Sistemas de gestión para el control de la cadena de abastecimiento que apropie características de los cubos OLAP como marco de aplicación en una empresa colombiana del sector de alimentos.

Se basa en un análisis teórico de los sistemas de información como lo es el almacenaje de datos, cubos OLAP e inteligencia de negocios. Seguidamente, se hace un análisis de los sectores económicos de Colombia con un especial interés sobre el sector de alimentos, de esta manera conceptualizar la empresa sobre la cual este trabajo se enfocara. Se encontrará un análisis del caso de éxito Summerwood Corporation, el cual brindará una justificación para la propuesta final presentada a la empresa Dipsa Food, Pyme dedicada a la producción de alimentos no perecederos ubicada en la ciudad de Bogotá D.C –Colombia, la cual tiene gran interés en cuanto al desarrollo de nuevas tecnologías que brinden información fidedigna para la toma de decisiones

El Outsourcing en la dinámica de sistemas hacia mercados extranjeros

Este trabajo recopila literatura académica relevante sobre estrategias de entrada y metodologías para la toma de decisión sobre la contratación de servicios de Outsourcing para el caso de empresas que planean expandirse hacia mercados extranjeros. La manera en que una empresa planifica su entrada a un mercado extranjero, y realiza la consideración y evaluación de información relevante y el diseño de la estrategia, determina el éxito o no de la misma. De otro lado, las metodologías consideradas se concentran en el nivel estratégico de la pirámide organizacional. Se parte de métodos simples para llegar a aquellos basados en la Teoría de Decisión Multicriterio, tanto individuales como híbridos. Finalmente, se presenta la Dinámica de Sistemas como herramienta valiosa en el proceso, por cuanto puede combinarse con métodos multicriterio.

Aplicação de Data Mining à Segurança do Trabalho Ferroviário

Embora o objectivo de redução de acidentes laborais seja frequentemente invocado para justificar uma aplicação preventiva de testes de álcool e drogas no trabalho, há poucas evidências estatisticamente relevantes das pressupostas causalidade e correlação negativa entre a sujeição aos testes e os posteriores acidentes. Os dados de testes e dos acidentes ocorridos com os colaboradores de uma transportadora ferroviária portuguesa de âmbito nacional, durante anos recentes, começam agora a ser explorados, em busca de relações entre estas e outras variáveis biográficas. - Although the aim of reducing occupational accidents is frequently cited to justify preventive drug and alcohol testing at work, there is little statistically significant evidence of the assumed causality and negative correlation between exposure to testing and subsequent accidents. Data mining of tests and accidents involving employees of a Portuguese national wide railway transportation company, during recent years, is now beginning in search of relations between these and other biographical variables.

Implementação de um CRM analítico na Fundação INATEL

As soluções informáticas de Customer Relationship Management (CRM) e os sistemas de suporte à informação, designados por Business Intelligence (BI), permitem a recolha de dados e a sua transformação em informação e em conhecimento, vital para diferenciação das organizações num Mundo globalizado e em constante mudança. A construção de um Data Warehouse corporativo é fundamental para as organizações que utilizam vários sistemas operacionais de modo a ser possível a agregação da informação. A Fundação INATEL – uma fundação privada de interesse público, 100% estatal – é um exemplo deste tipo de organização. Com uma base de dados de clientes superior a 250.000, atuando em áreas tão diferentes como sejam o Turismo, a Cultura e o Desporto, sustentado em mais de 25 sistemas informáticos autónomos. A base de estudo deste trabalho é a procura de identificação dos benefícios da implementação de um CRM Analítico na Fundação INATEL. Apresentando-se assim uma metodologia para a respetiva implementação e sugestão de um modelo de dados para a obtenção de uma visão única do cliente, acessível a toda a organização, de modo a garantir a total satisfação e consequente fidelização à marca INATEL. A disponibilização desta informação irá proporcionar um posicionamento privilegiado da Fundação INATEL e terá um papel fundamental na sua sustentabilidade económica.

Enterprise intelligence: searching for a single version of the truth

Multiple versions of information and associated problems are well documented in both academic research and industry best practices. Many solutions have proposed a single version of the truth, with Business intelligence being adopted by many organizations. Business Intelligence (BI), however, is largely based on the collection of data, processing and presentation of information to meet different stakeholders’ requirement. This paper reviews the promise of Enterprise Intelligence, which promises to support decision-making based on a defined strategic understanding of the organizations goals and a unified version of the truth.

Scaling up data mining techniques to large datasets using parallel and distributed processing

Advances in hardware and software technology enable us to collect, store and distribute large quantities of data on a very large scale. Automatically discovering and extracting hidden knowledge in the form of patterns from these large data volumes is known as data mining. Data mining technology is not only a part of business intelligence, but is also used in many other application areas such as research, marketing and financial analytics. For example medical scientists can use patterns extracted from historic patient data in order to determine if a new patient is likely to respond positively to a particular treatment or not; marketing analysts can use extracted patterns from customer data for future advertisement campaigns; finance experts have an interest in patterns that forecast the development of certain stock market shares for investment recommendations. However, extracting knowledge in the form of patterns from massive data volumes imposes a number of computational challenges in terms of processing time, memory, bandwidth and power consumption. These challenges have led to the development of parallel and distributed data analysis approaches and the utilisation of Grid and Cloud computing. This chapter gives an overview of parallel and distributed computing approaches and how they can be used to scale up data mining to large datasets.

Desenvolvimento de um sistema computacional para geração automática de mapas de vulnerabilidade como ferramenta de auxílio às ações de prevenção ao derramamento de óleo em áreas costeiras

The northern portion of the Rio Grande do Norte State is characterized by intense coastal dynamics affecting areas with ecosystems of moderate to high environmental sensitivity. In this region are installed the main socioeconomic activities of RN State: salt industry, shrimp farm, fruit industry and oil industry. The oil industry suffers the effects of coastal dynamic action promoting problems such as erosion and exposure of wells and pipelines along the shore. Thus came the improvement of such modifications, in search of understanding of the changes which causes environmental impacts with the purpose of detecting and assessing areas with greater vulnerability to variations. Coastal areas under influence oil industry are highly vulnerable and sensitive in case of accidents involving oil spill in the vicinity. Therefore, it was established the geoenvironmental monitoring of the region with the aim of evaluating the entire coastal area evolution and check the sensitivity of the site on the presence of oil. The goal of this work was the implementation of a computer system that combines the needs of insertion and visualization of thematic maps for the generation of Environmental Vulnerability maps, using techniques of Business Intelligence (BI), from vector information previously stored in the database. The fundamental design interest was to implement a more scalable system that meets the diverse fields of study and make the appropriate system for generating online vulnerability maps, automating the methodology so as to facilitate data manipulation and fast results in cases of real time operational decision-making. In database development a geographic area was established the conceptual model of the selected data and Web system was done using the template database PostgreSQL, PostGis spatial extension, Glassfish Web server and the viewer maps Web environment, the GeoServer. To develop a geographic database it was necessary to generate the conceptual model of the selected data and the Web system development was done using the PostgreSQL database system, its spatial extension PostGIS, the web server Glassfish and GeoServer to display maps in Web

La gestione dei rifiuti urbani nel comune di Pisa

L’elaborazione di questa tesi è stata svolta con l’ausilio di strumenti di Business Intelligence. In particolare, si è dapprima alimentato un data warehouse territoriale, in cui sono stati inseriti, dopo averli elaborati, i dati messi a disposizione dagli osservatori territoriali nazionali e dall’azienda Geofor spa. A partire da questi, sono stati prodotti degli indicatori statistici e dei report, utili per evidenziare andamenti e trend di crescita di alcuni particolari indici. Il principale strumento utilizzato è StatPortal, un portale Web di Business Intelligence OLAP per la realizzazione di Data warehouse territoriali. L’argomento sarà approfondito nel capitolo sette, dedicato agli strumenti utilizzati, ma in breve, questo sistema consente di raccogliere, catalogare e condividere informazione statistica e geostatistica, nonché di produrre indicatori e reportistica. Il lavoro è organizzato come segue: inizialmente c’è una prima parte di definizione e classificazione dei rifiuti che ha l’obiettivo di permettere al lettore di inquadrare il tema e prendere coscienza del problema. Successivamente, è stata sviluppata una parte più storica, con una rapida analisi temporale per comprendere il “tipping point”, cioè il momento in cui i rifiuti hanno iniziato a essere percepiti come un problema per la comunità, concludendo con un accenno agli scenari attuali e futuri. In seguito, si è indirizzata l’attenzione sul panorama italiano, europeo e mondiale citando alcuni interessanti e originali esempi di efficienza nella gestione dei rifiuti, che potrebbero servire da spunto per qualche stakeholder nazionale. Si è poi introdotta quella che è la normativa vigente, sottolineando quali sono gli obiettivi che impone ed entro quali tempi dovranno essere raggiunti, elencando quindi i principi fondamentali del D.lgs.152/2006 e del D.lgs 36/2003. Continuando su questo filo logico, si è voluto introdurre al lettore, la questione dei Rifiuti Solidi Urbani (RSU) nel Comune di Pisa. Sono stati definiti: lo stato dell’arte dell’igiene urbana pisana, i sistemi implementati nella città con i vari pregi e difetti e quali sono state le azioni pratiche messe in atto dall’Amministrazione per far fronte al tema. Il capitolo sei rappresenta uno dei due punti focali dell’intero lavoro: il Rapporto sullo Stato dell’Ambiente della città di Pisa in tema di rifiuti urbani. Qui saranno analizzati i vari indici e report prodotti ad hoc con lo strumento Statportal appena menzionato, con lo scopo di segnalare evidenze e obiettivi dell’Amministrazione. Nel settimo capitolo si analizza la fase di progettazione del Data Warehouse. Sono elencati i passi fondamentali nella costruzione di un DW dimensionale, esponendone in primo luogo la specifica dei requisiti del progetto ed elencando per ognuno di essi le dimensioni, le misure e le aggregazioni relative. In seguito saranno descritti nel dettaglio la fase di progettazione concettuale e lo schema logico. In ultimo, sarà presentato l’altro punto focale di questa tesi, nonché la parte più interattiva: un portale web creato appositamente per il Comune con l’obiettivo di coinvolgere ed aiutare i cittadini nel conferimento dei rifiuti da loro prodotti. Si tratta di una sorta di manuale interattivo per individuare come eseguire una corretta differenziazione dei rifiuti. Lo scopo primario è quello di fare chiarezza alle utenze nella differenziazione, il che, in maniera complementare, dovrebbe incrementare la qualità del rifiuto raccolto, minimizzando i conferimenti errati. L’obiettivo principale di questo lavoro resta quindi il monitoraggio e l’analisi delle tecniche e dei processi di gestione dei rifiuti nel Comune di Pisa. Analogamente si vuole coinvolgere e suscitare l’interesse del maggior numero di persone possibile al tema della sostenibilità ambientale, rendendo consapevole il lettore che il primo passo verso un mondo più sostenibile spetta in primis a Noi che quotidianamente acquistiamo, consumiamo ed infine gettiamo via i residui senza troppo preoccuparci. Il fatto che anche in Italia, si stia sviluppando un senso civico e una forte responsabilizzazione verso l’ambiente da parte dei cittadini, fa ben sperare. Questo perché si è riusciti a imprimere il concetto che le soluzioni si ottengano impegnandosi in prima persona. E’ alla nostra comunità che si affida il dovere di non compromettere l’esistenza delle generazioni future, incaricandola del compito di ristabilire un equilibrio, ormai precario, tra umanità e ambiente, se non altro perché, come recita un vecchio proverbio Navajo: “il mondo non lo abbiamo in eredità dai nostri padri ma lo abbiamo in prestito dai nostri figli”.

Big data: il valore dei dati e applicazioni all'analisi strategica

Il presente lavoro di tesi tende a un duplice scopo: il primo è quello di fornire una accurata analisi tecnica, applicativa e culturale riguardante il vasto mondo dei big data e il secondo quello di trovare connessioni con l’analisi strategica verificando se e in quale modo i big data possano risultare una risorsa distintiva in campo aziendale. Nello specifico il primo capitolo presenta i big data nelle sue caratteristiche più importanti cercando di approfondire gli aspetti tecnici del fenomeno, le fonti di produzione dei dati, le metodologie principali di analisi e l’impatto sulla società. Il secondo capitolo descrive svariate applicazioni dei big data in campo aziendale concentrandosi sul rapporto tra questi e l’analisi strategica, non trascurando temi come il vantaggio competitivo e la business intelligence. Infine il terzo capitolo analizza la condizione attuale, il punto di vista italiano ed eventuali sviluppi futuri del fenomeno.

Progettazione di un sistema proattivo per l'identificazione di aggregati

Nel lavoro di tesi è stato studiato il problema del tuning di un data warehouse, in particolare la tecnica maggiormente utilizzata in ambito aziendale, ovvero la creazione degli aggregati. Inoltre, è stato progettato e implementato uno strumento che generi automaticamente l'insieme di viste che meglio risolve il carico di lavoro basato sulle analisi di business più frequenti su quella specifica base di dati.

Progettazione e sviluppo di una soluzione Hadoop per il calcolo di Big Data Analytics

Il presente elaborato ha come oggetto la progettazione e lo sviluppo di una soluzione Hadoop per il Calcolo di Big Data Analytics. Nell'ambito del progetto di monitoraggio dei bottle cooler, le necessità emerse dall'elaborazione di dati in continua crescita, ha richiesto lo sviluppo di una soluzione in grado di sostituire le tradizionali tecniche di ETL, non pi�ù su�fficienti per l'elaborazione di Big Data. L'obiettivo del presente elaborato consiste nel valutare e confrontare le perfomance di elaborazione ottenute, da un lato, dal flusso di ETL tradizionale, e dall'altro dalla soluzione Hadoop implementata sulla base del framework MapReduce.

An Exploratory Study of Data Quality Management Practices in the ERP Software Systems Context

Quality data are not only relevant for successful Data Warehousing or Business Intelligence applications; they are also a precondition for efficient and effective use of Enterprise Resource Planning (ERP) systems. ERP professionals in all kinds of businesses are concerned with data quality issues, as a survey, conducted by the Institute of Information Systems at the University of Bern, has shown. This paper demonstrates, by using results of this survey, why data quality problems in modern ERP systems can occur and suggests how ERP researchers and practitioners can handle issues around the quality of data in an ERP software Environment.

Monitorización inteligente de redes de comunicación

El avance tecnológico de los últimos años ha aumentado la necesidad de guardar enormes cantidades de datos de forma masiva, llegando a una situación de desorden en el proceso de almacenamiento de datos, a su desactualización y a complicar su análisis. Esta situación causó un gran interés para las organizaciones en la búsqueda de un enfoque para obtener información relevante de estos grandes almacenes de datos. Surge así lo que se define como inteligencia de negocio, un conjunto de herramientas, procedimientos y estrategias para llevar a cabo la “extracción de conocimiento”, término con el que se refiere comúnmente a la extracción de información útil para la propia organización. Concretamente en este proyecto, se ha utilizado el enfoque Knowledge Discovery in Databases (KDD), que permite lograr la identificación de patrones y un manejo eficiente de las anomalías que puedan aparecer en una red de comunicaciones. Este enfoque comprende desde la selección de los datos primarios hasta su análisis final para la determinación de patrones. El núcleo de todo el enfoque KDD es la minería de datos, que contiene la tecnología necesaria para la identificación de los patrones mencionados y la extracción de conocimiento. Para ello, se utilizará la herramienta RapidMiner en su versión libre y gratuita, debido a que es más completa y de manejo más sencillo que otras herramientas como KNIME o WEKA. La gestión de una red engloba todo el proceso de despliegue y mantenimiento. Es en este procedimiento donde se recogen y monitorizan todas las anomalías ocasionadas en la red, las cuales pueden almacenarse en un repositorio. El objetivo de este proyecto es realizar un planteamiento teórico y varios experimentos que permitan identificar patrones en registros de anomalías de red. Se ha estudiado el repositorio de MAWI Lab, en el que se han almacenado anomalías diarias. Se trata de buscar indicios característicos anuales detectando patrones. Los diferentes experimentos y procedimientos de este estudio pretenden demostrar la utilidad de la inteligencia de negocio a la hora de extraer información a partir de un almacén de datos masivo, para su posterior análisis o futuros estudios. ABSTRACT. The technological progresses in the recent years required to store a big amount of information in repositories. This information is often in disorder, outdated and needs a complex analysis. This situation has caused a relevant interest in investigating methodologies to obtain important information from these huge data stores. Business intelligence was born as a set of tools, procedures and strategies to implement the "knowledge extraction". Specifically in this project, Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach has been used. KDD is one of the most important processes of business intelligence to achieve the identification of patterns and the efficient management of the anomalies in a communications network. This approach includes all necessary stages from the selection of the raw data until the analysis to determine the patterns. The core process of the whole KDD approach is the Data Mining process, which analyzes the information needed to identify the patterns and to extract the knowledge. In this project we use the RapidMiner tool to carry out the Data Mining process, because this tool has more features and is easier to use than other tools like WEKA or KNIME. Network management includes the deployment, supervision and maintenance tasks. Network management process is where all anomalies are collected, monitored, and can be stored in a repository. The goal of this project is to construct a theoretical approach, to implement a prototype and to carry out several experiments that allow identifying patterns in some anomalies records. MAWI Lab repository has been selected to be studied, which contains daily anomalies. The different experiments show the utility of the business intelligence to extract information from big data warehouse.

Novas tendências, o big data: deteção de fraudes e transações no comércio local: SAF-T com tecnologia big data

Dissertação apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interactivos, realizada sob a orientação científica da categoria profissional do orientador Doutor Eurico Ribeiro Lopes, do Instituto Politécnico de Castelo Branco.