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.

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.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4735_1.pdf: 1533660 bytes, checksum: aa67a9072a7931fd4026194587808e0f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Os Sistemas de Informação têm evoluído naturalmente, impulsionados pelo aumento do volume de dados tratado e armazenado, pela disponibilidade de novas e mais baratas tecnologias para manipulação dos dados e por demandas mais complexas por informação e conhecimento, originadas do usuário. Este, por sua vez, teve o seu perfil expandido: se antes era preponderantemente de nível operacional, hoje apresenta com maior freqüência o nível de gerência e executivo, o que exige uma visão progressivamente mais ampla e corporativa do negócio. Diante deste cenário, tecnologias para o tratamento da informação foram desenvolvidas para o atendimento às novas demandas, especialmente voltadas para a modelagem do negócio sob uma nova ótica a dimensional e a recuperação de informações e conhecimento diretamente pelo usuário final. No centro das novas tecnologias está o Data Warehouse, grande repositório integrador dos dados corporativos do negócio. Os esquemas atualmente existentes para a modelagem dimensional de Data Warehouse em SGBDs relacionais estrela e, sua derivação, flocos de neve são simples o suficiente para proporcionar a compreensão do modelo pelo usuário final e para possibilitar um excelente desempenho no processamento de consultas. No entanto, não atacam diretamente questões que consideramos importantes: a) permitir que o usuário final realize, sem a intervenção do projetista de banco de dados, a concepção da modelagem de seu negócio; b) permitir que o usuário final diretamente implemente as modificações requeridas na modelagem dimensional decorrentes da alteração do negócio ou das alterações de sua visão do negócio e; c) poder ser genérico a fim de permitir que qualquer modelagem dimensional realizada possa ser implementada sobre os mesmos projetos lógico e físico de bancos de dados relacionais. Para atender a estas questões propusemos neste trabalho um esquema para modelagem dimensional implementada em SGBD relacional genérico que

[pt] A produção de indicadores sociais e sua disponibilização na Web é uma importante iniciativa de democratização e transparência que os governos em todo mundo vêm realizando nas últimas duas décadas. No Brasil diversas instituições governamentais ou ligadas ao governo publicam indicadores relevantes para acompanhamento do desempenho do governo nas áreas de saúde, educação, meio ambiente entre outras. O acesso, a consulta e a correlação destes dados demanda grande esforço, principalmente, em um cenário que envolve diferentes organizações. Assim, o desenvolvimento de ferramentas com foco na integração e disponibilização das informações de tais bases, torna-se um esforço relevante. Outro aspecto que se destaca no caso particular do Brasil é a dificuldade em se identificar dados estatísticos dentre outros tipos de dados armazenados no mesmo banco de dados. Esta dissertação propõe um arcabouço de software que cobre a identificação das bases de dados estatísticas no banco de dados de origem e o enriquecimento de seus metadados utilizando ontologias padronizadas pelo W3C, como base para o processo de triplificação. / [en] The production of social indicators and their availability on the Web is an important initiative for the democratization and transparency that governments have been doing in the last two decades. In Brazil, several government or government-linked institutions publish relevant indicators to help assess the government performance in the areas of health, education, environment and others. The access, query and correlation of these data demand substantial effort, especially in a scenario involving different organizations. Thus, the development of tools, with a focus on the integration and availability of information stored in such bases, becomes a significant effort. Another aspect that requires attention, in the case of Brazil, is the difficulty in identifying statistical databases among others type of data that share the same database. This dissertation proposes a software framework which covers the identification of statistical data in the database of origin and the enrichment of their metadata using W3C standardized ontologies, as a basis for the triplification process.