Atualmente, um dos grandes desafios enfrentados pelas empresas que operam no comércio eletrônico é de garantir a fidelidade de seus clientes. Devido a este fato, as empresas têm se preocupado cada vez mais na utilização de uma ferramenta capaz de integrar os dados distribuídos em banco de dados operacionais, para transformar suas informações em diferencial competitivo. Desta forma, a aplicabilidade da ferramenta Data Warehouse no comércio eletrônico, juntamente com a estratégia do Customer Relationship Management (CRM), surge como um elemento central da empresa focada no cliente, pois é capaz de fornecer informações competitivas e essenciais aos responsáveis pelas decisões estratégicas. Assim, através da ferramenta Data Warehouse sustentada pela estratégia de CRM, toda a \"sequência de cliques\" realizada pelos clientes do comércio eletrônico é armazenada historicamente, possibilitando a retenção destes com a empresa. Portanto o objetivo do presente trabalho é analisar a aplicabilidade do Data Warehouse no comércio eletrônico, visando o CRM analítico. O trabalho contribui também para mostrar às empresas que a integração entre tecnologia de informação (Data Warehouse) e marketing (CRM) em um ambiente Web oferece diferentes oportunidades de coleta de dados a respeito dos clientes, promovendo desta forma a personalização de produtos e serviços, garantindo maior lealdade destes com a empresa e, conseqüentemente, maior lucratividade. / Currently, one of the greatest challenges faced by companies that operate in the electronic commerce is to guarantee their customers\' fidelity. Due to this fact, these companies have been considering the employment of tools capable of integrating distributed data onto operational databases in order to transform information into a competitive and distinguishing asset. Thus, the applicability of Data Warehouse tools in Electronic Commerce, together with the strategy of Customer Relationship Management (CRM), appear as a key element for customer-oriented companies, since they are capable of supplying the ones responsible for strategic decisions with competitive and essential information . Hence, through Data Warehouse tools supported by the CRM strategy, all the \"clickstream\" carried out by the customers in electronic commerce, can be historically stored, making it possible, through further analyses, to identify potential customers, as well as keeping them with the company. The objective of the present research is to consider the applicability of Data Warehouse in Electronic Commerce, aiming at the analytical CRM. The research also shows companies that Data Warehouse, when combined with the CRM in a Web environment, offers alternative means for customer-related data collection, thus, providing the customization of products and services, reassuring clients\' loyalty to the company and, consequently, greater profits.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2237_1.pdf: 2502933 bytes, checksum: d37d2a43704ed90dc4402e107f41af53 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Estudos abrangentes relacionados a data warehouse temporais e espaciais têm sido conduzidos. Data warehouse temporais permitem lidar com dados variáveis no tempo tanto em tabelas de fatos quanto em tabelas de dimensões. Uma ampla variedade de aplicações precisa capturar não só características espaciais, mas também temporais das entidades modeladas. Entretanto, estudos que unam essas duas áreas de pesquisa não têm sido suficientemente considerados. É neste contexto que o presente trabalho de dissertação está definido. Ele propõe um modelo conceitual para data warehouses espaço temporais. Este modelo permite aos usuários definir níveis, hierarquias e dimensões tanto com características espaciais como temporais. Como consequência disso, é possível representar atributos espaciais variáveis no tempo. Além disso, este trabalho define um conjunto de operadores espaço temporais que poderia ser útil na consulta de data warehouses espaço temporais. Diferentemente de propostas existentes, nossos operadores integram não só operadores multidimensionais e espaciais, mas também espaciais e temporais (i.e., espaço temporais) em uma única sintaxe. Um esquema taxonômico, o qual classifica os operadores propostos, também é definido. A importância da taxonomia proposta é que ajuda no desenvolvimento de tecnologia OLAP espaço temporal. Com o objetivo de automatizar a modelagem de esquemas espaço temporais, uma ferramenta CASE foi desenvolvida. Além de permitir a definição de esquemas conformes com o modelo conceitual proposto, esta ferramenta também permite a geração automática do esquema lógico correspondente usando uma abordagem objeto relacional. As ideias propostas são validadas com um estudo de caso na área meteorológica. O estudo apresenta uma aplicação prática do modelo conceitual espaço temporal e dos operadores espaço temporais apresentados neste trabalho

The aim of this diploma thesis is to analyse actual processes in the warehouse of Electrolux and to recommend changes which should contribute to increase in efficiency of these warehouse processes. The concept of logistics and integrated supply chains is defined in the theoretical part. Moreover, this part outlines the task of logistics in the company and the role of warehousing. The analytical part focuses on warehouse area and on warehouse processes in the warehouse of Electrolux. The crucial topic of this part is the evaluation of possible alternatives of warehouse processes rationalisation.

The aim of the Master thesis is to analyze the storage system of DHL Company demonstrated to a concrete warehouse from the whole company warehouse network and evaluate the situation both in terms of efficiency of the storage system, sophomore in terms of the degree of adaption to the customer requirements. To achieve this goal it is necessary to theoretically define the functions and types of warehouses and characterize the most often used warehouse equipment, handling equipment and logistics technologies. Based on the theoretical definition and collected inputs was analyzed warehouse space including all processes directly related to warehousing. The analysis provided conclusions concerning the specifics of this warehouse on which was made the judgment on pro-customer approach and its impact on the efficiency of the warehouse.

Estudos relacionados ao aperfeiçoamento na gestão de saúde descrevem casos de sucesso com soluções utilizando a implementação de Data Warehouse (DW) como um recurso para facilitar e melhorar a qualidade dos dados para gestão na área de saúde pública. O Mapa de Saúde consiste na descrição da distribuição geográfica de recursos humanos, de ações e de serviços de saúde ofertados pelo SUS e pela iniciativa privada, considerando-se o desempenho aferido a partir dos indicadores de saúde do sistema. A gestão em saúde pública carece de recursos que auxiliem efetivamente os processos de análise e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é contribuir para sanar esta carência, a partir do desenvolvimento de um ferramental de apoio à decisão fundamentado em bases de dados de indicadores de saúde determinados pelo Mapa de Saúde. Este ferramental consiste no planejamento e na implementação de um ambiente de Data Warehousing para integração de bases de dados legadas, oriundas dos documentos gerados pelas Redes Regionais de Atenção à Saúde (RRAS) e coletadas pela Secretaria de Saúde do Estado de São Paulo, fornecendo aos usuários gestores os recursos necessários para a geração de consultas ad-hoc complexas com flexibilidade e rapidez sobre os dados contemplados pelo Mapa de Saúde. As fases do processo de desenvolvimento são sete, a saber: (1) Análise dos dados definidos pelo Mapa de Saúde e disponibilizados pelas fontes públicas; (2) Modelagem e implementação de um banco de dados integrador; (3) Modelagem dimensional e implementação do DW; (4) Criação do processo de extração, transformação e carga; (5) Geração dos metadados e configuração do servidor de análises; (6) Análises; (7) Testes. Como resultado, todas as fases de desenvolvimento do ambiente de Data Warehousing foram cumpridas, bem como o procedimento de avaliação junto aos gestores. De acordo com a avaliação, o sistema cumpre de forma satisfatória o seu objetivo de tomar o processo de gestão de saúde mais efetivo, flexível e produtivo. / Studies related to the enhancement on health management describe instances of success with solutions concerning the Data Warehouse (DW) implementation as a resource to facilitate and improve data quality for management on health public area. The Health Map consists of the geographical description of human resources, actions and services distribution of health offered by the Brazilian National Health System and by the private sector, taking into account the existent installed capacity, the investment, and the performance assessed from system\'s health indicators. The goal of this project is to develop a decision support toolset based on health indicators databases defined by the Health Map. This toolset consists of the planning and the Data Warehousing environrnent implementation for the integration of legacy databases, arising from documents generated by the Regional Health Care Networks and collected by the São Paulo State Health Department, hence providing for users a necessary suite of tools for complex ad-hoc queries generation with flexibility and celerity over the data contemplated by the Health Map. Development process steps are seven, namely: (1) Analysis of data defined by the Health Map and available by public sources; (2) Integrator Database modeling and implementation; (3) DW dimensional modeling; (4) Creation of the extraction, transformation and load process; (5) Metadata generation and analysis server configuration; (6) Analysis; (7) Tests. As a result, the Data Warehousing environment development process steps were completely fulfilled, as well as tests and evaluation steps along with the health managers.

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.

Diploma thesis named „The Study of Warehousing Processes in a Manufacturing Company“is aimed on the mapping of the warehousing processes and the current method of the storage in the manufacturing company. Goal of this thesis is identifying the potential, which should be the result of the realization of the created suggestions, based on the mapping and analyzing current situation of the warehousing processes and warehouse area.

To utilize space better, warehouses stack their products on top of each other. This increases the risk of injury for workers when storing and retrieving the products. Some warehouses counteract this by using robots to retrieve products to a picking area where a human worker picks the products needed to fulfill an order. This means that it is important for the robots to be effective when retrieving products to reduce the time the worker spends waiting in the picking area. This thesis focuses on the grouping of products in the containers when they are stored in the warehouse. The robots will then retrieve one container at a time and if the grouping of products is done correctly this should decrease the number of retrievals required to fulfill an order. In order to make the decision on which products to group together, an application was developed that data mined previous orders that the warehouse had received in an attempt to extract information about the products. With the help of this information the application then suggests different product layouts that focus on different goals when they are created. The different layouts are then compared against each other in order to determine which layout technique produces the best results. This algorithm has been named the PLO-algorithm. The results showed that when a product is placed with the PLO-algorithm, the most important aspect to consider is the relations it has with the other products it is grouped with. The results also showed that data mining orders that are too old can have a negative impact on the result if not handled correctly. The results also showed that when constructing the warehouse you should try to avoid restrictions that affect which products can be placed together as much as possible since these restrictions can impact the effectiveness of the warehouse in a negative way. The thesis draws the conclusion that there is a clear gain in effectiveness for warehouses to have a planed layout for their products. It is recommended to data mine previous orders to extract relations between the products if possible since this piece of information showed the best results in this thesis. It is also in the warehouse best interest to avoid as many restrictions as possible that affect which products can be placed together since this can impact the results in a negative way. It is also beneficial to not include data that is too old in the data mining since this can impact the results in a negative way if not handled correctly. / För att utnyttja sitt utrymme bättre staplar lagerhus sina produkter på höjden. Detta medför högre risker för personskada vid hämtning och lämning av produkter, en del lagerhus löser detta genom att använda sig av robotar som hämtar och lämnar produkterna i lagerhuset. Robotarna hämtar och lämnar produkterna i en plock zon där en mänsklig arbetare plockar de produkter som behövs för en order. Detta innebär att det är viktigt att robotarna är effektiva i sin hämtning av produkter för att minska väntetiden för arbetarna i plock zonen. I ett försök att effektivisera robotarna fokuserar denna avhandling på gruperingen av produkterna i behållarna. Detta innebär att beslutet om vilka produkter som ska grupperas tillsammans i samma behållare är viktig eftersom om rätt produkter lagras tillsammans så kommer detta minska antalet hämtningar och lämningar som krävs för att uppfylla en beställning. För att hjälpa till med detta beslut skapades en applikation som analyserade tidigare beställningar som varuhuset erhållit i ett försök att extrahera information om produkterna. Applikationen skapar sedan olika förslag på produkt placeringar där de olika förslagen fokuserar på olika mål för att undersöka vilket mål som är viktigast att fokusera på när en produkt ska placeras. Algoritmen i denna applikation har valts att kallas för PLO-algoritmen. Resultaten visade att när en produkt ska placeras med PLO-algoritmen så är det viktigt att gruppera produkten med produkter den har starka relationer till. Resultatet visade också att när data ska analyseras bör inte för gammal data analyseras då äldre relationer mellan produkter som inte stämmer längre kan påverka resultatet negativt om algoritmen ej hanterar detta på något sätt. Resultaten visade också att vid konstruktionen av lagerhuset bör restriktioner som begränsar hur produkter kan placeras, undvikas om möjligt då dessa kan påverka lagerhusets effektivitet negativt. Slutsatsen som kan dras är att ett lagerhus kan tjäna väldigt mycket på att ha en plan när de bestämmer hur deras produkter ska placeras. Om det finns möjlighet att analysera tidigare beställningar efter relationer mellan produkter så är detta rekommenderat då det visade bäst resultat i denna undersökning. Det är även till lagerhusets fördel att försöka undvika restriktioner på deras lagersystem när det byggs eftersom det möjliggör för fler kombinationer när produkterna ska grupperas. Till sist så visar avhandlingen att med datan som användes att det var fördelaktigt att inte göra analys på för gammal data, då detta ger sämre resultat.

Small and medium enterprises (SMEs) are currently achieving massive growth but the problems and challenges associated with them are less understood. A goal in supply chain management is to maintain a solid flow of goods from raw materials to manufacturers and distribution of the final product. In managing all of these moving parts, warehousing plays a vital and central role to streamlining the supply chain. Furthermore, expanding a firm’s business to one or more locations as trends in markets, and consumer demands are continuously changing has proven vital to succeed. Yet, there is under developed research in the are of geographical expansion as it pertains to warehouse operations as an SME. In understanding these challenges and motivations to expand, SMEs have a greater chance to succeed. This thesis uses a combination of the existing literature surrounding global warehouse expansion as well as a field study that was conducted to gain further insight into an SME that is currently undergoing a warehouse expansion in both Germany and the United States. The motives for expansion to these locations are explored through semi structured interviews of six employees involved in the warehouse project. There is great complexity in this case, where unfamiliar locations and market potential are unknown, making this sector within supply chain management of SMEs an important one to investigate.

Using common subexpressions to speed up a set of queries is a well known and long studied problem. However, due to the isolation requirement, operating a database in the classic transactional way does not offer many applications to exploit the benefits of simultaneously computing a set of queries. In the opposite, many applications can be identified in the context of data warehousing, e. g. optimizing the incremental maintenance process of multiple dependent materialized views or the generation of application specific data marts. In the paper we discuss the problem whether it is always advisable to generate the most complete common predecessor for a given set of queries or to restrict a predecessor to a subset of all possible base tables. As we will see, this question cannot be answered without having knowledge about the cardinality of queries after aggregation. However, if we can rely on this information, we can come up with an optimal predecessor for a common set of queries.