BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Pontes, Leonardo Bastos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ciência de dados
Inteligência de negócio
Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/128563
Resumo: Business Intelligence (BI) é um termo que ganhou popularidade nos últimos anos, com outros conceitos surgindo, como Data Warehouse, Data Mart, Data Deluge, Data Quality, ETL (Extract, Transform, Load) e Data Science, o moderno termo guarda-chuva. Resumindo a visão atual de Data Science (DS), como sendo a estatística auxiliando o processamento de dados, surgiu a pergunta: ¿Estatística = Ciência de Dados ?¿; com isso, veio a sugestão de que a estatística deveria ser conhecida como ciência de dados e, seguindo o mesmo princípio, os estatísticos deveriam ser rotulados como cientistas de dados. Este objetivou agregar conhecimento na área de dados grandes/complexos, abordagem empírico-física, representação e exploração do conhecimento. Considerando as saídas de Business Intelligence e Data Science como produtos de software, é necessário explicar que a qualidade é de grande importância ao longo de todo o desenvolvimento, pois a referida qualidade afetará o desempenho, considerando também a extração das necessidades do usuário. Além disso, a garantia de qualidade de software também representa o estudo básico de especificações e design. Como feito por muitos pesquisadores antes, o fator de qualidade que a maioria dos usuários prioriza é a correção e depois a usabilidade. Focada nas necessidades de design dos clientes, desenvolvimento iterativo e qualidade na entrega, esta tese teve como objetivo desenvolver e implementar um processo de desenvolvimento de Business Intelligence e Data Science, onde dois estudos de caso foram conduzidos para validá-lo. Palavras-chave: Inteligência de Negócios, Ciência de Dados, Processo.
id UFOR_603c5187682fa9de750f869c1d3eec7c
oai_identifier_str oai::128563
network_acronym_str UFOR
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
repository_id_str
spelling BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified ProcessCiência de dadosInteligência de negócioBusiness Intelligence (BI) é um termo que ganhou popularidade nos últimos anos, com outros conceitos surgindo, como Data Warehouse, Data Mart, Data Deluge, Data Quality, ETL (Extract, Transform, Load) e Data Science, o moderno termo guarda-chuva. Resumindo a visão atual de Data Science (DS), como sendo a estatística auxiliando o processamento de dados, surgiu a pergunta: ¿Estatística = Ciência de Dados ?¿; com isso, veio a sugestão de que a estatística deveria ser conhecida como ciência de dados e, seguindo o mesmo princípio, os estatísticos deveriam ser rotulados como cientistas de dados. Este objetivou agregar conhecimento na área de dados grandes/complexos, abordagem empírico-física, representação e exploração do conhecimento. Considerando as saídas de Business Intelligence e Data Science como produtos de software, é necessário explicar que a qualidade é de grande importância ao longo de todo o desenvolvimento, pois a referida qualidade afetará o desempenho, considerando também a extração das necessidades do usuário. Além disso, a garantia de qualidade de software também representa o estudo básico de especificações e design. Como feito por muitos pesquisadores antes, o fator de qualidade que a maioria dos usuários prioriza é a correção e depois a usabilidade. Focada nas necessidades de design dos clientes, desenvolvimento iterativo e qualidade na entrega, esta tese teve como objetivo desenvolver e implementar um processo de desenvolvimento de Business Intelligence e Data Science, onde dois estudos de caso foram conduzidos para validá-lo. Palavras-chave: Inteligência de Negócios, Ciência de Dados, Processo.Business Intelligence (BI) is a term that gained popularity in recent years, with other concepts coming along, such as Data Warehouse, Data Mart, Data Deluge, Data Quality, ETL (Extract, Transform, Load), and Data Science, the modern umbrella term. Summarizing the current view of Data Science (DS), as being the statistics aiding data processing, a question emerged, ¿Statistics = Data Science?¿; with this, came the suggestion that statistics should be known as data science, and, following the same principle, statisticians should be relabeled as data scientists. This aimed add up knowledge in the field of large/complex data, empirical-physical approach, representation, and exploitation of knowledge. Considering Business Intelligence and Data Science outputs as software products, there is a need to explain that the quality is of major importance throughout the entire development, because the quality will affect the performance, also considering the extraction of user needs. Besides that, software quality assurance also represents the basic study of specifications and design. As done by many researchers before, the quality factor that most users prioritize is correctness then usability. Focused on the clients¿ design needs, iterative development, and quality in delivery, this thesis aimed to develop and implement a Business Intelligence and Data Science development process, where two case studies were conducted to validate it. Keywords: Business Intelligence, Data Science, Process.Tese enviada com autorização e certificação via CI 65618/22 em 15/09/2022Albuquerque, Adriano BessaSilva, Andreia Rodrigues daLeite, Gleidson SobreiraMonteiro Filho, José Maria da SilvaUniversidade de Fortaleza. Programa de Pós-Graduação em Informática AplicadaPontes, Leonardo Bastos2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/128563https://uol.unifor.br/auth-sophia/exibicao/27325porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFORinstname:Universidade de Fortaleza (UNIFOR)instacron:UNIFORinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-08-24T08:34:53Zoai::128563Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.unifor.br/bdtdONGhttp://dspace.unifor.br/oai/requestbib@unifor.br||bib@unifor.bropendoar:2023-08-24T08:34:53Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR - Universidade de Fortaleza (UNIFOR)false
dc.title.none.fl_str_mv BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
title BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
spellingShingle BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
Pontes, Leonardo Bastos
Ciência de dados
Inteligência de negócio
title_short BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
title_full BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
title_fullStr BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
title_full_unstemmed BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
title_sort BIDS - A Business Intelligence and Data Science Development Process Supported by the Principles of Design Thinking, ISO/IEC 25000, and Rational Unified Process
author Pontes, Leonardo Bastos
author_facet Pontes, Leonardo Bastos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Albuquerque, Adriano Bessa
Silva, Andreia Rodrigues da
Leite, Gleidson Sobreira
Monteiro Filho, José Maria da Silva
Universidade de Fortaleza. Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada
dc.contributor.author.fl_str_mv Pontes, Leonardo Bastos
dc.subject.por.fl_str_mv Ciência de dados
Inteligência de negócio
topic Ciência de dados
Inteligência de negócio
description Business Intelligence (BI) é um termo que ganhou popularidade nos últimos anos, com outros conceitos surgindo, como Data Warehouse, Data Mart, Data Deluge, Data Quality, ETL (Extract, Transform, Load) e Data Science, o moderno termo guarda-chuva. Resumindo a visão atual de Data Science (DS), como sendo a estatística auxiliando o processamento de dados, surgiu a pergunta: ¿Estatística = Ciência de Dados ?¿; com isso, veio a sugestão de que a estatística deveria ser conhecida como ciência de dados e, seguindo o mesmo princípio, os estatísticos deveriam ser rotulados como cientistas de dados. Este objetivou agregar conhecimento na área de dados grandes/complexos, abordagem empírico-física, representação e exploração do conhecimento. Considerando as saídas de Business Intelligence e Data Science como produtos de software, é necessário explicar que a qualidade é de grande importância ao longo de todo o desenvolvimento, pois a referida qualidade afetará o desempenho, considerando também a extração das necessidades do usuário. Além disso, a garantia de qualidade de software também representa o estudo básico de especificações e design. Como feito por muitos pesquisadores antes, o fator de qualidade que a maioria dos usuários prioriza é a correção e depois a usabilidade. Focada nas necessidades de design dos clientes, desenvolvimento iterativo e qualidade na entrega, esta tese teve como objetivo desenvolver e implementar um processo de desenvolvimento de Business Intelligence e Data Science, onde dois estudos de caso foram conduzidos para validá-lo. Palavras-chave: Inteligência de Negócios, Ciência de Dados, Processo.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/128563
url https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/128563
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://uol.unifor.br/auth-sophia/exibicao/27325
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
instname:Universidade de Fortaleza (UNIFOR)
instacron:UNIFOR
instname_str Universidade de Fortaleza (UNIFOR)
instacron_str UNIFOR
institution UNIFOR
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR - Universidade de Fortaleza (UNIFOR)
repository.mail.fl_str_mv bib@unifor.br||bib@unifor.br
_version_ 1846365341385490432

Registros relacionados