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Business Intelligence 2018/2019

  • 5 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Contínua

Objetivos

i. Perceber a importância e o potencial dos Sistemas de Suporte à Decisão na aquisição de vantagens competitivas e na melhoria do planeamento e tomada de decisão
ii. Conhecer as capacidades de apoio à decisão potenciadas pela utilização de Sistemas de Business Intelligence
iii. Identificar a estrutura e funcionamento das tecnologias associadas e as metodologias de desenvolvimento de soluções de Business Intelligence
iv. Avaliar e aplicar os métodos de data mining adequados a uma situação concreta ou problema relacionados com um contexto de negócio
v. Saber utilizar uma ferramenta de Business Intelligence
vi. Saber utilizar uma ferramenta de Data Mining

Pré-Requisitos Recomendados

Conhecimentos de Sistemas de Informação na perspetiva da sua utilização pelas organizações.

Método de Ensino

Utiliza-se o método expositivo-ativo para a lecionação dos conteúdos programáticos, complementado com a análise e discussão de casos de estudo e a resolução de exercícios em contexto de trabalho colaborativo. Utiliza-se ainda o método demonstrativo para a demonstração da utilização de algumas ferramentas de Data Mining e Business Intelligence existentes no mercado.
Para a componente prática, utiliza-se uma metodologia de ensino-aprendizagem tutorial, assente em três pilares: a) apresentação de videos e tutoriais; b) treino com exercícios práticos comuns; c) aplicação a trabalhos próprios.

Conteúdos Programáticos

1. Introdução ao Business Intelligence (BI)
2. Data Warehousing
3. Análise de Negócio (BA-Business Analytics) e Visualização de Dados
3.1 Análise OLAP (Online Analytical Processing)
3.2 Data Mining
3.3 Web Mining
4. Business Performance Management (BPM)

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

• IRMA (ed.) (2016) Business Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools and Applications (4 Volumes), Information Resources Management Association, IGI Global, USA.
• Provost, F., Fawcett, T. (2013) Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, O´Reilly Media, Inc.
• Santos, M.Y. e Ramos, I. (2017) Business Intelligence – Da Informação ao Conhecimento, 3a. Edição Actualizada, FCA.
• Sharda, R., Delen, D., Turban, E. (2013) Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics, Third Edition, Prentice Hall.

Bibliografia Complementar

• Business Intelligence Resources (http://www.biresources.info/)
• Best Business Intelligence Sites (http://www.bestsitesnow.com/business-intelligence)
• Good DW and Business Intelligence sites (http://www.forumtopics.com/busobj/viewtopic.php?t=133936)

Planificação Semanal

Semana 1 – Apresentação da UC. Revisões de Sistemas de Informação Organizacionais
Semana 2 – Introdução ao Business Intelligence (BI)
Semana 3 – Introdução ao BI (cont.) Data Warehousing
Semana 4 – Data Warehousing
Semana 5 – Data Warehousing; Análise OLAP e Cubos
Semana 6 – Análise OLAP e Cubos. Trabalho com a ferramenta de BI Cognos Power Play
Semana 7 - Trabalho com a ferramenta de BI Cognos Power Play
Semana 8 - Teste (a confirmar)
Semana 9 – Data Mining. Trabalho com a ferramenta Weka Explorer
Semana 10 – Data Mining (cont.) Trabalho com a ferramenta Weka Explorer
Férias Páscoa
Semana 11 - 25 abr (Feriado)
Semana 12 – Web Mining
Queima das Fitas
Semana 13 – Business Performance Management (BPM). QlikView
Semana 14 – QlikView; Apoio ao desenvolvimento do trabalho prático
Semana 15 – Apresentação dos trabalhos práticos

Coerência do programa para com os objetivos

Os objetivos (i) e (ii) são satisfeitos pelo ponto 1 do programa. Os pontos 2 a 4 do programa contribuirão para os objetivos (iii), (iv), e (v). O objetivo (vi) é satisfeito pelos pontos 3.2 e 3.3 do programa.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

O método expositivo-ativo servirá para apresentar os principais conceitos. A utilização de questões-resposta nessas apresentações e a discussão em sala de aula serão utilizados para a interacção frequente com os alunos, com vista a estimular o seu pensamento crítico, a capacidade de emitir opiniões sustentadas e de interiorizar os conceitos essenciais. A análise e discussão de artigos e casos de estudo visará estimular a discussão crítica e desenvolver a capacidade dos alunos de aplicar os conceitos a situações concretas e reais.
A resolução de exercícios práticos será utilizada para verificar a capacidade dos alunos de aplicarem os conhecimentos obtidos nas aulas em situações reais de desenvolvimento de projectos de BI, nomeadamente, identificação de KPI´s e definição do modelo de data warehouse para o sistema.
A prática guiada servirá para os alunos adquirirem conhecimentos sobre diversas
ferramentas de BI e de mineração de dados, de modo a permitir que utilizem as ferramentas adequadas para o desenvolvimento de projetos práticos de forma proficiente.

competência genérica relevantedesenvolvida?avaliada?
Análise e sínteseSimSim
Aptidão para aplicação na prática dos conhecimentos teóricosSimSim
Capacidade crítica e de avaliaçãoSimSim
Capacidade de adaptação a novas situaçõesSimSim
Capacidade de auto-critica e de auto-avaliaçãoSim 
Capacidade de decisãoSimSim
Capacidade de investigaçãoSimSim
Competência em informática e uso de novas tecnologiasSimSim
Competência em língua estrangeiraSim 
Comportamento ético e responsávelSim 
Comunicação oral e escritaSimSim
Preocupação com a eficáciaSimSim
Preocupação com a qualidadeSimSim
Relacionamento interpessoalSim 
Resolução de problemasSimSim
Saber organizar, planear e gerirSimSim
Trabalho em equipaSimSim
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