ISCAP - Sistemas de Informação - Teses de doutoramento
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Browsing ISCAP - Sistemas de Informação - Teses de doutoramento by Subject "Bases de dados indutivas"
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- Data mining languages for business intelligencePublication . Azevedo, AnaDesde que Lunh usou, pela primeira vez, em 1958, o termo Business Intelligence (BI), grandes transformações se operaram na área dos sistemas e t ecnologias de informação e, em especial, na área dos sistemas de apoio à decisão. Atualmente , os sistemas de BI são amplamente utilizados nas organizações e a sua importância est ratégica é largamente reconhecida. Estes sistemas apresentam-se como essenciais para um comp leto conhecimento do negócio e como uma ferramenta insubstituível no apoio à tomada de decisão. A divulgação das ferramentas de Data Mining (DM) tem vindo a aumentar na área do BI, assim como o reconhecimento da relevância da sua utilização nos sistemas de BI emp resariais. As ferramentas de BI são ferramentas amigáveis, ite rativas e interativas, permitindo aos utilizadores finais um acesso fácil. Desta forma, é possível ao utilizador final manipular diretamente os dados, tendo assim a possibilidade d e extrair todo o valor para o negócio neles contido. Um dos problemas apontados na utilização d o DM na área do BI prende-se com o facto de os modelos de DM serem, em geral, demasiado comp lexos para que os utilizadores de negócio os possam manipular diretamente, contrariam ente ao que ocorre com as outras ferramentas de BI. Neste contexto, foi identificado como problema de i nvestigação a não existência de ferramentas de BI que possibilitem ao utilizador de negócio a m anipulação direta dos modelos de DM e, consequentemente, não possibilitando extrair todo o valor potencial neles contidos. Este aspeto reveste-se de particular importância num universo e mpresarial no qual a concorrência é cada vez mais forte e no qual o conhecimento do negócio, das variáveis envolvidas e dos potenciais cenários representam um papel fundamental para as o rganizações poderem concorrer num mercado extremamente exigente. Considerando que os sistemas de BI assentam, maiori tariamente, sobre sistemas operacionais que utilizam sobretudo o modelo relacional de bases de dados, a investigação efetuada inspirou- se nos conceitos ligados ao modelo relacional de ba ses de dados e nas linguagens a ele associadas em particular as linguagens Query-By-Exa mple (QBE). Estas linguagens têm uma forte componente de interactividade, são amigáveis e permitem iteratividade e são amplamente utilizadas em ambiente de negócio pelos utilizadore s finais. Têm vindo a ser desenvolvidos esforços no sentido d o desenvolvimento de padrões e normas na área do DM, sendo dada grande relevância ao tema da s bases de dados indutivas. No contexto Data mining languages for business intelligence iv das bases de dados indutivas é dada grande relevânc ia às chamadas linguagens de DM. Estes conceitos serviram, igualmente, de inspiração a est a investigação. Apesar da importância destas linguagens de DM, elas não estão orientadas para os utilizadores finais em ambientes de negócio. Ligando os conceitos relacionados com as linguagens QBE e com as linguagens de DM, foi concebida e implementada uma linguagem de DM para B I, à qual foi dado o nome QMBE. Esta nova linguagem é por natureza amigável, iterativa e interativa, isto é, apresenta as mesmas características que as ferramentas de BI habituais permitindo aos utilizadores finais a manipulação direta dos modelos de DM e, deste modo, aceder a todo o valor potencial desses modelos com todos as vantagens que daí poderão advi r. Utilizando um protótipo de um sistema de BI, a linguagem foi implementada, testada e aval iada conceptualmente. Verificou-se que a linguagem possui as propriedades desejadas, a saber , é amigável, iterativa, interativa. Finalmente, a linguagem foi avaliada por utilizador es finais que já tinham experiência anterior na utilização de DM em contexto de BI. Verificou-se qu e na ótica destes utilizadores a utilização da linguagem apresenta vantagens em relação à utilizaç ão tradicional de DM no âmbito do BI.