Business intelligence no suporte à decisão: soluções open source

O conhecimento que se consegue extrair dos dados existentes nas organizações é fundamental para aumentar a sua vantagem competitiva nos atuais mercados em constante mutação. Esta constante mudança leva as organizações a tomar decisões estratégicas, táticas ou operacionais com maior frequência. Há, portanto, uma necessidade crescente de agilidade neste processo e que as decisões sejam menos intuitivas e mais fundamentadas em informação credível. É neste contexto que os sistemas de Business Intelligence (BI) surgem com o objetivo de auxiliar neste processo de tomada de decisão, recolhendo dados, processando-os/analisando-os e disponibilizando a informação e conhecimento que deles se retira. Se no início existia um domínio por parte das aplicações comerciais, que, por si só, representava um custo normalmente elevado apenas com licenciamento, tal já não é completamente verdade. As soluções open source têm ganho expressão de uma forma geral e na área do Business Intelligence não é diferente, sendo atualmente uma alternativa viável às soluções comerciais. Com o objetivo de promover esta alternativa, neste trabalho identificámos as principais plataformas open source de BI: Jaspersoft, Knowage e Pentaho. Foram posteriormente submetidas a um processo de avaliação para identificar a que atualmente se apresenta como melhor opção. Para tal foi utilizada a metodologia de avaliação de software open source OSSpal. Neste processo de avaliação identificámos a Pentaho como melhor opção atual dentro das plataformas open source de BI disponíveis. Posteriormente, realizámos um estudo de caso aplicado a uma empresa da área logística, com a utilização prática da Pentaho de forma a comprovar a viabilidade destas soluções open source. Concluímos que a Pentaho deu resposta integral aos problemas propostos, ainda que, em parte, se tenha recorrido a um plugin desenvolvido pela comunidade de utilizadores e que não está disponível de base na plataforma. A vasta comunidade de utilizadores, fruto da adoção mundial da Pentaho, é um ponto forte nesta plataforma open source, pois potencia o aparecimento e a evolução de plugins, bem como constitui um importante grupo de suporte a utilizadores menos experientes. Concluímos assim que as organizações devem equacionar a Pentaho num momento de escolha de uma plataforma open source de Business Intelligence

DataHub e Apache Atlas: uma análise comparativa de ferramentas de catalogação de dados

Big Data introduces a significant increase of complexity to projects, in which, the use of inadequate data will inevitably produce inadequate and incorrect analysis. Data Catalogs centralize the system’s metadata into one place, providing a global view of the stored data, so it is essential to use appropriate data catalog tools. The choice of the tool that best suits the needs of the projects must be well-founded. This paper uses the OSSpal methodology, usually used for comparing open-source technologies, to do a comparative analysis of two tools: DataHub and Apache Atlas.Big Data introduz um acréscimo significativo de complexidade aos projetos, nos quais, a utilização de dados inadequados irá produzir, inevitavelmente, análises inadequadas e incorretas. Os catálogos de dados centralizam todos os metadados de um sistema de Big Data num único local, fornecendo uma visão global dos dados armazenados, pelo que é fundamental a utilização de ferramentas de catalogação de dados adequadas aos projetos em que inserem. A escolha da ferramenta que melhor se adequa às necessidades dos projetos deve ser o mais fundamentada possível. Neste trabalho foi aplicada a metodologia OSSpal, de comparação de tecnologias open-source, para a análise comparativa de duas ferramentas: DataHub e Apache Atlas.FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia(POCI/LISBOA-01-0247-FEDER-046119

DataHub and Apache Atlas: A Comparative Analysis of Data Catalog Tools

Big Data introduces a significant increase of complexity to projects, in which, the use of inadequate data will inevitably produce inadequate and incorrect analysis. Data Catalogs centralize the system’s metadata into one place, providing a global view of the stored data, so it is essential to use appropriate data catalog tools. The choice of the tool that best suits the needs of the projects must be well-founded. This paper uses the OSSpal methodology, usually used for comparing open-source technologies, to do a comparative analysis of two tools: DataHub and Apache Atlas

Soluções de software analíticas para warehouse management: objetivos, métricas e indicadores de desempenho

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de InformaçãoA evolução tecnológica das últimas décadas possibilitou o acesso à informação de forma instantânea através de dispositivos que fazem parte do nosso quotidiano, tal como o smartphone e o computador. O grande volume de dados gerado diariamente através destes dispositivos constitui uma oportunidade de negócio para as organizações, uma vez que, através da sua exploração, é possível monitorizar o desempenho de uma organização, perspetivar cenários futuros e suportar o processo de tomada de decisão estratégica. Contudo, as soluções de software empresarial, responsáveis pelo armazenamento centralizado dos dados transacionais das organizações, têm vindo a revelar-se insuficiente para o alcance de vantagem competitiva no mercado devido às suas capacidades analíticas limitadas. Neste sentido, as organizações têm vindo a investir em soluções de software analíticas que lhes permitam acrescentar valor às suas atuais soluções de software empresarial e inovar no âmbito da transformação digital. Esta dissertação está enquadrada no âmbito de um estágio realizado na empresa PRIMAVERA - Business Software Solutions que pretende a evolução com funcionalidades analíticas do EyePeak, uma solução de software que permite suportar os principais processos logísticos de uma organização. Desta forma, esta dissertação visa a identificação de objetivos, métricas e indicadores de desempenho de suporte à tomada de decisão em processos de negócio associados a warehouse management (WM). Enquanto caso de demonstração, estes conceitos são prototipados através da conceção de artefactos de natureza analítica (dashboards e reports) com base em dados reais disponíveis no EyePeak, recorrendo a uma tecnologia que enquadra a estratégia tecnológica da PRIMAVERA. A seleção desta tecnologia resulta da experimentação e avaliação das tecnologias Elastic Stack e Power BI. No final, o protótipo desenvolvido é avaliado com base nos requisitos funcionais, nas métricas e nos indicadores de desempenho previamente estabelecidos e através da demonstração dos artefactos aos stakeholders da PRIMAVERA. Os resultados obtidos confirmam que os artefactos produzidos permitem suportar o processo de tomada de decisão em processos de WM associados aos dois perfis de decisão retratados.The technological evolution of the last decades allows instant access to information through devices that are part of our daily lives, such as the smartphone and the computer. The large volume of data generated daily through these devices constitutes a business opportunity for associations, since, through its exploration, it is possible to monitor the performance of an organization, to envision future scenarios and strategic decision-making processes. However, as business software solutions, responsible for the centralized storage of the transactional data of the associations, they have proved to be insufficient to achieve competitive advantage in the market due to their limited analytical characteristics. In this sense, associations have been investing in analytical software solutions that add value to their current business software solutions and innovate in the context of digital transformation. This dissertation is part of an internship carried out at the company PRIMAVERA - Business software solutions that intends to evolve with the analytical functionalities of EyePeak, a software solution that supports the organization's main logistical processes. In this way, this dissertation aims to identify objectives, metrics and performance indicators to support decision making in business processes associated with warehouse management (WM). As a demonstration case, these concepts are prototyped through the design of analytical artifacts (dashboards and reports) based on real data available at EyePeak, using a technology that fits PRIMAVERA's technological strategy. The selection of this technology results from the experimentation and evaluation of the Elastic Stack and Power BI technologies. In the end, the developed prototype is evaluated based on the functional requirements, metrics and performance indicators implemented and through the demonstration of the artifacts to PRIMAVERA's stakeholders. The results obtained were confirmed that these artifacts support the decision-making process in WM processes associated with the two decision profiles portrayed