699 resultados para data warehouse tuning aggregato business intelligence performance
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Electric power networks, namely distribution networks, have been suffering several changes during the last years due to changes in the power systems operation, towards the implementation of smart grids. Several approaches to the operation of the resources have been introduced, as the case of demand response, making use of the new capabilities of the smart grids. In the initial levels of the smart grids implementation reduced amounts of data are generated, namely consumption data. The methodology proposed in the present paper makes use of demand response consumers’ performance evaluation methods to determine the expected consumption for a given consumer. Then, potential commercial losses are identified using monthly historic consumption data. Real consumption data is used in the case study to demonstrate the application of the proposed method.
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Web 2.0 software in general and wikis in particular have been receiving growing attention as they constitute new and powerful tools, capable of supporting information sharing, creation of knowledge and a wide range of collaborative processes and learning activities. This paper introduces briefly some of the new opportunities made possible by Web 2.0 or the social Internet, focusing on those offered by the use of wikis as learning spaces. A wiki allows documents to be created, edited and shared on a group basis; it has a very easy and efficient markup language, using a simple Web browser. One of the most important characteristics of wiki technology is the ease with which pages are created and edited. The facility for wiki content to be edited by its users means that its pages and structure form a dynamic entity, in permanent evolution, where users can insert new ideas, supplement previously existing information and correct errors and typos in a document at any time, up to the agreed final version. This paper explores wikis as a collaborative learning and knowledge-building space and its potential for supporting Virtual Communities of Practice (VCoPs). In the academic years (2007/8 and 2008/9), students of the Business Intelligence module at the Master's programme of studies on Knowledge Management and Business Intelligence at Instituto Superior de Estatistica e Gestao de Informacao of the Universidade Nova de Lisboa, Portugal, have been actively involved in the creation of BIWiki - a wiki for Business Intelligence in the Portuguese language. Based on usage patterns and feedback from students participating in this experience, some conclusions are drawn regarding the potential of this technology to support the emergence of VCoPs; some provisional suggestions will be made regarding the use of wikis to support information sharing, knowledge creation and transfer and collaborative learning in Higher Education.
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A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.
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Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Sistemas) UANL
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[Tesis] ( Maestría en Informática Administrativa con Especialidad en Procesos Productivos de Negocios) U.A.N.L.
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Das Management von Kundenbeziehungen hat sich in der klassischen Ökonomie unter dem Begriff »Customer Relationship Management« (kurz: CRM) etabliert und sich in den letzten Jahren als erfolgreicher Ansatz erwiesen. In der grundlegenden Zielsetzung, wertvolle, d.h. profitable und kreditwürdige Kunden an ein Unternehmen zu binden, kommen Business-Intelligence Technologien zur Generierung von Kundenwissen aus kundenbezogenen Daten zum Einsatz. Als technologische Plattform der Kommunikation und Interaktion gewähren Business Communities einen direkten Einblick in die Gedanken und Präferenzen der Kunden. Von Business-Communitybasiertem Wissen der Kunden und über Kunden können individuelle Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und damit auch wertvolle (potenzielle, profilgleiche) Kunden abgeleitet werden, was eine differenziertere und selektivere Behandlung der Kunden möglich macht. Business Communities bieten ein umfassendes Datenpotenzial, welches jedoch bis dato für das CRM im Firmenkundengeschäft respektive die Profilbildung noch nicht genutzt wird. Synergiepotenziale von der Datenquelle "Business Community" und der Technologie "Business Intelligence" werden bislang vernachlässigt. An dieser Stelle setzt die Arbeit an. Das Ziel ist die sinnvolle Zusammenführung beider Ansätze zu einem erweiterten Ansatz für das Management der irmenkundenbeziehung. Dazu wird ein BIgestütztes CRM-Konzept für die Generierung, Analyse und Optimierung von Kundenwissen erarbeitet, welches speziell durch den Einsatz einer B2B-Community gewonnen und für eine Profilbildung genutzt wird. Es soll durch die Anbindung von Fremddatenbanken Optimierung finden: In den Prozess der Wissensgenerierung fließen zur Datenqualifizierung und -quantifizierung externe (Kunden-) Daten ein, die von Fremddatenbanken (wie z.B. Information Provider, Wirtschaftsauskunftsdienste) bereitgestellt werden. Der Kern dieser Zielsetzung liegt in der umfassenden Generierung und stetigen Optimierung von Wissen, das den Aufbau einer langfristigen, individuellen und wertvollen Kundenbeziehung unterstützen soll.
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Engineering of negotiation model allows to develop effective heuristic for business intelligence. Digital ecosystems demand open negotiation models. To define in advance effective heuristics is not compliant with the requirement of openness. The new challenge is to develop business intelligence in advance exploiting an adaptive approach. The idea is to learn business strategy once new negotiation model rise in the e-market arena. In this paper we present how recommendation technology may be deployed in an open negotiation environment where the interaction protocol models are not known in advance. The solution we propose is delivered as part of the ONE Platform, open source software that implements a fully distributed open environment for business negotiation
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This paper discusses the problems inherent within traditional supply chain management's forecast and inventory management processes arising when tackling demand driven supply chain. A demand driven supply chain management architecture developed by Orchestr8 Ltd., U.K. is described to demonstrate its advantages over traditional supply chain management. Within this architecture, a metrics reporting system is designed by adopting business intelligence technology that supports users for decision making and planning supply activities over supply chain health.
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Performance modelling is a useful tool in the lifeycle of high performance scientific software, such as weather and climate models, especially as a means of ensuring efficient use of available computing resources. In particular, sufficiently accurate performance prediction could reduce the effort and experimental computer time required when porting and optimising a climate model to a new machine. In this paper, traditional techniques are used to predict the computation time of a simple shallow water model which is illustrative of the computation (and communication) involved in climate models. These models are compared with real execution data gathered on AMD Opteron-based systems, including several phases of the U.K. academic community HPC resource, HECToR. Some success is had in relating source code to achieved performance for the K10 series of Opterons, but the method is found to be inadequate for the next-generation Interlagos processor. The experience leads to the investigation of a data-driven application benchmarking approach to performance modelling. Results for an early version of the approach are presented using the shallow model as an example.
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Inom Business Intelligence har begreppet Self-Service Business Intelligence (Self-Service BI) vuxit fram. Self-Service BI omfattar verktyg vilka möjliggör för slutanvändare att göra analyser och skapa rapporter utan teknisk support. Ett av dessa verktyg är Microsoft PowerPivot.På Transportstyrelsens Järnvägsavdelning finns behov av ett Self-Service BI-verktyg. Vi fick i uppdrag av Sogeti att undersöka om PowerPivot var ett lämpligt verktyg för Transportstyrelsen. Målet med uppsatsen har varit att testa vilka tekniska möjligheter och begränsningar PowerPivot har samt huruvida PowerPivot är användbart för Transportstyrelsen.För att få en djupare förståelse för Self-Service BI har vi kartlagt vilka möjligheter och begränsningar med Self-Service BI-verktyg som finns beskrivna i litteraturen. Vi har sedan jämfört dessa med våra testresultat vilket har varit syftet med uppsatsen.Resultatet av testerna har visat att Transportstyrelsens Järnvägsavdelning initialt behöver teknisk support för att använda PowerPivot. Testerna har även visat att vissa av Transportstyrelsens krav inte kan uppfyllas. Detta minskar användbarheten för Transportstyrelsen.Vidare har vi kommit fram till att Self-Service BI inte alltid är enkelt att använda för slutanvändare utan teknisk support. Resultatet visar även att det krävs en BI-infrastruktur för att enkelt skapa rapporter med god kvalitet och högsta möjliga korrekthet.
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Denna rapport behandlar vilka egenskaper som är viktiga att ta hänsyn till vid val av rapportverktyg inom området Business Intelligence. Begreppet BI är relativt omfattande och syftar till färdigheter, teknologier, applikationer och metoder av systematisk och vetenskaplig art som en organisation använder för att bättre förstå sin verksamhet, sin omgivning och omvärld. Rapportverktyg utgör således en mindre del i en större kedja av processer för att stödja beslutstagande.Landstinget Dalarna har anlitat Sogeti, som har varit vår uppdragsgivare för detta examensarbete, för att implementera BI i sin verksamhet och vår studie har sitt ursprung i att Landstinget Dalarna idag har ett stort behov av olika typer av rapporter i många olika delar av organisationen. Rapportbehovet har visat sig vara omfattande och för att lätta på arbetsbördan för de systemutvecklare som skapar rapporter har funderingar framkommit att det skulle kunna vara en bra lösning att låta användarna inom Landstinget Dalarna själva skapa en del av sina egna rapporter. Målet med arbetet är att ge de systemutvecklare som arbetar i projektet riktlinjer kring vilka egenskaper olika rapportverktyg innehar för att de enklare skall kunna avgöra vilket som är lämpligast att använda. De verktyg som i denna studie jämförs med varandra är Report Builder 3.0, PowerPivot samt Dashboard Designer 2010, samtliga från Microsoft.För att göra denna jämförelse mellan olika rapportverktyg krävs bra underlag för att kunna förstå vilka egenskaper som är relevanta att fokusera på samt om några egenskaper väger tyngre än andra.Efter att ha utfört intervjuer med systemutvecklare som arbetar med BI har vi kunnat skapa oss en tydligare bild av detta område. Egenskaperna har sammanställts för att användas i vår jämförelse mellan de olika rapportverktygen. Att dessa egenskaper är av vikt bekräftas till viss del av den teori som finns på området. De egenskaper som främst visar sig vara viktiga i valet är vilken befintlig plattform som används, verktygets möjlighet att skapa interaktiva rapporter samt vilken typ av användare verktyget riktar sig till. Även andra egenskaper visar sig vara viktiga att ta hänsyn till, men då främst beroende på vilka krav som ställs. Resultatet av den praktiska jämförelsen mellan de olika rapportverktygen visar att verktygen till viss del överlappar varandra i funktionalitet samtidigt som de är anpassade för olika typer av användare och plattformar. De utgör allihop delar i Microsofts BI-pussel som på olika sätt skall bidra till att alltid kunna täcka upp de krav som kan finnas beroende på behov och förutsättningar. Samtidigt visar det sig att jämförda rapportverktyg besitter vissa generella egenskaper som gör att verktygen i stora drag klarar, om än på olika sätt, att skapa snarlika rapporter.
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A eficiência operacional nos bancos é um fator que vem ganhando importância em função da evolução no cenário econômico, apontando para maior competitividade. Nesse contexto, a gestão operacional agências torna-se cada vez mais relevante. Entretanto, a atividade de gerenciar milhares de agências, com necessidade de agilidade na tomada de decisões, mostra-se complexa. Nesse sentido, o Business Intelligence se apresenta como uma solução para otimizar a atividade de gestão, adicionando inteligência ao negócio. Não obstante, questões práticas de implementação e uso são desafios para unir BI e gestão de agências bancárias. Este trabalho analisa a aplicação de Business Intelligence para a gestão operacional de agências bancárias em busca de práticas relevantes. O método de pesquisa utilizado é o estudo de caso, aplicado em uma grande instituição financeira nacional. Por meio de consulta a documentações, entrevistas com Gerentes Regionais e Equipe de Projeto buscou-se verificar proposições que foram depreendidas da revisão da literatura sob dois aspectos: implementação e utilização da solução de BI. Como resultado, foram confirmadas as proposições apontando para importância do apoio da organização e alinhamento ao negócio para uma implementação bem sucedida, além da constatação que BI não pode ser tratado apenas como uma ferramenta, na verdade além da parte técnica, envolve processos e negócios. Com relação à utilização, foi verificado que BI traz mais qualidade à informação, melhora o suporte ao processo de tomada de decisão e trás benefícios intangíveis e tangíveis para a gestão operacional de agências bancárias, como aumento da produtividade, redução de custos e riscos e melhor atendimento ao cliente.
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O cenário empresarial atual leva as empresas a terem atuações cada vez mais dinâmicas, buscando utilizar as informações disponíveis de modo a melhorar seu processo de decisão. Com esse objetivo, diversas organizações têm adquirido sistemas de business intelligence. O processo de seleção de sistemas é difícil, diferente do utilizado em outras aquisições empresariais e sofre influência de diversos aspectos intangíveis, o que impossibilita o uso das técnicas de análise financeira normalmente utilizadas pelas companhias para apoiar decisões de investimento. Dessa forma, pode-se dizer que a decisão de escolha de um software de business intelligence é baseada em um conjunto de fatores tanto tangíveis quanto intangíveis. Este trabalho teve como objetivo principal identificar e estabelecer um ranking dos principais fatores que influenciam a decisão de escolha entre sistemas de business intelligence, tendo como foco empresas do setor de incorporação imobiliária atuantes na grande São Paulo e como objetivo secundário procurar identificar a possível existência de aspectos determinantes para a decisão de escolha entre a lista de fatores apurados. Essa pesquisa foi realizada através de doze entrevistas com pessoas que participaram de processos de decisão de escolha de sistemas de business intelligence, sendo algumas da área de TI e outras de área de negócio, atuantes em sete empresas incorporadoras da grande São Paulo. Essa avaliação teve como resultado a identificação dos fatores mais importantes e a sua classificação hierárquica, possibilitando a apuração de um ranking composto pelos catorze fatores mais influentes na decisão de escolha e statisticamente válido segundo o coeficiente de concordância de Kendall. Desse total, apenas três puderam ser classificados como determinantes ou não determinantes; o restante não apresentou padrões de resposta estatisticamente válidos para permitir conclusões sobre esse aspecto. Por fim, após a análise dos processos de seleção utilizados pelas sete empresas dessa pesquisa, foram observadas duas fases, as quais sofrem influência de distintos fatores. Posteriormente, estudando-se essas fases em conjunto com os fatores identificados no ranking, pôde-se propor um processo de seleção visando uma possível redução de tempo e custo para a realização dessa atividade. A contribuição teórica deste trabalho está no fato de complementar as pesquisas que identificam os fatores de influência no processo de decisão de escolha de sistemas, mais especificamente de business intelligence, ao estabelecer um ranking de importância para os itens identificados e também o relacionamento de fatores de importância a fases específicas do processo de seleção identificadas neste trabalho.
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As ferramentas de Business Intelligence se tornaram elemento importante no contexto organizacional em função de fornecerem às empresas informações necessárias para o processo decisório. Para garantir vantagem competitiva perante os concorrentes, as empresas buscam inovar. O processo atrelado ao fenômeno da inovação é complexo e depende de uma série de fatores, tais como regulação, pressão do consumidor e tecnologia. O mercado de cartões de crédito no Brasil cresce em ritmo acelerado, com recente concentração em poucos competidores e grande variedade de produtos ofertados. Assim dito, a presente pesquisa busca analisar de que maneira o ferramental de BI se relaciona com o processo de inovação no setor de cartões de crédito brasileiro. O método de pesquisa escolhido foi o estudo de caso, realizado em uma empresa emissora de cartões de crédito com tradição no mercado. A partir de entrevistas semi-estruturadas com executivos de diversas áreas, de coleta de documentação existente e estudo das ferramentas de BI aplicadas no caso, propõe-se uma matriz da relação entre as ferramentas de BI e inovação. Como resultado conclui-se que as ferramentas de BI podem influenciar diretamente o processo de inovação, definindo novos atributos de preço, segmentos e programas de incentivo, ou indiretamente, servindo somente como insumo para discussões, identificação de gaps e formulação de estratégias, tendo uma relação indireta com o processo de inovação.