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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Ciências de Computação
 
Disciplina: SCC0245 - Processamento Analítico de Dados
Data Analytical Processing

Créditos Aula: 3
Créditos Trabalho: 2
Carga Horária Total: 105 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2011 Desativação:

Objetivos
Apresentar conceitos, técnicas e ferramentas relevantes na área de processamento analítico de dados.
 
 
 
Programa Resumido
Conceitos básicos de processamento analítico dos dados. Modelagem multidimensional dos dados. Visões materializadas. Ferramentas de data warehousing.
 
 
 
Programa
Introdução aos conceitos de processamento analítico dos dados: definição de data warehouse, data warehousing e OLAP (on-line analytical processing), diferenças entre o processamento analítico e o processamento transacional, características e organização dos dados do data warehouse, arquitetura do ambiente de data warehousing. Modelagem multidimensional dos dados: aspectos estáticos e dinâmicos. Representação do modelo de dados multidimensional em estruturas relacionais. Exemplos práticos de modelagem multidimensional dos dados. Visões materializadas: conceito, identificação de quais visões materializar, atualização e uso em consultas OLAP. Ferramentas de data warehousing.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição teórica, seguida de exercícios, seminários e trabalhos práticos com o uso de computador.
Critério
Serão atribuídas notas aos trabalhos práticos e seminários, e serão propostas provas em sala de aula. A nota final será calculada pela média ponderada dessas notas.
Norma de Recuperação
-Critério de Aprovação: NP+(Mrec/2,5), se Mrec > ou =7,5; ou Max {NP,Mrec}, se Mrec < ou = 5,0; ou 5,0, se 5,0 < ou = Mrec < 7,5.( NP=1ª avaliação, Mrec=prova)
 
Bibliografia
     
· Livro(s) Texto(s):
- KIMBALL, R., ROSS, M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling, 2nd edition. John Wiley and Sons, Inc., 2002. ISBN 0-471-20024-7.
· Bibliografia Complementar:

- Artigos de periódicos e congressos referentes ao processamento analítico de dados.
- BERSON, A., SMITH, S. Data Warehousing, Data Mining, and OLAP. McGraw-Hill, 1997. ISBN 0-07-006272-2.
- IMHOFF, C., GALEMMO, N., GEIGER, J.G. Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques. Wiley Publishing Inc., 2003. ISBN 0-471-32421-3.
- INMON, W.H. Building the Data Warehouse, 4th edition.Wiley Publishing Inc,2005.ISBN 0-7645-9944-5.
- KIMBALL, R., CASERTA, J. The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data. Wiley Publishing Inc., 2004. ISBN 0-764-56757-8.
- KIMBALL, R., ROSS, M., THORNTHWAITE, W., MUNDY, J., BECKER, B. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Practical Techniques Building Data Warehouse and Business Intelligence Systems, 2nd edition. Wiley Publishing Inc., 2008. ISBN 0-470-14977-9.
 

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