Disciplina Técnicas de Datawarehouse

Esta unidade curricular pretende dar uma introdução em Tópicos de Data Warehouse e sua evolução até ao presente.

Esta UC tem como âmbito introduzir as motivações da necessidade do Data Warehouse na sua perspectiva originária e funcional e com o advento do big-data quais os desafios que o Data Warehouse tem enfrentado para sua evolução e propósito. 

Esta disciplina vem dar não só uma introdução a tópicos de Data Warehouse mas também a introdução de novos paradimas e soluções que complementam dos dias actuais (big-data) a função e objectivos de uma data warehouse. Introduzindo-se assim outros temas tais como o Data Vaults, Data Lakes e tecnologias tais como Hadoop com Map Reduce (storage and recall) e outros tais como Spark (memory based). 

Esta Unidade Curricular complementa e integra-se assim, ao presente ciclo de estudos oferecendo uma componente disciplinar de data warehouse e sua evolução.

CP1: Sistemas Operacionais, dados operacionais e OLTP (OnLine Transactional Processing) e a necessidade de Informação estratégica.

CP2:  Informação Estratégica e a necessidade de um novo sistema, data warehouse. Requisitos a ter uma data warehouse e suas componentes. O porquê e a incapacidade dos sistemas operacionais  OLTP para manipular Informação Estratégica.

CP3: Data Warehouses como solução para armazenamento, gestão e manipulação de informação estratégica e principais diferenças com sistemas operacionais.

CP4: Introdução aos vários estágios da data warehouse: Data (e.g. OLTP) - Extract Transform Load - Data storage - Data Analytics (BI, Data Science e Hadoc Reporting) e Gestão da data warehouse.

CP5: Arquitectura da Data Warehouse. Os vários tipos de arquitecturas para uma data warehouse (Top-down e Botton-up e outras).

CP6: Sistemas OLAP, hyper-Cubos e operações em Cubos.

CP7: Para além das Data Warehouses: Big data, Data Vaults, Data Lakes sistemas Hadoop/Map Reduce e Spark. 

A disciplina tem uma forte componente prática onde os estudantes têm que aplicar os conhecimentos e obter resultados visíveis.

• Ponniah, P. (2010). "Data Warehousing". Second Edition. Wiley. New Jersey.
• Kimball, R., Ross, M. (2013). "The Data Warehouse Toolkit". Third Edition. Wiley. Indiana.