Business Intelligence I
6.2.1.2. Docente responsável e respectivas horas de contacto na unidade curricular (preencher o nome completo):
Miguel de Castro Simões Ferreira Neto (2h/semana, meio semestre - 2h/week, half semester)
6.2.1.3. Outros docentes e respectivas horas de contacto na unidade curricular:
Rui Alberto Ferreira Martins Monteiro (2h/semana, meio semestre)
6.2.1.3. Other academic staff and lecturing load in the curricular unit:
Rui Alberto Ferreira Martins Monteiro (2h/week, half semester)
6.2.1.4. Objectivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes):
O principal objectivo deste curso consiste em fazer compreender aos alunos as capacidades de apoio à decisão potenciadas pela utilização da Business Intelligence (BI) e dos Data Warehouses (DW) de suporte, bem como dar a conhecer as actuais tecnologias de informação e as metodologias de desenvolvimento de soluções de Business Intelligence ao nosso dispor.
No final do curso, os alunos deverão ser capazes de:
OA1. Compreender o actual processo da BI e os factores que contribuem para maximizar o valor no negócio OA2. Conhecer as principais aplicações empresariais de BI / DW
OA3. Identificar os indicadores chave das aplicações analíticas em contexto empresarial OA4. Conhecer as principais abordagens de construção de DW
OA5. Identificar as diferentes arquitecturas e modelos de DW OA6. Compreender as relações entre BI e DW
6.2.1.4. Learning outcomes of the curricular unit:
The main purpose of this course is to make students understand the capabilities of decision support processes enhanced by the use of Business Intelligence (BI) and Data Warehouse (DW) Support, and get to know the current information technologies and methodologies to develop solutions Business Intelligence at our disposal.
At the end of the course, students should be able to:
LO1. Understanding the process of BI and the factors that contribute to maximize the business value LO2. Know the main business applications of BI / DW
LO3. Identify the key indicators of analytical applications in the enterprise context LO4. Know the main approaches to building DW
LO6. Understanding the relationship between BI and DW
6.2.1.5. Conteúdos programáticos:
UA.1 - Business Intelligence
1.1 Enquadramento da Business Intelligence (BI)
1.2 Arquitectura e Componentes da Business Intelligence (BI) 1.3 Criação e uso de inteligência e governância de BI
1.4 Principais teorias e características da Business Intelligence 1.5 Avançando para a Competitive Intelligence
1.6 Implementação de Business Intelligence 1.7 O futuro da Business Intelligence UA.2 - Data Warehousing
2.1 Definições e conceitos de Data Warehousing 2.2 O processo de Data Warehousing
2.3 Arquitecturas de Data Warehousing
2.4 Integração de dados e os processos de ETL - Extraction, Transformation and Loading 2.5 Desenvolvimento de Data Warehouses
2.6 Data Warehousing em tempo real
2.7 Questões de administração e segurança de Data Warehouses Laboratórios
L.1 SQL Server Management Studio
L.2 SQL Business Intelligence Development Studio L.3 SQL Server Integration Services
L.4 SQL Server Integration Services L.5 SQL Server Management S
6.2.1.5. Syllabus:
LU.1 – Business Intelligence
1.1 Introduction to Business Intelligence 1.2 A Framework for Business Intelligence (BI) 1.3 Intelligence Creation and Use and BI Governance
1.4 The Major Theories and Characteristics of Business Intelligence 1.5 Toward Competitive Intelligence and Advantage
1.6 Successful Business Intelligence Implementation 1.7 Business Intelligence Today and Tomorrow LU.2 – Data Warehousing
2.1 Data Warehousing Definitions and Concepts 2.2 Data Warehousing Process Overview 2.3 Data Warehousing Architectures
2.4 Data Integration and the Extraction, Transformation and Loading (ETL) Processes 2.5 Data Warehouses Development
2.6 Real-Time Data Warehousing
2.7 Data Warehouses Administration and Security Issues Labs
L.1 Business Intelligence Labs Presentation L.2 SQL Server Management Studio
L.3 SQL Business Intelligence Development Studio L.4 SQL Server Integration Servicesh
L.5 SQL Server Management Studio L.5 SQL Server Integration Ser
6.2.1.6. Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objectivos da unidade curricular.
As unidades de aprendizagem (UA) abrangem os objetivos de aprendizagem (OA) da seguinte forma: - OA1, 2 e 3 são abordado na UA1
- OA4, 5 e 6 são abordado na UA2
As aulas de laboratório de informática com a plataforma de BI da Microsoft permitem materializar os
conhecimentos das aulas teóricas numa aplicação prática que consiste na construção de um projecto de BI, contribuindo para o cumprimento global dos objetivos de aprendizagem do curso em geral.
6.2.1.6. Demonstration of the syllabus coherence with the curricular unit's objectives.
The learning units (LU) cover the learning outcomes (LO) as follows: - LO1, 2 and 3 are covered in LU1
- LO4, 5 and 6 are covered in LU2
The computer labs with the Microsoft BI platform will support the application of the lectures concepts in a practical application that consists in building a BI project, contributing to the overall achievement of the learning objectives of the course in general.
6.2.1.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):
O curso de Business Intelligence I incluirá palestras e laboratórios de informática.
As palestras irão ser constítuidas pela apresentação de conteúdos teóricos, estudos de caso e apresentações dos principais fornecedores de BI.
A componente aplicada do curso irá incluir vários laboratórios de informática onde os alunos irão aplicar os conceitos e teorias apresentadas nas palestras aproveitando a Plataforma de Business Intelligence Microsoft (SQL Server, SQL Business Intelligence Development Studio).
Neste contexto os alunos terão que desenvolver um projeto em grupo.
O software será instalado em computadores ISEGI, mas também estará disponível uma solução para os alunos que querem ter a Plataforma de BI Microsoft nos seus computadores.
A avaliação de conhecimentos inclui:
a) Participação nas Aulas/Análise de Casos (10%) b) Projecto (45%)
c) Exame final (45%) - nota mínima de 9,5 valores d) BIWiki.isegi.unl.pt (2.5% extra)
6.2.1.7. Teaching methodologies (including evaluation):
The course will be a mix of lectures and computer labs.
The lectures will include the content of the course presentation, case studies and presentations from the main BI vendors.
The applied course component will include several computer labs where the students will apply the concepts and theories presented in the lectures taking advantage of Microsoft Business Intelligence Platform (SQL Server, SQL Business Intelligence Development Studio).
In this context the students will have to develop a group project.
The software will be installed on ISEGI computers but also a solution will be made available for the students who want to have the Microsoft Business Intelligence Platform in their one computers.
Evaluation:
Evaluation variables:
a) Case Study Analysis (10%) b) Project (45%)
c) Final Exam (45%) - minimum grade of 9,5 d) BIWiki.isegi.unl.pt (2.5% extra)
6.2.1.8. Demonstração da coerência das metodologias de ensino com os objectivos de aprendizagem da unidade curricular.
I) Os elementos de avaliação baseados em projeto (de grupo) são supervisionados pelos docentes e estão sujeitos à elaboração e posterior discussão do respectivo relatório. Estes elementos estimulam e são relevantes no processo de compreensão do tópico de estudo. Todos os objetivos de aprendizagem são avaliados no exame. Na componente de projeto espera-se que o aluno mostre a sua proficiência na
manipulação dos conceitos teóricos em contexto de aplicação prática, pelo que é avaliada a transferabilidade destes conceitos para a resolução concreta de problemas de análise.
II) A apresentação teórica de conceitos e propriedades, seguida da sua discussão, irá proporcionar aos alunos os conhecimentos, habilidades e competências que são necessários para desenvolver o projeto de data mining abordando todos os resultados de aprendizagem.
III) A exposição dos tópicos nas aulas, complementada com a leitura dos apontamentos da disciplina e restante bibliografia, fornece o enquadramento teórico. O projecto promove habilidades e competências de análise, síntese, organização, trabalho em equipa e a promoção de autonomia na resolução de problemas.
6.2.1.8. Demonstration of the coherence between the teaching methodologies and the learning outcomes.
I) The evaluation elements based on the project(group) are supervised by teachers and are subject to a final discussion and the elaboration of a report. These elements are relevant and stimulate the process of understanding the topic of study. All learning goals are assessed on the exam. In the project component is expected that students show their proficiency in handling the theoretical concepts in the context of practical application, which is evaluates the transferability of the theoretical concepts to solve concrete analysis problems.
II) The presentation of theoretical concepts and properties, followed by its discussion, will provide students with the knowledge, skills and competencies that are needed to develop data mining projects and cover all learning outcomes .
III) The presentation of the topics in class, complemented by the reading the notes of couse and the rest of the suggested readings, provides an adequate theoretical framework. The project promotes analysis skills, synthesis, organization, teamwork and promoting autonomy in solving problems.
6.2.1.9. Bibliografia principal:
Turban E. Sharda R. Dursun D. and King D. (2011). Business Intelligence:a managerial approach. Second Edition. Prentice Hall, ISBN:013610066X.
Inmon, William H. (2005). Building the Data Warehouse (4th Ed edition). Hungry Minds Inc,U.S., ISBN- 10:0764599445.
(Second Edition). Wiley, ISBN-10:0471200247.
Davenport, Thomas H. and Harris, Jeanne G. (2007). Competing on Analytics:The New Science of Winning. Harvard Business School Press, ISBN-10:1422103323.
Mapa IX - Business Intelligence II