PLANO DE ENSINO DO 2º SEMESTRE LETIVO DE 2012 Curso: TECNOLOGIA EM GESTÃO COMERCIAL Habilitação: TECNÓLOGO Disciplina: NEGÓCIOS INTELIGENTES (BUSINESS INTELLIGENCE) Período: M V N 4º semestre do Curso Carga Horária: 40 h Teórica: 40 h Prática: 0 h Semipresencial(EAD): 0 h Semestre Letivo: 2º semestre de 2012 Professor(es): CLEANTES ALVES LEITE JR. Data: 03 / 08 / 2012 1) EMENTA: Integração cada vez maior dos Sistemas de Informação e sua importância nas decisões das empresas: alteração dos ambientes de negócio e o suporte computadorizado à decisão; estrutura para o Business Intelligence (BI); ferramentas de apoio à aquisição, gerenciamento e tratamento de informações (Data Warehousing e Data Marts); análise de negócios; mineração de dados; Business Performance Management (BPM); redes neurais e reprojeto da organização com sistemas de informação. 2) OBJETIVOS: Compreender a evolução histórica do conceito de Business Intelligence (BI) e estar familiarizado com as linguagens, ferramentas e arquiteturas envolvidas com o uso do BI. Entender o ambiente de negócios em uma conjuntura em que o ambiente computacional é fundamental na tomada de decisões gerenciais. Descrever a metodologia e os conceitos do BI relacionando-os aos demais Sistemas de Apoio à Decisão; poder implementar uma arquitetura de BI na empresa em que trabalha; compreender os conceitos de Data Warehousing e as questões relativas à integração, os processos de extração, padronização e armazenamento de dados. Também descrever a BI no contexto da Inteligência Competitiva através da Análise de Negócios e Visualização de Dados ; entender a natureza do Business Performance Management (BPM). 3) METODOLOGIA: Aulas expositivas, estudo dirigido de casos, exercícios e trabalhos em grupo de modo a permitir a aplicação dos referenciais conceituais, metodológicos e instrumentais aprendidos. Para completar a base conceituada, o aluno deverá realizar pesquisas junto à internet, biblioteca e a empresas utilizando os conceitos aprendidos na empresa objeto de seu Projeto Integrador. 4) CONTEÚDO PROGRAMÁTICO: 1. Introdução ao Business Intelligence; 2. Principais teorias e características do Business Intelligence (BI); 3. Definições e conceitos de Data Warehousing); 4. Análise de Negócios (BA Business Analysis); 5. Visualização de Dados; 6. Conceitos e aplicações de Mineração de Dados (Data Mining); 7. Técnicas e ferramentas de Mineração de Dados; 8. Visão geral do Business Performance Management (BPM); 9. Metodologias do BPM; 10. Arquitetura e aplicações do BPM; 11. Redes Neurais para Mineração de Dados. 5) TRABALHO DISCENTE EFETIVO (TDE): Trabalhos a Serem realizados durante o semestre letivo: Trabalho em grupo (diagnóstico) orientado junto a empresas, internet, biblioteca e público-alvo para a realização do Planejamento Estratégico de Business Intelligence. 6) ATIVIDADES COMPLEMENTARES (ACs): Resenhas de livros ou artigos previamente acordados com o professor, relacionados à matéria em suas diversas dimensões até 5 hs cada resenha. (Vide modelo com a coordenação de Atividades Complementares). 1
AC de Extensão: cursos à distância relativos ao contexto da matéria acompanhados de certificado de conclusão contendo a carga horária e relatório de aproveitamento do curso. 7) AVALIAÇÃO: Avaliações escritas (provas, atividades e projeto) correspondendo a 80% das notas, mais 20% representada pelo TDE. - Atividades em sala ou fator de participação 2,0 seguindo o modelo de deméritos onde o aluno parte do grau máximo e perde 0,1 a cada atividade não apresentada, onde os alunos serão avaliados individualmente e em equipe (esta pontuação entrará na composição da nota da prova escrita segundo a fórmula: avaliação bimestral * fator de participação); - Trabalhos até 2,0 seguindo o modelo de méritos onde ele recebe 0,1 a cada trabalho apresentado no prazo estipulado. Atividades e trabalhos opcionais apresentados que complementarão os conteúdos expostos em sala de aula (esta pontuação será acrescentada após a apuração da nota bimestral, desde que esta seja inferior a 10,0 e obedecendo a este limite); - Avaliação bimestral escrita até 8,0, representada por uma prova individual escrita, com consulta às anotações de aula e trabalhos solicitados onde a utilização do material compilado em sala de aula (anotações, trabalhos, resumos e pesquisas) serão fundamentais para a resolução das questões; 8) CRONOGRAMA DAS ATIVIDADES: O Calendário escolar da Uni Sant Anna prevê um semestre com 20 semanas. T=atividade teórica P=atividade prática EAD=atividade semipresencial Aula T/P/EAD Conteúdo / Atividades 01 T Introdução à Matéria apresentação do professor, ementa, plano de ensino e critérios de avaliação 02 T Introdução ao Business Intelligence (BI): Estudo de caso: Toyota usa o BI para se superar (Turban et AL, BI 1.1) 03 T Introdução ao Business Intelligence (BI): Alterando os ambientes de negócios; O modelo de pressões reações suporte de negócios; O ambiente de negócios; Reações organizacionais: ser reativo, precavido, versátil e proativo. Suporte computadorizado. 04 T Introdução ao Business Intelligence (BI):Uma estrutura para o BI. Definições de BI; Breve histórico; Arquitetura e componentes de BI; Os benefícios do BI; O valor para o negócio do BI; 05 T Criação e uso da inteligência e governança do BI. Um processo cíclico de criação e uso da inteligência; Governança do BI; Inteligência e espionagem; As principais teorias e características do BI. Processamento de transações versus processamento analítico; Algumas teorias sobre BI; 2
06 T Inteligência e vantagem competitiva. A obrigação estratégica do BI; Inteligência competitiva; Implementação bem-sucedida do BI. A comunidade típica de usuários de BI; Planejamento adequado e alinhamento com a estratégia de negócios; BI em tempo real e sob demanda. O BI hoje e amanhã. 07 T Data Warehousing: definições e conceitos. O que é um DW? Características de um DW; Metadados; Estudo de caso (Continental Airlines). 08 T Data Warehousing: visão geral do processo e arquiteturas. Fontes de dados, extração de dados etc; Arquitetura de três camadas, outras arquiteturas. 09 T Data Warehousing: integração de dados e processos de extração, transformação e carga. Integração de dados; Extração, transformação e carga; 10 T Prova Bimestral I 11 T Vista e Correção da Prova 12 T Análise de Negócios (BA): visão geral. Fundamentos da BA; Ferramentas e técnicas de BA; Sistemas de informações executivas e de suporte executivo. 13 T Processamento Analítico Online (OLAP). OLAP versus OLTP; Tipos de OLAP; Exemplos de aplicações OLAP bem-sucedidas; Ferramentas e fornecedores de OLAP. 14 T Multidimensionalidade, análise de negócios avançada e visualização de dados. Apresentação multidimensional; Cubos de dados multidimensionais e suas análises; Limitações da dimensionalidade; Data mining e análise preditiva; Ferramentas para análise avançada; Visualização por planilhas. 15 T Mineração de Dados (Data Mining): conceitos e aplicações. Conceitos e aplicações de Data Mining; Definições, características e benefícios; Como funciona o DM; Técnicas e ferramentas de DM (métodos estatísticos, árvores de decisão etc). 16 T Business Performance Management (BPM): visão geral e metodologias. Definição; BPM versus BI; Resumo dos processos BPM; 17 T Prova Bimestral II 18 T Vista de notas 19 T Revisão 20 T Prova Substitutiva 3
9) HABILIDADES, COMPETÊNCIAS E ATITUDES DESENVOLVIDAS A PARTIR DO CONTEÚDO MINISTRADO: Esta matéria propicia ao aluno o desenvolvimento principalmente das seguintes habilidades: 1. Análise e solução de problemas; 2. Modelagem; 3. Abstração; 4. Design Criativo; 5. Auto-Aprendizado; 6. Trabalho em Equipe; 7. Capacidade Empreendedora; 8. Avaliação e Crítica; 9. Expressão escrita; 10. Domínio da Língua Inglesa; 11. Capacidade de Concentração; 12. Trabalho sob Pressão. Dentre as competências pode-se destacar: 1. Compreender o corpo de conhecimento básico da administração aplicada a inteligência de negócios (BI); 2. Compreender e aplicar conceitos, princípios e práticas essenciais no contexto de cenários bem definidos, mostrando discernimento na seleção e aplicação de técnicas e ferramentas; 3. Estar capacitado à identificação de problemas e à modelagem e gerenciamento em um ambiente integrado de gestão de informação. Este trabalho exige habilidade de solução de problemas, comunicação e avaliação crítica; 4. Demonstrar habilidade para trabalhar como um indivíduo sob orientação, como um membro da equipe ou como líder de uma equipe; 5. Identificar práticas apropriadas dentro de um quadro ético, legal e profissional; 6. Reconhecer a necessidade de um desenvolvimento profissional contínuo; 7. Discutir, analisar e avaliar aplicações baseadas no corpo de conhecimento da administração; 8. Demonstrar solidariedade. 4
10) BIBLIOGRAFIA BÁSICA: 1. TURBAN, E. SHARDA, R., ARONSON, Jay E. e KING, D. Business Intelligence: Um Enfoque Gerencial para a Inteligência do Negócio. Porto Alegre, Bookman, 2009. 2. O BRIEN, James A. Sistemas de Informação e as Decisões Gerenciais na Era da Internet. 2ª Ed., São Paulo, Saraiva, 2008. 3. LAUDON, Kenneth C. e LAUDON, Jane P. Sistemas de Informação Gerenciais. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008 11) BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR: 1. SIMCSIK, Tibor; POLLONI, Enrico G. F. Tecnologia da informação automatizada. São Paulo: Berkeley, 2002. 2. MCGEE, James; PRUSAK, Laurence; Gerenciamento estratégico da informação : aumente a competitividade e a eficiência de sua empresa utilizando a informação como uma ferramenta estratégica. 15ª. ed. Rio de Janeiro:Editora Campus, 1994. 3. INMON, W. H.; WELCH, J. D.; GLASSEY, Katherine L. Gerenciando data warehouse. São Paulo : Makron Books do Brasil, 1999. 12) PERIÓDICOS: 1. Revista HSM Management São Paulo, HSM 2. Harvard Business Review Boston, Harvard Business School Publishing 13) SITES DE INTERESSE: 1. www.sap.com/brazil 2. www.oracle.com/bi 3. TI Inside Online: http://www.tiinside.com.br/index.aspx 5