Um framework para concepção de ferramentas de apoio à decisão baseadas em ontologias

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Um framework para concepção de ferramentas de apoio à decisão baseadas em ontologias"

Transcrição

1 Um framework para concepção de ferramentas de apoio à decisão baseadas em ontologias Marcio Napoli 1,2, Denilson Sell 1, Luciano C. Liduário 1,2, Rodrigo F. Borges 1,2, José Leomar Todesco 2, Roberto Carlos dos Santos Pacheco 2 1 Instituto Stela. Florianópolis SC Brasil 2 Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina, SC. Abstract. A major challenge in Business Intelligence is the integration of structured and unstructured information. This paper presents a framework in which ontologies are applied to describe different levels of abstraction over heterogeneous data sources and also to guide the analytical processing over this data. Among the benefits of this framework, we highlight the abstraction of data sources and the support for the development of generic decision support tools guided by the business knowledge. Resumo. Dentre os desafios no contexto de Business Intelligence, destaca-se a falta de meios mais efetivos para a localização e a combinação de informação a partir de fontes estruturadas e não estruturadas. Neste artigo, apresenta-se o framework ISQueryManager, no qual se aplicam ontologias para criar diferentes níveis de abstração sobre fontes de dados heterogêneas e para orientar o processamento analítico sobre esses dados. O framework possibilita o acesso transparente a fontes de dados, o desenvolvimento de ferramentas analíticas genéricas, guiadas pelo conhecimento do negócio, e a utilização desse conhecimento para apoiar o tomador de decisão durante o processamento analítico. 1. Introdução Soluções de Business Intelligence (BI) visam oferecer os meios necessários para a transformação de dados em informação a fim de suportar o processo decisório [Sell 2005]. De acordo com o Instituto IDC, o Mercado para soluções de BI vale mundialmente mais de 7 bilhões de dólares e deve dobrar até o final de 2006 [Computerworld 2005]. Entretanto, conforme o Gartner Group (2004) e a ComputerWorld (2004), até 2007 cerca de 50% dos projetos de BI vão ter uma aceitação limitada por parte dos usuários ou vão fracassar. Entre as causas enumeradas pelos institutos de pesquisa, encontra-se a falta de aderência das soluções implantadas com os requisitos analíticos das organizações. De fato, muitas organizações já constataram a complexidade em se traduzirem os dados providos por essas soluções em conhecimento e em resultados positivos para o negócio [Liebowitz 2005]. Comumente os usuários são submetidos a grandes volumes

2 de dados, dispondo basicamente do seu conhecimento pessoal para guiá-los durante o processo de seleção e interpretação da informação para satisfazer os seus requisitos analíticos. Esse conhecimento muitas vezes se mostra insuficiente para fazer os julgamentos corretos em um processamento tão complexo. A este cenário adiciona-se a necessidade de se proverem meios eficientes para combinação de dados não estruturados aos estruturados em uma mesma análise. Dados não estruturados são constituídos de conteúdo disponibilizado na Web ou na organização, e a sua importância para o processo decisório torna-se cada vez maior. Tradicionalmente, o tratamento desse tipo de dado é feito através de rotinas especializadas, agregadas às ferramentas ETL das soluções de BI. Entretanto, torna-se essencial buscar meios mais escaláveis que facilitem a combinação desses dados sem necessariamente proceder-se ao desenvolvimento de rotinas especializadas e sem replicar esses dados em tabelas do data warehouse. Deve-se buscar uma estratégia que possibilite a utilização da semântica do negócio para guiar os colaboradores das organizações na obtenção de informações que auxiliem na transformação e na interpretação do dado localizado e que apóiem a formação de conhecimento, bem como a sua divulgação. O dado por si só, sem o contexto do negócio e isolado em tabelas e documentos, constitui artefato de pouca importância no processo decisório [Liebowitz 2005]. Dessa forma, deverão ser considerados aspectos até então negligenciados, tais como o mapeamento da semântica do negócio e a sua utilização intensiva durante o processo de recuperação de informação, transformando-a em conhecimento. As ontologias podem ser utilizadas para agregar descrição semântica e lógica ao conteúdo mantido nos repositórios de dados de interesse para os tomadores de decisão. Uma ontologia identifica as entidades e os relacionamentos em um universo de discurso, definindo um vocabulário conceitual para suportar referências e raciocínio sobre esse domínio. O conhecimento representado através de ontologias pode ser explorado por máquinas de inferência que visam à geração de conhecimento adicional [Fensel 2001]. Neste artigo, apresenta-se o framework ISQueryManager para o desenvolvimento de ferramentas analíticas no qual se aplicam ontologias para descrever semanticamente os dados de interesse do tomador de decisão. As fontes de informação estruturadas ou não são contextualizadas em unidades de análise (i.e. assuntos do negócio), unidades de agrupamento e filtro (i.e. dimensões e respectivas hierarquias lógicas, associadas aos assuntos do negócio) e unidades de conteúdo (i.e. as medidas associadas aos assuntos do negócio). Essa organização lógica da semântica das unidades de informação permite que o usuário possa gradualmente ser introduzido às fontes de dados, partindo de uma visão dos principais temas do negócio, navegando de forma gradativa no detalhamento da informação a partir dos relacionamentos semânticos entre os temas e cada elemento de dado. A descrição semântica introduzida no framework é utilizada para guiar a montagem da interface das ferramentas de apoio à decisão e para orientar a formulação e o processamento de requisições junto às fontes de informação, facilitando a personalização das ferramentas de acordo com as necessidades específicas de cada organização. A abordagem implementada permite ainda a combinação de dados estruturados e não estruturados no escopo de uma análise, em relatórios ou cubos de

3 dados. O framework é implementado por uma arquitetura denominada ISQueryManager e ilustrado neste artigo através de uma ferramenta analítica denominada ISExtracta. A seguir, apresenta-se uma visão geral das pesquisas relacionadas. Logo após, mostra-se como a ontologia que suporta o framework e os principais módulos que o implementam foram projetados. O framework é aplicado em um estudo de caso no contexto da gestão da Ciência & Tecnologia através de uma ferramenta analítica denominada ISExtracta. Por fim, apresentam-se uma discussão sobre a abordagem empregada à luz das pesquisas em BI e as conclusões finais. 2. Trabalhos Relacionados No tocante às soluções comerciais de BI, verificam-se limitações relacionadas à falta de suporte para a representação dos conceitos e da lógica do negócio para a contextualização e integração das fontes de informação. A maioria das soluções atuais aplica metadados proprietários para representar de forma sintática cubos de dados e outras informações sobre fontes de dados estruturadas. Algumas soluções comerciais de BI e iniciativas open source como o projeto Mondrian [Mondrian 2004] iniciaram a aplicação da gramática XMLA (XML for Analysis) [XMLA 2004] para facilitar o processo de integração de suas operações analíticas com aplicações de terceiros. Entretanto, apesar de essas iniciativas representarem um avanço para a integração de dados e serviços no contexto de aplicações analíticas, é necessário lidar com o problema do acesso a dados estruturados e não estruturados, localizados localmente ou em fontes de dados remotas. Para tanto, deve-se investigar uma abstração semântica que apóie o acesso a essas fontes de dados e que facilite aos tomadores de decisão a localização e a interpretação dos recursos disponíveis. Verificam-se na literatura três iniciativas que descrevem a utilização de ontologias para apoiar aplicações analíticas em BI: SEWASIE [Bergamaschi et al. 2005], BIKM [Cody et al. 2002] e a proposta de Priebe e Pernul (2003). No entanto, essas pesquisas estão focadas basicamente na utilização de ontologias para relacionar documentos aos dados dos data marts. Esses documentos são recuperados à medida que o usuário utiliza ferramentas analíticas específicas. Nenhuma dessas iniciativas aplica as ontologias para apoiar na navegação sobre os repositórios de dados e para suportar as funcionalidades exploratórias das ferramentas OLAP (como no suporte para operações de drill ou slice utilizando regras ou relações dos conceitos do negócio). De fato, pouca ênfase é dada na academia e na indústria de software sobre a aplicação de ontologias para utilização do conhecimento do negócio no suporte ao processamento analítico. Deve-se investigar como a semântica do negócio pode ser capturada, integrada a arquiteturas de BI e processada pelas aplicações analíticas de forma a oferecer acesso transparente a fontes de dados e funcionalidades exploratórias que sejam guiadas por essa representação semântica. 3. Epistemologia do ISQueryManager O framework ISQueryManager aplica um conjunto de ontologias para descrever o conteúdo das fontes de informação de interesse ao tomador de decisão. O objetivo dessa descrição semântica é tornar transparente às ferramentas de apoio à decisão a forma com que os dados estão organizados e em que local estão mantidos. A Figura 1 a seguir

4 ilustra os principais conceitos reunidos na ontologia do framework. A ontologia conta com versões representadas nos formalismos OCML [Motta 1999], RDF [W3C 1999] e em XML [W3C 1996]. A escolha do formalismo depende da performance requerida pela aplicação. O formalismo XML é o mais simples, com baixa semântica, portanto mais rápido em processar. Figura 1. Visão geral dos principais construtores reunidos na ontologia. Os conceitos reunidos na ontologia descrevem as fontes de dados através de diferentes níveis de abstração, divididos em Unidade de Análise, Unidade de Conteúdo e Unidade de Agrupamento e de filtro. Essa forma de representação é fruto de uma metodologia de desenvolvimento para concepção de ferramentas de apoio à decisão e que foi aplicada em vários projetos de governo eletrônico. Essa metodologia é apresentada em detalhes em Gonzaga (2005). As Unidades de Análise (UA) correspondem aos principais temas de interesse de uma organização ou grupo de usuários e podem estar associadas a um ou vários cubos de dados. As UA possuem três principais objetivos: (1) permitir analisar e compreender um assunto; (2) levantar ou confirmar hipóteses sobre o assunto; e (3) auxiliar no processo de tomada de decisões no que diz respeito ao assunto em questão. São representadas pelo conceito Analysis-Unit na ontologia do framework. Cada UA reúne um grupo de Unidades de Conteúdo, as quais na ontologia são representadas pelo conceito Measures. As Unidades de Conteúdo correspondem às informações a serem visualizadas e à forma como essas informações serão processadas para apresentação quando da exploração de uma UA, constituindo desse modo insumo para apoiar, por exemplo, a produção de indicadores. As UA podem ser exploradas sob diferentes perspectivas, a partir de diferentes níveis de detalhe. Para tanto, Unidades de Filtro são descritas visando identificar dimensões conceituais associadas ao tema de análise e ao desdobramento dos conceitos

5 dessas dimensões em níveis hierárquicos. As Unidades de Filtro são representadas pelos conceitos Dimension, Hierarchy, Level e Property. A Tabela 1 a seguir descreve de forma mais detalhada os principais conceitos reunidos na ontologia. Conceito Analysis-Unit Measure Property Filter Dimension Dimension-Usage Collection Collection-Join Collection-Usage Detail Property-Usage Hierarchy Level Tabela 1. Descrição dos principais conceitos reunidos na ontologia Descrição Representa uma Unidade de Análise (tema). Descreve informações como a classificação e a forma de apresentação gráfica do tema da Unidade de Análise, a lista de Unidades de Filtro (Dimension-Usage) e as Unidades de Conteúdo (Measures) relacionadas, além de informações sobre privilégios de acesso referentes às informações reunidas na Unidade de Análise. Representa uma Unidade de Conteúdo. Corresponde à propriedade (Property) e à descrição de operações de transformação a serem aplicadas sobre a propriedade. Representa uma unidade básica de informação a ser utilizada como Unidade de Medida ou Unidade de Filtro. Pode corresponder a um campo de tabela de um banco de dados, um elemento de arquivo XML ou uma entidade extraída de textos e outras fontes não estruturadas. Representa os filtros aplicados em uma determinada exploração efetuada sobre uma Unidade de Análise. Identifica a propriedade e as restrições aplicadas sobre ela. Identifica as dimensões pelas quais uma Unidade de Análise pode ser analisada. Pode compreender várias hierarquias (Hierarchy) e propriedades (Property). Descreve como as dimensões (Dimension) são unidas às Unidades de Análise. Descreve quais propriedades são utilizadas para efetuar junções entre as dimensões. Representa uma coleção em uma determinada fonte de dados. É derivada de conceitos específicos para representar tabelas de banco de dados, documentos XML, Web Services e documentos semi-estruturados. Descreve como uma coleção (Collection) pode ser unida a outra coleção. Identifica quais propriedades são utilizadas e aponta o método para junção de coleções. Caso haja a necessidade de especificar outra coleção como dependente, deve-se fazê-la por meio do Collection-Usage. Descreve a dependência do Collection-Join. Existem casos em que, na união de duas coleções, há a necessidade de uma terceira. Essa coleção dependente é especificada nesse elemento. Descreve como uma Unidade de Análise pode ser apresentada em seu nível atômico, através de uma coleção de instâncias de Property-Usage. Descreve qual propriedade (Property) pode ser utilizada na apresentação de um Detail. Descreve as hierarquias existentes dentro de uma dimensão. Cada hierarquia é constituída de um ou vários Levels. Identifica um nível dentro de uma Hierachy. 4. A Arquitetura do ISQueryManager O framework ISQueryManager é implementado através de um conjunto de classes Java que visam apoiar a manipulação da ontologia apresentada na seção anterior, a formulação de requisições de dados através de um protocolo padrão e o processamento de requisições junto a fontes de dados e Web Services. A arquitetura é ilustrada na Figura 2.

6 Figura 2. Visão geral da arquitetura do ISQueryManager. O OntologyManager é uma classe que permite acessar as definições mantidas na ontologia. Os conceitos representados na ontologia são disponibilizados na forma de JavaBeans através de um conjunto de métodos implementados por essa classe. As definições recuperadas são utilizadas pelas ferramentas-cliente para guiar o tomador de decisão na seleção das informações desejadas. O OntologyManager orienta ainda a recuperação de informações necessárias para a formatação de requisições de dados. O RequestParser é o componente responsável por traduzir as demandas informacionais das ferramentas-cliente em requisições e por encaminhar essas requisições ao QueryManager. As ferramentas-cliente utilizam os métodos ilustrados na Figura 3 para definir a Unidade de Análise (setanalysisunit), as Unidades de Agrupamento (addcolumnheader) e as Unidades de Conteúdo (addmeasure) a serem mostradas, além das Unidades de Filtros (addfilter) a serem aplicadas. A paginação dos dados pode ser solicitada pelos métodos setstartpos (identifica a posição inicial do primeiro registro) e setendpos (define a posição-limite do último registro). O processamento da requisição é acionado por meio do método dorequest. O método close deve ser chamado para liberar os recursos alocados. Figura 3. Representação em UML da classe RequestParser.

7 Na montagem da requisição, o RequestParser complementa as definições fornecidas pela ferramenta-cliente adicionado informações de identificação das coleções de dados associadas a cada Unidade de Análise, Unidade de Filtro, Unidade de Agrupamento e Unidade de Conteúdo. Essas informações são recuperadas da ontologia através do OntologyManager e são utilizadas para formar uma requisição XML, denominada RequestMessage, como ilustra a Figura 4. Uma classe homônima é empregada no apoio da montagem e interpretação da mensagem XML. Um exemplo de RequestMessage é apresentado na Figura 5. Figura 4. Fluxo (UML) de operação para montagem de uma RequestMessage. <?xml version="1.0" encoding="iso "?> <rm au-id="1"> <ch id="27" name="ano_producao" cn="fato_producao" schema="extracta"/> <measure id="1" name="tot_bibl_periodico_nac" agg="sum" cn="fato_producao" schema="extracta"/>... <filter id="2000" name="idx_busca" comp="search" value="bioinformática" cn="idx_busca"/> <filter id="5" name="nme_area" comp="=" value="ciência da Computação cn="vw_pessoa_area_atuacao"/> <filter id="5" name="nme_area" comp="=" value="ciência da Informação" cn="vw_pessoa_area_atuacao"/> <join tcp="rdbms" cp="fato_producao" scp="extracta" ccp="seq_id_pessoa" tcs="rdbms" cs="vw_pessoa_area_atuacao" scs="extracta" ccs="seq_id_pessoa"/> <join tcp="rdbms" cp="fato_producao" scp="extracta" ccp="seq_id_pessoa" tcs="rdbms" cs="dim_pessoa" scs="extracta" ccs="seq_id_pessoa"/> <join tcp="rdbms" cp="dim_pessoa" scp="extracta" ccp="nro_id_pessoa" tcs="text" cs="idx_busca" ccs="key"/> </rm> Figura 5. Exemplo de mensagem gerada pela requisição do RequestParser. Na Figura 5, é ilustrada uma RequestMessage que corresponde à totalização de produções bibliográficas que contenham a palavra Bioinformática, filtrando sua área de conhecimento por Ciências da Computação ou Ciências da Informação, agrupadas pelo ano da publicação. Esse exemplo de análise necessita de acesso a dois repositórios distintos, um textual e outro em um RDBMS. Na requisição observam-se os elementos com o atributo id, valor originado da ontologia para identificar cada elemento. O elemento-raiz rm (RequestMessage) possui o atributo au-id, que corresponde ao identificador da Unidade de Análise selecionada. Os elementos ch e measure representam respectivamente as Unidades de Agrupamento e Unidades de

8 Medida a serem retornadas. O atributo id refere-se ao identificador da propriedade, name é relativo ao nome do atributo, cn ao nome da coleção na qual o atributo se encontra e o schema é um atributo específico da coleção RDBMS. Já os elementos measure possuem atributos similares, porém acrescidos do tipo de agregador a ser utilizado ( agg ). Em seguida, as Unidades de Filtros a serem aplicadas, adicionadas do tipo de comparador comp e seu valor de comparação value. Por último, as ligações entre as coleções. Os atributos tcp e tcs representam respectivamente o tipo da primeira coleção e o tipo da segunda coleção. Já os atributos cp (Collection-Primary) e cs (Collection-Secondary) representam os nomes das coleções, enquanto os atributos ccp (Column Collection-Primary) e ccs (Column Collection-Secondary) representam os nomes dos respectivos atributos a serem relacionados. O QueryManager é responsável por repassar a RequestMessage ao DriverManager, e no caso de uma requisição envolvendo múltiplos Drivers, irá se responsabilizar por fazer as chamadas necessárias, retornando apenas os resultados da intersecção dos Drivers. O QueryManager implementa um balanceamento de carga, distribuindo o processamento de requisições junto aos servidores onde os Drivers de processamento de requisições foram instalados. O processamento das requisições é realizado pelos Drivers conectados à arquitetura, os quais são acionados pelo DriverManager conforme o tipo de requisição enviada pelo RequestParser. Cada Driver implementado está registrado no DriverManager. Os Drivers são responsáveis por processar o RequestMessage e retornar as informações num formato padrão utilizando XML e respeitando um schema específico (vide Figura 6). Cada Driver possui a capacidade de receber os resultados do processamento de outros Drivers, de maneira a permitir a intersecção de resultados entre Drivers de diferentes tipos ou pertencentes a repositórios heterogêneos. Observa-se no preenchimento do RequestParser que o sistema desconhece onde estão os repositórios detentores da informação nem como se interligam (junção). As informações da RequestMessage orientam o DriverManager na distribuição das requisições e na intersecção dos resultados. O retorno dos dados (ResultSet) é composto de campos (Fields) e de respectivos tipos (Fieldtype), bem como de linhas de retorno (Row). Cada linha dessas contém a identificação dos atributos e os respectivos valores. Um exemplo de ResultSet baseado na requisição ilustrada na Figura 5 é apresentado na Figura 6. <?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?> <DATAPACKET Version="2.0"> <METADATA> <FIELDS> <FIELD attrname="ano_producao" fieldtype="string" WIDTH="4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_periodico_nac" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_periodico_int" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_trabalho" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_livro" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_capitulo_livro" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_resumo_revista" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_resumo_anais" fieldtype="i4"/> <FIELD attrname="tot_bibl_outros" fieldtype="i4"/> </FIELDS> <PARAMS/> </METADATA> <ROWDATA> <ROW ANO_PRODUCAO="1981" TOT_BIBL_PERIODICO_NAC="0" TOT_BIBL_PERIODICO_INT="2" TOT_BIBL_TRABALHO="0" TOT_BIBL_LIVRO="0" TOT_BIBL_CAPITULO_LIVRO="0" TOT_BIBL_RESUMO_REVISTA="0" TOT_BIBL_RESUMO_ANAIS="3" TOT_BIBL_OUTROS="0"/>... </ROWDATA></DATAPACKET> Figura 6. Representação em XML do ResultSet.

9 Cada Driver deve implementar a interface IDriver, ilustrada na Figura 7, responsável por definir os métodos básicos para troca de mensagens com o DriverManager e o QueryManager. O DriverManager suporta inúmeros Drivers, e para cada tipo de repositório implementa-se um ou vários Drivers. No Driver textual, utilizou-se o apoio de um conjunto de algoritmos para indexação e recuperação de dados [Beppler et al. 2005], enquanto no Driver RDBMS foram utilizados Drivers JDBC para acessar bancos relacionais. Os Drivers são utilizados pelo QueryManager (QM) da seguinte maneira: 1) QM solicita ao DriverManager qual Driver processa a requisição atual por meio do método gettype, verificando se o tipo da requisição é igual ao tipo do Driver; 2) QM invoca o método setxml com o conteúdo do RequestMessage; 3) QM invoca o método execute, responsável por processar a solicitação; 4) QM solicita o retorno dos dados (ResultSet) pelo método getxml; 5) QM invoca getdatapacket retornando o objeto DataPacket responsável por ler/escrever XML, respeitando o formato do ResultSet; 6) QM solicita o filtro pelo método setfilter, responsável por filtrar os registros atuais por outro ResultSet; 7) método close está destinado à liberação dos recursos utilizados pelo Driver. Os métodos getcount e close estão vinculados ao RequestParser. O getcount é responsável por retornar o número de registros atual do ResultSet. Os passos 5 e 6 só são executados quando há a necessidade de se realizar a intersecção de resultados. Figura 7. Representação em UML da interface IDriver. 5. ISExtracta Um exemplo de ferramenta de apoio à decisão suportada pelo ISQueryManager Nesta seção apresenta-se uma ferramenta Web denominada ISExtracta, a qual possui características analíticas que ilustram a aplicação do framework ISQueryManager no contexto da gestão da ciência & tecnologia. O objetivo do ISExtracta é guiar o tomador de decisão no processo de localização e combinação de dados para produzir indicadores e extrair conhecimento a partir de repositórios mantidos na organização ou acessíveis através da Web. Para ilustrar a aplicação do ISExtracta, configurou-se a ontologia do framework com vistas a representar o conteúdo armazenado em um data warehouse que mantém informações curriculares sobre pesquisadores de uma instituição de ensino. Além do data warehouse, foram utilizados os arquivos em formato XML, os quais correspondem aos currículos detalhados desses pesquisadores. As Unidades de Análise dizem respeito a visões lógicas sobre as tabelas de fato e sobre os arquivos XML. Essas coleções reúnem dados sobre produções científicas e tecnológicas, além de informações

10 sobre orientações acadêmicas e projetos de pesquisa. Os agrupamentos e filtros identificados indicam informações reunidas nas dimensões do data warehouse e nos próprios currículos detalhados. No estudo, além do Driver RDBMS utilizado para conectar na base do data warehouse, também foi utilizado um Driver textual que permite o acesso a um índice constituído a partir dos currículos XML. A indexação e a busca desses dados foram desenvolvidas a partir dos componentes descritos em Beppler et al. (2005). O ambiente utilizado para testes do ISExtracta e dos módulos do ISQueryManager é composto de um servidor Web com dois processadores Pentium Ghz, 1 GB de RAM e de um servidor de banco de dados Oracle com a mesma configuração no qual são executados os serviços de indexação.. O ISExtracta foi desenvolvido de forma a introduzir gradualmente o usuário às fontes de dados disponíveis. Para tanto, a ferramenta aplica a representação semântica das fontes de dados para estruturar um wizard que permite guiar o usuário por uma seqüência de passos até o conjunto de informações almejadas. No primeiro passo do wizard, o usuário pode selecionar uma análise na lista de análises previamente definidas ou criar uma nova análise. No passo 2, é realizada uma requisição ao OntologyManager para apresentar ao usuário todas as Unidades de Análise definidas na ontologia, como ilustrado no item A da Figura 8. Um fragmento da ontologia correspondente à descrição de uma Unidade de Análise é apresentado no item B da Figura 8. Figura 8. Passo 2: Representação gráfica das Unidades de Análise. Após a seleção da Unidade de Análise (neste exemplo assume-se a unidade produções bibliográficas ), o usuário avança para o passo 3, conforme ilustra a Figura 9. Os agrupamentos e filtros correspondentes à Unidade de Análise selecionada são retornados pelo OntologyManager, como ilustra o item A da Figura 9. Os agrupamentos

11 representam as hierarquias conceituais do assunto selecionado, nas quais o usuário pode explorar os temas de análise de acordo com o nível de detalhe desejado. O item B da Figura 9 ilustra os componentes envolvidos na geração da RequestMessage bem como um fragmento da mensagem gerada após a seleção dos agrupadores área de atuação e ano de produção. A área de atuação no exemplo ilustrado foi filtrada pelo valor ciência da computação ou ciência da informação. No exemplo aplicou-se ainda um filtro textual, o qual descreve que deverão ser contabilizadas somente as produções que possuam o termo bioinformática. Após a escolha dos agrupamentos e de seus respectivos filtros, o usuário visualiza o resultado da análise, como ilustra a Figura 10. Os resultados apresentados descrevem o total de produções bibliográficas distribuídas por ano que possuam o termo bioinformática informado em suas descrições e cujos autores atuem nas áreas ciência da computação ou ciência da informação. Uma requisição é montada através do RequestParser, e o resultado do processamento dos Drivers é retornado por meio de um arquivo XML contendo os dados resultantes do processamento. O resultado apresentado para o usuário reflete as Unidades de Conteúdo definidas para a Unidade de Análise selecionada, além dos agrupamentos e filtros definidos no terceiro passo do wizard. Figura 9. Passo 3: Definição de agrupamentos e filtros para o tema selecionado.

12 Figura 10. Passo 4: Apresentação do resultado da análise. O processo completo de definição e processamento de análises é ilustrado na Figura 11 a seguir. 6. Discussão Figura 11. Fluxo (UML) de operação básico para montagem do sistema. A vitrine de uma solução de BI é a área de apresentação. Através das ferramentas disponibilizadas nessa área, os usuários da organização poderão explorar os dados

13 integrados no data warehouse. Entretanto, soluções de BI carecem de suporte para a representação dos conceitos e da lógica do negócio, e de poder de inferência sobre essa descrição semântica para apoiar operações analíticas. Essa deficiência é decorrente da maneira pela qual as soluções de BI são concebidas. O conhecimento sobre o negócio é obtido pelos arquitetos de BI durante a etapa de concepção da solução e abstraído na forma de tabelas no data warehouse e na codificação das rotinas de ETL. Essa visão do negócio é então apresentada aos usuários da solução por meio de cubos de dados. Os usuários muitas vezes não conseguem compreender qual a relação desses cubos com os conceitos do negócio e acabam abandonando a solução por não conseguirem satisfazer as suas necessidades analíticas, engrossando as estatísticas de fracasso desse tipo de projeto [Gartner Group 2004]. As funcionalidades exploratórias nas soluções de BI comerciais ou open source normalmente são suportadas por metadados proprietários, os q uais se limitam em descrever sintaticamente as fontes de informação, possuindo participação reduzida na execução das ferramentas. Essa abordagem restringe as possibilidades de assistência ao usuário no momento da exploração. O processo de análise normalmente é dependente dos insights do tomador de decisão bem como do seu conhecimento sobre o modelo de dados e sobre as funcionalidades da ferramenta analítica. Verifica-se que existe um nicho a ser explorado por uma nova linha de pesquisa, a do desenvolvimento de soluções de BI baseadas em conhecimento do negócio para o suporte do processamento analítico. As iniciativas relacionadas não buscam suportar a criação de aplicações analíticas flexíveis orientadas à lógica do negócio e que possam apoiar o decisor na exploração do seu negócio. Esta pesquisa aponta novas maneiras para a resolução de problemas clássicos no contexto de soluções de BI. Tecnologias semânticas são aplicadas em domínios variados, mas a sua aplicação no contexto de soluções de BI está restrita quase que exclusivamente ao suporte de integração de dados. Conforme descrito anteriormente, são verificadas três referências do uso de ontologias em aplicações analíticas. Entretanto, essas pesquisas visam basicamente suportar a recomendação de documentos relacionados a um cubo ou a anotação de cubos para recuperá-los em sistemas de buscas integrados. Não existem referências na literatura nos moldes da solução proposta. O framework apresentado propõe-se a contribuir para a resolução desses problemas através de uma abordagem baseada em ontologias, em um protocolo para requisições, e de um conjunto de componentes desenvolvidos em Java. A abordagem utilizada busca propiciar maior flexibilidade para adição de novas fontes de dados e para configuração das ferramentas de suporte à decisão. Novos Drivers podem ser embutidos na arquitetura para tratar outros tipos de repositórios de dados. Na implementação corrente, disponibilizam-se Drivers para processamento de requisições sobre banco de dados, documentos semi-estruturados e textos não estruturados. O Driver RDBMS permite conexão com banco de dados por JDBC e sobre dados semi-estruturados ou não estruturados, a partir de um conjunto de algoritmos para extração de entidades de textos livres ou da indexação de dados semi-estruturados, são acessados pelo Driver textual. O suporte à indexação e à extração de entidades é provido dos componentes descritos em Beppler et al. (2005). Fontes de dados externas podem ser acopladas à arquitetura através de um ou vários Drivers Web Service. A anotação do conteúdo disponível por qualquer tipo de fonte de dados é feita utilizando-se os mesmos

14 conceitos da ontologia do framework (i.e., através de Unidades de Análise, Unidades de Conteúdo e Unidades de Filtro). O framework desenvolvido não onerou a performance do processamento das consultas. Entre a montagem da mensagem e do ResultSet e as junções dos resultados adicionam-se frações de segundo aos tempos de processamento das consultas sobre os repositórios de dados. A análise demonstrada na seção 5 levou cerca de 30ms para ser processada no banco relacional e 350ms sobre os índices textuais. No exemplo citado, o tempo adicional de processamento foi de apenas 3ms. 7. Conclusão Os desenvolvimentos nas áreas da engenharia do conhecimento e de tecnologias correlatas, tais como ontologias, oferecem o potencial para a criação de novas alternativas de exploração das fontes de dados para a formação de conhecimento útil ao processo decisório nas organizações. O framework apresentado neste artigo incorpora várias características que o distinguem das soluções de BI existentes e de pesquisas relacionadas. Esta pesquisa busca a criação de uma solução abrangente para integrar a semântica do negócio e as fontes de dados e serviços, com vistas a suportar o processamento analítico de apoio à decisão. A arquitetura proposta demonstrou, através de um estudo de caso, ser uma alternativa viável para a construção de soluções de BI mais flexíveis e alinhadas à lógica do negócio. Resumidamente, as seguintes características foram possibilitadas pela arquitetura: a informação é apresentada aos usuários utilizando os seus próprios vocabulários e oferece visões lógicas que facilitam a localização das informações e a compreensão do seu significado; a definição dos conceitos do negócio é utilizada para apresentar aos usuários as fontes de dados estruturadas e não estruturadas disponíveis na organização ou remotamente; dados estruturados e não estruturados podem ser combinados em uma mesma análise; as definições do conhecimento e das regras de negócio podem ser alteradas a qualquer momento, proporcionando maior flexibilidade para mudanças nas ferramentas de apoio à decisão. Os próximos passos compreendem a utilização das informações sobre o contexto das análises e do perfil do usuário para apoiar um processo de recomendação de recursos durante o processo decisório, tais como informações e serviços. Referências Beppler, F. D., Todesco, J. L., Gonçalves, A. L., Sell, D., Morales, A. B. T. and Pacheco, R. C. S. (2005) Uma Arquitetura para Recuperação de Informação Aplicada ao Processo de Cooperação Universidade-Empresa, In: KM BRASIL, São Paulo. Bergamaschi, S., Quix, C. and Jarke, M. (2005) The SEWASIE EU IST Project, SIG SEMIS Bulletin, vol. 2, n. 1, Feb

15 Cody, W. F., Kreulen, J. T., Krishna, V. and Spangler, W. S. (2002) The integration of business intelligence and knowledge management, In IBM Systems Journal, vol. 41, issue 4, pages Computerworld. (2004) Top 10 Critical Challenges for BI Success, <http://www.computerworld.com/services/whitepapers/story/0,4793,82630,00.html>, 10 Out Fensel, D. (2001) Ontologies: silver bullet for knowledge management and electronic commerce, Berlin, Springer-Verlag. Gartner Group. (2004) DW failures through 2007, 14 Ago Gonzaga, T. (2005) Uma metodologia para o desenvolvimento de instrumentos de análise multidimensional da informação em projetos de governo eletrônico voltado ao cidadão, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. Liebowitz, J. (2005) Where is the "Intelligence" behind Business Intelligence?, BusinessIntelligence.com, 28 Mar Mondrian. (2006) Mondrian Olap Server, 17 May Motta, E. (1999) Reusable Components for Knowledge Modelling. Amsterdam, The Netherlands, IOS Press. Priebe, T. and Pernul, G. (2003) Ontology-based integration of OLAP and information retrieval, In: The DEXA 2003 Workshop on Web Semantics, September 2003, Prague, Czech Republic. Sell, D., Cabral, L., Motta, E., Domingue, J. and Pacheco, R. (2005) Adding Semantics to Business Intelligence, In: 16th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, Denmark, IEEE Compute Society Press. XMLA. (2004) XML for Analysis, 23 Ago W3C. (1996) Extensible Markup Language (XML), 20 Out W3C. (1999) Resource Description Framework (RDF), 11 Jan

Um framework para concepção de ferramentas de apoio à decisão baseadas em ontologias

Um framework para concepção de ferramentas de apoio à decisão baseadas em ontologias Um framework para concepção de ferramentas de apoio à decisão baseadas em ontologias Marcio Napoli 1,2, Denilson Sell 1, Luciano C. Liduário 1,2, Rodrigo F. Borges 1,2, José Leomar Todesco 2, Roberto Carlos

Leia mais

MBA Inteligência Competitiva Com ênfase em BI/CPM. Metadados

MBA Inteligência Competitiva Com ênfase em BI/CPM. Metadados MBA Inteligência Competitiva BI/CPM 1 Data Warehousing PÓS-GRADUAÇÃO MBA Inteligência Competitiva Com ênfase em BI/CPM Metadados Andréa Cristina Montefusco (36927) Hermes Abreu Mattos (36768) Robson Pereira

Leia mais

PROJETO DE REDES www.projetoderedes.com.br

PROJETO DE REDES www.projetoderedes.com.br PROJETO DE REDES www.projetoderedes.com.br Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA Curso Tecnológico de Redes de Computadores 5º período Disciplina: Tecnologia WEB Professor: José Maurício S. Pinheiro

Leia mais

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani Planejamento Estratégico de TI Prof.: Fernando Ascani Data Warehouse - Conceitos Hoje em dia uma organização precisa utilizar toda informação disponível para criar e manter vantagem competitiva. Sai na

Leia mais

Data Warehouse Processos e Arquitetura

Data Warehouse Processos e Arquitetura Data Warehouse - definições: Coleção de dados orientada a assunto, integrada, não volátil e variável em relação ao tempo, que tem por objetivo dar apoio aos processos de tomada de decisão (Inmon, 1997)

Leia mais

Semântica para Sharepoint. Busca semântica utilizando ontologias

Semântica para Sharepoint. Busca semântica utilizando ontologias Semântica para Sharepoint Busca semântica utilizando ontologias Índice 1 Introdução... 2 2 Arquitetura... 3 3 Componentes do Produto... 4 3.1 OntoBroker... 4 3.2 OntoStudio... 4 3.3 SemanticCore para SharePoint...

Leia mais

2 Conceitos relativos a Web services e sua composição

2 Conceitos relativos a Web services e sua composição 15 2 Conceitos relativos a Web services e sua composição A necessidade de flexibilidade na arquitetura das aplicações levou ao modelo orientado a objetos, onde os processos de negócios podem ser representados

Leia mais

Service Oriented Architecture (SOA)

Service Oriented Architecture (SOA) São Paulo, 2011 Universidade Paulista (UNIP) Service Oriented Architecture (SOA) Prof. MSc. Vladimir Camelo vladimir.professor@gmail.com 04/09/11 vladimir.professor@gmail.com 1 04/09/11 vladimir.professor@gmail.com

Leia mais

Roteiro 2 Conceitos Gerais

Roteiro 2 Conceitos Gerais Roteiro 2 Conceitos Gerais Objetivos: UC Projeto de Banco de Dados Explorar conceitos gerais de bancos de dados; o Arquitetura de bancos de dados: esquemas, categorias de modelos de dados, linguagens e

Leia mais

3 Um Framework Orientado a Aspectos para Monitoramento e Análise de Processos de Negócio

3 Um Framework Orientado a Aspectos para Monitoramento e Análise de Processos de Negócio 32 3 Um Framework Orientado a Aspectos para Monitoramento e Análise de Processos de Negócio Este capítulo apresenta o framework orientado a aspectos para monitoramento e análise de processos de negócio

Leia mais

DESENVOLVIMENTO DE PLUG-INS KETTLE PARA GERAÇÃO DE MONDRIAN SCHEMA A PARTIR DE BASES RELACIONAIS, UTILIZANDO A METODOLOGIA AGILE ROLAP.

DESENVOLVIMENTO DE PLUG-INS KETTLE PARA GERAÇÃO DE MONDRIAN SCHEMA A PARTIR DE BASES RELACIONAIS, UTILIZANDO A METODOLOGIA AGILE ROLAP. DESENVOLVIMENTO DE PLUG-INS KETTLE PARA GERAÇÃO DE MONDRIAN SCHEMA A PARTIR DE BASES RELACIONAIS, UTILIZANDO A METODOLOGIA AGILE ROLAP. Eduardo Cristovo de Freitas Aguiar (PIBIC/CNPq), André Luís Andrade

Leia mais

Palavras-chave: On-line Analytical Processing, Data Warehouse, Web mining.

Palavras-chave: On-line Analytical Processing, Data Warehouse, Web mining. BUSINESS INTELLIGENCE COM DADOS EXTRAÍDOS DO FACEBOOK UTILIZANDO A SUÍTE PENTAHO Francy H. Silva de Almeida 1 ; Maycon Henrique Trindade 2 ; Everton Castelão Tetila 3 UFGD/FACET Caixa Postal 364, 79.804-970

Leia mais

CAPITULO 4 A ARQUITETURA LÓGICA PARA O AMBIENTE

CAPITULO 4 A ARQUITETURA LÓGICA PARA O AMBIENTE CAPITULO 4 A ARQUITETURA LÓGICA PARA O AMBIENTE A proposta para o ambiente apresentada neste trabalho é baseada no conjunto de requisitos levantados no capítulo anterior. Este levantamento, sugere uma

Leia mais

Uma análise de ferramentas de modelagem e gerência de metadados aplicadas ao projeto de BI/DW-UFBA

Uma análise de ferramentas de modelagem e gerência de metadados aplicadas ao projeto de BI/DW-UFBA Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Departamento de Ciência da Computação MATA67 Projeto Final II Uma análise de ferramentas de modelagem e gerência de metadados aplicadas ao projeto

Leia mais

Dado: Fatos conhecidos que podem ser registrados e têm um significado implícito. Banco de Dados:

Dado: Fatos conhecidos que podem ser registrados e têm um significado implícito. Banco de Dados: MC536 Introdução Sumário Conceitos preliminares Funcionalidades Características principais Usuários Vantagens do uso de BDs Tendências mais recentes em SGBDs Algumas desvantagens Modelos de dados Classificação

Leia mais

Resumo dos principais conceitos. Resumo dos principais conceitos. Business Intelligence. Business Intelligence

Resumo dos principais conceitos. Resumo dos principais conceitos. Business Intelligence. Business Intelligence É um conjunto de conceitos e metodologias que, fazem uso de acontecimentos e sistemas e apoiam a tomada de decisões. Utilização de várias fontes de informação para se definir estratégias de competividade

Leia mais

TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE

TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE Engenharia de Computação Professor: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto OLPT x OLAP Roteiro OLTP Datawarehouse OLAP Operações OLAP Exemplo com Mondrian e Jpivot

Leia mais

Adriano Maranhão BUSINESS INTELLIGENCE (BI),

Adriano Maranhão BUSINESS INTELLIGENCE (BI), Adriano Maranhão BUSINESS INTELLIGENCE (BI), BUSINESS INTELLIGENCE (BI) O termo Business Intelligence (BI), popularizado por Howard Dresner do Gartner Group, é utilizado para definir sistemas orientados

Leia mais

Curso Data warehouse e Business Intelligence

Curso Data warehouse e Business Intelligence Curso Data warehouse e Business Intelligence Fundamentos, Metodologia e Arquitetura Apresentação Os projetos de Data Warehouse e Business Intelligence são dos mais interessantes e complexos de desenvolver

Leia mais

Professor: Disciplina:

Professor: Disciplina: Professor: Curso: Esp. Marcos Morais de Sousa marcosmoraisdesousa@gmail.com Sistemas de informação Disciplina: Introdução a SI Noções de sistemas de informação Turma: 01º semestre Prof. Esp. Marcos Morais

Leia mais

UMA ARQUITETURA PARA BUSINESS INTELLIGENCE BASEADA EM TECNOLOGIAS SEMÂNTICAS PARA SUPORTE A APLICAÇÕES ANALÍTICAS

UMA ARQUITETURA PARA BUSINESS INTELLIGENCE BASEADA EM TECNOLOGIAS SEMÂNTICAS PARA SUPORTE A APLICAÇÕES ANALÍTICAS Universidade Federal de Santa Catarina Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção Denilson Sell UMA ARQUITETURA PARA BUSINESS INTELLIGENCE BASEADA EM TECNOLOGIAS SEMÂNTICAS PARA SUPORTE A APLICAÇÕES

Leia mais

O que é a UML? Introdução a UML. Objetivos da Modelagem. Modelos. A UML não é. Princípios da Modelagem. O que é um modelo?

O que é a UML? Introdução a UML. Objetivos da Modelagem. Modelos. A UML não é. Princípios da Modelagem. O que é um modelo? O que é a UML? Introdução a UML Linguagem Gráfica de Modelagem para: Visualizar Especificar Construir Documentar Comunicar Artefatos de sistemas complexos Linguagem: vocabulário + regras de combinação

Leia mais

Uma Ferramenta Web para BI focada no Gestor de Informação

Uma Ferramenta Web para BI focada no Gestor de Informação Uma Ferramenta Web para BI focada no Gestor de Informação Mikael de Souza Fernandes 1, Gustavo Zanini Kantorski 12 mikael@cpd.ufsm.br, gustavoz@cpd.ufsm.br 1 Curso de Sistemas de Informação, Universidade

Leia mais

Curso Data warehouse e Business Intelligence Fundamentos, Metodologia e Arquitetura

Curso Data warehouse e Business Intelligence Fundamentos, Metodologia e Arquitetura Curso Data warehouse e Business Intelligence Fundamentos, Metodologia e Arquitetura Apresentação Os projetos de Data Warehouse e Business Intelligence são dos mais interessantes e complexos de desenvolver

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE INSTITUTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO ENGENHARIA DE SOFTWARE II. Primeiro Trabalho

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE INSTITUTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO ENGENHARIA DE SOFTWARE II. Primeiro Trabalho UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE INSTITUTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO ENGENHARIA DE SOFTWARE II Primeiro Trabalho Descrição do trabalho: Escrever um Documento de Visão. Projeto: Automatização do sistema que

Leia mais

INTEGRAÇÃO DE APLICAÇÕES UTILIZANDO WEB SERVICE 1. Kellen Kristine Perazzoli 2 ; Manassés Ribeiro 3

INTEGRAÇÃO DE APLICAÇÕES UTILIZANDO WEB SERVICE 1. Kellen Kristine Perazzoli 2 ; Manassés Ribeiro 3 INTEGRAÇÃO DE APLICAÇÕES UTILIZANDO WEB SERVICE 1 Kellen Kristine Perazzoli 2 ; Manassés Ribeiro 3 INTRODUÇÃO Atualmente empresas de diversos portes estão encontrando nos web services soluções para seus

Leia mais

Desenvolvendo uma Arquitetura de Componentes Orientada a Serviço SCA

Desenvolvendo uma Arquitetura de Componentes Orientada a Serviço SCA Desenvolvendo uma Arquitetura de Componentes Orientada a Serviço SCA RESUMO Ricardo Della Libera Marzochi A introdução ao Service Component Architecture (SCA) diz respeito ao estudo dos principais fundamentos

Leia mais

Organizaçãoe Recuperação de Informação GSI521. Prof. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU

Organizaçãoe Recuperação de Informação GSI521. Prof. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU Organizaçãoe Recuperação de Informação GSI521 Prof. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU Introdução Organização e Recuperação de Informação(GSI521) Tópicos Recuperação de informação (RI); Breve histórico; O

Leia mais

José Benedito Lopes Junior ¹, Marcello Erick Bonfim 2

José Benedito Lopes Junior ¹, Marcello Erick Bonfim 2 ISBN 978-85-61091-05-7 Encontro Internacional de Produção Científica Cesumar 27 a 30 de outubro de 2009 Definição de uma tecnologia de implementação e do repositório de dados para a criação da ferramenta

Leia mais

CONSIDERAÇÕES SOBRE ATIVIDADES DE IDENTIFICAÇÃO, LOCALIZAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS NA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE

CONSIDERAÇÕES SOBRE ATIVIDADES DE IDENTIFICAÇÃO, LOCALIZAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS NA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE CONSIDERAÇÕES SOBRE ATIVIDADES DE IDENTIFICAÇÃO, LOCALIZAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS NA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE Fabio Favaretto Professor adjunto - Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção

Leia mais

Sistema de Informação Gerencial baseado em Data Warehouse aplicado a uma software house

Sistema de Informação Gerencial baseado em Data Warehouse aplicado a uma software house Universidade Regional de Blumenau Centro de Ciências Exatas e Naturais Curso de Sistemas de Informação (Bacharelado) Sistema de Informação Gerencial baseado em Data Warehouse aplicado a uma software house

Leia mais

Desenvolvimento de Sistemas Orientados a Objetos com UML UP/RUP: Projeto

Desenvolvimento de Sistemas Orientados a Objetos com UML UP/RUP: Projeto Desenvolvimento de Sistemas Orientados a Objetos com UML UP/RUP: Projeto Engenharia de Software I Informática 2009 Profa. Dra. Itana Gimenes RUP: Artefatos de projeto Modelo de Projeto: Use-Case Realization-projeto

Leia mais

AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP.

AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP. AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP. Luan de Souza Melo (Fundação Araucária), André Luís Andrade Menolli (Orientador), Ricardo G. Coelho

Leia mais

UM ESTUDO SOBRE ARQUITETURA PARA DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE WEB UTILIZANDO NOVAS TECNOLOGIAS

UM ESTUDO SOBRE ARQUITETURA PARA DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE WEB UTILIZANDO NOVAS TECNOLOGIAS UM ESTUDO SOBRE ARQUITETURA PARA DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE WEB UTILIZANDO NOVAS TECNOLOGIAS Edi Carlos Siniciato ¹, William Magalhães¹ ¹ Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil edysiniciato@gmail.com,

Leia mais

UM ESTUDO DE CASO SOBRE A INDEXAÇÃO AUTOMÁTICA DE DOCUMENTOS OFICIAIS DA UENP BASEADO EM LAYOUTS

UM ESTUDO DE CASO SOBRE A INDEXAÇÃO AUTOMÁTICA DE DOCUMENTOS OFICIAIS DA UENP BASEADO EM LAYOUTS UM ESTUDO DE CASO SOBRE A INDEXAÇÃO AUTOMÁTICA DE DOCUMENTOS OFICIAIS DA UENP BASEADO EM LAYOUTS Alexia Guilherme Bianque (PIBIC/CNPq), Ederson Marco Sgarbi (Orientador), a.g.bianque10@gmail.com.br Universidade

Leia mais

3 Serviços na Web (Web services)

3 Serviços na Web (Web services) 3 Serviços na Web (Web services) 3.1. Visão Geral Com base na definição do Word Wide Web Consortium (W3C), web services são aplicações autocontidas, que possuem interface baseadas em XML e que descrevem

Leia mais

PRODUTO 1 (CONSTRUÇÃO DE PORTAL WEB)

PRODUTO 1 (CONSTRUÇÃO DE PORTAL WEB) RELATÓRIO DE ENTREGA DO PRODUTO 1 (CONSTRUÇÃO DE PORTAL WEB) PARA A ELABORAÇÃO DOS PLANOS MUNICIPAIS DE GESTÃO INTEGRADA DE RESÍDUOS SÓLIDOS PMGIRS PARA OS MUNICÍPIOS DE NOVO HORIZONTE, JUPIÁ, GALVÃO,

Leia mais

2 Geração Dinâmica de Conteúdo e Templates de Composição

2 Geração Dinâmica de Conteúdo e Templates de Composição 2 Geração Dinâmica de Conteúdo e Templates de Composição Alguns dos aspectos mais importantes na arquitetura proposta nesta dissertação são: a geração dinâmica de conteúdo e a utilização de templates de

Leia mais

SAD orientado a DADOS

SAD orientado a DADOS Universidade do Contestado Campus Concórdia Curso de Sistemas de Informação Prof.: Maico Petry SAD orientado a DADOS DISCIPLINA: Sistemas de Apoio a Decisão SAD orientado a dados Utilizam grandes repositórios

Leia mais

Etc & Tal. Volume 2 - Número 1 - Abril 2009 SBC HORIZONTES 44

Etc & Tal. Volume 2 - Número 1 - Abril 2009 SBC HORIZONTES 44 Armazenando Dados em Aplicações Java Parte 2 de 3: Apresentando as opções Hua Lin Chang Costa, hualin@cos.ufrj.br, COPPE/UFRJ. Leonardo Gresta Paulino Murta, leomurta@ic.uff.br, IC/UFF. Vanessa Braganholo,

Leia mais

perspectivas e abordagens típicas de campos de investigação (Senra & Camargo, 2010).

perspectivas e abordagens típicas de campos de investigação (Senra & Camargo, 2010). 1 Introdução Os avanços na tecnologia da informação, bem como o crescimento da sociedade da informação através do uso da Internet, obrigaram os governos de inúmeros países, em seus mais variados níveis,

Leia mais

Sistemas de Informação James A. O Brien Editora Saraiva Capítulo 5

Sistemas de Informação James A. O Brien Editora Saraiva Capítulo 5 Para entender bancos de dados, é útil ter em mente que os elementos de dados que os compõem são divididos em níveis hierárquicos. Esses elementos de dados lógicos constituem os conceitos de dados básicos

Leia mais

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani Planejamento Estratégico de TI Prof.: Fernando Ascani BI Business Intelligence A inteligência Empresarial, ou Business Intelligence, é um termo do Gartner Group. O conceito surgiu na década de 80 e descreve

Leia mais

Anexo VI Edital nº 03361/2008. Projeto de Integração das informações de Identificação Civil. 1. Definições de interoperabilidade adotadas pela SENASP

Anexo VI Edital nº 03361/2008. Projeto de Integração das informações de Identificação Civil. 1. Definições de interoperabilidade adotadas pela SENASP Anexo VI Edital nº 03361/2008 Projeto de Integração das informações de Identificação Civil 1. Definições de interoperabilidade adotadas pela SENASP A Senasp procura adotar os padrões de interoperabilidade

Leia mais

Thalita Moraes PPGI Novembro 2007

Thalita Moraes PPGI Novembro 2007 Thalita Moraes PPGI Novembro 2007 A capacidade dos portais corporativos em capturar, organizar e compartilhar informação e conhecimento explícito é interessante especialmente para empresas intensivas

Leia mais

Arquitetura de Banco de Dados

Arquitetura de Banco de Dados Arquitetura de Banco de Dados Daniela Barreiro Claro MAT A60 DCC/IM/UFBA Arquitetura de Banco de dados Final de 1972, ANSI/X3/SPARC estabeleceram o relatório final do STUDY GROUP Objetivos do Study Group

Leia mais

Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar

Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar Mikael de Souza Fernandes 1, Gustavo Zanini Kantorski 12 mikael@cpd.ufsm.br, gustavoz@cpd.ufsm.br 1 Curso de Sistemas de Informação, Universidade

Leia mais

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS Capítulo 7 ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS 7.1 2003 by Prentice Hall OBJETIVOS Por que as empresas sentem dificuldades para descobrir que tipo de informação precisam ter em seus sistemas de informação?

Leia mais

5 Estudo de Caso. 5.1. Material selecionado para o estudo de caso

5 Estudo de Caso. 5.1. Material selecionado para o estudo de caso 5 Estudo de Caso De modo a ilustrar a estruturação e representação de conteúdos educacionais segundo a proposta apresentada nesta tese, neste capítulo apresentamos um estudo de caso que apresenta, para

Leia mais

Data Warehouse. Debora Marrach Renata Miwa Tsuruda

Data Warehouse. Debora Marrach Renata Miwa Tsuruda Debora Marrach Renata Miwa Tsuruda Agenda Introdução Contexto corporativo Agenda Introdução Contexto corporativo Introdução O conceito de Data Warehouse surgiu da necessidade de integrar dados corporativos

Leia mais

5 Framework para coordenação e mediação de Web Services para ambientes de aprendizado à distância

5 Framework para coordenação e mediação de Web Services para ambientes de aprendizado à distância 5 Framework para coordenação e mediação de Web Services para ambientes de aprendizado à distância O capítulo anterior apresentou uma discussão sobre a inclusão dos chamados learning services no processo

Leia mais

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS 7 ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS OBJETIVOS Por que as empresas sentem dificuldades para descobrir que tipo de informação precisam ter em seus sistemas de informação ão? Como um sistema de gerenciamento

Leia mais

BUSINESS INTELLIGENCE, O ELEMENTO CHAVE PARA O SUCESSO DAS ORGANIZAÇÕES.

BUSINESS INTELLIGENCE, O ELEMENTO CHAVE PARA O SUCESSO DAS ORGANIZAÇÕES. Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, Presidente Prudente, 22 a 25 de outubro, 2012 88 BUSINESS INTELLIGENCE, O ELEMENTO CHAVE PARA O SUCESSO DAS ORGANIZAÇÕES. Andrios Robert Silva Pereira, Renato Zanutto

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ UFPR Bacharelado em Ciência da Computação

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ UFPR Bacharelado em Ciência da Computação SOFT DISCIPLINA: Engenharia de software AULA NÚMERO: 08 DATA: / / PROFESSOR: Andrey APRESENTAÇÃO O objetivo desta aula é apresentar e discutir conceitos relacionados a modelos e especificações. Nesta aula

Leia mais

Arquitetura Orientada a Serviço

Arquitetura Orientada a Serviço Arquitetura Orientada a Fabio Perez Marzullo IEEE Body of Knowledge on Services Computing Sponsored by Technical Committee on Services Computing, IEEE Computer Society 1 SOA e Web Services SOA é um modelo

Leia mais

Banco de Dados - Senado

Banco de Dados - Senado Banco de Dados - Senado Exercícios OLAP - CESPE Material preparado: Prof. Marcio Vitorino OLAP Material preparado: Prof. Marcio Vitorino Soluções MOLAP promovem maior independência de fornecedores de SGBDs

Leia mais

Índice. Para encerrar um atendimento (suporte)... 17. Conversa... 17. Adicionar Pessoa (na mesma conversa)... 20

Índice. Para encerrar um atendimento (suporte)... 17. Conversa... 17. Adicionar Pessoa (na mesma conversa)... 20 Guia de utilização Índice Introdução... 3 O que é o sistema BlueTalk... 3 Quem vai utilizar?... 3 A utilização do BlueTalk pelo estagiário do Programa Acessa Escola... 5 A arquitetura do sistema BlueTalk...

Leia mais

Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de Investigação Policial

Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de Investigação Policial Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de Investigação Policial Lucas A. de Oliveira, Rui A. R. B. Figueira, Expedito C. Lopes Mestrado em Sistemas e Computação Universidade de Salvador (UNIFACS)

Leia mais

DATA WAREHOUSE. Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago

DATA WAREHOUSE. Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago DATA WAREHOUSE Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago Roteiro Introdução Aplicações Arquitetura Características Desenvolvimento Estudo de Caso Conclusão Introdução O conceito de "data warehousing" data

Leia mais

IMPLEMENTAÇÃO DAS CAMADAS Inference Machine e Message Service Element PARA UM SERVIDOR DE SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE Workflow HOSPITALAR

IMPLEMENTAÇÃO DAS CAMADAS Inference Machine e Message Service Element PARA UM SERVIDOR DE SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE Workflow HOSPITALAR IMPLEMENTAÇÃO DAS CAMADAS Inference Machine e Message Service Element PARA UM SERVIDOR DE SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE Workflow HOSPITALAR Jeferson J. S. Boesing 1 ; Manassés Ribeiro 2 1.Aluno do Curso

Leia mais

Interatividade aliada a Análise de Negócios

Interatividade aliada a Análise de Negócios Interatividade aliada a Análise de Negócios Na era digital, a quase totalidade das organizações necessita da análise de seus negócios de forma ágil e segura - relatórios interativos, análise de gráficos,

Leia mais

Universidade Estadual Paulista Faculdade de Filosofia e Ciências Campus de Marília Grupo de Estudos sobre Organização e Representação do Conhecimento

Universidade Estadual Paulista Faculdade de Filosofia e Ciências Campus de Marília Grupo de Estudos sobre Organização e Representação do Conhecimento 1 Universidade Estadual Paulista Faculdade de Filosofia e Ciências Campus de Marília Grupo de Estudos sobre Organização e Representação do Conhecimento Referência do texto para discussão: BRASCHER, Marisa;

Leia mais

5 Mecanismo de seleção de componentes

5 Mecanismo de seleção de componentes Mecanismo de seleção de componentes 50 5 Mecanismo de seleção de componentes O Kaluana Original, apresentado em detalhes no capítulo 3 deste trabalho, é um middleware que facilita a construção de aplicações

Leia mais

Programa do Módulo 2. Processo Unificado: Visão Geral

Programa do Módulo 2. Processo Unificado: Visão Geral 9.1 Programa do Módulo 2 Orientação a Objetos Conceitos Básicos Análise Orientada a Objetos (UML) O Processo Unificado (RUP) Processo Unificado: Visão Geral 9.2 Encaixa-se na definição geral de processo:

Leia mais

Documento de Arquitetura

Documento de Arquitetura Documento de Arquitetura A2MEPonto - SISTEMA DE PONTO ELETRÔNICO A2MEPonto - SISTEMA DE PONTO ELETRÔNICO #1 Pág. 1 de 11 HISTÓRICO DE REVISÕES Data Versão Descrição Autor 28/10/2010 1 Elaboração do documento

Leia mais

Introdução. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos

Introdução. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos Conceitos Básicos Introdução Banco de Dados I Prof. Guilherme Tavares de Assis Universidade Federal de Ouro Preto UFOP Instituto de Ciências Exatas e Biológicas ICEB Departamento de Computação DECOM Dados

Leia mais

1 http://www.google.com

1 http://www.google.com 1 Introdução A computação em grade se caracteriza pelo uso de recursos computacionais distribuídos em várias redes. Os diversos nós contribuem com capacidade de processamento, armazenamento de dados ou

Leia mais

Chapter 3. Análise de Negócios e Visualização de Dados

Chapter 3. Análise de Negócios e Visualização de Dados Chapter 3 Análise de Negócios e Visualização de Dados Objetivos de Aprendizado Descrever a análise de negócios (BA) e sua importância par as organizações Listar e descrever brevemente os principais métodos

Leia mais

Uma estrutura (framework) para o Business Intelligence (BI)

Uma estrutura (framework) para o Business Intelligence (BI) Uma estrutura conceitural para suporteà decisão que combina arquitetura, bancos de dados (ou data warehouse), ferramentas analíticas e aplicações Principais objetivos: Permitir o acesso interativo aos

Leia mais

Bancos de Dados. Conceitos F undamentais em S is temas de B ancos de Dados e s uas Aplicações

Bancos de Dados. Conceitos F undamentais em S is temas de B ancos de Dados e s uas Aplicações Conceitos F undamentais em S is temas de B ancos de Dados e s uas Aplicações Tópicos Conceitos Básicos Bancos de Dados Sistemas de Bancos de Dados Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados Abstração

Leia mais

CLOUD COMPUTING: COMPARANDO COMO O MUNDO ONLINE PODE SUBSTITUIR OS SERVIÇOS TRADICIONAIS

CLOUD COMPUTING: COMPARANDO COMO O MUNDO ONLINE PODE SUBSTITUIR OS SERVIÇOS TRADICIONAIS CLOUD COMPUTING: COMPARANDO COMO O MUNDO ONLINE PODE SUBSTITUIR OS SERVIÇOS TRADICIONAIS João Antônio Bezerra Rodrigues¹, Claudete Werner¹, Gabriel Costa Silva² ¹Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí

Leia mais

Intranets. FERNANDO ALBUQUERQUE Departamento de Ciência da Computação Universidade de Brasília 1.INTRODUÇÃO

Intranets. FERNANDO ALBUQUERQUE Departamento de Ciência da Computação Universidade de Brasília 1.INTRODUÇÃO Intranets FERNANDO ALBUQUERQUE Departamento de Ciência da Computação Universidade de Brasília 1.INTRODUÇÃO As intranets são redes internas às organizações que usam as tecnologias utilizadas na rede mundial

Leia mais

CMMI. B) descrições das atividades consideradas importantes para o atendimento de suas respectivas metas específicas. Governo do ES (CESPE 2009)

CMMI. B) descrições das atividades consideradas importantes para o atendimento de suas respectivas metas específicas. Governo do ES (CESPE 2009) CMMI Governo do ES (CESPE 2009) Na versão 1.2 do CMMI, 111 os níveis de capacidade são definidos na abordagem de estágios. 112 os níveis de maturidade são definidos na abordagem contínua. 113 existem seis

Leia mais

Sistemas Distribuídos. Professora: Ana Paula Couto DCC 064

Sistemas Distribuídos. Professora: Ana Paula Couto DCC 064 Sistemas Distribuídos Professora: Ana Paula Couto DCC 064 Arquiteturas Capítulo 2 Agenda Estilos Arquitetônicos Arquiteturas de Sistemas Arquiteturas Centralizadas Arquiteturas Descentralizadas Arquiteturas

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA - UDESC DCC Departamento de Ciência da Computação Joinville-SC

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA - UDESC DCC Departamento de Ciência da Computação Joinville-SC CURSO: Bacharelado em Ciência da Computação DISCIPLINA: ANPS Análise e Projeto de Sistemas AULA NÚMERO: 3 DATA: PROFESSOR: Murakami Sumário 1 APRESENTAÇÃO...1 2 DESENVOLVIMENTO...1 2.1 Revisão...1 2.1.1

Leia mais

Criação e publicação de um dataset de dados interligados das edições passadas do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados

Criação e publicação de um dataset de dados interligados das edições passadas do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados U NIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CENTRO DE INFORMÁTICA 2 0 1 2. 2 Criação e publicação de um dataset de dados interligados das edições passadas do Simpósio Brasileiro

Leia mais

Glossário Apresenta a definição dos termos, siglas e abreviações utilizadas no contexto do projeto Citsmart.

Glossário Apresenta a definição dos termos, siglas e abreviações utilizadas no contexto do projeto Citsmart. Apresenta a definição dos termos, siglas e abreviações utilizadas no contexto do projeto Citsmart. Versão 1.6 15/08/2013 Visão Resumida Data Criação 15/08/2013 Versão Documento 1.6 Projeto Responsáveis

Leia mais

OpenConsulting. Especializada em Pentaho Open Source Business Intelligence treinamento, consultoria e suporte

OpenConsulting. Especializada em Pentaho Open Source Business Intelligence treinamento, consultoria e suporte OpenConsulting Especializada em Pentaho Open Source Business Intelligence treinamento, consultoria e suporte INFORMATIVO Treinamento Desenvolvendo Aplicações Analíticas com Pentaho Business Analytics Campo

Leia mais

HIBERNATE EM APLICAÇÃO JAVA WEB

HIBERNATE EM APLICAÇÃO JAVA WEB HIBERNATE EM APLICAÇÃO JAVA WEB Raul Victtor Barbosa Claudino¹, Ricardo Ribeiro Rufino¹ ¹Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil victtor.claudino@gmail.com, ricardo@unipar.br Resumo: Este

Leia mais

Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse

Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse Alcione Benacchio (UFPR) E mail: alcione@inf.ufpr.br Maria Salete Marcon Gomes Vaz (UEPG, UFPR) E mail: salete@uepg.br Resumo: O ambiente de

Leia mais

Programa do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu MBA em Business Intelligence (BI)

Programa do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu MBA em Business Intelligence (BI) Programa do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu MBA em Business Intelligence (BI) Apresentação O programa de Pós-graduação Lato Sensu em Business Intelligence Inteligência Competitiva tem por fornecer conhecimento

Leia mais

ABORDAGEM DE FRAMEWORKS PARA JSF QUE AUXILIAM O DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE

ABORDAGEM DE FRAMEWORKS PARA JSF QUE AUXILIAM O DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE ABORDAGEM DE FRAMEWORKS PARA JSF QUE AUXILIAM O DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE Amarildo Aparecido Ferreira Junior 1, Ricardo Ribeiro Rufino 1 ¹Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil aapfjr@gmail.com

Leia mais

Um Arcabouço open source em Python para DBC com

Um Arcabouço open source em Python para DBC com Um Arcabouço open source em Python para DBC com Suporte à Evolução Dinâmica não Antecipada Yguaratã C. Cavacanti 1, Hyggo Oliveira de Almeida 1, Evandro Costa 2 1 Instituto de Computação Universidade Federal

Leia mais

Data Warehousing. Leonardo da Silva Leandro. CIn.ufpe.br

Data Warehousing. Leonardo da Silva Leandro. CIn.ufpe.br Data Warehousing Leonardo da Silva Leandro Agenda Conceito Elementos básicos de um DW Arquitetura do DW Top-Down Bottom-Up Distribuído Modelo de Dados Estrela Snowflake Aplicação Conceito Em português:

Leia mais

Ferramenta CORIDORA Web Mapping para Mapeamento de Esquemas em Bancos de Dados Heterogêneos

Ferramenta CORIDORA Web Mapping para Mapeamento de Esquemas em Bancos de Dados Heterogêneos Ferramenta CORIDORA Web Mapping para Mapeamento de Esquemas em Bancos de Dados Heterogêneos Fernando Busanello Meneghetti 1, Fabiano Gama Paes 1, Gustavo Zanini Kantorski 1 Curso de Sistemas de Informação

Leia mais

Customização de Software como um Meio para o Desenvolvimento de Sistemas de Software

Customização de Software como um Meio para o Desenvolvimento de Sistemas de Software Customização de Software como um Meio para o Desenvolvimento de Sistemas de Software Thiago Bianchi 1 Elisa Yumi Nakagawa 2 1 IBM - International Business Machines 04753-080, São Paulo, SP, Brazil tbianchi@br.ibm.com

Leia mais

Curso Tecnológico de Redes de Computadores 5º período Disciplina: Tecnologia WEB Professor: José Maurício S. Pinheiro V. 2009-2

Curso Tecnológico de Redes de Computadores 5º período Disciplina: Tecnologia WEB Professor: José Maurício S. Pinheiro V. 2009-2 Curso Tecnológico de Redes de Computadores 5º período Disciplina: Tecnologia WEB Professor: José Maurício S. Pinheiro V. 2009-2 Aula 2 Computação em Nuvem Desafios e Oportunidades A Computação em Nuvem

Leia mais

Universidade de Brasília. Departamento de Ciência da Informação e Documentação. Prof a.:lillian Alvares

Universidade de Brasília. Departamento de Ciência da Informação e Documentação. Prof a.:lillian Alvares Universidade de Brasília Departamento de Ciência da Informação e Documentação Prof a.:lillian Alvares Fóruns óu s/ Listas de discussão Espaços para discutir, homogeneizar e compartilhar informações, idéias

Leia mais

Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Senado

Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Senado Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Senado DW OLAP BI Ilka Kawashita Material preparado :Prof. Marcio Vitorino Sumário OLAP Data Warehouse (DW/ETL) Modelagem Multidimensional Data Mining BI - Business

Leia mais

ARCO - Associação Recreativa dos Correios. Sistema para Gerenciamento de Associações Recreativas Plano de Desenvolvimento de Software Versão <1.

ARCO - Associação Recreativa dos Correios. Sistema para Gerenciamento de Associações Recreativas Plano de Desenvolvimento de Software Versão <1. ARCO - Associação Recreativa dos Correios Sistema para Gerenciamento de Associações Recreativas Versão Histórico da Revisão Data Versão Descrição Autor Página

Leia mais

Sistemas Distribuídos

Sistemas Distribuídos Sistemas Distribuídos Modelo Cliente-Servidor: Introdução aos tipos de servidores e clientes Prof. MSc. Hugo Souza Iniciando o módulo 03 da primeira unidade, iremos abordar sobre o Modelo Cliente-Servidor

Leia mais

UML - Unified Modeling Language

UML - Unified Modeling Language UML - Unified Modeling Language Casos de Uso Marcio E. F. Maia Disciplina: Engenharia de Software Professora: Rossana M. C. Andrade Curso: Ciências da Computação Universidade Federal do Ceará 24 de abril

Leia mais

LEIA ISTO PRIMEIRO. IBM Tivoli Configuration Manager, Versão 4.2.1

LEIA ISTO PRIMEIRO. IBM Tivoli Configuration Manager, Versão 4.2.1 LEIA ISTO PRIMEIRO IBM Tivoli, Versão 4.2.1 O IBM Tivoli, Versão 4.2.1, é uma solução para controlar a distribuição de software e o inventário de gerenciamento de recursos em um ambiente multiplataformas.

Leia mais

Para construção dos modelos físicos, será estudado o modelo Relacional como originalmente proposto por Codd.

Para construção dos modelos físicos, será estudado o modelo Relacional como originalmente proposto por Codd. Apresentação Este curso tem como objetivo, oferecer uma noção geral sobre a construção de sistemas de banco de dados. Para isto, é necessário estudar modelos para a construção de projetos lógicos de bancos

Leia mais

DESENVOLVIMENTO WEB UTILIZANDO FRAMEWORK PRIMEFACES E OUTRAS TECNOLOGIAS ATUAIS

DESENVOLVIMENTO WEB UTILIZANDO FRAMEWORK PRIMEFACES E OUTRAS TECNOLOGIAS ATUAIS DESENVOLVIMENTO WEB UTILIZANDO FRAMEWORK PRIMEFACES E OUTRAS TECNOLOGIAS ATUAIS Emanuel M. Godoy 1, Ricardo Ribeiro Rufino 1 1 Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil godoymanel@gmail.com,

Leia mais

Teoria e Prática. Totalmente de acordo com a 4 a Edição/2009. Rosaldo de Jesus Nocêra, PMP, PMI-SP, MCTS. do PMBOK do PMI. Acompanha o livro:

Teoria e Prática. Totalmente de acordo com a 4 a Edição/2009. Rosaldo de Jesus Nocêra, PMP, PMI-SP, MCTS. do PMBOK do PMI. Acompanha o livro: Gerenciamento de Projetos Teoria e Prática Totalmente de acordo com a 4 a Edição/2009 do PMBOK do PMI Acompanha o livro: l CD com mais de 70 formulários exemplos indicados pelo PMI e outros desenvolvidos

Leia mais

Gestão de Contextos Visão Calandra Soluções sobre Gestão da Informação em Contextos White Paper

Gestão de Contextos Visão Calandra Soluções sobre Gestão da Informação em Contextos White Paper Gestão de Contextos Visão Calandra Soluções sobre Gestão da Informação em Contextos White Paper ÍNDICE ÍNDICE...2 RESUMO EXECUTIVO...3 O PROBLEMA...4 ILHAS DE INFORMAÇÃO...4 ESTRUTURA FRAGMENTADA VS. ESTRUTURA

Leia mais

5 A Usabilidade das Estatísticas Públicas

5 A Usabilidade das Estatísticas Públicas 5 A Usabilidade das Estatísticas Públicas O capitulo anterior descreveu as facilidades de acesso às informações estatíticas e este capítulo descreve, exemplifica e mostra a usabilidade destas informações

Leia mais

PROPOSTA DE UMA ARQUITETURA PARA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE PARA GESTÃO DA SAÚDE PÚBLICA DE UM MUNICÍPIO DO VALE DO ITAJAÍ

PROPOSTA DE UMA ARQUITETURA PARA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE PARA GESTÃO DA SAÚDE PÚBLICA DE UM MUNICÍPIO DO VALE DO ITAJAÍ PROPOSTA DE UMA ARQUITETURA PARA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE PARA GESTÃO DA SAÚDE PÚBLICA DE UM MUNICÍPIO DO VALE DO ITAJAÍ Renan Felipe dos Santos Prof. Alexander Roberto Valdameri,Orientador ROTEIRO

Leia mais

Ferramenta: Spider-CL. Manual do Usuário. Versão da Ferramenta: 1.1. www.ufpa.br/spider

Ferramenta: Spider-CL. Manual do Usuário. Versão da Ferramenta: 1.1. www.ufpa.br/spider Ferramenta: Spider-CL Manual do Usuário Versão da Ferramenta: 1.1 www.ufpa.br/spider Histórico de Revisões Data Versão Descrição Autor 14/07/2009 1.0 15/07/2009 1.1 16/07/2009 1.2 20/05/2010 1.3 Preenchimento

Leia mais