Modelo Conceptual de Desenvolvimento, Implementação e Utilização de BI&A em PMEs

Abstract

Atualmente, para que as organizações se mantenham competitivas e acompanhem o mercado em constante crescimento, é essencial adotar tecnologias modernas de forma eficaz. O desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão permite o planeamento, controlo e acompanhamento eficazes de todos os processos das empresas e dada a conjuntura do mercado, utilizando indicadores-chave de desempenho. A identificação de oportunidades de melhoria nos sistemas de produção e de negócio contribui para melhorar os níveis de qualidade dos produtos e serviços oferecidos e a sustentabilidade do negócio.

Este projeto foi realizado, com o propósito de desenvolver um Data Warehouse completo implementável em Pequenas e Médias Empresas (PMEs), abrangendo todas as etapas cruciais da construção do Data Warehouse, utilizando como suporte uma base de dados fornecida pela Microsoft, designada por “AdventureWorks”. Ao longo desta dissertação, são detalhados todos os processos de Extração, Transformação e Carregamento (ETL) realizados utilizando o SQL Server Integration Services (SSIS)e o SQL Server. O processo de ETL envolveu a extração de dados, a transformação desses dados para garantir consistência e qualidade, e o carregamento no Data Warehouse em um formato otimizado para análise.

Além disso, foram desenvolvidos dashboards em Power BI para a visualização e análise dos dados. Esses dashboards permitem que os utilizadores explorem e analisem informações por meio de gráficos e relatórios interativos, proporcionando uma visão clara dos indicadores de desempenho mais importantes. Tal como a base de dados de origem, o relatório encontra-se subdividido em quatro temas principais: Recursos Humanos, Compras, Produção e Vendas.

Para validar o projeto, foram conduzidas quatro entrevistas semiestruturadas com especialistas em Business Intelligence/Analytics (BI&A). As entrevistas tiveram como objetivo avaliar a eficácia da solução desenvolvida neste projeto, a usabilidade dos dashboards e o impacto da solução no suporte à tomada de decisão. As respostas fornecidas pelos entrevistados contribuíram para melhorar o projeto e a garantir sua relevância no contexto da digitalização das empresas, nomeadamente, ao nível da utilização de BI&A.

Alternate abstract:

Currently, for organizations to remain competitive and keep up with a constantly growing market, it is essential to effectively adopt modern technologies. The development of decision support systems enables effective planning, control, and monitoring of all business processes using key performance indicators, considering the market conditions. Identifying opportunities for improvement in production and business systems helps enhance the quality levels of products and services offered and ensures business sustainability.

This project was carried out with the purpose of developing a comprehensive Data Warehouse implementable in Small and Medium Enterprises (SMEs), covering all the crucial stages of Data Warehouse construction, using a database provided by Microsoft called "AdventureWorks" as a foundation.

Throughout this dissertation, all the Extraction, Transformation, and Loading (ETL) processes carried out using SQL Server Integration Services (SSIS) and SQL Server are detailed. The ETL process involved extracting data, transforming that data to ensure consistency and quality, and loading it into the Data Warehouse in an optimized format for analysis.

In addition, dashboards were developed in Power BI for data visualization and analysis. These dashboards allow users to explore and analyze information through interactive charts and reports, providing a clear view of the most important performance indicators. Like the source database, the report is divided into four main themes: Human Resources, Purchasing, Production, and Sales.

To validate the project, four semi-structured interviews were conducted with experts in Business Intelligence/Analytics (BI&A). The interviews aimed to assess the effectiveness of the solution developed in this project, the usability of the dashboards, and the impact of the solution on decision support. The feedback provided by the interviewees helped to improve the project and ensure its relevance in the context of digital transformation in companies, particularly in the use of BI&A.