Business Intelligence

Conhecimentos de Base Recomendados

Recomenda-se o conhecimento básico de análise de dados e de sistemas de gestão de bases de dados.

Métodos de Ensino

Os métodos de ensino/aprendizagem incluem:

              – Expositivos.

              – Experimentais.

              – Participativos.

              – Avaliação entre pares.

              – Trabalho autónomo.

Resultados de Aprendizagem

Os objetivos da unidade curricular (UC) de Business Intelligence (BI), consistem em dotar os estudantes da capacidade de:

– Analisar e apresentar a investigação mais recente na área de BI.

– Conhecer os princípios fundamentais de desenho dos diferentes tipos de aplicações de BI para a tomada de decisão baseada em dados.

– Conhecer e aplicar os princípios fundamentais de visualização de dados para sistemas BI e de apoio à decisão.

–  Orientar, avaliar e analisar projetos da área de BI, nomeadamente desenhar e criticar diferentes aplicações de BI para o apoio à decisão a nível operacional, tático   e estratégico.

– Desenhar e desenvolver aplicações de BI.

– Analisar, criticar e desenhar reports standard, dashboards e scorecards para a tomada de decisão.

– Definir indicadores de desempenho com diferentes níveis de agregação. Conhecer, compreender e utilizar Key Performance Indicators (KPIs).

Programa

1. Introdução ao Business Intelligence (BI).

Definição de BI.

Conceitos e técnicas chave no BI.

Tipos de sistemas e ferramentas de BI.

Avaliação e seleção de ferramentas BI.

O papel do BI nas organizações.

2. Principais Key Performance Indicators (KPI’s) e Scorecards.

Definição e tipos de KPI’s e scorecards.

Relação entre scorecards e KPI’s.

Tipos de KPI’s e scorecards.

Identificar e selecionar KPI’s.

Criação e implementação de KPI’s e scorecards.

3. Visualização e dashboards.

Introdução à visualização de dados e importância da visualização em BI.

Tipos de técnicas de visualização de dados.

Definição de dashboards e o seu propósito.

Como escolher a visualização certa para os dados.

Conceber e construir dashboards eficazes e informativos.

4. Investigação, estudos de caso, aplicações e projetos.

Visão geral das implementações de BI.

Análise e comparação de soluções de BI.

Investigação em BI.

Exercícios usando dados do mundo real.

Análise e construção de dashboards num cenário real.

Docente(s) responsável(eis)

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

Disponível no ISEC:

– Allington, M. (2021). Supercharge Power BI : Power BI is better when you learn to write DAX, thirth edition. Holy Macro! Books (1A-19-52 (ISEC) – 19140)

– B-On. (n.d.). Retrieved 2023, from https://www.b-on.pt/
– Correia, F. B. (2023). Material para BI, from página web de BI no moodle do ISEC

– Grossmann, W., Rinderle-Ma, S. (2015). Fundamentals of business intelligence, Springer (1A-19-50 (ISEC) – 17904)

– Turban, E., et al. (2008) Business intelligence: a managerial approach. Pearson international (1A-19-8 (ISEC) – 14234)

– Santos, M. Y., Ramos, I. (2006). Business intelligence: tecnologias da informação na gestão de conhecimento. FCA (1A-19-2 (ISEC) – 13711; 1A-19-15 (ISEC) – 14771)

– Grossmann, W., Rinderle-Ma, S. (2015). Fundamentals of business intelligence, Springer (1A-19-50 (ISEC) – 17904)

 Não disponível no ISEC:

– Carvalho, A. (2019). Exercícios de Power BI – Importação e visualização de dados. FCA Editor

– Eckerson, W.W. (2010). Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business, second Edition, Wiley

– Evergreen, Stephanie (2016). Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right

Data. USA. SAGE Publications Ltd

– Healy K. (2018). Data Visualization: A Practical Introduction, first edition. Princeton University Press

– Jones, B. (2014). Communicating Data with Tableau: Designing, Developing, and Delivering Data Visualizations, first edition, O’Reilly Media

– Kaplan, R.S., Norton, D.P. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action, first edition, Harvard Business School Press

– Kaplan R., Norton D. P. (2004) Strategy Maps: Converting Intangible Assets into Tangible Outcomes, Harvard Business School Press

– Knight, D., Ostrowsky, E., Pearson, M., Schacht, B. (2022). Microsoft Power BI Quick Start Guide: The ultimate beginner’s guide to data modeling, visualization, digital storytelling, and more, thirth Edition. Packt Publishing

– Milligan, J. (2022). Learning Tableau 2022: Create effective data visualizations, build interactive visual analytics, and improve your data storytelling capabilities, fifth edition. Packt Publishing

– Magalhães, A. (2017). Business Intelligence no SQL Server. FCA Editor

– Murray, D. G., Chabot, C. (2013). Tableau Your Data! Fast and Easy Visual Analysis with Tableau Software, first edition, Wiley

– Niven, P. R. (2006). Balanced scorecard step-by-step, second edition, John Wiley & Sons

– Nogueira, N. (2018). Power BI – para gestão e finanças. FCA

– Parmenter, D. (2019). Key Performance Indicators: Developing, Implementing, and Using Winning KPIs, fourth Edition, Wiley

– Person, R. (2013). Balanced Scorecards and Operational Dashboards with Microsoft Excel, 2nd Edition. Wiley

– Powell, B. (2018) Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques for effective data analytics and business intelligence. Packt Publishing

– Russo, J. (2015). Balanced scorecard para PME e pequenas e médias instituições, Lidel

– Santos, M. Y., Ramos, I. (2017). Business Intelligence – da informação ao conhecimento, thirth updated edition. FCA

– Sharda, R., Delen, D., & Turban, E., King, D. (2018). Business Intelligence: A Managerial Approach, Global Edition, fourth edition. Pearson

– Vasconcelos, J. B., Barão, A. (2017). Ciência dos dados nas organizações – aplicações em Python. FCA

– Wexler, S., Shaffer, J., and Cotgreave, A. (2017) The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data -Using Real-World Business Scenarios. John Wiley & Sons Inc

– Wilke, C. O. (2019). Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures, first edition, O’Reilly Media