PT
O Laboratório Nacional de Engenharia Civil é uma instituição pública dedicada à investigação em todos
os domínios da engenharia civil, sendo este muito importante no desenvolvimento de soluções
tecnológicas e científicas em Portugal. No ano 2020, foi implementado um sistema de apoio à decisão
que é alimentado por dados operacionais provenientes de vistas. A reestruturação dos dados
operacionais e a ausência de manutenção do processo de ETL e do respetivo sistema de apoio à decisão
impediam a sua utilização pelos decisores do LNEC para a tomada de decisões baseadas em dados.
Este projeto tem como objetivo a análise, a identificação de fragilidades e a implementação de
melhorias de um sistema de Data Warehouse e Business Intelligence de Gestão Financeira, com foco
na avaliação da qualidade dos processos de ETL (Extract, Transform, Load) e dos modelos dimensionais
adotados. A partir dessa análise, foram identificados requisitos para a melhoria do desenho do Data
Warehouse e dos processos de ETL, visando otimizar sua qualidade em um contexto de aplicação real.
Consequentemente, foram implementadas melhorias estruturais e funcionais no sistema, resultando
num processo de integração mais eficiente e fiável.
EN
The National Civil Engineering Laboratory (LNEC) is a public institution that conducts research in all
areas of civil engineering, which is very important in the development of technological and scientific
solutions in Portugal. In 2020, a decision support system was implemented that is fed by operational
data sourced from database views. The alteration/restructuring of operational data, as well as a lack
of maintenance of the ETL process and the respective decision support system, prevented it from being
used by LNEC decision-makers for data-based decision-making. This project aims to analyze, identify
weaknesses, and implement improvements to a Data Warehouse and Business Intelligence system for
Financial Management, focusing on evaluating the quality of ETL (Extract, Transform, Load) processes
and the dimensional models adopted. Based on this analysis, requirements for improving the design
of the Data Warehouse and ETL processes was identified, with a view to optimizing their quality in a
real application scenario. Consequently, structural and functional improvements were implemented
in the system, resulting in a more efficient and reliable integration process.
