Poc1 apresentacao parcial_henriquechevreux

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  1. 1. Armazém de Dados como Suporte a Ações de Melhoria em Cursos com Presença Online Aluno: Henrique Chevreux Oliveira Coelho Dias Orientador: Prof. Osvaldo Sérgio Farhat de Carvalho Co-orientador: Edré Quintão Moreira UFMG :: ICEx :: DCC – Projeto Orientado em Computação I
  2. 2. Motivação • Uso crescente de ferramentas online de suporte ao ensino • Na UFMG cada vez mais disciplinas as usam efetivamente • Algumas para quase todas tarefas do semestre • DCC001 - Programação de Computadores: ° uso intensivo do Moodle + 300 alunos ° = muita fonte de dados! • Além dos cliques, dados provém do cadastro do aluno, de notas em avaliações, etc. • Como utilizar esses dados de forma a melhorar o curso? 2
  3. 3. Objetivos • Esses dados podem ajudar a responder perguntas como: ° quais alunos acessam o material antes das aulas? ° quando um aluno está prestes a abandonar a disciplina? ° quais práticas são feitas com mais facilidade/dificuldade? ° relação (desempenho tarefas semanais) X (desempenho em provas) • para tal os dados devem ser “separados e combinados” da forma mais flexível e eficiente possível • Armazém de Dados(Data Warehouse) é a solução natural 3
  4. 4. Armazém de Dados • Sistema de armazenamento de informações com foco em ° facilidade de compreensão e utilização ° eficiência em consultas a grandes bases de dados ° suporte à tomada de decisões ° flexibilidade quanto às consultas efetuadas • Difere de Bancos de Dados operacionais em que o foco seria nas operações de inclusão, alteração e exclusão • BDs tradicionais permitem apenas consultas pré-definidas • O modelo mais usual para implementação de ADs é a Modelo Dimensional em Esquema Estrela 4
  5. 5. Modelagem Dimensional • Exemplo de Modelo Dimensional(Esquema Estrela) 5
  6. 6. Cronograma • Fase de Avaliação da base de dados 6
  7. 7. Fonte de Dados • Registros do Moodle • LCC • Versão do MySQL do LCC não oferece suporte a Views. ° Alternativa: exportar para MS Excel. ° ETL(Extract Transform Load): Conversões Iniciais: MS Excel -> CSV -> SQL • Fonte de dados contém informações de: ° Data, hora; ° Usuário: login, turma, número de matrícula; ° Avaliação; ° Nota 7
  8. 8. Data Warehouse composto de Data Marts • Cada processo de negócio como um data mart • Dimensões de conformidade para serem reutilizadas em distintos datamarts 8
  9. 9. Matriz de Barramento do DW • Dimensões em conformidade em comum nos processos analisados 9
  10. 10. Modelagem Dimensional • Modelo Dimensional simplificado de resultados de avaliação 10
  11. 11. Próximos Passos • Conclusão do estudo da literatura: ° The Data Warehouse Toolkit(Ralph Kimball e Margy Ross) ° Data Webhose(Ralph Kimball e Richard Merz) ° Building The Data Warehouse(William H. Inmon) • Conclusão do modelo: ° Matriz de barramento do DW(processos e dimensões de conformidade) ° Datamarts individuais e atributos descritivos de cada dimensão • Definição da ferramenta a ser utilizada: ° Por enquanto preferência pelo Pentaho, mas outras também estão sendo avaliadas 11
  12. 12. Perguntas 12

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