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

Esta é uma unidade curricular (UC) avançada do mestrado em SIAD, pelo que são obrigatórios conhecimentos de bases de dados (modelo relacional e SQL), de UML (Unified Modeling Language) e de modelação dimensional de sistemas de Data Warehouse e Business Intelligence. Desta forma, recomenda-se a frequência numa UC de Bases de Dados e é obrigatória a frequência na 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 sistemas de Data Warehouse e Business Intelligence (DW/BI) que proporcione as condições necessárias para que os alunos adquiram conhecimento e perícia na especificação, desenvolvimento e gestão de sistemas de povoamento de DW (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 Sistemas de Informação Analíticos I. Pretende-se demonstrar que a validade, e consequente utilidade, de um sistema de DW/BI depende em grande parte do sucesso da implementação e efetividade do seu sistema de povoamento, responsável por levar os dados para o DW.

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. Entender a missão e os objectivos de um sistema de povoamento de um DW OA2. Conhecer e aplicar os conceitos avançados de modelação dimensional OA3. Validar a modelação dimensional a nível conceptual e lógico para uma determinada área de negócio OA4. Conhecer e descrever a arquitetura básica de um processo de ETL OA5. Planear o desenvolvimento de um processo de ETL e construir um mapeamento source-to-target OA6. Conhecer e aplicar técnicas de qualidade de dados e de Data Profiling OA7. Construir modelos conceptuais de um processo de ETL OA8. Implementar um processo de ETL com a ferramenta Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) OA9. Expressar e explicar as decisões de desenho tomadas em cada fase do trabalho prático OA10. Conhecer e distinguir as diferentes arquiteturas de sistemas de DW/BI e a sua evolução ao longo do tempo

Conteúdos Programáticos / Syllabus

CP1. Conceitos avançados de modelação dimensional: esquemas derivados e agregados CP2. Validação da modelação conceptual e lógica de sistemas de DW/BI CP3. Arquitetura básica de um processo de ETL (extração, transformação e carregamento de dados): subsistemas de ETL CP4. Introdução à ferramenta Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) CP5. Planeamento de um processo de ETL; mapeamento source-to-target CP6. Qualidade de dados e técnicas de Data Profiling CP7. Modelação conceptual de um processo de ETL CP8. Implementação de um processo de ETL CP9. Arquiteturas de DW

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 objetivos de aprendizagem (OA) estão alinhados com os conteúdos programáticos (CP) através das seguintes dependências: OA1: Entender a missão e os objectivos de um sistema de povoamento de DW - CP3, 4, 5, 6, 7 e 8 OA2: Conhecer e aplicar os conceitos avançados de modelação dimensional – CP1 OA3: Validar a modelação dimensional a nível conceptual e lógico – CP2 OA4: Conhecer e descrever a arquitetura básica de um processo de ETL – CP3 OA5: Planear o desenvolvimento de um processo de ETL e construir um mapeamento source-to-target – CP5 OA6: Conhecer e aplicar técnicas de qualidade de dados e de Data Profiling – CP6 OA7: Construir modelos conceptuais de um processo de ETL – CP7 OA8: Implementar um processo de ETL com a ferramenta Microsoft SSIS – CP3, 4, 5, 6, 7 e 8 OA9: Expressar e explicar as decisões de desenho tomadas no trabalho prático – CP1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 e 8 OA10: Conhecer e distinguir as diferentes arquiteturas de sistemas de DW/BI e a sua evolução ao longo do tempo – CP9

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, com nota individual): 70% - Teste individual: 30% Nota mínima 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 devem ser preferencialmente os mesmos da UC Sistemas de Informação Analíticos I, uma vez que o ponto de partida para o trabalho prático desta UC é o caso desenvolvido pelo grupo na referida UC. O prazo para a entrega dos trabalhos práticos é durante o período de avaliação, antes da data de 2ª época. O teste individual é realizado na 1ª época de avaliação. 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. Alternativa: avaliação por exame final para 100% da nota, em 1ª época, 2ª época e época especial. 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 do enquadramento teórico ME2: Demonstrativa ou experimental para exploração, resolução de exercícios e desenvolvimento do trabalho prático utilizando a ferramenta Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) ME3: Participativa, para desenvolvimento do trabalho prático e discussão crítica de exercícios 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

Os resultados de aprendizagem (OA) são alcançados através de uma combinação de aulas expositivas, realização de exercícios, desenvolvimento do projeto e estudo individual. Nas aulas teóricas (T) são aplicadas metodologias expositivas para apresentação dos fundamentos teóricos de sistemas de DW/BI, com particular enfoque na especificação, desenvolvimento e gestão de sistemas de povoamento de DW. Nas aulas teóricas são igualmente lecionados conceitos avançados de modelação dimensional e apresentadas as diferentes arquiteturas de sistemas de DW/BI e a sua evolução ao longo do tempo. Nas aulas TP são aplicadas metodologias participativas e experimentais, promovendo-se a análise e a resolução de exercícios práticos com a ferramenta Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS). O projeto realizado em grupo permite aos alunos aplicarem os conceitos teóricos lecionados num contexto específico. As aulas de apoio ao desenvolvimento do projeto prático oferecem uma oportunidade para os alunos explicarem as suas decisões e refletirem sobre a aplicação dos conceitos lecionados, obtendo feedback formativo. O alinhamento entre os objetivos de aprendizagem (OA) e cada metodologia de ensino-aprendizagem definidas para a UC é realizado da seguinte forma: ME1: OA1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10 ME2: OA1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 e 9 ME3: OA2, 3, 5, 6, 7, 8, 9 e 10 ME4: todos os OA.

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

- Slides e exercícios disponibilizados pelos docentes. - Kimball, R., Caserta, J. (2004). The Data Warehouse ETL Toolkit - Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data, John Wiley & Sons - 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 - Inmon, W. & Puppini, F. (2020) The Unified Star Schema: An Agile and Resilient Approach to Data Warehouse and Analytics Design. Technics Publications. - Adamson, C. (2010) Star Schema: the complete reference. McGraw-Hill, USA

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

- Beaulieu, A. (2020) Learning SQL: Generate, Manipulate, and Retrieve Data (3rd ed.) OReilly Media - Kimball, R., Ross, M., Becker, B., Mundy, J. & Thornthwaite, W. (2015) The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence Remastered Collection. (2nd ed.). Wiley - 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.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-08-10