Integração e Processamento Analítico de Informação

Cód.: INF13209L

3 ECTS

Duração: 15 semanas/78 horas

Área Científica: Informática

Língua(s) de lecionação: Português

Língua(s) de apoio tutorial: Português, Inglês

Regime de Frequência: Presencial

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Educação de qualidade - Assegurar a educação inclusiva, e equitativa e de qualidade, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos.

Objetivos de Aprendizagem

Ao completar a unidade curricular os alunos terão que demonstrar ter adquirido conhecimentos, capacidades e aptidões nos aspectos seguintes:

- Em sistemas transaccionais e de apoio à decisão;
- A definição dos aspectos fundamentais para a estruturação de um armazém de dados, incluindo a sua arquitecura e métodos de desenho;
- As formas de carregamento, limpeza e integração de dados no data warehouse;
- Sobre os modelos de dados NoSQL;
- Aplicações relevantes em NoSQL;
- Acerca dos métodos e análise de dados em data warehousing e NoSQL;
- Em metodologias associadas ao Business Intelligence;
- No trabalho em grupo e em capacidades de escrita e comunicação oral.

Conteúdos Programáticos

1. Sistemas transaccionais (OLTP) e analíticos (OLAP)
2. Arquitectura, desenho e construção de sistemas OLAP
3. Data Warehousing
3.1. Arquitectura
3.2. Desenho. Matriz em bus.
3.3. Modelo Dimensional
3.4. Extracção, Transformação, Limpeza e Carregamento do data warehouse
3.5. Análise de aplicações diversas
3.6. Agregação de dados
4. Bases de dados NoSQL
4.1. Diferenças para as bases de dados relacionais
4.2. Principais modelos NoSQL: key-value, column family, document e graph.
4.3. Aplicações relevantes em cada um dos tipos de modelos NoSQL
4.4. Tecnologias NoSQL
5. Modelos de análise em Inteligência de Negócios
5.1. Ciclo de vida e implementação
5.2. Modelos de utilização
5.2.1. Modelos Multidimensionais
5.2.2. Cubos
5.2.3. Metodologias mistas

Métodos de Ensino

As sessões teórico-práticas compreenderão (1) a leitura / discussão de certos conceitos, (2) demonstrações pelo docente desses mesmos conceitos, e outros recursos, e (3) sessões em laboratório de informática em que os alunos trabalharão com esses mesmos conceitos e utilizando diversos recursos. O objetivo desta abordagem pedagógica é apresentar e reforçar ideias e conjuntos de competências para que os alunos possam dominar por si só, nomeadamente depois das horas da aula. Para trazer esse conhecimento para um nível profissional, os alunos terão que gastar tempo e esforço fora do horário das aulas.

Avaliação

Método A: Projecto com três componentes - 50%; Dois testes durante o semestre - 40% (20% + 20%); Participação nas aulas (10%)

Método B: Projecto com três componentes - 50%; Exame - 40%; Participação nas aulas (10%)

Os alunos com estatuto que os dispensem das aulas podem substituir a participação nas aulas por respostas a questões quinzenais.

Bibliografia

Caldeira, C. (2012). Data Warehousing: Conceitos e Modelos. 2ª Edição. Edições Sílabo. ISBN 978-972-618-696-0

Hiils, T. (2016). NoSQL and SQL Data Modeling: Bringing Together Data, Semantics, and Software. Technics Publications. ISBN 978-1634621090

Williams, S. (2016). Business Intelligence Strategy and Big Data Analytics. Elsevier. ISBN 978-0-12-809198-2