Título: | CONSTRUÇÃO DE UM AMBIENTE DE BUSINESS INTELLIGENCE E DATA ANALYTICS PARA SUPORTE À AVALIAÇÃO DO CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA PUC-RIO | ||||||||||||
Autor(es): |
JOAO GABRIEL CAVALCANTI ALVES |
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Colaborador(es): |
FERNANDA ARAUJO BAIAO AMORIM - Orientador PAULA MEDINA MACAIRA LOURO - Coorientador |
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Catalogação: | 20/JUL/2021 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53780@1 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53780 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Os indicadores de desempenho são uma poderosa ferramenta no suporte à tomada de decisão. Eles garantem que as ações tomadas por uma organização estão tendo o impacto desejado, levando ao progresso em alcançar seus objetivos estratégicos. No caso das instituições de ensino superior, alguns de seus principais indicadores são os Indicadores de Qualidade de Ensino Superior, divulgados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), autarquia federal filiada ao Ministério da Educação. Porém, os dados são divulgados de forma que é necessário tratá-los, agregá-los e filtrá-los em cada nível de gestão de cada instituição, para que sejam armazenados a cada ano em um repositório histórico, consolidando as séries históricas de cada indicador e exibidos em uma visualização gráfica
adequada e consolidada, para enfim serem analisados pelos gestores. Este trabalho aborda a construção de um ambiente de Business Intelligence (BI) e Data Analytics para suporte à avalição do curso de engenharia de produção da PUC-Rio, fundamentando e desenvolvendo desde o processo de extração, transformação e carregamento dos dados em um Data Warehouse (DW), modelagem dimensional dos dados, para simplificá-los para a análise, até a construção de dashboards, disponibilizando os dados em um formato otimizado para a análise e tomada de decisão dos gestores.
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