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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53401

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorDANTAS, Jamilson Ramalho-
dc.contributor.authorXAVIER, Luis Gabriel Lima Loureiro-
dc.date.accessioned2023-11-01T14:31:09Z-
dc.date.available2023-11-01T14:31:09Z-
dc.date.issued2023-09-25-
dc.date.submitted2023-10-08-
dc.identifier.citationXavier, Luis Gabriel Lima Loureiro. Proposta de implantação de Data Warehouse para centralização dos dados e melhorias de indicadores de performance (KPI) em uma empresa de varejo. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53401-
dc.description.abstractEm um ambiente empresarial em constante transformação, a tomada de decisões informadas é crucial para o sucesso organizacional. Nesse contexto, os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) desempenham um papel vital ao fornecer informações fundamentais sobre o desempenho operacional e estratégico. Este estudo analisa a migração de um modelo descentralizado de geração de KPIs para um Data Warehouse, em resposta aos desafios enfrentados pelo primeiro modelo. Destacamos a importância dos KPIs e sua conexão com as Métricas Empresariais, bem como o impacto desse processo na busca pela eficiência operacional. Identificamos desafios no modelo descentralizado, como falta de controle, erros frequentes e ineficiências na correção de falhas. Exploramos a mudança para um modelo centralizado em um Data Warehouse, com o objetivo de aprimorar a qualidade, confiabilidade e eficiência na geração de indicadores. Destacamos a relevância dos KPIs na busca pela eficiência operacional e como a centralização de dados pode solucionar problemas preexistentes. Este trabalho oferece valiosos insights sobre essa transição, enfatizando a importância dos Indicadores de Desempenho e das Métricas Empresariais nas organizações modernas.pt_BR
dc.format.extent63p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectIndicadores de Desempenhopt_BR
dc.subjectKPIspt_BR
dc.subjectEficiência Operacionalpt_BR
dc.subjectData Warehousept_BR
dc.titleProposta de implantação de Data Warehouse para centralização dos dados e melhorias de indicadores de performance (KPI) em uma empresa de varejopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5655706091153128pt_BR
dc.description.abstractxIn a constantly evolving business landscape, the ability to make informed decisions is of critical importance for the success of any organization. In this context, Key Performance Indicators (KPIs) play a vital role by providing essential insights into both operational and strategic performance. This study examines the transition from a decentralized model of KPI generation to a Data Warehouse in response to the challenges faced by the former model. We emphasize the significance of KPIs and their connection to Business Metrics, as well as the impact of this process on the pursuit of operational efficiency within organizations. Challenges identified in the decentralized model, such as a lack of control, frequent errors, and inefficiencies in error correction, are addressed. We delve into the shift towards a centralized model within a Data Warehouse, aiming to enhance the quality, reliability, and efficiency of KPI generation. The importance of KPIs in the pursuit of operational efficiency is underscored, along with how data centralization can resolve pre-existing issues. This work provides valuable insights into this transition, emphasizing the significance of Key Performance Indicators and Business Metrics in modern organizations.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament(CIN-DSC) - Departamento de Sistemas da Computação pt_BR
dc.degree.graduationCIn-Curso de Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Sistemas da Computação

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