2 resultados para data warehouse tuning aggregato business intelligence performance

em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP


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Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de uma proposta de um modelo de sistema de apoio à decisão em vendas e sua aplicação. O levantamento sobre o perfil das vendas no mercado corporativo - de empresas-para-empresas, as técnicas de vendas, informações necessárias para a realização de uma venda eficiente, tal qual o controle das ações e resultados dos vendedores com a ajuda de relatórios, tudo isso aliado às tecnologias de data warehouse, data mart, OLAP foram essenciais na elaboração de uma proposta de modelo genérico e sua implantação. Esse modelo genérico foi aplicado levando-se em conta uma editora de listas e guias telefônicos hipotética, e foi construído buscando-se suprir os profissionais de vendas com informações que poderão melhorar a efetividade de suas vendas e dar-lhes maior conhecimento sobre seus produtos, clientes, usuários de listas e o mercado como um todo, além de suprir os gerentes de uma ferramenta rápida e confiável de auxílio à análise e coordenação dos esforços de vendas. A possibilidade de visualização rápida, confiável e personalizada das diversas informações permitidas por esse sistema, tal qual o êxito em responder às perguntas de pesquisas apresentadas no trabalho, comprova que essa aplicação poderá ser útil à empresa e em específico aos profissionais de vendas e gerentes tomadores de decisão.

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A ciência tem feito uso frequente de recursos computacionais para execução de experimentos e processos científicos, que podem ser modelados como workflows que manipulam grandes volumes de dados e executam ações como seleção, análise e visualização desses dados segundo um procedimento determinado. Workflows científicos têm sido usados por cientistas de várias áreas, como astronomia e bioinformática, e tendem a ser computacionalmente intensivos e fortemente voltados à manipulação de grandes volumes de dados, o que requer o uso de plataformas de execução de alto desempenho como grades ou nuvens de computadores. Para execução dos workflows nesse tipo de plataforma é necessário o mapeamento dos recursos computacionais disponíveis para as atividades do workflow, processo conhecido como escalonamento. Plataformas de computação em nuvem têm se mostrado um alternativa viável para a execução de workflows científicos, mas o escalonamento nesse tipo de plataforma geralmente deve considerar restrições específicas como orçamento limitado ou o tipo de recurso computacional a ser utilizado na execução. Nesse contexto, informações como a duração estimada da execução ou limites de tempo e de custo (chamadas aqui de informações de suporte ao escalonamento) são importantes para garantir que o escalonamento seja eficiente e a execução ocorra de forma a atingir os resultados esperados. Este trabalho identifica as informações de suporte que podem ser adicionadas aos modelos de workflows científicos para amparar o escalonamento e a execução eficiente em plataformas de computação em nuvem. É proposta uma classificação dessas informações, e seu uso nos principais Sistemas Gerenciadores de Workflows Científicos (SGWC) é analisado. Para avaliar o impacto do uso das informações no escalonamento foram realizados experimentos utilizando modelos de workflows científicos com diferentes informações de suporte, escalonados com algoritmos que foram adaptados para considerar as informações inseridas. Nos experimentos realizados, observou-se uma redução no custo financeiro de execução do workflow em nuvem de até 59% e redução no makespan chegando a 8,6% se comparados à execução dos mesmos workflows sendo escalonados sem nenhuma informação de suporte disponível.