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Qualidade de dados numa empresa da área do retalho

2020Master thesis Open access
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dc.contributor.advisorOliveira, Paulo Jorge Machado
dc.contributor.authorRibeiro, Carlos Albérico Garcia
dc.date.accessioned2020-12-15T16:27:57Z
dc.date.available2023-11-09T01:32:02Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractA fraca qualidade dos dados pode ter um impacto negativo na economia e na sociedade. No contexto globalizado em que as organizações se inserem hoje em dia, os dados são muito importantes para a gestão e geração de conhecimento corporativo. O desconhecimento dos impactos que os dados com fraca qualidade podem ter nas organizações faz com que não sejam adotadas práticas que visem melhorar e manter a Qualidade de Dados (QD). A QD é um problema real e as organizações têm vindo a testemunhar que afeta de forma significativa o seu crescimento, impedindo-as muitas vezes de atingirem os seus objetivos. Este trabalho foca-se na matéria da QD, tendo como caso específico uma empresa da área do retalho. Neste trabalho foram identificados e analisados os principais problemas de QD, onde foram também descritos alguns dos impactos causados pela má QD. Com base na literatura, identificaram-se as dimensões de QD, onde algumas delas foram posteriormente aplicadas na prova de conceito. Analisaram-se e compararam-se algumas ferramentas de QD existentes atualmente no mercado, sendo a utilizada neste trabalho a framework Revenue Assurance Integration Driller (RAID) Controlos de Qualidade Aplicacionais (CQA). No sentido de colocar em prática técnicas de QD, foi realizada uma prova de conceito utilizando a framework RAID CQA, onde foram gerados e analisados de forma crítica os indicadores de QD. A prova de conceito permitiu confirmar a existência de problemas de QD, afirmando assim a importância da QD no contexto atual das empresas. Foi ainda sugerida uma metodologia a seguir para se implementar com sucesso QD numa organização, onde se descreveu também que a cultura de uma organização tem impacto na utilização de técnicas que permitam melhorar a QD.pt_PT
dc.description.abstractPoor Data Quality (DQ) can have a negative impact on the economy and society. In the global context in which organizations are inserted today, data is very important for the management and generation of corporate knowledge. Unawareness of the impacts that poor quality data can have on organizations prevent the adoption of practices that aim to improve and maintain DQ. DQ is a real problem and organizations have witnessed that it significantly affects their growth, often preventing them from reaching their goals. This work focuses on the subject of DQ, having as a specific case a company in the retail area. In this work, the main DQ problems were identified and analyzed, where some of the impacts caused by poor DQ were also described. Based on the literature, the dimensions of DQ were identified, where some of them were later applied in the proof of concept. Some DQ tools currently on the market were analyzed and compared, using in this work the Revenue Assurance Integration Driller (RAID) Applicational Quality Control (AQC) framework. In order to put DQ techniques into practice, a proof of concept was carried out using the RAID AQC framework, where DQ indicators were generated and critically analyzed. The proof of concept confirmed the existence of DQ problems, thus affirming the importance of DQ in the current context of companies. A methodology was also suggested to be followed in order to successfully implement DQ in an organization, where it was also described that an organization’s culture has an impact on the use of techniques to improve DQ.pt_PT
dc.identifier.tid202549518pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.22/16582
dc.language.isoporpt_PT
dc.subjectQualidade de dadospt_PT
dc.subjectAdministração de dadospt_PT
dc.subjectGestão de dadospt_PT
dc.subjectDimensões de qualidade de dadospt_PT
dc.subjectFerramentas de qualidade de dadospt_PT
dc.subjectMetodologia de qualidade de dadospt_PT
dc.subjectProblemas de qualidade de dadospt_PT
dc.subjectData qualitypt_PT
dc.subjectData administrationpt_PT
dc.subjectData managementpt_PT
dc.subjectData quality dimensionspt_PT
dc.subjectData quality toolspt_PT
dc.subjectData quality methodologypt_PT
dc.subjectData quality problemspt_PT
dc.titleQualidade de dados numa empresa da área do retalhopt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Engenharia Informática - Sistemas de Informação e Conhecimentopt_PT

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