Currículo
Sistemas Informáticos de Apoio à Decisão I L5303
Contextos
Groupo: Engenharia de Telecomunicações e Informática > 2º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > 1.º Ano
Groupo: Engenharia de Telecomunicações e Informática > 2º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > 2.º Ano
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Para obter sucesso nesta UC o aluno deverá ser capaz de: OA1. Descrever os diferentes tipos e a evolução dos Sistemas de Apoio à Decisão; OA2. Desenhar um modelo dimensional para uma determinada área de negócio; OA3. Descrever e aplicar os princípios base de modelação dimensional ágil OA4. Comparar e criticar diferentes modelos dimensionais; OA5. Descrever as diferentes fases de desenvolvimento de um projecto de DW/BI, segundo a metodologia de R. Kimball; OA6. Descrever os princípios fundamentais das diferentes arquitecturas de DW; OA7. Descrever e aplicar os conceitos fundamentais do levantamento de requisitos de um projecto de DW/BI; OA8. Identificar os factores chave de sucesso nas várias fases de desenvolvimento de um projecto/programa de DW/BI; OA9. Expressar e explicar as decisões de desenho tomadas em cada fase do trabalho prático
Programa
CP1. Introdução aos diferentes tipos de Sistemas de Apoio à Decisão (DSS) CP2. Data Warehouse e Business Intelligence (DW/BI): conceitos fundamentais CP3. Arquitecturas de DW Modelação dimensional: CP4. Conceitos fundamentais CP5. Conceitos avançados CP6. Conceitos de modelação dimensional ágil Metodologia de desenvolvimento de DW/BI de Kimball: CP7. Levantamento de requisitos para o desenho de modelos dimensionais CP8. Processo de ETL (extracção, transformação e carregamento) CP9. Desenho de aplicações de BI
Método de Avaliação
As 36h lectivas são divididas em 18h teóricas (T) e 18h Teórico/práticas (TP). Os alunos devem ler a bibliografia recomendada antes das aulas T, de exposição de conceitos. As aulas TP são usadas para o debate de casos de estudo e resolução de exercícios de modelação dimensional. É disponibilizado no e-learning um planeamento detalhado das aulas (conteúdos, material de suporte, trabalho autónomo). O trabalho prático inclui uma componente de orientação tutorial obrigatória. | Avaliação contínua - Participação nas atividades do Learning Scorecard (individual): 10% -opcional - Trabalho prático (em grupo): 40% - Peer assessment (em grupo): 10% - Teste teórico individual (frequência): 40% ou 50% (sem Learning Scorecard) Regras de elegibilidade: nota mínima 10 em todas as componentes, assiduidade >=40% das aulas (relatório Fenix), 1 reunião tutoria ao trabalho prático, cumprimento datas limite das etapas. Grupos 3-4 elementos. Alternativa: avaliação por exame final 100%
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- - 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 - R. Kimball, M. Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definite guide to dimensional modeling, 3rd Edition. John Wiley & Sons, USA. - C. Adamson (2010) Star Schema: the complete reference. McGraw-Hill, USA :
Secundária
- - Ariyachandra, T. & Watson, H. (2006) Which data warehouse architecture is most successful? Business Intelligence Journal, 11, 4-6 www.tdwi.org - Eckerson, W. (2003) Four ways to build a Data Warehouse. TDWI. Available online: Computer Society - Viane, S. (2008) Linking Business Intelligence into Your Business. IT Professional. IEEE Computer Society - Watson, H. & Wixom, B. (2007) The current state of Business Intelligence. Computer. IEEE USA - J. O'Brien, G. Marakas (2008) Management Information Systems. 8th ed. McGraw-Hill Irwin, - Power, D. (2009). Decision Support Basics. New York: Business Expert Press, LLC - E. Siegel (2013) Predictive Analytics. John Wiley & Sons, USA - A. Ferrari & M. Russo (2013) Microsoft Excel 2013: Building Data Models with PowerPivot. Microsoft Press - E. Turban, R. Sharda, and D. Delen (2010) Decision Support and Business Intelligence Systems (9th Eds). Pearson Education, Inc, USA :