Conhecimentos de Base Recomendados
Não são necessários quaisquer pré-requisitos.
Métodos de Ensino
A Unidade Curricular de Business Intelligence permite que os alunos tomem conhecimento, aprendam a gerir e desenvolvam a capacidade para propor soluções de Data Analytics, Data Visualization e, globalmente de Business Intelligence, em especial para pequenas e médias empresas. Para tal, e numa primeira fase, os alunos terão aulas de cariz teórico-prático onde aprendem a manipular ferramentas de Self Service Business Intelligence (como o Tableau) e a compreender a forma como devem ser apresentados e comunicados os dados de modo que sejam entendíveis pelo público.
Few (2019) refere que “não estamos ainda na Idade da informação mas sim na idade dos dados” e, atendendo à multiplicidade de dados disponíveis para facilitar o processo de decisão, os alunos terão
vantagem se estiverem aptos a, nas suas empresas, propor soluções mais eficientes e eficazes para a apresentação da informação. Posteriormente, tomarão contacto com a realidade de Data warehouses: para que servem, como são criados e casos de estudo.
A UC de Business Intelligence (BI) prevê a realização de algumas Palestras com convidados externos sobre temáticas de investigação atual (é fundamental que todas as UCs de Mestrado contribuam para que o aluno se sinta apto a realizar investigação) na área de BI, Business Analytics e casos de aplicação. entre outras.
A metodologia de ensino é essencialmente “problem-based learning” e “project-based learning” promovendo que os estudantes proponham soluções para problemas que são expostos nas aulas e que desenvolvam um projeto ao longo do semestre. Mesmo no que respeita à escrita de um artigo científico, ela baseia-se na metodologia de projeto já que o estudante terá de entregar diversas fases do seu trabalho e receber feedback relativamente a cada uma de modo a passar à seguinte. O objetivo é promover a investigação e a publicação de artigos de investigação com os estudantes,
A metodologia de ensino permite que os alunos desenvolvam competências de investigação e práticas em áreas específicas de BI que o aluno prececione como sendo relevantes para a sua formação e/ou para a sua empresa.
Resultados de Aprendizagem
Dada a crescente quantidade de informação, proveniente de múltiplas fontes, disponível às organizações torna-se imperativo sistematizar e estruturar essa informação por forma a ser utilizada de forma eficaz e eficiente no suporte à tomada de decisão. Assim, são objetivos desta unidade curricular:
– dar a conhecer as potencialidades dos processos de Business Intelligence e das Data Warehouses de suporte
– conhecer as atuais tecnologias de informação e as metodologias de desenvolvimento de soluções de Business Intelligence.
– conhecer as principais tendências de ferramentas para visualização de dados
– saber utilizar uma ferramenta de visualização de dados e implementar todo o circuito de análise de dados, com sentido crítico das soluções a utilizar.
A Unidade Curricular de Business Intelligence permite que os alunos adquiram competências:
1) de natureza científica e de investigação em business intelligence e analytics: atendendo à natureza do ciclo de estudos, considera-se fundamental que os alunos desenvolvam competências e conhecimento dos principais autores e estudos e tendências mais recentes sobre as temáticas desta área.
2) de natureza prática, nomeadamente, que os alunos tomem conhecimento, aprendam a gerir e desenvolvam a capacidade para propor soluções de Data Analytics, Data Visualization e, globalmente de Business Intelligence, em especial para pequenas e médias empresas.
Programa
Business intelligence (BI):
“A generic term to describe leveraging the organization’s internal and external information assets for making better business decisions.
in The Data Warehouse Toolkit: The complete guide to dimensional Modeling, 2nd edition, Ralph Kimbal,
Margy Ross, Ed. J. Wiley & sons, Inc, 2002, pp 393, 394
1. Introdução ao Business Intelligence
1.1 Conceitos
1.2 Tendências em BI
2. Componentes de um Sistema de Business Intelligence
3. Identificação de padrões de amostras e relatar tendências
4. Data warehouses:
4.1 Modelagem Dimensional de Dados
4.2 Processo de Extração, Transformação e Carregamento de Dados (ETL)
4.3. Ferramentas Online Analytical Processing (OLAP)
5. Introdução ao Data Mining
6. Metodologias de implementação de um projeto de Business Intelligence
Docente(s) responsável(eis)
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Bibliografia Fundamental:
Stephen Few, 2020, Now you see it: an introduction to Visual Data Sensemaking, 2nd edition, Analytics Press
Stephen Few, 2019, The Data Loom: Weaving Understanding by Thinking Critically and Scientifically with Data, 2019
M. Y. Santos e I. Ramos, 2017, Business Intelligence – da Informação ao Conhecimento – 3.a edição Atualizada, Editora FCA, ISBN: 978-972-722-880
E. Turban, R. Sharda, J. Aronson, D. King, 2016, Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective, Pearson; 4th edition (December 12, 2016)
Artigos científicos
Bibliografia de consulta pontual
Sherman, Rick (2014). Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics, Morgan Kaufmann, 1st edition ISBN: 978-0124114616
C. P. Caldeira, Data Warehousing – Conceitos e Modelos, Edições Silabo, 2009.
Shmueli, G., Patel, N. R., Bruce, P. C. (2010). Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner, 2.nd ed, John Willey and Sons
Kimball, Ralph and Ross, Margy. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition). John Wiley & Sons, 2002.
R. Kimball, M. Ross, W. Thornthwaite, J. Mundy, B. Becker, The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd Edition, Wiley, 2008.
Gangadharan, G., Swami, S. N. (2004). Business intelligence systems: design and implementation strategies, Information Technology Interfaces, 26th International Conference on (pp. 139-144). IEEE
Watson, Hugh J., Wixom, B. H. (2007). The Current State of Business Intelligence. IEEE Computer, 40(9), 96- 99
W. H. Inmon, Building the Data Warehouse (4th Ed edition), Hungry Minds Inc, 2005.