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dc.contributor.advisorGouveia, Roberta Macêdo Marques-
dc.contributor.authorTavares, Luís Felipe do Carmo Costa-
dc.date.accessioned2024-01-22T17:13:49Z-
dc.date.available2024-01-22T17:13:49Z-
dc.date.issued2023-05-04-
dc.identifier.citationTAVARES, Luís Felipe do Carmo Costa. Geração de indicadores de desempenho de negócio utilizando o Data Warehouse de uma grande rede de varejo. 2023. 30 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5477-
dc.descriptionA utilização de Key Performance Indicators (KPIs) é fundamental para as empresas, pois permite avaliar o desempenho e o resultado dos processos, facilitar as tomadas de decisão, identificar padrões de performance de setores, reduzir custos desnecessários e aumentar a eficiência operacional. Contudo, é importante levar em consideração que o cálculo dos KPIs se torna mais complexo devido ao crescimento da empresa e à chegada de novas demandas. Este projeto foi implementado em uma grande rede de varejo, que precisou reformular a forma de calcular seus KPIs devido ao surgimento de novas filiais e ao aumento de colaboradores. Para melhorar a performance, a centralização dos cálculos foi realizada por meio de um modelo de Data Warehouse (com Data Lakes), onde assim os cálculos com as mudanças estão sendo realizados em um único banco em vez de em cada banco das filiais individualmente e posteriormente sendo centralizado. Durante a implementação do projeto, foram enfrentados diversos desafios como a validação do resultado de cada indicador, a criação de novas funcionalidades (como o cálculo de acumulados) e a necessidade de criar uma procedure específica para cada métrica e indicador.pt_BR
dc.description.abstractThe use of Key Performance Indicators (KPIs) is essential for companies as it allows them to evaluate the performance and outcome of processes, facilitate decision-making, identify patterns of sector performance, reduce unnecessary costs, and increase operational efficiency. However, it is important to take into account that the calculation of KPIs becomes more complex due to the company's growth and the arrival of new demands. This project was implemented in a large retail network that needed to reformulate the way it calculated its KPIs due to the emergence of new branches and an increase in employees. To improve performance, the centralization of calculations was performed through a Data Warehouse model (with Data Lakes), where calculations with changes are being performed in a single database instead of in each branch's individual database and later centralized. During the project's implementation, several challenges were faced, such as validating the result of each indicator, creating new features (such as cumulative calculation), and the need to create a specific procedure for each metric and indicator.pt_BR
dc.format.extent30 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt-brpt_BR
dc.subjectIndicadores de produtividadept_BR
dc.subjectArmazenamento de dadospt_BR
dc.subjectCálculo das variaçõespt_BR
dc.subjectPrevisão de negóciospt_BR
dc.titleGeração de indicadores de desempenho de negócio utilizando o Data Warehouse de uma grande rede de varejopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.rights.licenseAtribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacionalpt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2024317361355224pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Estatística e Informáticapt_BR
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