6º Período
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SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERS IVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FICHA DE COMPONENTE CURRICULA ULAR CÓDIGO: FAGEN32602 COMPONENTE CURRICULA ULAR: INT INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS UNIDADE ACADÊMICA OFERT FERTANTE: SIG SIGLA: FACULDADE DE GESTÃO E NEG NEGÓCIOS FA FAGEN CH TOTAL TEÓRICA: 45 CH TOTAL PRÁTICA: 15 C TOTAL: CH 60 OBJETIVOS Apresentar os principais conceitos ceitos que evolvem Inteligência de Negócioss (BI), (BI) desde os conceitos envolvidos no projeto de um Data Warehouse, englobando as características as estáticas está e dinâmicas do modelo de dados multidimensional, ional, suas formas de representação em bancoss de dados d relacionais (i.e., esquema estrela, esquema floco co de neve e constelação de fatos), ETL, as características caracte de servidores OLAP, abordando conceitos e técnicas técnica de Data Mining para descoberta de conhecimen ecimento e sua utilização em um Data Warehouse, indicadores ores de d performance (KPI’s), Apresentar as principa incipais características e as ferramentas de Data Warehousing, sing, servidores s OLAP e BI, preparando o aluno no para pa ajudar as empresas tomarem as decisões inteligentes, tes, mediante m dados e informações recolhidas pelos diversos sistemas de informação. EMENTA Evolução e conceitos dos Sistemas mas de Suporte à Decisão, Data Warehouse, ETL,, Modelagem Mod Multidimensional, OLAP x OLTP. TP. Gerência G de Metadados em Ambientes de DW. W. Integração Inte de Dados. Data Mining, Indicadores de Perform rformance, Ferramentas de Business Intelligence PROGRAMA 1. Evolução dos Sistemass de S Suporte à Decisão (DSS) 2. O Ambiente do Data Wareh Warehouse a. A Estrutura do Data Warehouse W b. Granularidade c. Integridade d. Transformação e. Carga f. Atualização 3. O Projeto do DataWarehou rehouse a. Processos e Modelos odelos de Dados 1 de 3 o Universidade Federal de Uberlândia – Avenida Av João Naves de Ávila, n 2121, Bairro Santa Mônica – 38408-14 144 – Uberlândia – MG SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERS IVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA b. c. d. e. f. Data Warehouse se e Modelos M de Dados Modelo de Dados os e Desenvolvimento D Iterativo Normalização X Desnormalização Des Metadados Complexidade da Integração Int e Trasformação 4. Projeto da Base a partir tir de Modelos Relacionais e Multidimensionais a. O Modelo Relaciona cional b. O Modelo Multidime tidimensional c. Estrela d. Floco de Neve e. Constelação f. Data Marts g. Data Marts Independ ependentes 5. Extração, Transformação ação e Carga de Dados a. Variáveis aleatórias órias discretas; d Esperança matemática e variância de variáveis va discretas; b. Distribuição Binomia inomial; c. Distribuição de Poisson; Poiss d. Distribuição Geomét eométrica; e. Distribuição de Pascal; Pasca f. Distribuição Multino ultinomial; g. Aplicações das distribuições distri anteriores; 6. Data Mining a. Conceitos; b. O Ciclo do Data ta Mining Min c. Metodologia dee Data Mining d. Preparação dos Dados Dado para a Mineração e. Técnicas de Mineraç ineração 7. Business Intelligence para os o Usuários a. Indicadores de Performance Perfor (KPI’s) b. Relatórios e Consulta nsultas c. OLAP d. Dashboards 8. Soluções de BI (Ferramenta mentas) e Estudos de Caso BIBLIOGRAFIA BÁSICA Intelligence. Rio de Janeiro: Campus, 2011. BARBIERI, C. BI2 – Business Intel PRASSAD, R. N.; ACHARYA, S. Fundamentals Fu of Business Analytics. New Delhi Delhi: Wiley India, 2011. TURBAN, E.; SHARDA, R.; DELEN ELEN, D. KING, D. Business Intelligence: Um enfoque enfo gerencial para a inteligência do negócio. Porto Alegre: Alegr Bookman, 2009. 2 de 3 o Universidade Federal de Uberlândia – Avenida Av João Naves de Ávila, n 2121, Bairro Santa Mônica – 38408-14 144 – Uberlândia – MG SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERS IVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA BIBL BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR ata W Warehouse. New York: John Wiley Professional, sional, 2005. INMON, W. H. Building the Data KIMBALL, R.; ROSS, M. Data Warehouse War Toolkit. New York: John Wiley Profess rofessional, 2002. KIMBALL, R. The Data Warehous ehouse Lifecycle Toolkit. New York: John Wiley y Professional, Prof 2008. KUMAR, V.; STEINBACH, M.; .; TA TAN, P. Introdução ao Data Mining – Mineração ração de Dados. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2008. SABHERWAL, R.; BECERRA-FER FERNANDEZ, I. Business Intelligence. New York: IE-Wiley, 2010. APROVAÇÃO _____ /______/ ________ _____ _____/ ______ ___ / ________ _ __________________________ __________ __________________ _______________ Carimbo e assinatura do Coordenado enador do Curso Carimbo e assinatura atura do Diretor da Unidade Acadêmica Acad (que oferecee a disciplina) dis 3 de 3 o Universidade Federal de Uberlândia – Avenida Av João Naves de Ávila, n 2121, Bairro Santa Mônica – 38408-14 144 – Uberlândia – MG
