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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Proposta de implementação do Power BI e SSAS para o auxílio na análise de dados para área comercial com foco em Real-Time Data Streaming Caso de Estudo: Fonte Capital Moçambique
Autor(es): Mondlane, Tomás Samuel
Primeiro Orientador: Omar, Leila
Segundo Orientador: Matimbe, Arístides
Resumo: A evolução das empresas em relação à análise de dados tem sido uma jornada transformadora impulsionada pelos avanços tecnológicos, mudanças nos cenários de negócios e reconhecimento crescente do valor intrínseco dos dados. Inicialmente, essa evolução partiu da manutenção manual de registros para uma tomada de decisão mais sofisticada baseada em dados. Atualmente, essa transformação continua avançando, impulsionada por tecnologias emergentes e aprimoramento das capacidades de análise de dados. Na área comercial bancária, a aplicação da análise de dados é fundamental. Ela possibilita uma compreensão mais aprofundada dos clientes, das dinâmicas de vendas de produtos, da análise de mercado e do desenvolvimento de novos produtos. A utilização de um Data Warehouse como repositório integrado de dados é vital para suportar a análise. Ele é derivado de diferentes fontes de dados operacionais e é projetado para apoiar processos de tomada de decisão por meio de informações analíticas. Os componentes de um Data Warehouse incluem a área de preparação de dados, que envolve processos de extração, transformação e carga (ETL), e a área de apresentação de dados, onde os usuários acessam informações organizadas em data marts. Além disso, o Business Intelligence (BI) desempenha um papel crucial ao transformar dados em insights valiosos. Ele oferece uma visão global do negócio, fornecendo informações consistentes e atualizadas para embasar decisões estratégicas. A infraestrutura de sistemas de informação da organização é fundamental para garantir que o BI esteja integrado às fontes de dados subjacentes, proporcionando informações relevantes e úteis aos usuários finais. Em suma, a evolução das empresas em direção à análise de dados é contínua, com a implementação de tecnologias avançadas, processos aprimorados e a compreensão crescente de que dados bem analisados e interpretados são vitais para impulsionar a inovação, a eficiência e a competitividade nos negócios.
Abstract: The evolution of companies towards data analysis has been a transformative journey driven by technological advances, changing business scenarios and growing recognition of the intrinsic value of data. Initially, this evolution moved from manual record keeping to more sophisticated data-driven decision making. Today, this transformation continues to advance, driven by emerging technologies and improved data analytics capabilities. In the commercial banking area, the application of data analysis is fundamental. It enables a deeper understanding of customers, product sales dynamics, market analysis and new product development. Using a Data Warehouse as an integrated data repository is vital to support analysis. It is derived from different operational data sources and is designed to support decision- making processes through analytical information. The components of a Data Warehouse include the data preparation area, which involves extraction, transformation and loading (ETL) processes, and the data presentation area, where users access information organized in data marts. Furthermore, Business Intelligence (BI) plays a crucial role in transforming data into valuable insights. It offers a global view of the business, providing consistent and updated information to support strategic decisions. The organization's information systems infrastructure is critical to ensuring that BI is integrated with underlying data sources, providing relevant and useful information to end users. In short, the evolution of companies towards data analysis is continuous, with the implementation of advanced technologies, improved processes and the growing understanding that well-analyzed and interpreted data is vital to driving business innovation, efficiency and competitiveness.
Palavras-chave: Bussiness intelligence
Análise de dados comerciais
Power BI
Data warehouse
PHC ERP
SQL server
Analysis services
CNPq: Engenharias
Engenharia Informática
Idioma: por
País: Moçambique
Editor: Universidade Eduardo Mondlane
Sigla da Instituição: UEM
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Engenharia
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://monografias.uem.mz/handle/123456789/4692
Data do documento: 2-Nov-2024
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