Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 3149727 bytes, checksum: 501b860d063bed8174828ab1c9287d13 (MD5) Previous issue date: 2009-05-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work propose to use technologies of databases with the aim of providing decision support for managers of sector of sanitation, given that the services of water supply for use of the population are a key indicator of quality of life. The fundamental idea is to collect operational data, reduce them to the scope of the problem, organize them into a repository of data, and finally apply the techniques OLAP and Data Mining algorithms to obtain results that give managers a better understanding of the behavior and profile of the company. To facilitate the application of the techniques of Data Mining is necessary that the data are stored properly. Accordingly, an alternative for increasing the efficiency in storage, management and operation of data to support the decision based on the development of Data Warehouse. This is source of strategic information of the business, creating a competitive differential for the company. In this context, was required to implement the repository of data, Data Warehouse, to store, integrate and carry out consultations on the multidimensional data from the company of water supply. Therefore, this Master's thesis aims to design a Data Warehouse relating to Departmental Business, also known as Data Mart; applied the technology on the OLAP multidimensional cubes of data, and run the Data Mining algorithms to the generation of a decision support system to minimize the apparent losses in the urban water supply system. / Esta dissertação se propõe a utilizar tecnologias de Banco de Dados com a finalidade de oferecer apoio à decisão para os gestores do setor de saneamento, haja vista que os serviços de abastecimento de água para uso da população se constituem em um dos principais indicadores da qualidade de vida da humanidade. A idéia fundamental consiste em coletar os dados operacionais, reduzi-los ao escopo de um problema, organizá-los em um repositório de dados, e finalmente aplicar as tecnologias OLAP e os algoritmos de Mineração de Dados, a fim de obter resultados que proporcionem aos gestores um melhor entendimento do comportamento e perfil da companhia. Para facilitar a aplicação de técnicas de Mineração de Dados é necessário que estes dados estejam armazenados apropriadamente. Neste sentido, uma das alternativas para o aumento da eficiência no armazenamento, gestão e operação dos dados para o suporte a decisão baseia-se no desenvolvimento do Data Warehouse. Este ambiente constitui fontes de informações estratégicas do negócio, gerando um diferencial competitivo para a companhia. Diante deste contexto, se fez necessário a implementação do repositório de dados, o Data Warehouse, para armazenar, integrar e realizar as consultas multidimensionais sobre os dados extraídos da companhia de abastecimento de água. Portanto, esta dissertação de mestrado tem como objetivos projetar um Data Warehouse Departamental referente ao setor comercial, também conhecido como Data Mart; aplicar as tecnologias OLAP sobre os cubos de dados multidimensionais; e executar algoritmos de Mineração de Dados visando a geração de um sistema de apoio à decisão para minimização das perdas aparentes no sistema de abastecimento urbano de água.

Os sistemas de integração de dados que usam a arquitetura de data warehouse (DW) têm se tornado cada vez maiores e mais difíceis de gerenciar devido à crescente heterogeneidade das fontes de dados envolvidas. Apesar dos avanços tecnológicos e científicos, os projetos de DW ainda são muito lentos na geração de resultados pragmáticos. Este trabalho busca responder à seguinte questão: como pode ser reduzida a complexidade do desenvolvimento de sistemas de DW que integram dados provenientes de sistemas transacionais heterogêneos? Para isso, apresenta duas contribuições: 1) A criação de diretrizes metodológicas baseadas em ciclos de modelagem conceitual e análise de dados para guiar a construção de um sistema modular de integração de dados. Essas diretrizes foram fundamentais para reduzir a complexidade do desenvolvimento do projeto internacional Retrovirus Epidemiology Donor Study-II (REDS-II), se mostrando adequadas para serem aplicadas em sistemas reais. 2) O desenvolvimento de um método de validação de lotes de dados candidatos a serem incorporados a um sistema integrador, que toma decisões baseado no perfil estatístico desses lotes, e de um projeto de sistema que viabiliza o uso desse método no contexto de sistemas de DW. / Data integration systems that use data warehouse (DW) architecture are becoming bigger and more difficult to manage due to the growing heterogeneity of data sources. Despite the significant advances in research and technologies, many integration projects are still too slow to generate pragmatic results. This work addresses the following question: how can the complexity of DW development for integration of heterogeneous transactional information systems be reduced? For this purpose, we present two contributions: 1) The establishment of methodological guidelines based on cycles of conceptual modeling and data analysis to drive construction of a modular data integration system. These guidelines were fundamental for reducing the development complexity of the international project Retrovirus Epidemiology Donor Study-II (REDS-II), proving suited to be applied in real systems. 2) The development of a validation method of data batches that are candidates to be incorporated into an integration system, which makes decisions based on the statistical profile of these batches, and a project of a system that enables the use of this method in DW systems context.

As pesquisas de apoio a decisão na área de saúde, muitas vezes enfocam o diagnóstico e não o caráter gerencial da instituição. Portanto, as unidades de saúde com todas as suas particularidades, necessitam de informações confiáveis e precisas para auxiliá-las na tomada de decisão. Os hemonúcleos convivem com uma luta constante na captação de doadores de sangue para que possam garantir hemocomponentes em quantidade necessária e qualidade para a sua região de abrangência e, informações que possam auxiliá-los na manutenção desses estoques são imprescindíveis. A tecnologia Data Warehousing pode trazer muitos benefícios nesse sentido, por possibilitar o armazenamento de dados históricos que relacionados podem demonstrar tendências e identificar relacionamentos muitas vezes desconhecidos, além de utilizar ferramentas de fácil interação com o usuário. Dessa forma, essa pesquisa tem como objetivo desenvolver uma ferramenta de apoio à decisão que extraia dados do banco de dados transacional atual do Hemonúcleo Regional de Jaú e consista esses dados de forma que as informações possam ser acessadas de maneira simples e rápida pelo usuário final. / Many times, researches sorrounding the health area focus on the diagnostic instead of the managerial character of the institution. Because of this, the health units with their details need reliable and precise information to help them in their decision making. The blood banks live a constant battle to capture blood donors to guarantee a good quantity and quality of blood components for their region and they need information that can help them maintain storage of the blood. Data Warehouse technology brings a lot of benefits because they allow the storage of historic data that, when related, can present tendences and identify unknown relationships. Besides, Data Warehouse technology frequently uses user-friendly interface tools. Therefore, this research has a aim to develop a decision supporting tool that extract data from the current transaction database of Regional Blood Bank of Jau and that check these data so that the information may be easily and quickly accessed by the final user(s).

Nesta dissertação são feitas três abordagens. Na primeira apresentam-se os componentes necessários para que se possa compreender melhor o cenário atual onde se encontram aqueles que são os responsáveis pelo processo decisório nas empresas. São abordados as evoluções do processo decisório e do suporte ao mesmo, suas etapas e os seus fatores de influência. A segunda abordagem é relativa às três ferramentas que constituem a nova geração de Sistemas de Apoio à Decisão. A primeira ferramenta é o data warehouse, um banco de dados específico para propósitos gerenciais e que é independente dos bancos de dados operacionais. A segunda ferramenta é o On-Line Analytical Processing (OLAP) e é utilizada para se realizar análises sofisticadas, que permitem aos seus usuários compreenderem melhor os negócios que são realizados na empresa. A última ferramenta é o data mining que permite que se faça uma análise nos dados armazenados, durante anos, para que se descubram relacionamentos ocultos entres os dados, revelando perfis de compras e de clientes; desta forma, as informações obtidas podem se tornar estratégias de negócios. Com a abordagem destas três novas ferramentas, deseja-se analisar o que existe de mais avançado, atualmente, para dar um melhor suporte ao processo decisório, sem entrar nos detalhes estritamente técnicos destas tecnologias. A terceira abordagem é constituída de exemplos de empresas que implementaram estas ferramentas e os resultados obtidos, assim como pelas tendências destas ferramentas para os próximos anos. / In this dissertation we will deal with three approaches. On the first we present the necessary elements to make one understand better the current scenery where the responsible persons for the decision process of companies meet. The evolution of the decision process and its support, phases and influence factors. The second approach is related to the three tools that constitute the new generation of Decision Support Systems. The first tool is the data warehouse, a specific database for the managerial purposes that is independent from the operational databases. The second tool is the On-Line Analytical Processing (OLAP) used in carrying out sophisticated analyses allowing its users a better understanding of the business accomplished in the company. The last tool is the data mining that allows for an analysis of the data stored along the years so that one is able to find out the correct relationship among the collect’s data, revealing business and clients profiles. In such way all the information gathered in the process can be converted into business strategy. With the approach of these three new tools we intend to analyze the most advanced techniques available nowadays to give a better decision support without getting into strictly technical details of these technologies. The third approach is made up of examples of companies that implemented such tools and the attained results, as well, the trends for these tools in the coming years.

Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de uma proposta de um modelo de sistema de apoio à decisão em vendas e sua aplicação. O levantamento sobre o perfil das vendas no mercado corporativo - de empresas-para-empresas, as técnicas de vendas, informações necessárias para a realização de uma venda eficiente, tal qual o controle das ações e resultados dos vendedores com a ajuda de relatórios, tudo isso aliado às tecnologias de data warehouse, data mart, OLAP foram essenciais na elaboração de uma proposta de modelo genérico e sua implantação. Esse modelo genérico foi aplicado levando-se em conta uma editora de listas e guias telefônicos hipotética, e foi construído buscando-se suprir os profissionais de vendas com informações que poderão melhorar a efetividade de suas vendas e dar-lhes maior conhecimento sobre seus produtos, clientes, usuários de listas e o mercado como um todo, além de suprir os gerentes de uma ferramenta rápida e confiável de auxílio à análise e coordenação dos esforços de vendas. A possibilidade de visualização rápida, confiável e personalizada das diversas informações permitidas por esse sistema, tal qual o êxito em responder às perguntas de pesquisas apresentadas no trabalho, comprova que essa aplicação poderá ser útil à empresa e em específico aos profissionais de vendas e gerentes tomadores de decisão. / The objective of this study was a development of a decision support system\'s application for sales. Relevant information about business markets and business buying behavior, principles of selling and evaluation models for sales representatives, all of this supported by data warehouse, data mart and OLAP technologies was important to create a generic DSS model as well your application. This generic model was created due to match some information needs of sales professionals from a hypothetic publishing company (yellow page). This system and the information generated by it would improve the effectiveness of sales professionals (sales reps), giving them more information and knowledge about your product, market, customers, users, and offering to sales managers as well decision makers a reliable, fast and interactive tool for sales effort\'s analysis and monitoring. A fast, interactive, reliable and customized visualization of information - characteristics of this system, as well your effectiveness of answering questions presented in the beginning of this study reinforce the utility and applicability of this model in order to satisfy sales professionals, managers and publishing companies information needs.

Este trabalho de mestrado insere-se no contexto do projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), sendo desenvolvida no Laboratório de Inteligência Computacional do ICMC-USP. A ferramenta foi proposta para recuperar, organizar e minerar grandes conjuntos de documentos científicos (na área de computação). Nesse contexto, faz-se necessário um repositório de artigos para a FIP. Ou seja, um Data Warehouse que armazene e integre todas as informações extraídas dos documentos recuperados de diferentes páginas pessoais, institucionais e de repositórios de artigos da Web. Para suportar o processamento analítico on-line (OLAP) das informações e facilitar a ?mineração? desses dados é importante que os dados estejam armazenados apropriadamente. Dessa forma, o trabalho de mestrado teve como objetivo principal projetar um Data Warehouse (DW) para a ferramenta FIP e, adicionalmente, realizar experimentos com técnicas de mineração e Aprendizado de Máquina para automatizar o processo de indexação das informações e documentos armazenados no data warehouse (descoberta de tópicos). Para as consultas multidimensionais foram construídos data marts de forma a permitir aos pesquisadores avaliar tendências e a evolução de tópicos de pesquisa / This dissertation is related to the project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP), being developed at the Laboratory of Computational Intelligence at ICMC-USP. The tool was proposed to retrieve, organize, and mining large sets of scientific documents in the field of computer science. In this context, a repository of articles becomes necessary, i.e., a Data Warehouse that integrates and stores all extracted information from retrieved documents from different personal and institutional web pages, and from article repositories. Data appropriatelly stored is decisive for supporting online analytical processing (OLAP), and ?data mining? processes. Thus, the main goal of this MSc research was design the FIP Data Warehouse (DW). Additionally, we carried out experiments with Data Mining and Machine Learning techniques in order to automatize the process of indexing of information and documents stored in the data warehouse (Topic Detection). Data marts for multidimensional queries were designed in order to facilitate researchers evaluation of research topics trend and evolution

Este trabalho estuda a viabilidade de um sistema de monitoramento e de coleta de dados através da WEB, com a construção de um e-Science Zootécnico. Foram desenvolvidos os sistemas, os meios de comunicação e monitoramento, além de um simulador de deslocamento, para otimização da distribuição de antenas e identificação dos animais. Os modelos Random Walk e Pseudo-Browniano foram utilizados para a implementação do simulador. O sistema de comunicação e o sistema gestor foram desenvolvidos e testados através de experimentos que permitiram a análise e a verificação de desempenho do sistema completo, intitulado de \"e-LAFAC\", que permite o controle integral do sistema, como a comunicação das estações fixas, com as estações móveis, através de uma rede de sensores sem fio. A metodologia utilizada no projeto, bem como os resultados obtidos, permitem concluir que, o objetivo de acompanhar e monitorar o animal durante um experimento, com coleta de dados telemétricos em tempo real e à distância, foi alcançado. / This paper studies the viability of a system of monitoring and data collecting through the WEB, with the construction of a Zootechnic e-Science. The hardware systems, the electronic communication devices and monitoring protocols were developed, besides a dislocating simulator, for the improvement and distribution of the antennas and identification of the animals. The models Random Walk and Pseudo-Brownian Motion were used for the implementation of the simulator. The communication and management system were developed and tested through experiments that enable the analysis and evaluation of the performance of the complete system, called \"e-LAFAC\", that allows the complete control of the system, as well as the communication of the fixed stations with the movable stations through a wireless sensor network. The methodology used in the project, as well as the results, allow us to conclude that the objective of following and monitoring the animal during an experiment, with the telemetric data collection in real time was obtained.

Um ambiente de data warehousing oferece suporte ao processo de tomada de decisão. Ele consolida dados de fontes de informação distribuições, autônomas e heterogêneas em um único componente, o data warehouse, e realiza o processamento eficiente de consultas analíticas, denominadas OLAP (on-line analytical processing). Um data warehouse convencional armazena apenas dados alfanuméricos. Por outro lado, um data warehouse de imagens armazena, além desses dados convencionais, características intrínsecas de imagens, permitindo a realização de consultas analíticas estendidas com predicados de similaridade entre imagens. Esses ambientes demandam, portanto, a criação de estratégias que possibilitem o processamento eficiente dessas consultas complexas e custosas. Apesar de haver na literatura trabalhos voltados a índices bitmap para ambientes de data warehousing e métodos de acesso métricos para melhorar o desempenho de consultas por similaridade entre imagens, no melhor do nosso conhecimento, não há uma técnica que investigue essas duas questões em um mesmo contexto. Esta dissertação visa preencher essa lacuna na literatura por meio das seguintes contribuições: (i) proposta do ImageDWindex, um mecanismo para a otimização de consultas analíticas estendidas com predicados de similaridade entre imagens; e (ii) definição de diferentes estratégias de processamento de consultas sobre data warehouses de imagens usando o ImageDW-index. Para validar as soluções propostas, foram desenvolvidas duas outras contribuições secundárias, que são: (iii) o ImageDW-Gen, um gerador de dados com o objetivo de povoar o data warehouse de imagens; e (iv) a proposta de quatro classes de consulta, as quais enfocam em diferentes custos de processamento dos predicados de similaridade entre imagens. Utilizando o ImageDW-Gen, foram realizados testes de desempenho para investigar as vantagens introduzidas pelas estratégias propostas, de acordo com as classes de consultas definidas. Comparado com o trabalho mais correlato existente na literatura, o uso do ImageDWindex proveu uma melhora no desempenho do processamento de consultas IOLAP que variou em média de 55,57% até 82,16%, considerando uma das estratégias propostas. / A data warehousing environment offers support to the decision-making process. It consolidates data from distributed, autonomous and heterogeneous information sources into one of its main components, the data warehouse. Furthermore, it provides effcient processing of analytical queries (i.e. OLAP queries). A conventional data warehouse stores only alphanumeric data. On the other hand, an image data warehouse stores not only alphanumeric data but also intrinsic features of images, thus allowing data warehousing environments to perform analytical similarity queries over images. This requires the development of strategies to provide efficient processing of these complex and costly queries. Although there are a number of approaches in the literature aimed at the development of bitmap index for data warehouses and metric access methods for the efficient processing of similarity queries over images, to the best of our knowledge, there is not an approach that investigate these two issues in the same setting. In this research, we fill this gap in the literature by introducing the following main contributions: (i) the proposal of the ImageDW-index, an optimization mechanism aimed at the efficient processing of analytical queries extended with similarity predicates over images; and (ii) definition of different processing strategies for image data warehouses using the ImageDW-index. In order to validate these main proposals, we also introduce two secondary contributions, as follows: (iii) the ImageDW-Gen, a data generator to populate image data warehouses; and (iv) the proposal of four query classes, each one enforcing different query processing costs associated to the similarity predicates in image data warehousing environments. Using the ImageDW-Gen, performance tests were carried out in order to investigate the advantages introduced by the proposed strategies, according to the query classes. Compared to the most related work available in the literature, the ImageDW-index provided a performance gain that varied from 55.57% to 82.16%, considering one of the proposed strategies.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Reinaldo de Jesus da Silva.pdf: 4540612 bytes, checksum: 7f60713fcfa6b7c9454af971170a8d47 (MD5) Previous issue date: 2008-06-26 / The National Agency, Natural Gas and Biofuels, established the Program for Monitoring the Quality of Fuel Automotive, to evaluate continuously the quality of fuels and map the problems of non-compliance to standards. The research proposes the development of a system for monitoring the quality of fuel PASSI applying the methodology and techniques from artificial intelligence, using intelligent agents, and the JADE platform and language along with JESS Data Warehouse to create a repository of data that facilitates the management and support for decision-making of the Laboratory for Analysis and Research in Analytical Chemistry of Oil of the Federal University of Maranhão. / A Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis instituiu o Programa de Monitoramento da Qualidade de Combustíveis Automotivos, com o objetivo de avaliar permanentemente a qualidade dos combustíveis e mapear os problemas de não conformidade às normas estabelecidas. A pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema para o monitoramento da qualidade de combustíveis aplicando a metodologia PASSI e técnicas provenientes da Inteligência Artificial, utilizando agentes inteligentes, assim como a plataforma JADE e a linguagem JESS juntamente com Data Warehouse para criar um repositório de dados que facilite o gerenciamento e o apoio à tomada de decisão do Laboratório de Análise e Pesquisa em Química Analítica de Petróleo da Universidade Federal do Maranhão.

The thesis is primary focused on the integrated data warehouse, particularly on a subset -- dependent data marts. The main objectives of this thesis are design the methodology of development and maintenance of dependent data marts and verification methodology usefulness in the real organization. The first part deals with the theoretical definition of terms. It focuses particularly on the definition of terms from Business Intelligence area especially data warehousing and data marts. Each of the terms is described in detail in separate chapters. Business Intelligence area puts emphasis on description of individual components. In data warehousing area are described the data warehouse concepts and content of layers in a data warehouse. Finally, the data mart area is designed to describe dependent and independent data marts and also "special "cases of data marts, likely the semantic layer, and a sandbox. The second part focuses on the design methodology itself. At the beginning of this part is analysis of the existing methodologies and assess their usefulness with connection to designed methodology. The following part describes the current situation in the approach to the development and maintenance of dependent data marts in the organization. At the end of the second part is designed own methodology, which is based in part on the analysis methodology and in part on the analysis of current situation. The third part focuses on usability and usefulness evaluation of methodology in the organization. Evaluation is based on the methodology of criticism from employees in the organization who are directly engaged in designing and maintaining dependent data marts. Finally, the fourth and final part will focus on the description of an alternative solution that could be considered as one of the ways to sustainable development of data warehouse in the organization. It's about comparison architecture based on utilization of semantic layer as oppose to the "three layers" concept of data warehouse by Bill Inmon, which is implemented in the organization. The output evaluates alternative solutions to the current solution.