Descoberta de padrões num sistema de certificação de empresas

Dissertação de mestrado em Engenharia de InformáticaA mineração de dados tem como principal objetivo descobrir padrões escondidos num conjunto de dados, isto é, informação útil que ajude a tomar decisões sobre um determinado tema. Nesta dissertação usa-se a mineração numa base de dados que descreve os certificados adquiridos pelas empresas portuguesas no período 2008-2010. A certificação é um processo voluntário, que, apesar de ser bastante demorado, custoso e envolver demasiada burocracia, pode ser crucial para a sobrevivência das empresas. Os certificados demonstram o compromisso da empresa com a qualidade dos produtos e dos serviços, e com o meio ambiente, a saúde e a segurança dos trabalhadores, entre outros. Quais os certificados que uma empresa deve adquirir é uma das principais questões que se colocam a uma nova empresa no mercado. A resposta a esta pergunta pode variar com vários fatores, como a região onde a empresa se encontra localizada ou o seu sector de atividade. É necessária uma análise prévia que forneça um conhecimento do estado do mercado para tomar as melhores decisões. A aplicação de técnicas de mineração de dados permite obter uma descrição do estado do mercado e uma previsão de quais os certificados a adquirir consoante as características de uma empresa. A informação extraída facilita a tomada de decisão relativamente ao conjunto de certificados que melhor se adapta às características da empresa. Este conjunto de certificados varia com a competitividade resultante do número de empresas na região e do número de empresas no sector de atividade em que a nova empresa se encontra inserida. Os resultados apresentados nesta dissertação fornecem às novas empresas uma orientação inicial no mercado competitivo.The main objective of data mining is to discover patterns in a database, i.e., useful information to support decision making on a given subject. In this dissertation data mining is used in a database that describes the certificates acquired by Portuguese companies in the period 2008 – 2010. Certification is a voluntary process, which, despite the time taken in the process, the costs and the bureaucracy, may be crucial for the survival of a company. Certificates are pledges of the commitment of the company with the quality of services and products, and with the environment, the health and the security of the workers, among others. Which are the certificates that a company must acquire is one of the main questions that is placed to a new company in the market. The answer to this question may depend on several factors, as the region where the company is located or its activity sector. A previous analysis is necessary to get the knowledge about the state of the market that enables to take the best decisions. The application of data mining techniques allows a description of the state of the market and a forecast of which are the certificates to acquire depending on the characteristics of a company. The information extracted supports the decision making relatively to the set of certificates that better suit the characteristics of the company. This set of certificates varies with the competitiveness resulting from the number of companies in the region and with the number of companies in the activity sector to which the new company belongs. The results presented in this dissertation provide an initial orientation to the new companies in the competitive market

Melhorar o processo de seleção de vistas em cubos de dados usando análise what-If

Tese de Doutoramento em InformáticaTo compete in today's society, enterprise managers need to be able to deal with the arising challenges of the competitive market. The increasing competition and the amount of electronic information imply new challenges related to decision-making processes. Collecting relevant information and using Business Intelligence tools are determining factors in decision-making processes and in gaining competitive advantage. However, gathering and storing relevant information may not be enough. The possibility of simulating business hypothetical scenarios could be the advantage that companies need. What-If analysis can help to achieve this competitive advantage. What-If analysis allows to create simulation models to explore the behavior of a system, by analyzing the effects of changing values of parameters, which cannot otherwise be discovered by a manual analysis of historical data, and so, allowing the analysis of the consequences of those changes. A successful What-If analysis process depends mainly on the user experience, his/her knowledge about the business information and the What-If analysis process itself. Otherwise, it can turn into a long and difficult process, especially in the choice of input parameters for the analysis. In this doctoral thesis, a hybridization methodology is proposed that integrates OLAP preferences in the conventional process of What-If analysis. This integration aims to discover the best recommendations for the choice of input parameters for the analysis scenarios using OLAP preferences, helping the user to overcome the difficulties that normally arise in conventional What- If analysis process. The developed methodology helps to discover more specific, oriented and detailed information that could not be discovered using the conventional What-If analysis process.Para competir na sociedade atual é necessário que os responsáveis de negócio consigam lidar com os desafios que o mercado lhes coloca no seu quotidiano. A elevada competição e o aumento na quantidade de informação eletrónica envolvida nestes processos implicam novos desafios relacionados com aquilo que designamos por processos de tomada de decisão. A recolha de informação relevante e o uso de ferramentas de Business Intelligence são dois fatores determinantes nos processos de tomada de decisão, e consequentemente na aquisição de vantagem competitiva das empresas. Apesar disto, recolher e armazenar informação relevante pode não ser suficiente. O processo de simular cenários hipotéticos de um negócio pode ser a vantagem que as empresas necessitam para sobreviver no mercado. As técnicas de análise What- If podem ajudar nesta vertente. O processo de análise What-If permite aos utilizadores criarem modelos de simulação para explorarem o comportamento de um dado sistema, analisando os efeitos causados pela alteração de um dado conjunto de variáveis que, usualmente, não podem ser descobertas através de um processo manual de análise de um qualquer conjunto de dados históricos, permitindo, assim, analisar as consequências dessas mesmas alterações. O sucesso de um processo de análise What-If depende crucialmente da experiência do utilizador, do seu conhecimento relativo à informação disponível e, obviamente do próprio processo What-If. Na ausência destes, podemos ter que encarar um processo de análise longo e difícil, especialmente na escolha dos parâmetros de entrada da análise. Nesta tese de doutoramento, é proposta uma metodologia híbrida, que integra preferências OLAP no processo convencional de análise What-If. Esta integração visa descobrir as melhores recomendações para a escolha dos parâmetros de entrada dos vários cenários de análise que considerem um conjunto de preferências OLAP, com vista a ajudar o utilizador a ultrapassar algumas das dificuldades que normalmente surgem durante um processo de análise What-If convencional. A metodologia desenvolvida ajuda a descobrir informações mais específicas, orientadas e detalhadas, que não poderiam ser descobertas usando o processo de análise What-If convencional