A gestão do desempenho organizacional tem assumido grande importância nos últimos anos. O surgimento de diversas metodologias de medição, as experiências de remodelagem de sistemas de medição em empresas e o aumento da produção científica mostram esse fato. Ao mesmo tempo, com o avanço das tecnologias de informação, diversos sistemas computacionais, oferecidos por empresas de informática e consultoria, se propõem a dar suporte à medição do desempenho organizacional. Observa-se porém que a taxa de falhas e insatisfação com o uso de sistemas de medição de desempenho, por parte dos executivos e gerentes, é alta. Assim, nesse trabalho são pesquisadas diversas propostas de sistemas de medição de desempenho, envolvendo arquiteturas, conceitos e ferramentas de tecnologia da informação (como os conceitos relacionados ao uso do Data Warehouse) e são especificados critérios para a análise, comparação e aquisição de sistemas. Para a realização desse trabalho é feita uma ampla revisão bibliográfica, a partir da qual são levantados conceitos e uma listagem de características desses tipos de sistemas e são realizados estudos com empresas clientes e fornecedoras de soluções de informática para o suporte ao processo de medição de desempenho, validando a listagem de critérios levantada e as análises realizadas. Assim, este é uma contribuição para o uso mais eficaz e eficiente da tecnologia da informação no processo de medição de desempenho. / Organizational performance management is nowadays a very important issue. Several methodologies of measurement, the re-shaping of processes and systems of measurement in the companies and the rising of literature on this issue show this fact. At the same time, with the development of information technology, several performance measurement systems, built for consultant and IT companies, are sold as supporting the process of organizational performance measurement. But the dissatisfaction on its use by managers is high. Thus, in this work, theoretical frameworks, experiences on the use of performance measurement systems and proposals on architectures, concepts and tools of IT are reviewed and criteria to analysis, comparison and acquisition of those systems are proposed. To the elaboration of this proposal, also different systems were availed and users necessities and preferences were raised. The proposal consists on a general framework for the classification of the systems on its four basic functions: collect, analysis, communication and learning; and the detailing of its functions on specific criteria to a more detailed analysis or comparison of systems on its functions. Then, this is a contribution for a more efficiently use of IT on the support of organizational performance measurement.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T15:00:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Samara Nascimento.pdf: 9257843 bytes, checksum: 902eb4bdc806735989a42837a7f7bbe3 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:15:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Samara Nascimento.pdf: 9257843 bytes, checksum: 902eb4bdc806735989a42837a7f7bbe3 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:15:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Samara Nascimento.pdf: 9257843 bytes, checksum: 902eb4bdc806735989a42837a7f7bbe3 (MD5) Previous issue date: 2013-03-25 / CNPQ / A técnica experimental de avaliação de desempenho utilizada em aplicações e sistemas de bancos de dados é composta principalmente da técnica de benchmark, que consiste em um conjunto de testes experimentais previamente definidos e posteriormente executados para obtenção de resultados de desempenho. Data Warehouses Geográficos (DWG) permitem o armazenamento de geometrias dos objetos que representam localizações na superfície terrestre e possibilitam o processamento de consultas analíticas e multidimensionais. Os benchmarks TPC-D, TPC-H e SSB são utilizados para avaliar o desempenho de Data Warehouses Convencionais. O benchmark Spadawan é utilizado para avaliar o desempenho de Data Warehouses Geográficos. Contudo, os benchmarks anteriores não conseguem ser considerados abrangentes, devido a sua limitada carga de trabalho. Desta forma, nesta dissertação, propomos um novo benchmark, chamado Spatial Star Schema Benchmark, ou Spatial SSB, projetado especialmente para realizar a avaliação de desempenho de consultas em ambientes de DWG. As principais contribuições do Spatial SSB estão concentradas em três pontos. Primeiro, o Spatial SSB utiliza três tipos de dados geométricos (i.e. pontos, linhas e polígonos), propostos em um esquema híbrido. Além disto, garante o controle da seletividade, que indica o número de linhas retornadas na tabela de fatos para cada consulta espacial pertencente à carga de trabalho deste benchmark. Segundo, o Spatial SSB controla a geração e distribuição dos dados no extent, assim como a variação do volume de dados, tanto aumentando a complexidade dos objetos espaciais, quanto aumentando o número de objetos espaciais, pelo aumento do fator de escala. Terceiro, o Spatial SSB obtém o número de objetos intersectados por janelas de consultas definidas de forma ad hoc, que sobrepõem uma porcentagem do extent definida pelo usuário. Os resultados experimentais mostraram que estas características degradam significativamente o desempenho de consultas sobre DWG.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2165_1.pdf: 4172677 bytes, checksum: ea3ea3e11ec0d8121f94e360f3eba253 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Nos dias atuais, uma das ferramentas mais utilizadas de Business Intelligence (BI) para o suporte à decisão da alta gerência de grandes companhias é o Data Warehouse (DW). O DW é um banco de dados que armazena seus dados de uma forma especial para que se otimizem as consultas orientadas ao negócio, além dos dados terem como características a não volatilidade, serem históricos e integrados. O ambiente em que o DW está inserido é o Data Warehousing que contempla não só o DW mais outros componentes que o ajudam a desempenhar a sua atividade fim. O aumento da quantidade de usuários utilizando esse ambiente, o crescimento exponencial do tamanho do DW, além da necessidade de otimizar as consultas e atender localmente os interesses da diretoria dos departamentos ou filiais específicas, fez com que pesquisadores da área de banco de dados buscassem soluções para obter a distribuição dos dados e consultas de uma forma transparente e segura em um ambiente de data warehousing. Atualmente, existem vários trabalhos correlatos nessa linha de pesquisa, porém nenhum demonstra na prática o resultado efetivo de uma arquitetura que contemple essas vantagens. Esse trabalho toma como base a arquitetura do sistema WebD²W (Web Distributed Data Warehousing) proposta por Cristina Ciferri para efetivar essa distribuição. Assim, foram desenvolvidos o componente de distribuição, utilizando o conceito de grafos de derivação para o desenvolvimento de algoritmos de fragmentação horizontal e mista, e o componente de consulta do ambiente distribuído, estendendo o servidor OLAP Mondrian para atender às necessidades impostas por essa nova arquitetura. Finalmente, um DW de uma rede de locadoras de DVD foi gerado para ser utilizado como estudo de caso para mostrar a aplicabilidade e eficiência desses componentes

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3265_1.pdf: 1946736 bytes, checksum: 228965ff9be624af62e03934d0c8cb66 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Atualmente as empresas necessitam de sistemas que lhes dêem um suporte na tomada de decisões, o que pode ser crucial para a sobrevivência da empresa no mercado econômico global. Os sistemas transacionais possuem limitações em relação a isto. Portanto, é necessário o desenvolvimento de um sistema de Data Warehouse associado à utilização de ferramentas OLAP, que suprem as limitações dos sistemas tradicionais. Considerando as particularidades deste tipo de sistemas, as técnicas utilizadas na modelagem de dados para sistemas tradicionais, não possuem a mesma eficácia para estes sistemas de Data Warehouse. A Modelagem Multidimensional é a que melhor traz benefícios para este tipo de ambiente, pois consegue representar de forma fidedigna a realidade dos negócios. Paralelo a isto, a Web Semântica surge para transformar a Web de um repositório de documentos interligados em uma base de conhecimentos distribuídos. Sua idéia central é tornar o significado da Web acessível e processável pelas máquinas. Ela engloba uma combinação das seguintes tecnologias: Metadados, Ontologias e Inferências Lógicas. Uma Ontologia é um modelo de dados que representa um conjunto de conceitos de um determinado domínio e os relacionamentos entre estes. Ela serve então para descrever formalmente um domínio do discurso, seus indivíduos, classes, atributos e relacionamentos. Este trabalho traz uma proposta de geração semi-automatizada de modelos multidimensionais de cubos OLAP a partir de ontologias. Para tanto, são abordados os principais conceitos de um sistema de Data Warehouse, e da modelagem multidimensional. Também são tratados alguns conceitos da Web Semântica e de Ontologias. Após isto são analisados alguns trabalhos que utilizam a web semântica na modelagem de sistemas de Data Warehouse. Um protótipo foi desenvolvido como prova de conceito. Por fim são apresentadas as conclusões e sugestões de trabalhos futuros dentro da área de estudo

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5134_1.pdf: 2541591 bytes, checksum: 6f46eb970bb56cef73fafe13dc208cad (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2002 / O volume de informações a ser trabalhado na tomada das decisões gerenciais supera largamente a capacidade do processamento humano, mecânico e dos sistemas transacionais atuais, exigindo ferramentas de apoio à decisão mais adequadas aos novos desafios gerenciais. Mesmo aplicando-se modelos de decisão tidos como adequados, uma grande parte das implementações de Sistemas de Informação não atingem os resultados esperados, o que levam muitos deles ao fracasso total ou parcial. Acredita-se que com obtenção de resultados rápidos se possa conseguir um maior envolvimento do usuário final, o que segundo os especialistas diminui bastante a possibilidade de fracasso. Esse trabalho visa a utilizar técnicas de análise e exploração de dados na construção de soluções de Sistemas de Apoio à Decisão, em especial na construção de Data Warehouse(DW). Aproveita-se o conhecimento adquirido com a aplicação dessas técnicas, mostrando a sua importância nas diversas fases de sua construção de um DW. Propõe-se e implementa-se uma metodologia chamada FASTCUBE, que é baseada em um modelo de préprocessamento de dados. Ela incorpora de maneira rápida os metadados extraídos diretamente da massa de dados. Acelerar e sedimentar a compreensão do problema, sempre levando-se em consideração a qualidade dos dados, durante todas as suas fases é um dos pontos forte dessa metodologia. O seu objetivo final é acelerar o processo de visualização do modelo de decisão, através de um protótipo de modelo dimensional, com dados operacionais amostrados no início do processo e tratados durante o mesmo

Genom vår undersökning ville vi ta reda på om SALSA, Vodafones data warehouse tillgodoser användarnas informationsbehov. Som stöd för vår analys jämförde vi befintliga teorier inom områdena information samt data warehouse, med tillämpning i verkligheten genom vårt referensföretag. Undersökningen har utförts genom skriftliga intervjuer samt enkäter, där två olika undersökningsgrupper ingått. Den ena gruppen har utgjorts av SALSAs utvecklare och den andra av SALSAs användare. Den hypotes som vi arbetat med är "SALSA tillgodoser användarnas informationsbehov" med underfrågorna "Vilka krav kan användarna rimligen ställa på SALSA?", "Vilken information saknar användarna att få fram från SALSA?", "Vilka förslag på förbättringar gällande SALSA har användarna?" samt "Räcker användarforum för att framföra användarnas synpunkter på SALSA?". Då vi analyserat och bearbetat materialet från enkätundersökningen samt besvarat våra frågeställningar, har vi verifierat vår hypotes. Överlag får användarna sitt informationsbehov tillgodosett av SALSA, även om såväl utvecklare som användare är medvetna om att vissa förbättringar skulle kunna göras.

Nowadays, business intelligence techniques are applied more and more often in different settings including corporations and organizations both in the private and public sector. It is really a broad field which can assist business people to realize the state of their organization and make profitable decisions. In this thesis, I will focus on one of its components, data warehouse, by proposing activity theory as the method to solve the dimension identification problem in data warehouse. Under the background of project IMIS and the involved personnel, who determine the dimension, firstly I study how to use the ER method, “bottom up” method, and activity theory method to identify the dimension in data warehouse, and some relevant knowledge about the three methods. Then, we apply the three methods to identify the dimension. After that, I evaluate the dimension identification results of the three methods according to the feedback from the healthcare organization to get their veracity and integrality. Finally, based on the results of my efforts, I arrive to the conclusion that the activity theory method can be applied to identify the dimension in data warehouse, and with the comparison to the other two traditional methods (ER model and “bottom up”), the activity theory method is more easy and natural to identify the dimension of a dimensional model.

A data warehouse is a data collection that integrates large amounts of data from several sources, with the aim to support the decision-making process in a company. Data could be acquired from internal sources within the own organization, as well as from external sources outside the organization. The comprehensive aim of this dissertation is to examine the current usage of external data and its sources for integration into DWs, in order to give users of a DW the best possible foundation for decision-making. In order to investigate this problem, we have conducted an interview study with DW developers. Based on the interview study, the result shows that it is relative common to integrate external data into DWs. The study also identifies different types of external data that are integrated, and what external sources it is common to acquire data from. In addition, opportunities and pitfalls of integrating external data have also been highlighted.

öretag har under lång tid använt sig av olika typer av beslutsstödjande system för att fatta rätt beslut. Under 1990-talet har en typ av beslutsstödjande system som kallas datalager utvecklats. Datalagret har utvecklats till ett beslutsstödjande system som hjälper slutanvändarna att analysera data med hjälp av olika typer av verktyg med användarvänliga gränssnitt. I rapporten undersöks hur datalager används av företag i deras verksamhet. Som underlag för rapporten har fem företag studerats. Bland företagen som ingick i undersökningen blev svaret att de använde sina datalager främst till att ta fram statistik och genomföra uppföljningar. Företagen visade även upp ett antal företagsspecifika anpassningar av sina datalager. De företag som ingick i undersökningen visade även på en bred spridning av användandet av datalagren inom företagen. Antalet användare på företagen varierade från 20 st till 200 st. Undersökningen visade även att spridningen av användandet hierarkiskt i organisationen generellt var väl utvecklat.

Data warehouses (DWs) have become one of the largest investments in the past years for organisations, and incorporating external data into a DW can give organisations huge possibilities. Organisations that successfully manage to incorporate external data into a DW have an advantage over those who do not, but there are problems with incorporating data acquired from outside the organisation, and there is a lack of research aimed at these problems. The comprehensive aim of this dissertation is to characterise and categorise problems with incorporating external data. The available literature was scanned to find problems and an interview study was conducted to validate the problems found in the literature. Respondents from five well-known organisations in Sweden participated and the result is a list of problems backed up by both literature and empirical findings