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Publicação
Proposta de solução de Business Intelligence no contexto de imigração
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
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| 1.43 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Atualmente, o crescente volume de dados dificulta o acesso à informação crucial, existindo a necessidade de análises complexas com recurso a Sistemas de Informação. Em resposta a este desafio, a implementação de soluções de Business Intelligence tem sido fulcral na compreensão e processamento de um elevado conjunto de dados, transformando-os em informação útil para o auxílio na tomada de decisão.
A investigação seguiu a metodologia CRISP-DM onde foi desenvolvida uma solução de apoio na tomada de decisão em questões relacionadas com a imigração em Portugal, com recurso à aplicação Microsoft Power BI.
Nos últimos anos, Portugal tem registado aumentos significativos no número de população estrangeira residente. São diversos os benefícios que advêm da presença deste conjunto de indivíduos o que torna relevante o seu estudo e o desenvolvimento de ferramentas que permitam análises mais rápidas relativas a esta temática.
A solução foi desenvolvida com base em conceitos abordados no estudo literário e é apresentada em forma de dashboards que disponibilizam a informação num formato visualmente apelativo e de fácil compreensão.
O cumprimento dos objetivos definidos resultou numa solução funcional cuja aplicabilidade pode ser ajustada a vários setores.
Nowadays, the growing volume of data makes it difficult to access important information, requiring complex Information Systems analysis in order to get the desired information. As an answer to this challenge, the implementation of Business Intelligence solutions has a huge impact in understanding and processing large data sets, transforming them into knowledge, that can be used in decision-making. The investigation applied the CRISP-DM methodology and using Microsoft Power BI, the decision-making solution was developed in order to support problems related with immigration in Portugal. Lately, Portugal has registered significant increases in foreigners residing in the country. The benefits that come from that are innumerous, which makes its study and the development of tools to help with its analysis more poignant than ever. The solution was developed with basis on concepts from literature review and is presented using dashboards, turning the data into a visually more appealing format, that is easy to read and understand. By accomplishing the defined goals, a functional solution that can be used in various areas was developed.
Nowadays, the growing volume of data makes it difficult to access important information, requiring complex Information Systems analysis in order to get the desired information. As an answer to this challenge, the implementation of Business Intelligence solutions has a huge impact in understanding and processing large data sets, transforming them into knowledge, that can be used in decision-making. The investigation applied the CRISP-DM methodology and using Microsoft Power BI, the decision-making solution was developed in order to support problems related with immigration in Portugal. Lately, Portugal has registered significant increases in foreigners residing in the country. The benefits that come from that are innumerous, which makes its study and the development of tools to help with its analysis more poignant than ever. The solution was developed with basis on concepts from literature review and is presented using dashboards, turning the data into a visually more appealing format, that is easy to read and understand. By accomplishing the defined goals, a functional solution that can be used in various areas was developed.
Descrição
Mestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial
Palavras-chave
Business Intelligence CRISP-DM dashboard dados informação tomada de decisão Power BI imigração data information decision making immigration
Contexto Educativo
Citação
Kruts, Khrystyna (2020). "Proposta de solução de Business Intelligence no contexto de imigração". Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.
Editora
Instituto Superior de Economia e Gestão