Navegando por Assunto "Armazenamento de dados"

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Construção de pipelines de dados sobre obras públicas em Pernambuco: abordagem prática com o Apache Airflow
(2023-09-21) Silva, Henrique César José da; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584
Este estudo apresenta uma abordagem prática para a construção de pipelines de dados voltados à coleta, transformação e armazenamento de informações relacionadas a obras públicas no estado de Pernambuco. O objetivo central é desenvolver fluxos de trabalho eficientes e automatizados para a extração de dados a partir de portais de transparência públicos, e a subsequente consolidação dessas informações. Com base em tecnologias de Engenharia de Dados, o framework Apache Airflow foi selecionado para a orquestração dos processos, permitindo o agendamento e monitoramento dos fluxos de trabalho.
Geração de indicadores de desempenho de negócio utilizando o Data Warehouse de uma grande rede de varejo
(2023-05-04) Tavares, Luís Felipe do Carmo Costa; Gouveia, Roberta Macêdo Marques; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224
A utilização de Key Performance Indicators (KPIs) é fundamental para as empresas, pois permite avaliar o desempenho e o resultado dos processos, facilitar as tomadas de decisão, identificar padrões de performance de setores, reduzir custos desnecessários e aumentar a eficiência operacional. Contudo, é importante levar em consideração que o cálculo dos KPIs se torna mais complexo devido ao crescimento da empresa e à chegada de novas demandas. Este projeto foi implementado em uma grande rede de varejo, que precisou reformular a forma de calcular seus KPIs devido ao surgimento de novas filiais e ao aumento de colaboradores. Para melhorar a performance, a centralização dos cálculos foi realizada por meio de um modelo de Data Warehouse (com Data Lakes), onde assim os cálculos com as mudanças estão sendo realizados em um único banco em vez de em cada banco das filiais individualmente e posteriormente sendo centralizado. Durante a implementação do projeto, foram enfrentados diversos desafios como a validação do resultado de cada indicador, a criação de novas funcionalidades (como o cálculo de acumulados) e a necessidade de criar uma procedure específica para cada métrica e indicador.
Processo de ETL voltado para jurimetria
(2021-12-20) Cristovam, Edson Fagner da Silva; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/1519472768897299
Grandes empresas podem ter dificuldades em gerenciar numerosos processos judiciais em que são rés, pois uma equipe do tamanho necessário para gerir esses processos pode ser muito dispendiosa. Com a digitalização dos processos judiciais, uma estratégia que automatize a organização das informações processuais e que seja de fácil consulta pode ser muito proveitosa. Diante disso, o data warehouse parece ser uma técnica muito indicada para tal, por normalizar e padronizar as informações de diversas fontes que estão contidas nele. Mas para carregar os dados em um data warehouse, é necessário prepará-los com um método comumente conhecido por ETL. Com esse método podemos criar fluxos de extração, transformação e carga de dados que serão escritos no data warehouse. Com um data warehouse preenchido com dados judiciais, podemos utilizá-lo para auxiliar a tomada de decisão do setor jurídico das empresas por meio da jurimetria, que consiste na aplicação de ferramentas estatísticas ao Direito, fornecendo novos pontos de vista baseado em dados.
Um Data Mart para análise comparativa entre dados oficiais e não oficiais de óbitos por COVID-19 no Brasil
(2022-10-05) Saturnino Junior, Samuel; Pereira, Ellen Polliana Ramos Souza; http://lattes.cnpq.br/6593918610781356; http://lattes.cnpq.br/0034307789948347
A situação epidemiológica da COVID-19 no Brasil teve um alto impacto na população, e diferentes autores discutem esse impacto através de análises de indicadores provenientes de fontes oficiais e não oficiais. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo disponibilizar um Data Mart para análise comparativa entre dados oficiais e não oficiais de óbitos por COVID-19 no Brasil, referente aos anos de 2019-2022, sendo construído a partir da integração de múltiplas fontes de dados abertos e disponibilizados no formato aberto por meio de uma ferramenta OLAP que permite uma melhor visualização dos dados.