Aplicando técnicas de Business Intelligence sobre dados das bibliotecas da UNIPAMPA

• Autor(a) principal: Schulte, Leonardo Gauer
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4703
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Informação; Conhecimento; Suporte à decisão; Gestão; SpagoBI; Information; Knowledge; Decision support; Management

Atualmente, as organizações geram e armazenam grandes quantidades de dados referentes às atividades por elas realizadas. Ainda assim, têm pouca disponibilidade de informação e consequentemente, pouca disponibilidade de conhecimento. Isso acontece porque muitas vezes a quantidade de dados é tão grande que sua análise e processamento por técnicas convencionais é impossível. Nesse contexto, surge o Business Intelligence (BI): um conjunto de tecnologias de suporte à tomada de decisão que proporciona a gerentes, executivos e analistas decisões melhores e mais rápidas, com base na descoberta de conhecimento sobre grandes conjuntos de dados. Apesar de ter surgido no ambiente de negócios, o seu uso não se aplica apenas a esse contexto, podendo ser usado como apoio a decisões em diversos domínios. Instituições de ensino, como qualquer outro tipo de organização, têm por objetivo oferecer serviços de qualidade e bibliotecas acadêmicas tem papel fundamental nesse processo, pois buscam apoiar o ensino, extensão e pesquisa. Com isso, pôde-se identificar o potencial de aplicação do Business Intelligence nas bibliotecas da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA). O presente trabalho apresenta as principais etapas da solução proposta, que visa otimizar a gestão das bibliotecas da UNIPAMPA através do desenvolvimento de um sistema de Business Intelligence capaz de fornecer conhecimentos relevantes a cerca das atividades desenvolvidas pelas bibliotecas, aos seus gestores. Esse trabalho iniciou com o levantamento de requisitos e pesquisa bibliográfica dos conceitos relativos ao assunto de interesse, de forma a embasar o projeto do Data Warehouse (DW) e Data Marts (DMs). O método adotado para a realização do Extract, Transform, and Load (ETL) e o uso das técnicas exploração dos dados. Durante o ETL, foi utilizada a ferramenta Talend Data Integration para extração dos dados das bases de dados da UNIPAMPA e carregamento dos mesmos para o esquema temporário do DW. Também foram criados gatilhos e funções com a linguagem PL/pgSQL responsáveis por transformar os dados e carregá-los para o esquema principal do DW. Com base nos Key Performance Indicator (KPIs), foram definidos os datasets, e com isso, foi possível a exploração e apresentação dos dados. Os resultados obtidos mostram que o BI é eficiente no suporte à extração de informações úteis, na forma de gráficos e relatórios, e descoberta de conhecimento capaz de apoiar o processo decisório e consequentemente, auxiliar a gestão da instituição.