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Advisor(s)
Abstract(s)
Numa organização, a informação é um recurso essencial para a progressão. Contudo, com a quantidade de dados que são gerados diariamente, há uma dificuldade em verificar possíveis anomalias ou falhas nos dados. Tendo em conta que a informação gerada numa organização é uma peça chave na tomada de decisão, torna-se fundamental realizar uma validação de que a informação apresentada não exibe anomalias. Surgiu, então, a necessidade de desenvolver um motor de regras de negócio que verifique e garanta o cumprimento das regras parametrizadas no sistema. Este tipo de mecanismos detetam falhas, incoerências ou erros que não são detetáveis com uma análise agregada dos dados. Este projeto apresenta uma solução que permite detetar e detalhar falhas encontradas no sistema auxiliando equipas de analistas de negócio e administradores de sistemas. Fornece, assim as informações necessárias para definir um plano de ação de correção para a anomalia detetada. No presente documento foi descrito todo o estudo realizado e comparações de análises realizadas a temas fulcrais na resolução do problema apresentado pela organização. Por fim, será apresentada a implementação do projeto e análise de resultados obtidos com o intuito de verificar que o projeto corresponde ao objetivo estipulado.
Inside a corporation, the data is an essential resource to progression, especially with the amount of data that are generated per day nowadays, so there is a raising difficulty on verifying potential anomalies or missing parts in the collected data. Considering that the data generated inside a corporation is key to the decision-making process, it becomes essential to validate data without any anomalies. Therefore, the necessity to developing a search engine of business rules which checks, with a guaranteed level, the fulfilment of the parameterized rules existing in the system. This type of mechanisms detects anomalies, inconsistences or errors that aren't detectable with an aggregated analysis of the data. This project aims to provide a solution that allows the detection, with details, of missing parts in the system while assisting the business analysis teams and system administrators. Therefore, supplying necessary info to define a correction plan against the detected anomaly. It is described, in the present document, the study elaborated as well as the analyzed comparisons made to essential themes to the resolution of the problem presented by the corporation. Lastly, the presentation of the project and the results analysis of the acquired data will be presented to verify that the project matches the agreed goals.
Inside a corporation, the data is an essential resource to progression, especially with the amount of data that are generated per day nowadays, so there is a raising difficulty on verifying potential anomalies or missing parts in the collected data. Considering that the data generated inside a corporation is key to the decision-making process, it becomes essential to validate data without any anomalies. Therefore, the necessity to developing a search engine of business rules which checks, with a guaranteed level, the fulfilment of the parameterized rules existing in the system. This type of mechanisms detects anomalies, inconsistences or errors that aren't detectable with an aggregated analysis of the data. This project aims to provide a solution that allows the detection, with details, of missing parts in the system while assisting the business analysis teams and system administrators. Therefore, supplying necessary info to define a correction plan against the detected anomaly. It is described, in the present document, the study elaborated as well as the analyzed comparisons made to essential themes to the resolution of the problem presented by the corporation. Lastly, the presentation of the project and the results analysis of the acquired data will be presented to verify that the project matches the agreed goals.
Description
Keywords
Regras de Negócio Motor de Regras Deteção de Anomalias Qualidade de Dados Retalho de Moda Business Rules Rule Engine Anomaly Detection Data Quality Fashion Retail