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dc.creatorCosta, Dyego Márcio Damasceno-
dc.date.accessioned2025-01-08T15:16:23Z-
dc.date.available2025-01-08T15:16:23Z-
dc.date.issued2024-11-18-
dc.identifier.citationCOSTA, Dyego Márcio Damasceno. Proposta de critérios de sustentabilidade nas fases preliminares de projetos de business intelligence. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35740-
dc.description.abstractBusiness Intelligence (BI) resources enable the collection of strategic information from large volumes of data, allowing organizations to make decisions aimed at reducing environmental impacts. The objective of this work is to propose sustainable criteria to structure the initial phases of a BI project with an emphasis on sustainable objectives. To this end, a systematic literature review was developed using the Methodi Ordinatio. Based on the bibliographic review, it was possible to identify sustainable criteria and demands for BI data analysis, such as verifying needs and improvements in data extraction, integration and standardization. As an example of application to test the criteria, a case study was developed in a precast cement factory, analyzing all processes and which types of sustainable data can be structured in the initial phases of a BI project with an emphasis on sustainability. As a result of the application of the criteria in data mapping, it was found, among others, that this application reduces the scope of data to be collected and thus facilitates the modeling of subsequent phases, also reducing the impact on the processing of computational resources. Furthermore, by defining categories and types of data, it was possible to have a comprehensive view of data with the same classification, such as waste generation in each sector, which makes it possible to generate a history of this data. As for data processing processes, the application of sustainable criteria made it possible to identify which metrics and types of data should be extracted from the databases. Therefore, it is clear that establishing well-defined sustainability criteria and indicators is essential for collecting data and preparing it for a reliable BI project.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/pt_BR
dc.subjectInteligência competitiva (Administração)pt_BR
dc.subjectIntegração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectSustentabilidadept_BR
dc.subjectBusiness intelligencept_BR
dc.subjectData integration (Computer service)pt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectSustainabilitypt_BR
dc.titleProposta de critérios de sustentabilidade nas fases preliminares de projetos de business intelligencept_BR
dc.title.alternativeProposal for sustainability criteria in the preliminary phases of business intelligence projectspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoOs recursos de Business Intelligence (BI) possibilitam a obtenção de informações estratégicas a partir de grandes volumes de dados, permitindo que as organizações tomem decisões buscando a redução dos impactos ambientais. O Objetivo do presente trabalho é propor critérios sustentáveis para estruturar as fases iniciais de um projeto BI com ênfase em objetivos sustentáveis. Para tanto, foi desenvolvida uma revisão sistemática de literatura utilizando o Methodi Ordinatio. Com base na revisão bibliográfica, foi possível levantar os critérios sustentáveis e demandas de análise de dados de BI, como verificar necessidades e melhorias na extração, integração e padronização de dados. Como exemplo de aplicação para teste dos critérios, foi desenvolvido um estudo de caso em uma fábrica de pré-moldados de cimento analisando todos os processos e quais tipos de dados sustentáveis podem ser estruturados nas fases iniciais de um projeto de BI com ênfase em sustentabilidade. Como resultante da aplicação dos critérios no mapeamento de dados, verificou-se, dentre outros, que essa aplicação reduz a abrangência de dados a serem levantados e dessa forma facilita a modelagem das fases subsequentes, reduzindo também o impacto no processamento dos recursos computacionais. Ademais com a definição de categorias e tipos de dados, foi possível ter uma visão abrangente de dados de mesma classificação, como por exemplo, geração de resíduos em cada setor, o que possibilita gerar um histórico desses dados. Quanto aos processos de tratamento de dados, a aplicação de critérios sustentáveis possibilitou identificar quais métricas e tipos de dados deveriam ser extraídos nas bases de dados. Portanto, é evidenciado que o estabelecimento de critérios e indicadores de sustentabilidade bem definidos é fundamental para o levantamento de dados e preparo destes para um projeto de BI confiável.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.creator.IDhttp://lattes.cnpq.br/1863681465335203pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1863681465335203pt_BR
dc.contributor.advisor1Resende, Luis Mauricio Martins de-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-4151-0843pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5368459603526305pt_BR
dc.contributor.referee1Bittencourt, Juliana Vitoria Messias-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-9575-3675pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5844979052853050pt_BR
dc.contributor.referee2Betim, Leozenir Mendes-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-4116-9617pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8062554268717065pt_BR
dc.contributor.referee3Resende, Luis Mauricio Martins de-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0003-4151-0843pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5368459603526305pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
dc.subject.capesEngenharia/Tecnologia/Gestãopt_BR
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