Business Intelligence para uma análise da qualidade da entrega dos objetos postais
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada |
Texto Completo: | http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/944 |
Resumo: | Atualmente as organizações necessitam de sistemas que forneçam suporte a tomada de decisão através de análises do grande volume de dados oriundos de seus sistemas transacionais. É o caso dos Correios que carece de uma solução que possa trazer vantagem competitiva no mercado em que atua. Dessa forma o objetivo desse trabalho é propor e implementar uma solução de Business Intelligence que irá auxiliar os gestores na análise da qualidade dos objetos postais e em uma tomada de decisão mais assertiva. Para isso foi utilizada a ferramenta Open Source Pentaho e técnicas que permitiram a criação de um Data Mart, realização de consultas analíticas e o desenvolvimento de um dashboard. |
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Business Intelligence para uma análise da qualidade da entrega dos objetos postaisAtualmente as organizações necessitam de sistemas que forneçam suporte a tomada de decisão através de análises do grande volume de dados oriundos de seus sistemas transacionais. É o caso dos Correios que carece de uma solução que possa trazer vantagem competitiva no mercado em que atua. Dessa forma o objetivo desse trabalho é propor e implementar uma solução de Business Intelligence que irá auxiliar os gestores na análise da qualidade dos objetos postais e em uma tomada de decisão mais assertiva. Para isso foi utilizada a ferramenta Open Source Pentaho e técnicas que permitiram a criação de um Data Mart, realização de consultas analíticas e o desenvolvimento de um dashboard.Escola Politécnica de Pernambuco2018-08-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/94410.25286/repa.v3i3.944Journal of Engineering and Applied Research; Vol 3 No 3 (2018): Edição Especial em Ciência de Dados e AnalyticsRevista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 3 n. 3 (2018): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics2525-425110.25286/repa.v3i3reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/944/443http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/944/654Teixeira, Jean BarrosSantos Filho, Maílson Melo dosCosta, Carlos André Duarteinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-07-13T08:41:55Zoai:ojs.poli.br:article/944Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2021-07-13T08:41:55Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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