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

2024/2025

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) Compreender os conceitos e componentes de sistemas de informação analíticos (SIA). (OG2) Utilizar o Power BI para criar relatórios interativos, dashboards e análises de dados. (OG3) Implementar processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) em cenários de Business Intelligence (BI). (OG4) Analisar dados empresariais e gerar insights úteis para 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

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) Introdução aos Sistemas de Informação Analíticos (SIA) (CP2) Revisão de SQL (CP3) Introdução ao Power BI (CP4) Modelação de Dados no Power BI (CP5) Análise de Dados com DAX (Data Analysis Expressions) (CP6) Visualização de Dados no Power BI (CP7) Processos de ETL (CP8) Publicação de Relatórios e Dashboards

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

O objetivo de aprendizagem de saber planear e gerir o ciclo de vida de um projeto de armazém de dados, e do seu desenho lógico e físico serão atingidos através dos conteúdos programáticos CP1, CP2 e CP3. O objetivo de aprendizagem que permita aos alunos identificar os requisitos e as fontes de dados e projetar um modelo dimensional adequado serão atingidos através dos conteudos programáticos CP3 e CP4. O objetivo de aprendizagem de saber modelar um Sistema de Informação Analítico serão atingidos com os conteúdos programáticos CP4 e CP5. O objetivo de aprendizagem de saber desenhar e implementar um processo de extração, transformação e carregamento de dados será atingido com o CP7. O objetivo de aprendizagem de saber 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) serão atindidos com os conteudos programáticos CP4 a CP8.

Avaliação / Assessment

A avaliação na modalidade 'ao longo do semestre' resulta da efetivação de dois testes individuais : um teste intercalar e um outro no final do semestre (20% cada um) , e um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) com elaboração de dois relatórios (20% cada um) e uma apresentação oral (20%) a efetuar pelo grupo e esta com classificação individual. É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas (os alunos podem faltar 4 aulas em 12). O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria. Realiza exame final, na época 1, 2 ou especial, quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, com uma nota média superior ou igual a 10 (em 20).

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

Greg Deckler, Brett Powell (2022) Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques to create interactive insights for effective data analytics and business intelligence, 2nd Edition. Packt Publishing

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

2024-10-09