Techn. Hochsch., Diss., 2001--Aachen.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2008.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000399218-Texto+Completo-0.pdf: 2830985 bytes, checksum: ffa3a6af739950b3c3732472c58fb2c7 (MD5) Previous issue date: 2006 / Software quality is important and necessary for organizations. They are interested on how to measure and quantitative analyze the processes quality. As organizations work with different projects, processes and metrics, they should looking for alternatives that provide a unified vision using the centralization of different projects data and provide quantitative analysis about Software Development Processes (SDP) through a Metric Program (MP). Thus, the software maturity models suggest the construction of a organizational repository of metrics. However, the construction of a repository that attends the data management and analysis functionality is not a trivial task. This work describes briefly the environment architecture for Data Warehousing that provides support for MP adoption through data stored that means different processes in a unified database. This volume describes two components: the analytic model based on the Data Warehouse (DW), and the presentation component that uses analytic resources to facilitate the users analyses. The development of a repository should consider the particularities of MP and the environment of PDS. About the metrics that compose MP, some of them represent non addictive data what can made the analysis difficult about the environment, the PDS features made difficult the unified model definition that supports distinct characteristics. Besides the data storage, the manner who it is available also must be considered once the users has different analysis needs. Thus, the complexity of the model development and analysis resource availability is high. Thus, the analytic model proposed intends to store metrics and SDP data, according to analysis requirements, considering the MP features particularity and the SDP environment. The definition of analytic resources considers users with different profiles. These resources attend the analysis requirements for each profile and shows the information through many granularity levels, including mechanisms that provide more semantic for the data. Thus, this work provides an infra-structure that supports different SDP and quantitative analyses for different profiles base on MP. / A busca pela qualidade sobre produtos de software se faz cada vez mais presente e necessária em organizações de software. Neste sentido, essas organizações buscam opções de como medir e analisar quantitativamente a qualidade de seus processos de desenvolvimento. No entanto, organizações trabalham com diferentes projetos que, por sua vez, utilizam-se de diversos processos e métricas. Partindo desta premissa, tais organizações devem buscar alternativas de como prover uma visão unificada através da centralização dos dados dos diferentes projetos e ainda disponibilizar, a seus usuários, análises quantitativas de seus Processos de Desenvolvimento de Software (PDS) através de um Programa de Métricas (PM). Para tal, os modelos de qualidade de software sugerem a construção de um repositório organizacional de métricas. Contudo, a construção de um repositório que atenda as características tanto de suporte ao armazenamento dos dados, como da disponibilização de análises aos usuários organizacionais não mostra-se uma tarefa trivial. Perante esta realidade, este trabalho descreve sucintamente a arquitetura de um ambiente de Data Warehousing que provê suporte a adoção de um PM através do armazenamento de dados resultantes de diferentes PDS em uma base de dados unificada e centralizada. Este volume dedica-se a apresentação de dois componentes deste ambiente: o modelo analítico, base do Data Warehouse (DW), e o componente de apresentação no qual definem-se recursos analíticos que facilitam as análises realizadas pelos usuários organizacionais. O desenvolvimento de um repositório deve considerar tanto as especificidades do PM adotado como as do próprio ambiente dos PDS. Quanto às métricas que compõem o PM, algumas representam dados não aditivos que podem comprometer as análises a serem realizadas.Já, quanto ao ambiente, especificidades dos PDS dificultam a definição de um único modelo que comporte características distintas. Além do armazenamento dos dados, a forma como estes serão disponibilizados também deve ser considerada, uma vez que usuários possuem características e necessidades de análise distintas. Por conseqüência, a complexidade de se desenvolver um modelo e prover recursos de análise neste contexto é muito alta. Desta forma, o modelo analítico proposto visa armazenar métricas e dados resultantes dos PDS, considerando as necessidades de análises e tratando tanto as especificidades do PM adotado como também as do ambiente do PDS. A definição dos recursos analíticos propostos, considera usuários com diferentes perfis, bem como suas particularidades. Estes recursos visam satisfazer as necessidades de análise destes perfis disponibilizando informações através de vários níveis de granularidade e disponibilizando mecanismos que forneçam maior semântica aos dados. Assim, este trabalho provê uma infraestrutura que suporta dados resultantes de diferentes PDS e análises quantitativas que consideram diferentes perfis de usuários embasadas em um PM.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000423037-Texto+Completo-0.pdf: 1478944 bytes, checksum: d2974fba2b6145147b3c83b7003075fb (MD5) Previous issue date: 2010 / Although the last epidemiological survey (BRAZIL, 2006) reveal a significant improvement in oral health status of the Brazilian population in the last two decades, oral diseases still require large financial investments by the federal government. This study aims to develop and document a computational approach (Knowledge Discovery in Database Process) capable of managing large volumes of data and producing more comprehensible models to support the decision making process and the formulation of improved oral health policies, as well as making new teaching and research activities in the area viable. Therefore, we analyze a sample of data concerning the dental records of 598 low-income patients, treated with one unit of PUCRS linked to the SUS (Unified Health System). The main result of this work, we identified opportunities for data mining for the extraction of predictive models applied to the analysis of periodontal diseases, malocclusion and indicators of dental caries. / Embora o último levantamento epidemiológico (BRASIL, 2006) revele uma sensível melhora na condição bucal da população brasileira nas últimas duas décadas, patologias bucais ainda demandam grandes investimentos financeiros por parte do governo federal. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e documentar uma abordagem computacional (Knowledge Discovery in Database) capaz de gerenciar grandes volumes de dados e produzir modelos mais compreensíveis para o suporte à tomada de decisão, formulação de melhores políticas de saúde bucal, bem como a viabilização de novas atividades de ensino e pesquisa na área. Para tanto, analisamos uma amostra de dados referente às fichas odontológicas de 598 pacientes de baixa renda, atendidos junto a uma unidade da PUCRS vinculada ao SUS (Sistema Único de Saúde). Como principal resultado deste trabalho, identificamos oportunidades de data mining pela extração de modelos preditivos aplicados à análise de patologias periodontais, má-oclusão e indicadores de cárie dentária.

Embora o conceito de Data Warehouse (doravante abreviado DW), em suas várias formas, continue atraindo interesse, muitos projetos de DW não estão gerando os benefícios esperados e muitos estão provando ser excessivamente caro de desenvolver e manter. O presente trabalho visa organizar os conceitos de DW através de uma revisão bibliográfica, discutindo seu real benefício e também de como perceber este benefício a um custo que é aceitável ao empreendimento. Em particular são analisadas metodologias que servirão de embasamento para a proposta de uma metodologia de projeto de DW, que será aplicada a um estudo de caso real para a Cia Zaffari, levando em conta critérios que são encontrados atualmente no desenvolvimento de um Data Warehouse, um subconjunto das quais será tratado no trabalho de dissertação. / Although the concept of Data Warehouse (DW), in its various forms, still attracting interest, many DW projects are not generating the benefits expected and many are proving to be too expensive to develop and to keep. This work organizes the concepts of DW through a literature review, discussing its real benefit and how to realize this benefit at a cost that is acceptable to the company. In particular methods are discussed to serve as a foundation for proposing a design methodology for DW, which will be applied to a real case study for the CIA Zaffari, taking into account criteria that are currently found in developing a data warehouse, a subset of which will be treated in the dissertation.

Embora o conceito de Data Warehouse (doravante abreviado DW), em suas várias formas, continue atraindo interesse, muitos projetos de DW não estão gerando os benefícios esperados e muitos estão provando ser excessivamente caro de desenvolver e manter. O presente trabalho visa organizar os conceitos de DW através de uma revisão bibliográfica, discutindo seu real benefício e também de como perceber este benefício a um custo que é aceitável ao empreendimento. Em particular são analisadas metodologias que servirão de embasamento para a proposta de uma metodologia de projeto de DW, que será aplicada a um estudo de caso real para a Cia Zaffari, levando em conta critérios que são encontrados atualmente no desenvolvimento de um Data Warehouse, um subconjunto das quais será tratado no trabalho de dissertação. / Although the concept of Data Warehouse (DW), in its various forms, still attracting interest, many DW projects are not generating the benefits expected and many are proving to be too expensive to develop and to keep. This work organizes the concepts of DW through a literature review, discussing its real benefit and how to realize this benefit at a cost that is acceptable to the company. In particular methods are discussed to serve as a foundation for proposing a design methodology for DW, which will be applied to a real case study for the CIA Zaffari, taking into account criteria that are currently found in developing a data warehouse, a subset of which will be treated in the dissertation.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:52:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000405417-Texto+Completo-0.pdf: 1389351 bytes, checksum: 6f00a0ed9add46a5b7f8106681a81fdd (MD5) Previous issue date: 2008 / With opening of the market of electric energy and increased competitiveness in the Brazilian electric sector, the energy companies seek tools to minimize losses and maximize their commercial profits. In order to have a balance it was developed a data mining method to discover the bad user behavior of the use of energy in electrical energy company. The less is lost, less needs to be generated and less natural resources are wasted. Stages of review and evaluation of data, as well as construction of a Data Warehouse more appropriate for the development of this work were accomplished. Customers Load curves were analyzed and through this analysis there was the profile of consumption of these customers and through this analysis the data mining algorithms are applied. The association algorithm provides indicators pattems of consumers profile besides a decision tree and Bayesianos Classifyings. The results validate the developed and implemented method allowing their use in an electric energy company being used as another tool for GLD to help and add to the existing actions in the company. / Com abertura do mercado de energia elétrica e o aumento da competitividade no setor elétrico brasileiro, as concessionárias de energia buscam ferramentas para minimizar as perdas comerciais e maximizar seus lucros. Visando solucionar este problema foi desenvolvido um método de mineração de dados para detecção de desvio de comportamento no uso de energia em concessionária de energia elétrica. Pois quanto menos perde-se, menos precisa ser gerado, e menos se desperdiça recursos naturais. Na elaboração do método compreendeu etapas de análise e avaliação dos dados, assim como construção de um Data Warehouse mais adequado para o desenvolvimento deste trabalho. Foram analisadas curvas de cargas dos clientes e através dessa análise observou-se o perfil de consumo dos mesmos, embasados na análise foram aplicados os algoritmos de mineração de dados, como o algoritmo de associação Apriori para fornecer padrões de indicadores de perfil dos consumidores bem como os algoritmos de Árvore de Decisão e Classificadores Bayesianos. Os resultados validam o método desenvolvido e implementado permitindo sua utilização em uma concessionária de energia elétrica sendo utilizado como mais uma ferramenta de GLD para auxiliar e somar-se a ações já existentes na concessionária.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-02-05T11:41:07Z No. of bitstreams: 1 2012_ArariglenoAlmeidaFernandes.pdf: 5576606 bytes, checksum: 7c3633463c389552b37b6ede1cb6d4b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-02-06T12:21:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_ArariglenoAlmeidaFernandes.pdf: 5576606 bytes, checksum: 7c3633463c389552b37b6ede1cb6d4b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-06T12:21:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_ArariglenoAlmeidaFernandes.pdf: 5576606 bytes, checksum: 7c3633463c389552b37b6ede1cb6d4b9 (MD5) / Esta dissertação apresenta o estudo, a aplicação e a análise dos conceitos envolvidos no processo de refinamento da informação no âmbito estratégico. Aplicou-se uma metodologia baseada em mapas conceituais que oferece a incorporação de novas regras de negócio a fim de obter um melhor desempenho na análise de dados. O uso de ontologias, aliado à utilização de mapas conceituais, proporcionou uma melhor validação dos indicadores de gestão na construção do modelo de dados dimensional. Concomitantemente, foi realizado um estudo comparativo entre aplicativos de métodos e algoritmos para técnicas de predição sobre um ambiente de Business Intelligence. Para avaliação e comparações de predição, foram utilizados os pacotes de software s e algoritmos da ferramenta Waika to Environment for Knowledge Analysis (WEKA) e do Matrix Laboratory (MATLAB). A partir dos resultados da avaliação, foi utilizada a suíte de Business Intelligence Pentaho para desenvolvimento de um protótipo de software complementar de predição como suporte ao processo de tomada de decisão. Este trabalho não apresenta nenhuma restrição quanto a sua aplicabilidade em demais áreas de negócio, no entanto, para o estudo de caso e aplicabilidade da pesquisa, foi utilizada a base de dados da Secretaria de Patrimônio da União (SPU), órgão da administração direta, vinculado ao Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (MP). ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This dissertation presents the study, application and analysis of the concepts involved on the process of information refinement in a strategic scope. A concept maps methodology has been applied, which allows incorporating new rules in order to improve the performance of the data analysis process. The use of ontologies in combination with concept maps implies a more efficient validation of the management indicators, which is a required step when building a dimensional data model. Concomitantly, a comparative study between different prediction algorithms and software implementing it has been done. For implementing, testing and evaluating the predictive analysis, it has been used the tools included on Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) and Matrix Laboratory (MATLAB). With the obtained results, the suite for Business Intelligence Pentaho have been selected for implement and integrate on it a new module of Predictive Analytics. This study does not present any restriction about its applicability to any business area. However, the study case presented here is based on the data of the Union’s Patrimony Secretary (SPU), an administration department related to the Brazilian Ministry of Planning, Budget and Management (MP).

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-05-08T14:32:21Z No. of bitstreams: 1 2013_AlessandrodeSouzaMendes.pdf: 4711286 bytes, checksum: 346038fb585a97db1696325bc7b1961f (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-05-12T13:59:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_AlessandrodeSouzaMendes.pdf: 4711286 bytes, checksum: 346038fb585a97db1696325bc7b1961f (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-12T13:59:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_AlessandrodeSouzaMendes.pdf: 4711286 bytes, checksum: 346038fb585a97db1696325bc7b1961f (MD5) / Esta dissertação encontra-se no campo da Mineração de Dados e suas aplicações em bases de dados de Gestão de Pessoas, na hipótese de que tais técnicas podem ser agregadas a um modelo multidimensional que leve à descoberta de fenômenos e ao entendimento dos dados relativos à rotatividade interna de pessoal e seus impactos. Foram utilizadas as abordagens de modelagem descritiva e preditiva, a fim de descobrir informações ocultas no histórico de transferências dos empregados entre as unidades de uma organização. Entre as técnicas descritivas, foram aplicados métodos de agrupamento e regras de associação, para descrever os dados. Para as análises preditivas, foi utilizada a técnica de Árvores de Decisão, um método de indução que mostra graficamente o processo de classificação. Para validar a hipótese de que tais proposições levam à descoberta de conhecimento acerca de rotatividade de pessoas, foi desenvolvido um módulo de suporte à decisão no domínio do problema, aplicando as técnicas de Mineração de Dados propostas, além da criação de um novo tipo de dimensão voltada para a descoberta de conhecimento. Para validar as contribuições e atingir o objetivo proposto neste trabalho, foram utilizados, como estudo de caso, dados oriundos de uma instituição financeira de grande porte e com um longo histórico de rotatividade de pessoas. Os resultados obtidos são apresentados e discutidos. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This dissertation is in the field of Data Mining and its applications in databases of Personnel Management, considering the assumption that such technique can be aggregated to a multidimensional model that leads to the discovery of phenomena and the understanding of data relating to internal employee turnover and its impacts. Descriptive and predictive modeling approaches were used in order to discover hidden information on the history of transfers of employees between departments of an organization. Among the descriptive techniques, cluster analysis and association rules have been applied to describe the data. For predictive analysis, the technique of Decision Trees was used, comprising a method of induction that graphically shows the classification process. For validating the hypothesis that such proposals lead to the knowledge discovery about employee turnover, a decision support module was developed in the problem domain, applying the proposed techniques of Data Mining. This decision support module introduces a new type of dimension focused on knowledge discovery. For validating the contributions and evaluating the achievements of this work, a case study was performed using data from a large financial institution with a long history of employee turnover. The results are presented and discussed.

A freqüência nas mudanças no ambiente empresarial exige que as empresas tenham uma elevada capacidade de adaptação. Neste sentido, é fundamental que mecanismos para avaliar suas ações e operações tenham totais condições de análise objetiva da situação atual e futura da empresa. É dentro deste enfoque, que os indicadores de desempenho se tornam instrumentos eficazes para estas análises e avaliações. A partir dessa constatação, este trabalho trata do desenvolvimento de indicadores de desempenho para as operações de produção de uma empresa de manufatura inserida no contexto de uma cadeia de suprimentos. O conjunto de indicadores de desempenho foi desenvolvido para o cenário da cadeia de suprimentos de moto redutores criado para o projeto IPROS. Como características fundamentais destacam-se o ambiente de sistemas de gestão, onde o Data Warehouse é utilizado como ferramenta principal e o ambiente de cadeia de suprimentos onde os indicadores foram focados tanto no desempenho dos processos internos de uma empresa elo da cadeia, quanto no relacionamento desse elo com a cadeia de suprimentos. É também proposto um estudo de caso que analisa uma empresa representativa da cadeia de suprimentos que está sendo estudada. / The frequent changes in the management environment demand that the companies must have a high capacity of adaptation. In this way, it is fundamental that mechanisms to measure the actions and operations have conditions to analyze the current and future situation of the company. In these analyses, the performance measures became good tools to analyze these evaluations. Following this argument, this work discusses the development of performance measures to the operations of one manufacturing company in a supply chain environment. The performance measures were developed in a scenario of a company that produces gearbox, and this scenario was called IPROS project. As fundamental characteristics of this scenario, the use of a system called Data Warehouse, as the main tool for process the informations, and the supply chain environment, where performance measures was focused in the internal processes of one company and the relationship between this company with all the supply chain. This work also presents a case study that discusses the performance measures of a representative company.