Comparação de práticas e ferramentas de integração de dados utilizando o banco de dados amostral adventureworks

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorElgrably, Isaac Souza
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7590598824563858pt_BR
dc.contributor.referee1Girotto, Pedro Henrique Sales
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0421749067951878pt_BR
dc.contributor.referee2Araújo, Fábio Rocha de
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2407240421934932pt_BR
dc.creatorBessa, Arthur Ferreira
dc.creatorSantos, Pedro Bezerra dos
dc.date.accessioned2024-09-10T20:15:28Z
dc.date.available2024-09-10T20:15:28Z
dc.date.issued2023-12-15
dc.description.abstractIn the “Information Era”, companies deal with vast volumes of data. Information overload hampers decision-making. Digital transformation is pivotal, involving data integration through data pipelines. These processes convert raw data into actionable insights for business analysis. This study aims to compare the performance of different pipelines, ETL and ELT, analyzing data transformation time to ensure availability and decision-making efficiency. The comparison between ELT and ETL shows the significance of each method's specific application. In this study using AdventureWorks, ETL outperformed by transforming data before loading, unlike ELT. The difference between code usage and tools like Pentaho highlights a trade-off between performance and accessibility. Choosing between ELT and ETL should account for project needs, while future studies may deepen the understanding of these processes.pt_BR
dc.description.resumoNa "Era da Informação", empresas lidam com grandes volumes de dados. A sobrecarga de informações dificulta a tomada de decisão. A transformação digital é crucial, envolvendo a integração de dados por meio de data pipelines. Esses processos convertem dados brutos em informações úteis para análises de negócios. Este estudo visa comparar a performance de diferentes tipos de pipelines, a ETL e a ELT, analisando o tempo de transformação dos dados para garantir disponibilidade e eficiência na tomada de decisão. A comparação entre ELT e ETL revela a importância da aplicação específica de cada método. No estudo com AdventureWorks, o ETL mostrou maior desempenho ao transformar dados antes do carregamento, em contraste com o ELT. A diferença entre uso de código e ferramentas como o Pentaho destaca um trade-off entre desempenho e acessibilidade. A escolha entre ELT e ETL deve considerar as necessidades do projeto, enquanto estudos futuros podem ampliar a compreensão desses processos.pt_BR
dc.identifier.citationBESSA, Arthur Ferreira; SANTOS, Pedro Bezerra dos. Comparação de práticas e ferramentas de integração de dados utilizando o banco de dados amostral adventureworks. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Centro Universitário do Estado do Pará, Belém, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.cesupa.br/handle/123456789/487
dc.languageporpt_BR
dc.publisherCentro Universitário do Estado do Parápt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.graduation-courseBacharelado em Engenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsCESUPApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectIntegração de dadospt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectAcessibilidadept_BR
dc.subjectTomada de decisãopt_BR
dc.subjectPipelinespt_BR
dc.subject.cnpqENGENHARIASpt_BR
dc.titleComparação de práticas e ferramentas de integração de dados utilizando o banco de dados amostral adventureworkspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
TC - Arthur Bessa; Pedro Santos.pdf
Tamanho:
807.41 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar

Coleções

Trabalho de Conclusão de Curso - TCC