A comercialização de produtos agropecuários tem grande importância para o Brasil, sendo responsável por altos índices de produção e financeiro. E como para todo grande segmento, o acesso à informação tem se tornado essencial para manter a competitividade no ambiente globalizado. Apesar de o agronegócio possuir um grande volume de informações, as mesmas muitas vezes estão inconsistentes ou inacessíveis. Nesse contexto, ainda se observam a necessidade de ampliação de pesquisas que busquem minimizar essa falta de dados que podem auxiliar produtores, agentes de mercado e principalmente pesquisadores para que desenvolvam análises para o mercado agropecuário para servir de apoio para as tomadas de decisões sobre a comercialização diária desses produtos. A técnica usada por diversos segmentos que visam a melhorar e a permitir acesso a dados para tomada de decisão é conhecida como Data Warehouse, pois provê um ambiente propício para análises e acesso a informações consolidadas e históricas. O objetivo do estudo foi demonstrar o processo de análise efetuado por pesquisadores para obtenção de dados, e aplicar dois estudos de casos usando técnicas de Data Warehouse, sendo para dados de comercialização de pecuária e para dados de grãos (soja e milho), gerando assim o modelo dimensional, a matriz de barramento e aplicação da ferramenta de processamento analítico online. O resultado do estudo de pecuária permitiu gerar os modelos iniciais para a cadeia, e podem ser expandidos com a inclusão de novos produtos, bem como auxiliar o pesquisador na geração de análises com a utilização das ferramentas para acesso ao Data Mart. Assim como foi possível gerar análises de comercialização de grãos a partir de dados armazenados no Data Mart. Portanto, pode-se afirmar que a aplicação e expansão da técnica de Data Warehouse é viável para outras cadeias do agronegócio possibilitando a ampliação e a melhoria da oferta de informações. / The agricultural and livestock markets in Brazil play important roles both for the production and the financial sectors. However, like other business, information is essential to maintain the competitiveness in the global market. Although the agribusiness sector processes high amount of information on a daily basis, it is almost always inconsistent or inaccessible. Moreover, there is little research aimed at minimizing the lack of agribusiness information available for the producers, market agents and researchers in order to develop data analyses on agribusiness, to help in the decision process. The technique commonly used in other segments, such as industries, is called Data Warehouse, which provides an environment to provide access to data and consistent information. The goals of this research were to present what researchers what they can do to perform agribusiness analysis, how to apply Data Warehouse modeling and the application of the tool to this process. To reach these goals, we evaluated two case studies. The first study used data from the livestock market, as it allowed to generate initial data for the chain and because it can be applied to other products, as well as to help the researcher to analyze using the OLAP tool. At the same line, the study about grain market was developed, and models and OLAP tools were developed to help with the particular points for this chain. Concluding, the research shows that it is viable to use Data Warehouse techniques to create an agribusiness data environment, consistent and organized, which can be expanded to new agricultural products.

Um Data Warehouse (DW) é um banco de dados centralizado, orientado por assunto, integrado, não volátil e histórico, criado com o objetivo de dar apoio ao processo de tomada de decisão e que estrutura os dados em uma arquitetura analítica bastante distinta da arquitetura relacional utilizada nos bancos de dados transacionais. Construir um DW é um projeto de engenharia bastante complexo pois envolve muitas tecnologias e muitas pessoas, de diferentes equipes, em um grande esforço conjunto para construir esta base central de informações corporativas. O processo tradicional de construção de um DW não utiliza conceitos ágeis e, pelo escopo de desenvolvimento ser grande, pode levar muito tempo até que funcionalidades sejam entregues aos clientes. Os métodos ágeis de engenharia de software são muito usados como uma alternativa aos métodos tradicionais de desenvolvimento e têm diferenciais que trazem muito valor a projetos grandes pois, além de buscar desenvolver versões funcionais em prazos curtos, defendem que todos os sistemas têm a constante necessidade de se adaptar a mudanças. Neste trabalho são aplicadas práticas ágeis no processo tradicional de engenharia de DW para que o desenvolvimento seja realizado em ciclos iterativos curtos, tornando possível o desenvolvimento rápido e evolutivo de um DW com entregas constantes de novas funcionalidades. A contínua evolução deste complexo ambiente analítico é apoiada por conceitos de banco de dados evolutivos e também por fundamentos de métodos ágeis. / A data warehouse (DW) is a central database, subject-oriented, integrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support of management\'s decision making process and that summarize the data in an analytic architecture quite different from the relational one, used in transactional databases. Building a DW is a complex engineering project because it involves many technologies and many people, from different teams, in a huge corporative effort to build a central database with corporative data. The traditional engineering process to build a DW does not use agile concepts and, as its scope is quite big, it might takes a long time until the customer can use its features. Agile methods of software engineering are commonly used as an alternative to the traditional methods and they have some differentials that lead a lot of value to big projects, as the continuous attempt to develop short releases in short periods of time, or the belief that every system needs to be continuously adapted to the changes on its environment. This work applies agile practices in the traditional DW engineering method, so that the development can be done in short iterative cycles, making possible a fast and evolutive DW project, with frequent delivering of new functionalities. The continuous evolution of this complex analytical environment is supported by evolutive database concepts and also for agile methods foundations.

Made available in DSpace on 2015-03-05T18:40:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 12 / Nenhuma / Suprir as necessidades gerenciais com mecanismos computacionais ágeis e de fácil uso são características chaves de sucesso dos processos decisórios. Além disso, torna-se necessário contemplar aspectos relacionados à transparência organizacional, o que representa um desafio essencial para os sistemas de informação, nas organizações, na busca do equilíbrio entre a gestão e o uso da tecnologia, através do investimento em modelos e metodologias de Governança de Tecnologia da Informação (GTI). A gestão de projetos pode se tornar então, um problema para o desenvolvimento de negócios, pois na maioria dos casos a percepção dos gestores quanto à qualidade dos projetos não é adequada. Esta percepção está relacionada à falta de informações referentes as áreas de conhecimento em gerência de projetos. O presente trabalho insere-se nesta realidade e propõe, através de um estudo de caso em uma empresa de TI, uma solução que proporciona uma visão gerencial para tomada de decisões. Esta solução atende os conceitos de gestão d / Providing the needs managerial with agile computational mechanisms and easy to use are key characteristics for the success in decision-making process. Moreover, it becomes necessary to contemplate aspects related to the organizational transparency, which is a key challenge for information systems, in the organizations, in the search of balance between management and use of technology through of investment in models and methodologies of Information Technology Governance (IT Governance). The project management can then it to become a problem to the business development, because in the most cases the perception of managers regarding the quality of projects is not appropriate. This perception is related to the lack of information regarding to the knowledgement areas in projects management. The present study is part of this reality and proposed, through a case study in an IT company, a solution that provides a managerial view to the decision-making. This solution deals the project management concepts for the IT Go

A técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) tem como objetivo principal a descrição da variância e covariância entre um conjunto de variáveis. Essa técnica é utilizada para mitigar redundâncias no conjunto de variáveis e para redução de dimensionalidade em várias aplicações nas áreas científica, tecnológica e administrativa. Por outro lado, o modelo de dados multidimensionais é composto por relações de fato e dimensões (tabelas) que descrevem um evento usando métricas e a relação entre suas dimensões. No entanto, o volume de dados armazenados e a complexidade de suas dimensões geralmente envolvidas neste modelo, especialmente no ambiente de data warehouse, tornam a tarefa de interpretar a correlação entre dimensões muito difícil e às vezes impraticável. Neste trabalho, propomos o desenvolvimento de uma Interface de Programação de Aplicação (API) para a aplicação da PCA no modelo de dados multidimensionais para facilitar a tarefa de caracterização e redução de dimensionalidade, integrando essa técnica com ambientes de Data Warehouses. Para verificar a eficácia desta API, um estudo de caso foi realizado utilizando dados de produção científica e suas citações obtidas das Plataformas Lattes, Web of Science, Google Scholar e Scopus, fornecidas pela Superintendência de Tecnologia da Informação da Universidade de São Paulo. / The Principal Component Analysis (PCA) technique has as the main goal the description of the variance and covariance between a set of variables. This technique is used to mitigate redundancies in the set of variables and as a mean of achieving dimensional reduction in various applications in the scientific, technological and administrative areas. On the other hand, the multidimensional data model is composed by fact and dimension relations (tables) that describe an event using metrics and the relationship between their dimensions. However, the volume of data stored and the complexity of their dimensions usually involved in this model, specially in data warehouse environment, makes the correlation analyses between dimensions very difficult and sometimes impracticable. In this work, we propose the development of an Application Programming Interface (API) for the application of PCA on multidimensional data model in order to facilitate the characterization task and dimension reduction, integrating the technique with Data Warehouses environments. For verifying the effectiveness of this API, a case study was carried out using the scientific production data obtained from the Lattes Platform, the Web of Science, Google Scholar and Scopus, provided by the IT Superintendence at University of São Paulo.

Esse trabalho propõe uma solução de um Data Warehouse distribuído para implementação de um sistema de CRM, Customer Relationship Management, com o objetivo de uso no ambiente bancário possibilitando que ações de relacionamento com clientes sejam planejadas e implementadas. É proposta uma arquitetura para implementação de um Data Warehouse em ambiente distribuído, utilizando programação paralela. Com o aumento no volume de dados armazenados nos Data Warehouse, as arquiteturas tradicionais exigem processadores e sistemas de entrada e saída cada vez mais robustos em termos de desempenho. Isso fica mais bem caracterizado quando são executadas procuras complexas (Ad hoc). A utilização de ambientes distribuídos em conjunto com programação paralela é uma alternativa para redução de custo e aumento de desempenho. É apresentada, aqui, uma proposta de arquitetura de Data Warehouse distribuído, integrado ao uso de programação paralela. / This lecture proposes a solution for Data Warehouse in an distributed environment for implementation of a CRM, Customer Relationship Management in a banking system. It\'s possible to create, plan and implement relationship actions with clients. Architecture is proposed for implementation of a Data Warehouse in a distributed environment, using parallel programming. With the increase of volume of data stored in Data Warehouse, the traditional architectures needs high performance in terms of processors and input and output systems. This kind of problem is well characterized when high complex queries (Ad hoc) is performed. Using distributed environment, together with parallel programming is a good choice to increase the performance and reduce cost. It\'s presented, here, a proposal for architecture of distributed Data Warehouse, integrated with the use of parallel programming.

O presente trabalho propõe uma arquitetura de utilização de Data Warehouses em computadores móveis, descreve os componentes desta arquitetura (dados e processos) que permite o sincronismo dos dados baseado em metadados e limitado ao escopo de acesso de cada usuário. As estruturas de dados e os processos que compõem a arquitetura proposta são reduzidos a problemas conhecidos e já solucionados, justificando sua viabilidade. Além disso, o presente trabalho também fornece diretrizes para avaliar a complexidade e o impacto causados por alterações de esquema no Data Warehouse central que devem ser refletidas nos data marts localizados nas plataformas móveis. A avaliação da complexidade e impacto das alterações nos esquemas do Data Warehouse pode auxiliar os administradores do ambiente a planejar a implementação destas alterações, propondo melhores alternativas no caso de alterações de esquema mais complexas e que causem um impacto maior no ambiente. A importância do trabalho está relacionada a casos reais de necessidade de evolução nas bases de dados analíticas (Data Warehouse) em computadores móveis, nos quais os usuários mantêm seu próprio subconjunto de dados do Data Warehouse para apoiar os processos de negócios. / This work presents an architecture for using Data Warehouses in mobile computers and describes the architecture components (data and processes) that allow the data synchronism based on metadata and restricted to the scope of access for each user. The data structures and the processes composing the architecture are reduced to already known and solved problems, justifying its feasibility. Besides, this work also provides the guidelines to evaluate the complexity and impact caused by changes of schema in the central Data Warehouse that must be reflected in the data marts located in the mobile platforms. The analysis of the complexity and impact of the changes made to the schemas may help environment administrators to plan these changes and propose better alternatives when dealing with more complex schema changes causing a greater impact on the environment. The relevance of this work is related to real cases that require evolution of analytical databases (Data Warehouse) in mobile computers in which the users keep their own subset of Data Warehouse information to support their business processes.

A comercialização de produtos agropecuários tem grande importância para o Brasil, sendo responsável por altos índices de produção e financeiro. E como para todo grande segmento, o acesso à informação tem se tornado essencial para manter a competitividade no ambiente globalizado. Apesar de o agronegócio possuir um grande volume de informações, as mesmas muitas vezes estão inconsistentes ou inacessíveis. Nesse contexto, ainda se observam a necessidade de ampliação de pesquisas que busquem minimizar essa falta de dados que podem auxiliar produtores, agentes de mercado e principalmente pesquisadores para que desenvolvam análises para o mercado agropecuário para servir de apoio para as tomadas de decisões sobre a comercialização diária desses produtos. A técnica usada por diversos segmentos que visam a melhorar e a permitir acesso a dados para tomada de decisão é conhecida como Data Warehouse, pois provê um ambiente propício para análises e acesso a informações consolidadas e históricas. O objetivo do estudo foi demonstrar o processo de análise efetuado por pesquisadores para obtenção de dados, e aplicar dois estudos de casos usando técnicas de Data Warehouse, sendo para dados de comercialização de pecuária e para dados de grãos (soja e milho), gerando assim o modelo dimensional, a matriz de barramento e aplicação da ferramenta de processamento analítico online. O resultado do estudo de pecuária permitiu gerar os modelos iniciais para a cadeia, e podem ser expandidos com a inclusão de novos produtos, bem como auxiliar o pesquisador na geração de análises com a utilização das ferramentas para acesso ao Data Mart. Assim como foi possível gerar análises de comercialização de grãos a partir de dados armazenados no Data Mart. Portanto, pode-se afirmar que a aplicação e expansão da técnica de Data Warehouse é viável para outras cadeias do agronegócio possibilitando a ampliação e a melhoria da oferta de informações. / The agricultural and livestock markets in Brazil play important roles both for the production and the financial sectors. However, like other business, information is essential to maintain the competitiveness in the global market. Although the agribusiness sector processes high amount of information on a daily basis, it is almost always inconsistent or inaccessible. Moreover, there is little research aimed at minimizing the lack of agribusiness information available for the producers, market agents and researchers in order to develop data analyses on agribusiness, to help in the decision process. The technique commonly used in other segments, such as industries, is called Data Warehouse, which provides an environment to provide access to data and consistent information. The goals of this research were to present what researchers what they can do to perform agribusiness analysis, how to apply Data Warehouse modeling and the application of the tool to this process. To reach these goals, we evaluated two case studies. The first study used data from the livestock market, as it allowed to generate initial data for the chain and because it can be applied to other products, as well as to help the researcher to analyze using the OLAP tool. At the same line, the study about grain market was developed, and models and OLAP tools were developed to help with the particular points for this chain. Concluding, the research shows that it is viable to use Data Warehouse techniques to create an agribusiness data environment, consistent and organized, which can be expanded to new agricultural products.

Este trabalho tem como objetivo a aplicação do conceito de data warehouse para a agregação, gerenciamento e apresentação de dados coletados por meio de Redes de Sensores Sem Fio que monitoram polinizadores. Os experimentos científicos que utilizam tais redes para monitorar habitat geram um volume de dados que precisa ser tratado e analisado, para que possa auxiliar os pesquisadores e demais interessados nas informações. Tais dados, gerenciados e correlacionados com informações de outras fontes, podem contribuir para a tomada de decisões e ainda realimentar outros experimentos. Para a avaliação da proposta, desenvolveu-se um modelo para extração, transformação e normalização dos dados coletados por redes de sensores sem fio, contemplando ainda a carga em data warehouse. Considerou- se no modelo, dados tabulados das redes de sensores sem fio, utilizados em experimentos com abelhas e ainda dados de outras fontes sobre o cultivo de abelhas, importantes para obtenção de visões do data warehouse mais apuradas. O uso de data warehouse aplicado a esse contexto mostrou-se um alternativa viável e útil, pois facilitou a obtenção de dados consolidados sobre o experimento, importante para a tomada de decisão pelos pesquisadores e ainda, diminui o tempo gasto pelos interessados em extrair essas informações, em comparação à tradicional análise em planilhas eletrônicas. / This work aims at applying the concept of data warehouse for data aggregation, management and presentation of data collected by Wireless Sensor Networks that monitor pollinators. Scientific experiments using such networks to monitor habitat generate a volume of data that must be addressed and analyzed, so that they can help researchers and others interested in the information. This data, managed and correlated with information from other sources may contribute to the making and still replenish other experiments. For the evaluation of the proposal, it was developed a model for the extraction, processing and standardization of data collected by wireless sensor networks, covering also the load on the data warehouse. It was considered in the model tabulated data networks of wireless sensors, used in experiments with bees and even data from other sources on the cultivation of bees, important to obtain views of the data warehouse more accurate. The use of data warehouse implemented in this context proved to be a viable and useful, as it facilitated the obtaining of information for decision making by researches and stakeholders and reduces time consumed by stakeholders to extract such information.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T18:38:34Z No. of bitstreams: 1 ReinaldoSilva.pdf: 4540612 bytes, checksum: 7f60713fcfa6b7c9454af971170a8d47 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T18:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ReinaldoSilva.pdf: 4540612 bytes, checksum: 7f60713fcfa6b7c9454af971170a8d47 (MD5) Previous issue date: 2008-06-25 / 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.

Traditional relational database model does not have enough capability to cope with a great deal of data in finite time. To address these requirements, data warehouses and online analytical processing (OLAP) have emerged. Data warehouses improve the productivity of corporate decision makers through consolidation, conversion, transformation, and integration of operational data, and supports online analytical processing (OLAP). The data warehouse design is a complex and knowledge intensive process. It needs to consider not only the structure of the underlying operational databases (source-driven), but also the information requirements of decision makers (user-driven). Past research focused predominately on supporting the source-driven data warehouse design process, but paid less attention to supporting the user-driven data warehouse design process. Thus, the goal of this research is to propose a user-driven data warehouse design support system based on the knowledge discovery approach. Specifically, a Data Warehouse Design Support System was proposed and the generalization hierarchy and generalized star schemas were used as the data warehouse design knowledge. The technique for learning these design knowledge and reasoning upon them were developed. An empirical evaluation study was conducted to validate the effectiveness on the proposed techniques in supporting data warehouse design process. The result of empirical evaluation showed that this technique was useful to support data warehouse design especially on reducing the missing design and enhancing the potentially useful design.