Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2009 |
Autor(a) principal: |
Carvalho, Guilherme Tozo de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Palavras-chave em Português: |
|
Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09062009-002617/
|
Resumo: |
Um Data Warehouse (DW) é um banco de dados centralizado, orientado por assunto, integrado, não volátil e histórico, criado com o objetivo de dar apoio ao processo de tomada de decisão e que estrutura os dados em uma arquitetura analítica bastante distinta da arquitetura relacional utilizada nos bancos de dados transacionais. Construir um DW é um projeto de engenharia bastante complexo pois envolve muitas tecnologias e muitas pessoas, de diferentes equipes, em um grande esforço conjunto para construir esta base central de informações corporativas. O processo tradicional de construção de um DW não utiliza conceitos ágeis e, pelo escopo de desenvolvimento ser grande, pode levar muito tempo até que funcionalidades sejam entregues aos clientes. Os métodos ágeis de engenharia de software são muito usados como uma alternativa aos métodos tradicionais de desenvolvimento e têm diferenciais que trazem muito valor a projetos grandes pois, além de buscar desenvolver versões funcionais em prazos curtos, defendem que todos os sistemas têm a constante necessidade de se adaptar a mudanças. Neste trabalho são aplicadas práticas ágeis no processo tradicional de engenharia de DW para que o desenvolvimento seja realizado em ciclos iterativos curtos, tornando possível o desenvolvimento rápido e evolutivo de um DW com entregas constantes de novas funcionalidades. A contínua evolução deste complexo ambiente analítico é apoiada por conceitos de banco de dados evolutivos e também por fundamentos de métodos ágeis. |