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
2021/2022
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 e da UC de Sistemas de Informação Analíticos I.
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 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 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
Avaliação periódica: - Teste teórico individual: 30% - Trabalho prático em grupo: 70% Alternativa: Exame (100% nota) Grupos de 3 a 4 elementos. A nota mínima no teste teórico é de 10 valores. Se no trabalho prático o aluno tiver nota inferior a 10, mas superior ou igual a 8, será submetido a uma prova oral de avaliação individual. Quem não cumprir a nota mínima em avaliação periódica (1ª época) terá que fazer exame em 2ª época.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
ME1: Expositivas, para apresentação dos conceitos teóricos de Data Warehousing ME2: Experimental para exploração e desenvolvimento de exercícios e do trabalho prático de DW 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 teórico (T) são aplicadas metodologias expositivas para apresentação dos fundamentos teóricos de Data Warehousing e de ETL. Nas aulas teórico-práticas (TP) são aplicadas metodologias participativas e experimentais, promovendo-se a análise e resolução de exercícios práticos de desenho e implementação de sistemas de ETL. O alinhamento entre os objetivos de aprendizagem e cada metodologia de ensino-aprendizagem definidas para a UC é realizado da seguinte forma: ME1: todos os OA. ME2: OA2, 3 ME3: OA2, 3 ME4: todos os OA. O aluno dispõe de dois métodos de avaliação: avaliação periódica e avaliação por exame (100% da nota). Dado o carácter prático desta UC, recomenda-se o método de avaliação periódica que inclui o desenvolvimento de um trabalho prático. Os grupos de trabalho são de 3 a 4 elementos. Não há possibilidade de realização de trabalhos práticos individuais.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
- Kimball, R., Caserta, J. (2004). The Data Warehouse ETL Toolkit - Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data, John Wiley & Sons.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
- Inmon, W.H. (1996). Building the Data Warehouse, John Wiley & Sons - Moss, L., Atre, S. (2003). Business Intelligence Roadmap. The Complete Lifecycle for Decision-Support Applications. Addison-Wesley Information Technology Series. 2003. - R. Kimball, M. Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definite guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA. - L. Corr, J. Stagnitto (2011) Agile Data Warehouse Design - Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema. DecisionOne Press, UK. - 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 - C. Adamson (2010) Star Schema: the complete reference. McGraw-Hill, USA
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16