagem baseado em aulas teórico-práticas onde é feita a exposição de conceitos, práticas atuais e metodologias; onde são apresentados exemplos de aplicação e são resolvidos em simultâneo com a exposição em aula exercícios tipo com discussão e interpretação de resultados; e a realização pelo aluno, assistida pelo docente, ao longo de todo semestre, de um projeto mais elaborado centrado na realização de um sistema funcional multi-agente, permite a concretização dos objetivos atrás referidos.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Vaisman, A., & Zimányi, E. (2014). Data warehouse systems. Data-Centric Systems and Applications. Secundária, Springer
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
R. Kimball, M. Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definitive guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA Doan, A., Halevy, A., & Ives, Z. (2012). Principles of data integration. Elsevier.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16