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Armazéns de Dados

Código: EIC0046     Sigla: ADAD

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Sistemas de Informação

Ocorrência: 2018/2019 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIEIC 17 Plano de estudos a partir de 2009/10 5 - 6 42 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
João Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira Regente

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 3,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 3,00
João Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira 3,00

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Dotar os alunos da capacidade de projetar, implementar e explorar armazéns de dados (data warehouses).

Resultados de aprendizagem e competências

(1) Planear e gerir o ciclo de vida de um projeto de armazém de dados; (2) Identificar os requisitos e as fontes de dados; (3) Projetar um modelo dimensional adequado; (4) Desenhar e implementar um processo de extração, transformação e carregamento de dados; (5) Especificar e implementar aplicações e modelos de acesso e visualização da informação no armazém de dados; (6) Otimizar o armazém de dados pela criação de agregações e índices; (7) Criar e explorar implementações multidimensionais; (8) Interrogar implementações multidimensionais; (9) Definir os metadados necessários para efeitos de auditoria.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Bases de dados relacionais, normalização, SQL.

Programa


  • Indicadores de desempenho

  • Dimensões e hierarquias

  • Modelação Conceptual do Armazém de Dados: o modelo MultiDim

  • A Enterprise Data Warehouse: implementação numa base de dados relacional

  • Kimball Data Marts: implementação numa base de dados relacional

  • Extração, tranformação e carregamento de dados: experiências com uma ferramenta ETL

  • O modelo multi-dimensional

  • Exemplos com um servidor OLAP

  • A linguagem MDX

  • Como desenhar Dashboards: exemplos com uma ferramenta de desenho de dashboards

  • Os princípo básicos do desenvolvimento agile de projetos de armazenamento de dados

  • Utilização de técnicas de análise de dados sobre cubos OLAP

  • Requisitos de metadados


 

Bibliografia Obrigatória

Vaisman Alejandro; Data warehouse systems. ISBN: 978-3-642-54655-6

Bibliografia Complementar

Harold Kerzner; Project Management Metrics, KPIs, and Dashboards: A Guide to Measuring and Monitoring Project Performance, Wiley, 2017. ISBN: 978-1119427285
Inmon, W. H.; Building the data warehouse. ISBN: 0-471-08130-2
Kimball Ralph 070; The data warehouse lifecycle toolkit. ISBN: 9781118075043
Rick Sherman; Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics, Morgag Kaufmann, 2014. ISBN: 978-0124114616
Lawrence Corr, Jim Stagnitto; Agile Data Warehouse Design: Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema, DecisionOne Press, 2011. ISBN: 978-0956817204

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As aulas têm um formato teórico-prático em que a discussão de novos conceitos e a descrição de técnicas é entremeada com exemplos e com a resolução de exercícios em computador, uma vez que decorrem num laboratório. Atendendo aos objetivos aplicados da UC, optou-se por uma avaliação em que 50% assenta na realização de um trabalho prático de média dimensão, em grupos de 2 pessoas, de preferência com dados reais, no qual são percorridas as diversas etapas de um projeto de um armazém de dados. No final, para além do relatório do projeto, é realizada uma apresentação e discussão oral, como acontece nos projetos reais. Os restantes 50% correspondem a um exame escrito individual, onde os estudantes têm a oportunidade de demonstrar o seu domínio de assuntos que não tenham sido cobertos no seu trabalho prático.

Software

Pentaho OLAP server
mySQL
Power BI
Kettle

Palavras Chave

Ciências Físicas > Ciência de computadores > Gestão de bases de dados

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 50,00
Participação presencial 0,00
Trabalho laboratorial 50,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 80,00
Frequência das aulas 42,00
Trabalho laboratorial 40,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Avaliação distribuída não inferior a 7,5.

Fórmula de cálculo da classificação final

Exame: 50%
Trabalho: 50%

Requer-se nota superior a 7,5 no Exame.

Provas e trabalhos especiais

1 trabalho laboratorial.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os estudantes com estatutos especiais devem entregar e apresentar o trabalho e fazer o exame nas mesmas datas que os restantes estudantes.

Melhoria de classificação

O exame final pode ser melhorado através de um exame de melhoria de classificação.
O trabalho prático pode ser melhorado através de um novo trabalho a definir pelo docente.

Observações

Supõe-se conhecimentos de bases de dados relacionais, teoria da normalização e de SQL.

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