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Publicação
Modelo ZeEN: uma abordagem minimalista para o desenho de data warehouses
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| 5.08 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Constituindo o data warehouse o componente estrutural por excelência dum sistema de Business Intelligence, alterações à estrutura do modelo de negócio servido implicam normalmente alterações ao modelo de dados utilizado e, logo, operações especializadas de administração e arquitectura, tais como: paragem do sistema, redesenho e reimplementação do data warehouse, adaptação dos processos de carregamento e da lógica de acesso à informação, testes, novo carregamento e novo arranque do sistema.
Tendo em conta o tempo, risco e custo envolvidos nestas operações, potenciados pela rigidez e complexidade dos modelos de dados, torna-se oportuno procurar formas de agilizar os processos de mudança, pela concepção de um novo modelo de dados simples, seguro, e generalizável.
Focando o âmbito da investigação numa necessidade do modelo de negócio da indústria farmacêutica, e após revisão de modelos de dados existentes, propõe-se nesta dissertação um novo modelo (ZeEN - Zero Effort Entity-Network) com o objectivo referido, cujos desempenho e complexidade de implementação e manutenção foram avaliados positivamente face aos modelos tradicionais relacional e dimensional e à recente abordagem Anchor Modeling.
Desta comparação são retiradas conclusões relativas às necessidades de Business Intelligence em geral, e são propostas vias para futura actividade.
As the data warehouse is the core framework of a Business Intelligence system, changes to the business model at stake also imply changes to the applied data model, which require specialized maintenance and architecture operations, such as: halting the system, data warehouse redesign and reimplementation, changes to loading processes and information retrieval logic, tests, reloading of data and system rebooting. Considering time, risk and cost implied in these operations, strongly related to data model rigidity and complexity, it seems advisable to seek streamlining of change processes, by framing a new simple, safe and generalizable data model. Aiming at this purpose, after reviewing existing data model concepts, and by focusing research on a specific need of the pharmaceutical industry, a new model (ZeEN - Zero Effort Entity-Network) is presented here, which was succesfully benchmarked against traditional relational and dimensional models and Anchor Modeling recent approach, for performance, and implementation and maintenance complexity. From the experiment, conclusions are drawn over Business Intelligence generic needs, and future work is suggested.
As the data warehouse is the core framework of a Business Intelligence system, changes to the business model at stake also imply changes to the applied data model, which require specialized maintenance and architecture operations, such as: halting the system, data warehouse redesign and reimplementation, changes to loading processes and information retrieval logic, tests, reloading of data and system rebooting. Considering time, risk and cost implied in these operations, strongly related to data model rigidity and complexity, it seems advisable to seek streamlining of change processes, by framing a new simple, safe and generalizable data model. Aiming at this purpose, after reviewing existing data model concepts, and by focusing research on a specific need of the pharmaceutical industry, a new model (ZeEN - Zero Effort Entity-Network) is presented here, which was succesfully benchmarked against traditional relational and dimensional models and Anchor Modeling recent approach, for performance, and implementation and maintenance complexity. From the experiment, conclusions are drawn over Business Intelligence generic needs, and future work is suggested.
Descrição
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação, especialização em Gestão de Sistemas e Tecnologias de Informação
Palavras-chave
Base de dados Data warehouse Modelação de dados Business Intelligence Normalização Customer Relationship Management