Integrated data model and DSL modifications

Companies are increasingly more and more dependent on distributed web-based software systems to support their businesses. This increases the need to maintain and extend software systems with up-to-date new features. Thus, the development process to introduce new features usually needs to be swift and agile, and the supporting software evolution process needs to be safe, fast, and efficient. However, this is usually a difficult and challenging task for a developer due to the lack of support offered by programming environments, frameworks, and database management systems. Changes needed at the code level, database model, and the actual data contained in the database must be planned and developed together and executed in a synchronized way. Even under a careful development discipline, the impact of changing an application data model is hard to predict. The lifetime of an application comprises changes and updates designed and tested using data, which is usually far from the real, production, data. So, coding DDL and DML SQL scripts to update database schema and data, is the usual (and hard) approach taken by developers. Such manual approach is error prone and disconnected from the real data in production, because developers may not know the exact impact of their changes. This work aims to improve the maintenance process in the context of Agile Platform by Outsystems. Our goal is to design and implement new data-model evolution features that ensure a safe support for change and a sound migration process. Our solution includes impact analysis mechanisms targeting the data model and the data itself. This provides, to developers, a safe, simple, and guided evolution process.

Plataforma online de partilha e comparação de software para análise de imagens da retina

Nesta Tese foi desenvolvida uma plataforma online multiutilizador, que tem como objetivo principal comparar algoritmos de análise de imagens para de-terminar o seu grau de eficácia. Um exemplo de aplicação é a comparação de algoritmos de análise de imagens da retina para deteção de drusas. A compa-ração é feita considerando um dos algoritmos como referência padrão e sobre o este são avaliados os restantes. O funcionamento da plataforma é semelhante à de um fórum, onde é possível a um utilizador criar tópicos publicando imagens e seu descritivo. Após a cria-ção do tópico qualquer utilizador pode visualizar o mesmo, dando a hipótese de comentar ou de acrescentar imagens processadas com os seus próprios al-goritmos de análise. Com o aumento de imagens processadas, obtém-se uma base de dados de algoritmos de análise de imagens sobre a qual é possível avaliar o seu grau de eficácia. A plataforma pretende também criar comunidades onde os utilizadores pos-sam interagir uns com os outros comentando sobre os tópicos, contribuindo assim para o melhoramento dos algoritmos. Deste modo, além de uma base de dados que qualquer utilizador pode usar, obtém-se uma fonte de informação disponibilizada por outros profissionais da área.

Real-time collaborative editing of OutSystems DSL models

Real-time collaborative editing systems are common nowadays, and their advantages are widely recognized. Examples of such systems include Google Docs, ShareLaTeX, among others. This thesis aims to adopt this paradigm in a software development environment. The OutSystems visual language lends itself very appropriate to this kind of collaboration, since the visual code enables a natural flow of knowledge between developers regarding the developed code. Furthermore, communication and coordination are simplified. This proposal explores the field of collaboration on a very structured and rigid model, where collaboration is made through the copy-modify-merge paradigm, in which a developer gets its own private copy from the shared repository, modifies it in isolation and later uploads his changes to be merged with modifications concurrently produced by other developers. To this end, we designed and implemented an extension to the OutSystems Platform, in order to enable real-time collaborative editing. The solution guarantees consistency among the artefacts distributed across several developers working on the same project. We believe that it is possible to achieve a much more intense collaboration over the same models with a low negative impact on the individual productivity of each developer.

O uso do software de edição áudio Audacity 2.0.5: aprendizagens decorrentes da sua utilização

Contém CD com áudio como anexo

Process virtualization theory (PVT) and institutional theory (INT) to explain SAAS adoption

Software as a service (SaaS) is a service model in which the applications are accessible from various client devices through internet. Several studies report possible factors driving the adoption of SaaS but none have considered the perception of the SaaS features and the pressures existing in the organization’s environment. We propose an integrated research model that combines the process virtualization theory (PVT) and the institutional theory (INT). PVT seeks to explain whether SaaS processes are suitable for migration into virtual environments via an information technology-based mechanism. INT seeks to explain the effects of the institutionalized environment on the structure and actions of the organization. The research makes three contributions. First, it addresses a gap in the SaaS adoption literature by studying the internal perception of the technical features of SaaS and external coercive, normative, and mimetic pressures faced by an organization. Second, it empirically tests many of the propositions of PVT and INT in the SaaS context, thereby helping to determine how the theory operates in practice. Third, the integration of PVT and INT contributes to the information system (IS) discipline, deepening the applicability and strengths of these theories.

Contribution to a strategic plan for the implementation of continuous improvement process in an MRO

This Work Project studies the Continuous Improvement and Processes (CIP) department at TAP Maintenance & Engineering. The project has the objective to provide insights to align the activities of the department with the strategy of the organization. For such, two focuses were taken: (i) an internal analysis which highlighted a need for transversal change to ensure the adoption of Continuous Improvement at TAP, and (ii) a process which outlined objectives and projects to be pursued to prioritize CIP’s activities in accordance with the organization’s goals. The outcome includes (a) important recommendations concerning strategic planning and competition evaluation and (b) a process’ output that reflects a balance among factors influencing the priority of projects.

Performance of the Vitek 2 system software version 5.03 in the bacterial identification and antimicrobial susceptibility test: evaluation study of clinical and reference strains of Gram-positive cocci

Introduction. The genera Enterococcus, Staphylococcus and Streptococcus are recognized as important Gram-positive human pathogens. The aim of this study was to evaluate the performance of Vitek 2 in identifying Gram-positive cocci and their antimicrobial susceptibilities. Methods. One hundred four isolates were analyzed to determine the accuracy of the automated system for identifying the bacteria and their susceptibility to oxacillin and vancomycin. Results. The system correctly identified 77.9% and 97.1% of the isolates at the species and genus levels, respectively. Additionally, 81.8% of the Vitek 2 results agreed with the known antimicrobial susceptibility profiles. Conclusion. Vitek 2 correctly identified the commonly isolated strains; however, the limitations of the method may lead to ambiguous findings.

Proposta de um modelo de medição e análise da satisfação de clientes em empresas de software : caso prático do ambiente business-to-business

Os estudos da satisfação e lealdade do cliente em ambiente Business-to-Business têm emergido devido ao interesse práctico e académico. Recorreu-se a um caso práctico de uma empresa de software internacional, ESRI, a operar em Portugal com modelo de negócio B2B e comportamento de compra extensivo. Desenvolveu-se um modelo estrutural com 11 variáveis latentes: lealdade; satisfação; imagem; atmosfera; cooperação; adaptação; processos; tecnologia; orientação ao cliente; competências; colaboradores e comunicação. Foram analisadas 304 respostas ao questionário de satisfação e de seguida aplicou-se o modelo a seis grupos de clientes segmentados de acordo com a contribuição do cliente para as receitas e o comportamento no processo de decisão de compra. Recorreu-se a modelos SEM (Structural Equation Modelling) com estimação dos parâmetros através da metodologia PLS (partial Least Squares). Os resultados mostram nos seis segmentos, que os valores da empresa, a cooperação através da competência dos colaboradores e da orientação ao cliente e a tecnologia são factores mais importantes para a satisfação e lealdade dos clientes.

Text mining e twitter : o poder das redes sociais num mercado competitivo

Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

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.

Saúde em Portugal : estudo das urgências hospitalares através do Data Mining

Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).

Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using Text Mining and latent Dirichlet allocation

telligence applications for the banking industry. Searches were performed in relevant journals resulting in 219 articles published between 2002 and 2013. To analyze such a large number of manuscripts, text mining techniques were used in pursuit for relevant terms on both business intelligence and banking domains. Moreover, the latent Dirichlet allocation modeling was used in or- der to group articles in several relevant topics. The analysis was conducted using a dictionary of terms belonging to both banking and business intelli- gence domains. Such procedure allowed for the identification of relationships between terms and topics grouping articles, enabling to emerge hypotheses regarding research directions. To confirm such hypotheses, relevant articles were collected and scrutinized, allowing to validate the text mining proce- dure. The results show that credit in banking is clearly the main application trend, particularly predicting risk and thus supporting credit approval or de- nial. There is also a relevant interest in bankruptcy and fraud prediction. Customer retention seems to be associated, although weakly, with targeting, justifying bank offers to reduce churn. In addition, a large number of ar- ticles focused more on business intelligence techniques and its applications, using the banking industry just for evaluation, thus, not clearly acclaiming for benefits in the banking business. By identifying these current research topics, this study also highlights opportunities for future research.

Combining data mining and evolutionary computation for multi-criteria optimization of earthworks

Earthworks tasks aim at levelling the ground surface at a target construction area and precede any kind of structural construction (e.g., road and railway construction). It is comprised of sequential tasks, such as excavation, transportation, spreading and compaction, and it is strongly based on heavy mechanical equipment and repetitive processes. Under this context, it is essential to optimize the usage of all available resources under two key criteria: the costs and duration of earthwork projects. In this paper, we present an integrated system that uses two artificial intelligence based techniques: data mining and evolutionary multi-objective optimization. The former is used to build data-driven models capable of providing realistic estimates of resource productivity, while the latter is used to optimize resource allocation considering the two main earthwork objectives (duration and cost). Experiments held using real-world data, from a construction site, have shown that the proposed system is competitive when compared with current manual earthwork design.