Business Intelligence II
Código
42326
Unidade Orgânica
Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação
Créditos
7.5
Professor responsável
Miguel de Castro Neto
Horas semanais
2.0
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
O principal objectivo do curso de Business Intelligence II consiste em transmitir aos alunos o conhecimento relacionado com as capacidades de apoio à decisão potenciadas pela utilização de processos de Business Intelligence e das Data Warehouses de suporte no campo da Business Analytics e Performance Management.
No final do curso os alunos deverão ser capazes de:
• Compreender o papel das aplicações analíticas e das técnicas de visualização de informação
• Dominar os modelos de monitorização do desempenho das organizações
• Compreender as técnicas análise utilizadas nas aplicações analiticas
• Desenvolver de forma ergonicamente correcta ferramentas de visualização
Pré-requisitos
Business Intelligence I
Conteúdo
LECTURES
T.1 – Business Analytics e Visualização de Dados
1.1 Introdução ao campo de Business Analytics (BA)
1.2 Online Analytical Processing (OLAP)
1.3 Relatórios e Consultas
1.4 Multidimensionalidade
1.5 Business Analytics avançada
1.6 Visualização de dados
1.7 Sistemas de Informação Geográfica
1.8 Business Intelligence em tempo real, suporte à decisão automatizado e Competitive Intelligence
1.9 Business Analytics e a Web: Web Intelligence e Web Analytics
1.10 Utilização, Benefícios e Resultados da Business Analytics
T.2 – Data, Text e Web Mining
2.1 Conceitos e aplicações de Data Mining
2.2 Conceitos e aplicações de Text Mining
2.3 Conceitos e aplicações de Web Mining
T.3 – Business Performance Management
3.1 Introdução ao Business Performance Management (BPM)
3.2 Estratégia: Para onde queremos ir ?
3.3 Planeamento: Como vamos lá chegar ?
3.4 Monitorizar: Como está a correr ?
3.5 Actuar e ajustar: O que temos de fazer diferente ?
3.6 Medição de Performance
3.7 Metodologias de BPM
3.8 Arquitectura e aplicações de BPM
3.9 Performance Dashboards
3.10 Business Activity Monitoring (BAM)
T.4 - Information Dashboard Design
4.1 Introdução ao desenho de dashboards
4.2 Âmbito de utilização dos Dashboards
4.3
Bibliografia
Turban E.; Sharda R.; Dursun D. and King D. (2011). Business Intelligence: a managerial approach. Second Edition. Prentice Hall, ISBN: 013610066X.
Howson, C. (2008). Successful business intelligence : secrets to making BI a killer app. McGraw Hill. ISBN 978-0-07-149851-7
Few, Stephen (2006). Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. ISBN 0596100167
Eckerson, Wayne W. (2006). Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. ISBN 0750661747
Método de ensino
O curso de Business Intelligence I incluirá palestras e laboratórios de informática.
As palestras irão ser constítuidas pela apresentação de conteúdos teóricos, estudos de caso e apresentações dos principais fornecedores de BI.
A componente aplicada do curso irá incluir vários laboratórios de informática onde os alunos irão aplicar os conceitos e teorias apresentadas nas palestras aproveitando a Plataforma de Business Intelligence Microsoft (SQL Server, SQL Business Intelligence Development Studio).
Neste contexto os alunos terão que desenvolver um projeto em grupo.
O software será instalado em computadores ISEGI, mas também uma solução estará disponível para os alunos que querem ter a Plataforma de Business Intelligence Microsoft nos seus computadores.
Método de avaliação
A avaliação de conhecimentos inclui:
a) Participação nas Aulas/Análise de Casos
b) Projecto
c) Exame final
d) BIWiki.isegi.unl.pt
Nota final calculada com base na seguinte fórmula:
a) 20%
b) 40%
c) 40%
d) 2,5% extra
Para concluir a disciplina com sucesso os alunos terão de obter uma nota mínima de 9,5 no exame final, independentemente das notas obtidas em a), b) ou c).
a) Participação nas Aulas/Análise de Casos
b) Projecto
c) Exame final
d) BIWiki.isegi.unl.pt
Nota final calculada com base na seguinte fórmula:
a) 20%
b) 40%
c) 40%
d) 2,5% extra
Para concluir a disciplina com sucesso os alunos terão de obter uma nota mínima de 9,5 no exame final, independentemente das notas obtidas em a), b) ou c).
Cursos
- Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
- Pós-Graduação em Marketing Research e CRM (Estudos de Mercado e Gestão do Relacionamento com o Cliente)
- Pós-Graduação em Marketing Intelligence
- Pós-Graduação em Direção de Sistemas de Informação
- Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
- Pós-Graduação em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação
- Especialização em Gestão do Conhecimento e Business Intelligence (Inteligência de Negócio)
- Pós-Graduação em Análise e Gestão de Risco
- Pós-Graduação em Análise e Gestão de Informação
- Pós-Graduação em Web Analytics
- Pós-Graduação em Marketing Research e CRM (Estudos de Mercado e Gestão do Relacionamento com o Cliente)
- Pós-Graduação em Sistemas de Informação Empresariais
- Especialização em Marketing Intelligence
- Pós-Graduação em Análise e Gestão de Risco
- Especialização em Gestão dos Sistemas e Tecnologias de Informação