Business intelligence: análise do perfil socioeconômico dos candidatos ao ENEM- Exame Nacional do Ensino Médio
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Data
2010
Tipo de documento
Monografia
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Martins, Cristina
Faria, Derlei Edson de
Orientador
Morales, Aran Bey Tcholakian
Coorientador
Resumo
We live in a society that values knowledge and uses information as its main feature, a factor that drives competitiveness. In this context, for better performance is necessary to be based on information provided as relevant, and this causes the difference between positive and negative results. Nowadays, people keep their focus on education, in order to generate and propagate knowledge. However, it is necessary to check the actual conditions of knowledge in schools, assessing the physical structure and educational facilities, especially in high school, because it comes before a crucial stage: entering into the labor market. The non-existence of data is not always the reason for the lack of awareness of this information, but the difficulty in accessing these faces in analytical, either by format or quantity. This proposal is originated this need, from data obtained from ENEM (by National Institute of Studies and Research Anísio Teixeira - INEP), referring to the last year of the examination in 2008. Then was developed a BI architecture for the transformation of operational data for extracting and generating information. For this, a search was made of the data contained in text files, were created two databases in PostgreSQL 8.3 (relational and multidimensional), whose modeling was done in DB Designer 4.0 and using the Kettle Spoon's suite 3.2.0 Pentanho, and more two ETL scripts were created, the first being for loading data from text files to a relational database and the second to classify and summarize the data in the relational database and insert them into the multidimensional database. After completion of the Data Warehouse (DW), analysis were performed from the dynamic charts, generated by the front-end tool Microsoft Excel 2007 with the purpose of demonstrating the result of work done and value of information obtained.
Vivemos em uma sociedade que valoriza o conhecimento e utiliza como seu principal recurso a informação, fator que motiva a competitividade. Para melhores desempenhos neste contexto, é preciso embasamento em informações dadas como relevantes, e isso causa a diferença entre os resultados positivos e negativos. Atualmente, com o intuito de gerar e propagar o conhecimento, as pessoas mantêm seu foco na educação. Porém, é necessário avaliar suas reais condições nas escolas, com avaliações de estruturas físicas e educacionais, dando ênfase ao Ensino Médio, por anteceder um passo muito importante: a entrada no mercado de trabalho. A inexistência de dados nem sempre é o motivo para a falta de consciência dessas informações, mas sim a dificuldade no acesso destes em faces analíticas, seja por formato ou quantidade. A partir dessa necessidade, realizou-se a presente proposta, o qual teve início capturando junto ao Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Anísio Teixeira (INEP) os dados relativos ao ENEM referente ao último ano de realização do exame, 2008. Desenvolveu-se então, uma arquitetura BI para a transformação dos dados operacionais para a extração e geração de informações. Para isso, fez-se um levantamento dos dados contidos nos arquivos texto, criou-se duas bases de dados no PostgreSQL 8.3, sendo uma relacional e uma multidimensional, cuja modelagem foi feita no DB Designer 4.0 e utilizando-se o Kettle Spoon 3.2.0 da suíte Pentanho, criou-se dois scripts ETL, sendo o primeiro para carregar os dados dos arquivos texto para a base relacional e o segundo para classificar e sumarizar os dados contidos na base relacional e inseri-los na base multidimensional. Concluído o Data Warehouse (DW), foram feitas análises a partir de gráficos dinâmicos gerados pela ferramenta front-end Microsoft Excel 2007, a fim de demonstrar o resultado do trabalho realizado e o valor das informações encontradas.
Vivemos em uma sociedade que valoriza o conhecimento e utiliza como seu principal recurso a informação, fator que motiva a competitividade. Para melhores desempenhos neste contexto, é preciso embasamento em informações dadas como relevantes, e isso causa a diferença entre os resultados positivos e negativos. Atualmente, com o intuito de gerar e propagar o conhecimento, as pessoas mantêm seu foco na educação. Porém, é necessário avaliar suas reais condições nas escolas, com avaliações de estruturas físicas e educacionais, dando ênfase ao Ensino Médio, por anteceder um passo muito importante: a entrada no mercado de trabalho. A inexistência de dados nem sempre é o motivo para a falta de consciência dessas informações, mas sim a dificuldade no acesso destes em faces analíticas, seja por formato ou quantidade. A partir dessa necessidade, realizou-se a presente proposta, o qual teve início capturando junto ao Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Anísio Teixeira (INEP) os dados relativos ao ENEM referente ao último ano de realização do exame, 2008. Desenvolveu-se então, uma arquitetura BI para a transformação dos dados operacionais para a extração e geração de informações. Para isso, fez-se um levantamento dos dados contidos nos arquivos texto, criou-se duas bases de dados no PostgreSQL 8.3, sendo uma relacional e uma multidimensional, cuja modelagem foi feita no DB Designer 4.0 e utilizando-se o Kettle Spoon 3.2.0 da suíte Pentanho, criou-se dois scripts ETL, sendo o primeiro para carregar os dados dos arquivos texto para a base relacional e o segundo para classificar e sumarizar os dados contidos na base relacional e inseri-los na base multidimensional. Concluído o Data Warehouse (DW), foram feitas análises a partir de gráficos dinâmicos gerados pela ferramenta front-end Microsoft Excel 2007, a fim de demonstrar o resultado do trabalho realizado e o valor das informações encontradas.
Palavras-chave
Business intelligence, Perfil candidatos, Análise de dados, Informações, Necessidades