Extração de conhecimento dos SASUM

• Autor(a) principal: Queiroz, Maurício da Costa
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11110/2098
• topic: ETL; BI; Analytics; Big Data; Data Dictionary; Data Lineage; Data Quality; Data Visualization

Os Serviços de Ação Social da Universidade do Minho (SASUM), na persecução dos seus objetivos de apoio social, prestam aos estudantes apoios em diversas áreas de atividade, entre elas à alimentar que será alvo deste estudo. Relativamente à área alimentar, possuem acesso à informação de vários anos de vendas de retalho dos seus produtos, geradas por ferramentas distintas com repositórios de dados distintos e um Enterprise Resource Planning (ERP) principal. Estes dados são transpostos de forma manual para folhas de cálculo em Excel, que são trabalhados para apresentar informações de apoio à decisão, sem a garantia de qualidade, uma vez que são suscetíveis a erros humanos. OBJETIVOS Os principais objetivos deste trabalho visam desenvolver um conjunto de serviços que auxiliarão na análise e visualização de dados (informações) dos SASUM, de forma apoiar a tomada de decisões. O sistema deve permitir: A obtenção de dados históricos de fontes distintas; Concentrar-se em um repositório único; Gerar informação de fácil visualização e compreensão; Desenvolver formas de interação que melhorem a análise e a tomada de decisão. METODOLOGIA A metodologia adotada incorpora um ciclo iterativo de construção e validação para identificar e compreender o problema do estudo até à sua implementação. Essencialmente, o processo deve ser ágil e não interferir com os dados de produção; deve aplicar as regras e a legislação em vigor e aproveitar ao máximo os recursos existentes ao menor custo possível. RESULTADOS A principal contribuição esperada desta dissertação é a melhoria contínua na obtenção de análises que demonstrem o desempenho da rede de vendas de alimentos. Contribuirá igualmente para assegurar a credibilidade e a uniformidade dos dados, bem como para reduzir a margem de erro no seu tratamento.