Big data sob a ótica de modelagem de dados multidimensional para soluções de business intelligence

• Autor(a) principal: Hübner, Alexandre Tomás
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UCS
• Texto Completo: https://repositorio.ucs.br/11338/6327
• topic: Inteligência competitiva (Administração); Big data; Armazenamento de dados; Processo decisório

A velocidade da propagação das tecnologias da era global e a mutação constante das características dos consumidores, proporcionam às organizações significativos desafios do ponto de vista da estratégia de sobrevivência. Por conseguinte, se torna absolutamente relevante a gestão de suas informações - já não sendo isto objeto de mera escolha. Conceitos tecnologicamente já consolidados como Business Intelligence (BI) devem ser parte da rotina das empresas. Considerando, contudo, os expressivos volumes de dados, oriundos de fontes como redes sociais, internet das coisas e indústria 4.0, já não são simplesmente experimentais as abordagens como a do Big Data. Esta obra tem por premissa a fundamentação destes elementos e suas dependências, bem como o desenvolvimento de um novo modelo de processos que combina abordagens oriundas do ELT (Big Data) e do ETL (Business Intelligence): o ELTL (Extrair, Carregar, Transformar e Carregar). Tal modelo visa obter a adoção otimizada e combinada daquilo que, de melhor, cada um destes contextos pode apresentar. Foram realizados testes de velocidade e qualidade, utilizando as famílias de ferramentas SQL e Hadoop. Tudo com o objetivo de validar a aplicabilidade desse novo modelo e evidenciar que BI e BDT são conceitos que apesar de distintos e com objetivos diferentes, podem ser utilizados em conjunto, de forma não excludente, para melhor análise e compreensão dos dados (sic)