Informationsförvaltning inom en stor organisation : En fallstudie på Trafikverket

Denna studie syftar till att undersöka hur en stor organisation arbetar med förvaltning av information genom att undersöka dess nuvarande informationsförvaltning, samt undersöka eventuella förslag till framtida informationsförvaltning. Vidare syftar studien också till att undersöka hur en stor organisation kan etablera en tydlig styrning, samverkan, hantering och ansvars- och rollfördelning kring informationsförvaltning. Denna studie är kvalitativ, där datainsamlingen sker genom dokumentstudier och intervjuer. Studien bedrivs med abduktion och är en normativ fallstudie då studiens mål är att ge vägledning och föreslå åtgärder till det fall som uppdragsgivaren har bett mig att studera. Fallet i denna studie är ett typiskt fall, då studiens resultat kan vara i intresse för fler än studiens uppdragsgivare, exempelvis organisationer med liknande informationsmiljö. För att samla teori till studien så har jag genomfört litteraturstudier om ämnen som är relevanta för studiens syfte: Informationsförvaltning, Business Intelligence, Data Warehouse och dess arkitektur, samt Business Intelligence Competency Center. Denna studie bidrar med praktiskt kunskapsbidrag, då studien ger svar på praktiska problem. Uppdragsgivaren har haft praktiska problem i och med en icke fungerade informationsförvaltning, och denna studie har bidragit med förslag på framtida informationsförvaltning. Förslaget på framtida informationsförvaltning involverar ett centraliserat Data Warehouse, samt utvecklingen utav en verksamhet som hanterar informationsförvaltning och styrningen kring informationsförvaltningen inom hela organisationen.

Data mining languages for business intelligence

Doctoral Thesis in Information Systems and Technologies Area of Engineering and Manag ement Information Systems

Integrating structured and unstructured data in a business-intelligence-system

The recent liberalization of the German energy market has forced the energy industry to develop and install new information systems to support agents on the energy trading floors in their analytical tasks. Besides classical approaches of building a data warehouse giving insight into the time series to understand market and pricing mechanisms, it is crucial to provide a variety of external data from the web. Weather information as well as political news or market rumors are relevant to give the appropriate interpretation to the variables of a volatile energy market. Starting from a multidimensional data model and a collection of buy and sell transactions a data warehouse is built that gives analytical support to the agents. Following the idea of web farming we harvest the web, match the external information sources after a filtering and evaluation process to the data warehouse objects, and present this qualified information on a user interface where market values are correlated with those external sources over the time axis.

An architecture for an effective usage of data mining in business intelligence systems

Business Intelligence (BI) is one emergent area of the Decision Support Systems (DSS) discipline. Over the last years, the evolution in this area has been considerable. Similarly, in the last years, there has been a huge growth and consolidation of the Data Mining (DM) field. DM is being used with success in BI systems, but a truly DM integration with BI is lacking. Therefore, a lack of an effective usage of DM in BI can be found in some BI systems. An architecture that pretends to conduct to an effective usage of DM in BI is presented.

Agile modeling data warehouse development

Most of the traditional software and database development approaches tend to be serial, not evolutionary and certainly not agile, especially on data-oriented aspects. Most of the more commonly used methodologies are strict, meaning they’re composed by several stages each with very specific associated tasks. A clear example is the Rational Unified Process (RUP), divided into Business Modeling, Requirements, Analysis & Design, Implementation, Testing and Deployment. But what happens when the needs of a well design and structured plan, meet the reality of a small starting company that aims to build an entire user experience solution. Here resource control and time productivity is vital, requirements are in constant change, and so is the product itself. In order to succeed in this environment a highly collaborative and evolutionary development approach is mandatory. The implications of constant changing requirements imply an iterative development process. Project focus is on Data Warehouse development and business modeling. This area is usually a tricky one. Business knowledge is part of the enterprise, how they work, their goals, what is relevant for analyses are internal business processes. Throughout this document it will be explained why Agile Modeling development was chosen. How an iterative and evolutionary methodology, allowed for reasonable planning and documentation while permitting development flexibility, from idea to product. More importantly how it was applied on the development of a Retail Focused Data Warehouse. A productized Data Warehouse built on the knowledge of not one but several client needs. One that aims not just to store usual business areas but create an innovative sets of business metrics by joining them with store environment analysis, converting Business Intelligence into Actionable Business Intelligence.

Desenho e implementação de um data warehouse para a empresa AdClick

Esta dissertação incide sobre a problemática da construção de um data warehouse para a empresa AdClick que opera na área de marketing digital. O marketing digital é um tipo de marketing que utiliza os meios de comunicação digital, com a mesma finalidade do método tradicional que se traduz na divulgação de bens, negócios e serviços e a angariação de novos clientes. Existem diversas estratégias de marketing digital tendo em vista atingir tais objetivos, destacando-se o tráfego orgânico e tráfego pago. Onde o tráfego orgânico é caracterizado pelo desenvolvimento de ações de marketing que não envolvem quaisquer custos inerentes à divulgação e/ou angariação de potenciais clientes. Por sua vez o tráfego pago manifesta-se pela necessidade de investimento em campanhas capazes de impulsionar e atrair novos clientes. Inicialmente é feita uma abordagem do estado da arte sobre business intelligence e data warehousing, e apresentadas as suas principais vantagens as empresas. Os sistemas business intelligence são necessários, porque atualmente as empresas detêm elevados volumes de dados ricos em informação, que só serão devidamente explorados fazendo uso das potencialidades destes sistemas. Nesse sentido, o primeiro passo no desenvolvimento de um sistema business intelligence é concentrar todos os dados num sistema único integrado e capaz de dar apoio na tomada de decisões. É então aqui que encontramos a construção do data warehouse como o sistema único e ideal para este tipo de requisitos. Nesta dissertação foi elaborado o levantamento das fontes de dados que irão abastecer o data warehouse e iniciada a contextualização dos processos de negócio existentes na empresa. Após este momento deu-se início à construção do data warehouse, criação das dimensões e tabelas de factos e definição dos processos de extração e carregamento dos dados para o data warehouse. Assim como a criação das diversas views. Relativamente ao impacto que esta dissertação atingiu destacam-se as diversas vantagem a nível empresarial que a empresa parceira neste trabalho retira com a implementação do data warehouse e os processos de ETL para carregamento de todas as fontes de informação. Sendo que algumas vantagens são a centralização da informação, mais flexibilidade para os gestores na forma como acedem à informação. O tratamento dos dados de forma a ser possível a extração de informação a partir dos mesmos.

Modelação de um data warehouse para a Direcção Geral do Tesouro e Finanças e implementação de um data mart para o processo de gestão patrimonial.

Dissertação apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão da Informação

Dados, informação, conhecimento, o business intelligence e as suas motivações

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Dados de reconhecimento facial em Business Intelligence

Vivemos cada vez mais numa era de crescentes avanços tecnológicos em diversas áreas. O que há uns anos atrás era considerado como praticamente impossível, em muitos dos casos, já se tornou realidade. Todos usamos tecnologias como, por exemplo, a Internet, Smartphones e GPSs de uma forma natural. Esta proliferação da tecnologia permitiu tanto ao cidadão comum como a organizações a sua utilização de uma forma cada vez mais criativa e simples de utilizar. Além disso, a cada dia que passa surgem novos negócios e startups, o que demonstra o dinamismo que este crescimento veio trazer para a indústria. A presente dissertação incide sobre duas áreas em forte crescimento: Reconhecimento Facial e Business Intelligence (BI), assim como a respetiva combinação das duas com o objetivo de ser criado um novo módulo para um produto já existente. Tratando-se de duas áreas distintas, é primeiramente feito um estudo sobre cada uma delas. A área de Business Intelligence é vocacionada para organizações e trata da recolha de informação sobre o negócio de determinada empresa, seguindo-se de uma posterior análise. A grande finalidade da área de Business Intelligence é servir como forma de apoio ao processo de tomada de decisão por parte dos analistas e gestores destas organizações. O Reconhecimento Facial, por sua vez, encontra-se mais presente na sociedade. Tendo surgido no passado através da ficção científica, cada vez mais empresas implementam esta tecnologia que tem evoluído ao longo dos anos, chegando mesmo a ser usada pelo consumidor final, como por exemplo em Smartphones. As suas aplicações são, portanto, bastante diversas, desde soluções de segurança até simples entretenimento. Para estas duas áreas será assim feito um estudo com base numa pesquisa de publicações de autores da respetiva área. Desde os cenários de utilização, até aspetos mais específicos de cada uma destas áreas, será assim transmitido este conhecimento para o leitor, o que permitirá uma maior compreensão por parte deste nos aspetos relativos ao desenvolvimento da solução. Com o estudo destas duas áreas efetuado, é então feita uma contextualização do problema em relação à área de atuação da empresa e quais as abordagens possíveis. É também descrito todo o processo de análise e conceção, assim como o próprio desenvolvimento numa vertente mais técnica da solução implementada. Por fim, são apresentados alguns exemplos de resultados obtidos já após a implementação da solução.

Sistema de business intelligence aplicado aos grupos de diagnóstico homogéneos

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

From a NoSQL data source to a business intelligence solution: An experiment

We are living in the era of Big Data. A time which is characterized by the continuous creation of vast amounts of data, originated from different sources, and with different formats. First, with the rise of the social networks and, more recently, with the advent of the Internet of Things (IoT), in which everyone and (eventually) everything is linked to the Internet, data with enormous potential for organizations is being continuously generated. In order to be more competitive, organizations want to access and explore all the richness that is present in those data. Indeed, Big Data is only as valuable as the insights organizations gather from it to make better decisions, which is the main goal of Business Intelligence. In this paper we describe an experiment in which data obtained from a NoSQL data source (database technology explicitly developed to deal with the specificities of Big Data) is used to feed a Business Intelligence solution.

Business Intelligence Auxílio às organizações no processo da tomada de decisão

O presente trabalho destinada para o complemento de grau de licenciatura tem como objectivo principal analisar o auxílio de Business Intelligence (BI) às organizações na sua melhoria contínua no desempenho e qualidade de serviços, sobretudo no processo de tomada de decisão e estudo da sua existência na Cabo Verde Telecom. As tecnologias associadas a ele, nomeadamente, data warehouse, data mining e olap são primordiais para a tomada de decisão sobre as actividades estratégicas no mercado de negócios. Essas tecnologias permitem uma análise cuidada dos dados, transformando-os em informações pertinentes para a tomada de decisão nas empresas, garantindo com isto o seu crescimento no mercado.

Business Intelligence -järjestelmä päätöksentekijöiden tukena asiantuntijayrityksessä

Työn tarkoituksena oli kartoittaa ja tehdä esiselvitys Business Intelligencen(BI) mahdollisuuksista tiedon hallinnassa. Tavoitteena oli selvittää, kuinka yritys voi tietotekniikan avulla paremmin hyödyntää operatiivisten järjestelmien tuottamia tietoja päätöksenteon tukena. Työssä sovellettiin konstruktiivista tutkimusotetta. Business Intelligence -teknologiaan tutustuttiin aluksi kirjallisuuden avulla. Ongelmaa lähestyttiin selvittämällä kohdeyrityksen tiedonhallinnan nykytila ja siihen liittyvät ongelmat. Käyttäjävaatimukset selvitettiin strukturoidulla kyselytutkimuksella. Lisäksi työn empiriaosuudessa tutustuttiin kahteen Business Intelligence -toteutukseen ja arvioitiin teknologian kypsyyttä suhteessa asiakasvaatimuksiin. Tiedonhallinnalta toivottiin joustavuutta ja helppokäyttöisyyttä.Erityisesti tutkimuksessa esiin nousi se, että tiedon jakeluun tarvitaan monipuolisempia vaihtoehtoja. Käyttäjät olivat valmiita hyödyntämään uusia BI-ominaisuuksia varsin laajalti. Haastavinta tutkimuksessa oli liiketoiminnan ymmärtäminen. Suurimmat BI-teknologian puutteet havaittiin loppukäyttäjän sovelluksissa. Tietovarastointiprosessiin liittyvä teknologia todettiin toimivaksi.

Análisis de datos de accidentes de tráfico mediante soluciones big data y business intelligence

Este proyecto de final de carrera corresponde al área de inteligencia artificial y representa un caso de uso que pretende utilizar datos reales referentes a accidentes de tráfico (datos de accidentes, muertos, heridos, etc.) y analizarlas conjuntamente con datos que puedan tener una posible relación con los accidentes como el parque de vehículos, las temperaturas de la zona de los accidentes, etc. con la finalidad de poder obtener las posibles relaciones causa-efecto.