Resultado(s) da Pesquisa

Em adição às Tabelas Fato que armazenam dados atômicos relativos a fatos únicos de processos, tabelas agregadas são muitas vezes criadas. Essas tabelas combinam métricas de múltiplos processos em um nível comum de detalhe. São tabelas complementares às Tabelas...

Frequentemente, é conveniente combinar fatos de vários processos em uma única Tabela Fatos consolidada se eles puderem ser expressos na mesma granulação. Por exemplo, dados de vendas podem ser consolidados com previsões de vendas em uma única Tabela Fatos para...

Embora teoricamente qualquer mistura de fatos possa ser incluída em uma mesma tabela, um design dimensional apropriado permite apenas fatos na mesma granularidade (mesma dimensionalidade) coexistirem em uma mesma Tabela Fato. Uma granularidade uniforme garante...

Gerenciar a qualidade de dados em um Data Warehouse requer um sistema abrangente de qualidade que testa os dados à medida que fluem dos sistemas de origem para a plataforma de BI. Quando o script de qualidade de dados detecta um erro, esse evento é registrado ...

Embora Data Warehouses sejam ainda muito relevantes e muito poderosos para dados estruturados, não se pode dizer o mesmo para dados semi-estruturados e não estruturados (KHINE e WANG, 2018; SAWADOGO e DARMONT, 2021). Como a maioria dos dados provenientes de Bi...

De acordo com Salinas e Lemus (2017), o termo Big Data foi criado em 1997 por Michael Cox e David Ellsworth, pesquisadores da NASA que tinham que trabalhar com conjuntos de dados geralmente muito grandes, o que sobrecarregava a memória principal, disco local e...

Diferentemente de um Data Warehouse, o Big Data vai além da consolidação de informações, pois é utilizado principalmente para o armazenamento e processamento de qualquer tipo e volume de dados com um volume que potencialmente cresce exponencialmente. De certo ...

De acordo com o SAS (2022), técnicas de big data analytics (análise de big data) examinam grandes quantidades de dados na tentativa de descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights. Para Gandomi e Haider (2015), o potencial do big data surge apenas...

Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente suportados por modelos multidimensionais predefinidos, tendo o intuito de prover suporte a aplicações de Business Intelligence. Tais modelos são geralmente implementados sobre bancos de dados relacionais e ger...

  Para solicitar o cartão institucional acesse o SIG (https://sig.ufla.br/), no menu lateral à esquerda, ir em Serviços e depois Cartão Institucional:     Em cartões Institucionais, clicar em Solicitar Cartão Institucional:      Na tela seguinte ser...

Data Lakes, como um conceito moderno de armazenamento de dados em formato nativo, foi apresentado como um substituto para Data Warehouses. No entanto, com o passar do tempo, ficou claro que Data Lakes pode ser utilizado em complementação ao Data Warehouses, nã...

Em 2019, no artigo How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh, Zhamak Dehghani propõe uma nova abordagem para construção de plataformas de dados, chamado Data Mesh. De acordo com Dehghani (2019), os modelos atuais de plataforma de dad...

O DMBOK (DAMA-DMBOK, 2017) define Governança de Dados (GD) como a execução de autoridade, controle e tomada de decisão compartilhada (planejamento, monitoramento e fiscalização) sobre o gerenciamento de ativos de dados, com os seguintes objetivos: Possibili...

Existe uma percepção incorreta de que a qualidade de dados esteja estritamente relacionada com os seus aspectos estruturais. A qualidade de dados deve ser analisada em diversos aspectos, dos quais, muitos não estão diretamente relacionados à forma física do da...

Em qualquer organização, certos dados são comuns entre diferentes áreas de negócio, processos e sistemas. O compartilhamento de dados comuns (ex: lista de servidores; lista de alunos; lista de cursos; centros de custo; códigos de localização geográfica; etc) d...

De acordo com o Goasduff (2020), Data Hubs são “hubs” conceituais, lógicos e físicos para mediação da semântica, em suporte à governança e compartilhamento de dados entre sistemas. Data Hubs possibilitam o fluxo contínuo de dados devidamente governados. Para ...

A necessidade de gerenciar a complexidade, juntamente com os seus custos decorrentes, são os motivos para arquitetar a integração de dados em uma perspectiva corporativa. Um projeto corporativo de integração de dados é comprovadamente mais eficiente e econômic...

De acordo com o DAMA (2017), Data Warehousing refere-se aos processos operacionais de extração, limpeza, transformação, controle e carregamento que mantêm os dados em um Data Warehouse. O processo de Data Warehousing concentra-se em possibilitar a manutenção d...

Dados precisam ser vistos como ativos críticos para o sucesso das atividades operacionais e administrativas do negócio, e não como meios temporários para alcançar resultados, ou mesmo como subprodutos de processos de negócio. Neste contexto, vale destacar que ...

A restrição quanto à exclusão de informações extraídas automaticamente é uma regra de negócio, requisitada pela CPPD. O procedimento para esse tipo de situação seria incluir uma anotação no campo "Observação" ao enviar o RAD para aprovação, citando o problema ...