UNIRIO – CCET

Programa de Pós-Graduação em Informática (http://www.uniriotec.br/ppgi)

Disciplina 09P9M22Sistemas de Apoio à Inteligência do Negócio (Mestrado)

Semestre 2011.1 – 15/03 a 28/06/2011

Terças-Feiras: 18:00-22:00 (Sala 215 ou Lab 2)

Professores: Asterio Tanaka (http://www.uniriotec.br/~tanaka) e Fernanda Baião (http://www.uniriotec.br/~fernanda.baiao/)

Alunos de mestrado em estágio de docência: Luiza Paula e Priscila Soares.

Pré-requisitos:

·         Fundamentos de Banco de Dados (desejável)

Justificativas e Objetivos:

·         Sistemas de apoio a decisão e ferramentas de Business Intelligence são essenciais nas corporações modernas para planejamento, tratamento e gestão de informações gerenciais e estratégicas. Em conjunto com a integração de informações, esses tópicos constituem temas abertos de pesquisa na área de Sistemas de Informação.

Ementa:

Visão Geral de Sistemas Corporativos e Business Intelligence: de ERP a BSC. Sistemas de Suporte à Decisão. Sistemas OLAP x OLTP. Ambientes e ferramentas de BI. Integração de Informações: abordagens e tecnologias. Data Warehousing: Inmon x Kimball. Modelo Entidades-Relacionamentos x Modelo dimensional. Modelagem Dimensional: fatos, dimensões, conceitos básicos e avançados. Data Marts x Processos de Negócio. Projeto e Construção de Data Warehouse. Introdução a Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD). Aplicações e tendências de BI e DW. Benchmark de Data Warehouse.

Referências

·         Livros:

o   Barbieri, Carlos. BI – Business Intelligence, Modelagem e Tecnologia. Axcel Books, 2001.

o   Colaço Jr, Methanias. Projetando Sistemas de Apoio a Decisão baseados em Data Warehouse, Axcel Books, 2004.

o   Elmasri, Ramez; Navathe, Sham. Sistemas de Bancos de Dados. Pearson-Addison Wesley, 2004.

o   Inmon, William H.; Building the Data Warehouse. John Wiley, 2005.

o   Inmon, William H., Strauss, Derek; Neushloss, Genia. DW 2.0: the Architecture of the Next Generation of Data Warehousing. Morgan Kaufman, 2008.

o   Kimball, Ralph; Ross, Margy. The Data Warehouse Toolkit. John Wiley, 2002.

o   Kimball et al. The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence, John Wiley, 2010.

o   Han, Jiawei and Kamber, Micheline. Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, Ed. Morgan Kaufmann, 2006.

o    

       

·         Manuais de sistemas utilizados como exemplos.

·         Material de aula fornecido pelos instrutores, com os devidos créditos a terceiros, quando couber.

·         Recursos na Web

o   http://www.acm.org/sigs

§  http://www.acm.org./sigmis

§  http://www.acm.org/sigmod

§  http://www.acm.org/sigkdd

o   http://www.daniel-lemire.com/OLAP/index.html

o   http://www.inmoncif.com/

o   http://www.dmreview.com/

o   http://www.datawarehouse.com/

o   http://www.b-eye-network.com/

o   http://www.ralphkimball.com/

o   http://www.intelligententerprise.com/

o   http://www.dssresources.com/

o   http://www.businessintelligence.com/

o   http://www.olapreport.com/

o   http://www.pentaho.com/

o   http://dataware.nce.ufrj.br

o   http://www.businessintelligence.com.br

§  http://www.datawarehouse.com.br

§  http://www.datamining.com.br

o   http://www.dwbrasil.com.br/

o   e outros a citar no material de aula...

Metodologia:

§  Exposições conceituais, discussões de casos e tópicos em sala de aula.

§  Demonstrações e exercícios práticos.

§  Trabalhos temáticos individuais ou em grupo.

 Avaliação:

§  Uma prova (40% da média) – 28 de junho

§  Exercícios, testes e leituras individuais, participação em aula ou extra-classe (30% da média)

§  Trabalho individual ou em grupo (30% da média)

 Material de aula

Disponível no moodle uniriotec: http://uniriodb.uniriotec.br/course/view.php?id=271