956 resultados para Business intelligence functionality
Resumo:
O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.
Resumo:
A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.
Resumo:
É possível assistir nos dias de hoje, a um processo tecnológico evolutivo acentuado por toda a parte do globo. No caso das empresas, quer as pequenas, médias ou de grandes dimensões, estão cada vez mais dependentes dos sistemas informatizados para realizar os seus processos de negócio, e consequentemente à geração de informação referente aos negócios e onde, muitas das vezes, os dados não têm qualquer relacionamento entre si. A maioria dos sistemas convencionais informáticos não são projetados para gerir e armazenar informações estratégicas, impossibilitando assim que esta sirva de apoio como recurso estratégico. Portanto, as decisões são tomadas com base na experiência dos administradores, quando poderiam serem baseadas em factos históricos armazenados pelos diversos sistemas. Genericamente, as organizações possuem muitos dados, mas na maioria dos casos extraem pouca informação, o que é um problema em termos de mercados competitivos. Como as organizações procuram evoluir e superar a concorrência nas tomadas de decisão, surge neste contexto o termo Business Intelligence(BI). A GisGeo Information Systems é uma empresa que desenvolve software baseado em SIG (sistemas de informação geográfica) recorrendo a uma filosofia de ferramentas open-source. O seu principal produto baseia-se na localização geográfica dos vários tipos de viaturas, na recolha de dados, e consequentemente a sua análise (quilómetros percorridos, duração de uma viagem entre dois pontos definidos, consumo de combustível, etc.). Neste âmbito surge o tema deste projeto que tem objetivo de dar uma perspetiva diferente aos dados existentes, cruzando os conceitos BI com o sistema implementado na empresa de acordo com a sua filosofia. Neste projeto são abordados alguns dos conceitos mais importantes adjacentes a BI como, por exemplo, modelo dimensional, data Warehouse, o processo ETL e OLAP, seguindo a metodologia de Ralph Kimball. São também estudadas algumas das principais ferramentas open-source existentes no mercado, assim como quais as suas vantagens/desvantagens relativamente entre elas. Em conclusão, é então apresentada a solução desenvolvida de acordo com os critérios enumerados pela empresa como prova de conceito da aplicabilidade da área Business Intelligence ao ramo de Sistemas de informação Geográfica (SIG), recorrendo a uma ferramenta open-source que suporte visualização dos dados através de dashboards.
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A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Na sequência do panorama económico atual, existe cada vez mais uma tendência de redução de custos e de, em simultâneo, obter a eficiência energética desejada, mais concretamente no setor dos edifícios, uma vez que este tem um peso bastante considerável nos consumos totais em Portugal e na Europa. Existem variadas formas de atuar neste sentido nomeadamente ao nível dos equipamentos e sistemas instalados, bem como, nos hábitos e comportamentos dos ocupantes. Com esse intuito, muitas empresas têm desenvolvido mecanismos ou formas de minimizar os gastos, nomeadamente em termos de consumos elétricos. Dentro dos possíveis caminhos para se alcançar esse objetivo, surgem os sistemas de monitorização e os sistemas de gestão técnica centralizada. O objetivo de reduzir a discrepância entre a fatura que se paga pela eletricidade e o que realmente consiste numa necessidade de consumo é atualmente uma preocupação real. Desta forma, o desenvolvimento de soluções com capacidade para garantir a redução do erro na tomada de decisão bem como as que tornem possível o acompanhamento do desempenho de toda a instalação em detalhe e em tempo real são áreas nas quais se tem e se vai continuar a investir. É por isso, realmente importante, perceber onde e porquê se consome mais e é um desafio alterar esse panorama e continuar a realizar a monitorização dos registos. Para tal, a empresa Schneider Electric tem instaladas estações de medida, mais concretamente analisadores de energia, nos seus quadros elétricos, de forma a conseguir percecionar os consumos de forma mais detalhada e direcionada, ou seja, permitindo visualizar dados de todas as frações do piso. 281 Esta dissertação tem como objetivo a avaliação dos consumos de eletricidade de forma detalhada, tendo como objeto de estudo o edifício onde está sediada a empresa Schneider Eletric, de forma detalhada e a posterior identificação de hábitos ou fatores que influenciem os mesmos da forma não pretendida. Tem ainda o objetivo de avaliar o comportamento da técnica solar passiva utilizada no referido edifício. Desta forma será possível saber, não só o perfil de consumos e respetivos impactos bem como sugerir possíveis ajustes que levem a uma maior eficiência energética. Os resultados deste estudo deverão permitir às pessoas responsáveis pela entidade tomar decisões assentes em informação concreta e detalhada.
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This project attempts to provide an in-depth competitive assessment of the Portuguese indoor location-based analytics market, and to elaborate an entry-pricing strategy for Business Intelligence Positioning System (BIPS) implementation in Portuguese shopping centre stores. The role of industry forces and company’s organizational resources platform to sustain company’s competitive advantage was explored. A customer value-based pricing approach was adopted to assess BIPS value to retailers and maximize Sonae Sierra profitability. The exploratory quantitative research found that there is a market opportunity to explore every store area types with tailored proposals, and to set higher-than-tested membership fees to allow a rapid ROI, concluding there are propitious conditions for Sierra to succeed in BIPS store’s business model in Portugal.
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This dissertation is aimed at helping organizations that implemented a Business Intelligence (BI) system without documenting to identify the reasons for the indicators choice either in the conception phase of the project or other. The example taken to present the methodology is a fictitious case study of an organization named BestBread. The aim of this dissertation is to demonstrate not only the necessary indicators in a report but also to describe why they are needed through a business goal representation. This dissertation approach focus mainly in using two methodologies, a simplified notation of the Business Intelligence model (BIM) and a systematic approach that aims to justify BI indicators through modelling report goals. This approach provides guidance to organizations that already implemented a BI tool by presenting a method to compare intuitive and systematic selection of indicators with the BI system existing indicators. The approach is applicable to define in a report its significant indicators. The steps needed to be executed are the following: 1- Model business goals; 2- Select indicators through an intuitive perspective; 3- Verify the indicators existence identified in the intuitive perspective; 4- Select indicators through a systematic perspective; 5- Verify the indicators existence identified in the systematic perspective; 6- Make a global comparison. The dissertation approach allowed an easier way to identify and explain the purpose of indicators to be used in a report. Also, the methodology presented could help the BI deployment phase to be quicker since users would be able to visualise through the representations the evaluation that the indicators could evoke in their business goals. Therefore, it could improve the use of the BI tool, its acceptance and maybe even users’ satisfaction with the tool.
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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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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Informática Médica)
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Nowadays in healthcare, the Clinical Decision Support Systems are used in order to help health professionals to take an evidence-based decision. An example is the Clinical Recommendation Systems. In this sense, it was developed and implemented in Centro Hospitalar do Porto a pre-triage system in order to group the patients on two levels (urgent or outpatient). However, although this system is calibrated and specific to the urgency of obstetrics and gynaecology, it does not meet all clinical requirements by the general department of the Portuguese HealthCare (Direção Geral de Saúde). The main requirement is the need of having priority triage system characterized by five levels. Thus some studies have been conducted with the aim of presenting a methodology able to evolve the pre-triage system on a Clinical Recommendation System with five levels. After some tests (using data mining and simulation techniques), it has been validated the possibility of transformation the pre-triage system in a Clinical Recommendation System in the obstetric context. This paper presents an overview of the Clinical Recommendation System for obstetric triage, the model developed and the main results achieved.
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An unsuitable patient flow as well as prolonged waiting lists in the emergency room of a maternity unit, regarding gynecology and obstetrics care, can affect the mother and child’s health, leading to adverse events and consequences regarding their safety and satisfaction. Predicting the patients’ waiting time in the emergency room is a means to avoid this problem. This study aims to predict the pre-triage waiting time in the emergency care of gynecology and obstetrics of Centro Materno Infantil do Norte (CMIN), the maternal and perinatal care unit of Centro Hospitalar of Oporto, situated in the north of Portugal. Data mining techniques were induced using information collected from the information systems and technologies available in CMIN. The models developed presented good results reaching accuracy and specificity values of approximately 74% and 94%, respectively. Additionally, the number of patients and triage professionals working in the emergency room, as well as some temporal variables were identified as direct enhancers to the pre-triage waiting time. The imp lementation of the attained knowledge in the decision support system and business intelligence platform, deployed in CMIN, leads to the optimization of the patient flow through the emergency room and improving the quality of services.