| dc.contributor.advisor | Tanaka, Asterio Kiyoshi | |
| dc.contributor.author | Pereira, Diego Nolasco Souza | |
| dc.date.accessioned | 2019-04-30T23:57:41Z | |
| dc.date.available | 2019-04-30T23:57:41Z | |
| dc.date.issued | 2011-09-26 | |
| dc.identifier.citation | PEREIRA, Diego Nolasco Souza. Fragmentação de data warehouses para carga de dados operacionais em tempo real. 2011. viii, 85f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (2003-), Rio de Janeiro, 2011. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/unirio/12769 | |
| dc.description | Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2011/18. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | n/a | pt_BR |
| dc.language.iso | Portuguese | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.title | Fragmentação de data warehouse para carga de dados operacionais em tempo real | pt_BR |
| dc.type | masterThesis | pt_BR |
| dc.contributor.advisor-co | Azevedo, Leonardo Guerreiro | |
| dc.contributor.referee | Tanaka, Asterio Kiyoshi | |
| dc.contributor.referee | Azevedo, Leonardo Guerreiro | |
| dc.contributor.referee | Amorim, Fernanda Araujo Baião | |
| dc.contributor.referee | Mattoso, Marta Lima de Queirós | |
| dc.contributor.referee | Monteiro, Rogério Salvador | |
| dc.degree.department | CCET | pt_BR |
| dc.degree.grantor | Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO | pt_BR |
| dc.degree.level | Mestrado Acadêmico | pt_BR |
| dc.degree.local | Rio de Janeiro, RJ | pt_BR |
| dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Informática | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO | pt_BR |
| dc.subject.en | Real Time Data Warehouse | pt_BR |
| dc.subject.en | Real Time Business Inteligence | pt_BR |
| dc.subject.en | Business Intelligence 2.0 | pt_BR |
| dc.subject.en | Continuous Loadings on Data Warehouses | pt_BR |
| dc.description.abstracten | Real-time ETL (Extraction, Transformation and Loading) of enterprise data is one of the foremost features of next generation Business Intelligence (BI 2.0). This work presents a proposal for loading operational data in real time using a Data Warehouse (DW) architecture with faster processing time than current approaches. Distributed database techniques, like derived horizontal fragmentation in shared nothing architecture, are used to create fragments that are specialized in most recent data and optimized to achieve continuous insertions. Using this approach, the DW can be updated near-line from operational data sources. As a result, DW queries are executed over real time data or very close to that. Moreover, continuous loadings do not impact queries response time. In addition, we extended the Star Schema Benchmark to address loading operational data in real time. This benchmark, including the new feature, is used to validate and demonstrate the efficiency of our approach. | pt_BR |
| dc.degree.country | Brasil | pt_BR |
| dc.description.sponsordocumentnumber | n/a | pt_BR |
| dc.description.abstractpt | Extração, transformação e carga de dados operacionais em tempo real são algumas das características mais proeminentes da próxima geração de ferramentas de Inteligência de Negócio (BI 2.0). Este trabalho apresenta uma proposta para carregar dados operacionais utilizando uma arquitetura de Data Warehouse (DW) que permite tempos de inserção mais rápidos que os de DW tradicionais. Técnicas de distribuição em bancos de dados, como fragmentação horizontal derivada em clusters de computadores shared nothing são utilizadas para criar fragmentos especializados nos dados mais atuais e otimizados para permitir a execução de inserções contínuas. Através desta abordagem, o DW pode ser atualizado em tempo quase real a partir das fontes de dados operacionais. Como resultado, consultas no DW são executadas sobre dados em tempo real ou muito próximo disso. Além disso, a execução de cargas contínuas não afeta o tempo de respostas das consultas. Este trabalho também estende o Star Schema Benchmark (SSB) e o utiliza para simular as cargas de dados operacionais em tempo real, a fim de validar e demonstrar a eficiência desta proposta. | pt_BR |
| dc.subject.pt | Data Warehouse em Tempo Real | pt_BR |
| dc.subject.pt | Inteligência do Negócio em Tempo Real | pt_BR |
| dc.subject.pt | Inteligência do Negócio 2.0 | pt_BR |
| dc.subject.pt | Cargas Contínuas em Data Warehouses | pt_BR |