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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Adoção de uma ferramenta de Business Intelligence para tomada de decisão no processo de identificação de anomalias e manutenção no setor elétrico
Título(s) alternativo(s): Adoption of a Business Intelligence Tool for Decision-Making in Anomaly Identification and Maintenance Processes in the Electrical Sector
Autor(es): Araujo, Witney Reinande de Souza
Primeiro Orientador: Gomes, Raphael de Aquino
metadata.dc.contributor.referee1: Gomes, Raphael de Aquino
metadata.dc.contributor.referee2: Carvalho, Sirlon Diniz de
metadata.dc.contributor.referee3: Magalhães, Alana da Silva
Resumo: Neste trabalho, é abordada a importância do gerenciamento de dados para as empresas e como a análise de dados pode contribuir para melhorar os negócios. Destaca- se a necessidade de ferramentas e metodologias para lidar com o crescente volume de dados gerados. São apresentados conceitos relevantes e melhores práticas de Business Intelligence, discutindo-se ferramentas, arquitetura e modelagem de dados. No setor elétrico, enfatiza-se a gestão de dados e a importância dos indicadores para a manutenção e identificação de anomalias. Destaca-se a relevância do gerenciamento de dados para garantir a disponibilidade do serviço de energia elétrica com qualidade e confiabilidade. Detalha-se a metodologia de modelagem e arquitetura de dados na camada de Extração, Transformação e Carregamento, incluindo a construção de Data Marts baseados em QVDs e os requisitos de negócio para visualização e tomada de decisão. Destaca-se a escalabilidade e robustez da ferramenta desenvolvida, permitindo sua utilização em empresas do setor energético. A ferramenta possibilita a criação de alertas relacionados a dados críticos e o monitoramento da atualização dos dados. Conclui-se que a ferramenta aprimora os processos ao substituir abordagens manuais, oferecendo ampliação na visão dos dados da empresa e embasando tomadas de decisão. A aplicação é poderosa e de fácil utilização por usuários de negócios com conhecimentos básicos em dados. Além da escalabilidade, sua robustez é evidente ao utilizar a plataforma Qlik, proporcionando opções de aprimoramento na utilização das informações.
Abstract: In this work, the importance of data management for companies and how data analysis can contribute to improving business are addressed. The need for tools and methodologies to handle the growing volume of generated data is emphasized. Relevant concepts and best practices of Business Intelligence are presented, discussing tools, data architecture, and modeling. In the electrical sector, data management and the importance of indicators for maintenance and anomaly detection are emphasized. The relevance of data management in ensuring the availability of quality and reliable electricity service is highlighted. The data modeling and architecture methodology in the Extraction, Transformation, and Loading layer is detailed, including the construction of Data Marts based on QVDs and business requirements for visualization and decision- making. The scalability and robustness of the developed tool, allowing its use in energy sector companies, are emphasized. The tool enables the creation of alerts related to critical data and monitoring data updates. It is concluded that the tool enhances processes by replacing manual approaches, offering an expanded view of the company’s data and providing a foundation for decision-making. The application is powerful and user-friendly for business users with basic data knowledge. In addition to scalability, its robustness is evident when using the Qlik platform, providing options for improving information utilization.
Palavras-chave: Business intelligence
arquitetura de dados
setor energético
CNPq: Ciências Exatas e da Terra; Ciência da Computação; Metodologia e Técnicas da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Insitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
Sigla da Instituição: IFG
metadata.dc.publisher.department: Câmpus Goiânia
Citação: ARAUJO, Witney Reinande de. Adoção de uma ferramenta de Business Intelligence para tomada de decisão no processo de identificação de anomalias e manutenção no setor elétrico. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, Goiânia, 2023.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/1624
Data do documento: 3-Jul-2023
Aparece nas coleções:Bacharelado em Sistemas de Informação

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