Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Caldeira, Carlos Pampulim
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Lopes, Adão
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10174/23459
https://doi.org/10.5748/9788599693148-15CONTECSI/PS-5983
Resumo: A análise multidimensional de informação e a descoberta de padrões desconhecidos em dados são um vetor estruturante dos sistemas modernos de análise de dados. Este trabalho pretende, em termos globais, apresentar um conjunto de técnicas e métodos de Business Intelligence que aplicadas a uma base de dados prosopográfica – o sistema SPARES[1] – melhorem a forma atual de exploração de dados que é essencialmente baseada em filtros avulsos. A análise temporal é de vital importância para Data Warehousing. A maior quantidade de problemas que surgem na resposta a dar, na análise de dados, aos utilizadores de Data Warehousing, nomeadamente aos gestores empresariais, está relacionada com a falta de uma dimensão “DATA”. Geralmente, a maioria de perguntas para tomada de decisões, tem como restrição o tempo (data), podendo-se então afirmar sem margem de dúvida que é um dos recursos mais valioso no modelo dimensional. Feito este enquadramento, surge então a questão cerne do nosso objeto de estudo: será possível ter uma dimensão temporal, de acordo com o ambiente de exploração de dados do sistema SPARES? Isto é de grande importância tendo em conta a multiplicidade de vetores que definem uma data em dados históricos entre os séculos XVI e XVIII. Paralelamente ao objetivo de otimizar e operacionalizar a análise de dados de relações e eventos com o suporte em informação prosopográfica, o trabalho incide particularmente na construção de uma aplicação do tipo Cubo Multidimensional, com a finalidade de melhorar as análises e explorações de dados no sistema SPARES.
id RCAP_7c632301d0e0df84fc8cfc21eb8da67a
oai_identifier_str oai:dspace.uevora.pt:10174/23459
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados ProsopográficasData WarehousingProsopografiaCubo MultidimensionalBusiness IntelligenceA análise multidimensional de informação e a descoberta de padrões desconhecidos em dados são um vetor estruturante dos sistemas modernos de análise de dados. Este trabalho pretende, em termos globais, apresentar um conjunto de técnicas e métodos de Business Intelligence que aplicadas a uma base de dados prosopográfica – o sistema SPARES[1] – melhorem a forma atual de exploração de dados que é essencialmente baseada em filtros avulsos. A análise temporal é de vital importância para Data Warehousing. A maior quantidade de problemas que surgem na resposta a dar, na análise de dados, aos utilizadores de Data Warehousing, nomeadamente aos gestores empresariais, está relacionada com a falta de uma dimensão “DATA”. Geralmente, a maioria de perguntas para tomada de decisões, tem como restrição o tempo (data), podendo-se então afirmar sem margem de dúvida que é um dos recursos mais valioso no modelo dimensional. Feito este enquadramento, surge então a questão cerne do nosso objeto de estudo: será possível ter uma dimensão temporal, de acordo com o ambiente de exploração de dados do sistema SPARES? Isto é de grande importância tendo em conta a multiplicidade de vetores que definem uma data em dados históricos entre os séculos XVI e XVIII. Paralelamente ao objetivo de otimizar e operacionalizar a análise de dados de relações e eventos com o suporte em informação prosopográfica, o trabalho incide particularmente na construção de uma aplicação do tipo Cubo Multidimensional, com a finalidade de melhorar as análises e explorações de dados no sistema SPARES.2018-09-27T10:21:23Z2018-09-272018-07-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecthttp://hdl.handle.net/10174/23459http://hdl.handle.net/10174/23459https://doi.org/10.5748/9788599693148-15CONTECSI/PS-5983porUniversidade de São Paulo - Brasil12Proceedings of the 15th CONTECSI - International Conference on Information Systems and Technology Managementnaonaonaoczcaldeira@gmail.comm34729@alunos.uevora.pt498Caldeira, Carlos PampulimLopes, Adãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-01-03T19:15:32Zoai:dspace.uevora.pt:10174/23459Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T01:14:16.775958Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
title Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
spellingShingle Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
Caldeira, Carlos Pampulim
Data Warehousing
Prosopografia
Cubo Multidimensional
Business Intelligence
title_short Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
title_full Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
title_fullStr Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
title_full_unstemmed Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
title_sort Aplicação de Técnicas de Business Intelligence a Base de Dados Prosopográficas
author Caldeira, Carlos Pampulim
author_facet Caldeira, Carlos Pampulim
Lopes, Adão
author_role author
author2 Lopes, Adão
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Caldeira, Carlos Pampulim
Lopes, Adão
dc.subject.por.fl_str_mv Data Warehousing
Prosopografia
Cubo Multidimensional
Business Intelligence
topic Data Warehousing
Prosopografia
Cubo Multidimensional
Business Intelligence
description A análise multidimensional de informação e a descoberta de padrões desconhecidos em dados são um vetor estruturante dos sistemas modernos de análise de dados. Este trabalho pretende, em termos globais, apresentar um conjunto de técnicas e métodos de Business Intelligence que aplicadas a uma base de dados prosopográfica – o sistema SPARES[1] – melhorem a forma atual de exploração de dados que é essencialmente baseada em filtros avulsos. A análise temporal é de vital importância para Data Warehousing. A maior quantidade de problemas que surgem na resposta a dar, na análise de dados, aos utilizadores de Data Warehousing, nomeadamente aos gestores empresariais, está relacionada com a falta de uma dimensão “DATA”. Geralmente, a maioria de perguntas para tomada de decisões, tem como restrição o tempo (data), podendo-se então afirmar sem margem de dúvida que é um dos recursos mais valioso no modelo dimensional. Feito este enquadramento, surge então a questão cerne do nosso objeto de estudo: será possível ter uma dimensão temporal, de acordo com o ambiente de exploração de dados do sistema SPARES? Isto é de grande importância tendo em conta a multiplicidade de vetores que definem uma data em dados históricos entre os séculos XVI e XVIII. Paralelamente ao objetivo de otimizar e operacionalizar a análise de dados de relações e eventos com o suporte em informação prosopográfica, o trabalho incide particularmente na construção de uma aplicação do tipo Cubo Multidimensional, com a finalidade de melhorar as análises e explorações de dados no sistema SPARES.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-09-27T10:21:23Z
2018-09-27
2018-07-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10174/23459
http://hdl.handle.net/10174/23459
https://doi.org/10.5748/9788599693148-15CONTECSI/PS-5983
url http://hdl.handle.net/10174/23459
https://doi.org/10.5748/9788599693148-15CONTECSI/PS-5983
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Universidade de São Paulo - Brasil
12
Proceedings of the 15th CONTECSI - International Conference on Information Systems and Technology Management
nao
nao
nao
czcaldeira@gmail.com
m34729@alunos.uevora.pt
498
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799136624403021824