Titulo Estágio
2022_N67_Buiness Inteligence e Analytics_MECD
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
Os operadores de serviços de telecomunicações geralmente precisam avaliar a
QoS das suas redes, pois é uma forma de verificar se o serviço está sendo
prestado de forma adequada aos seus clientes. Muitas vezes estes dados de QoS
são também uma imposição do regulador, que mantém exigências ao nível dos
padrões de qualidade achegando mesmo a aplicar sanções caso determinados
objetivos não sejam alcançados. Os dados coletados sobre questões de qualidade
podem servir aos reguladores como um guia para aumentar a conscientização do
consumidor e promover melhorias adicionais na infraestrutura de rede. Uma das
etapas mais importantes na gestão da qualidade das redes de telecomunicações é
a definição e implementação da abordagem de monitoria e avaliação da qualidade.
É também essencial que em caso de problemas o processo de troubleshooting seja
ágil e simples, sendo a exploração de dados uma ferramenta poderosa.
Tendo em conta o vasto leque de dados disponíveis na rede e a diversidade
dos dados, importa disponibilizar ao utilizador reports adaptados às suas necessidades,
explorando diferentes perspetivas de análise assim como diferentes fontes de
dados. A flexibilidade e a simplicidade para a criação de reports é essencial
para a adoção e massificação de análises importantes para o negócio.
Objetivo
A monitoria e a garantia da QoS assumem um papel fundamental no dia a dia
dos operadores. Assim, é essencial que as nossas aplicações/soluções
disponibilizem ferramentas flexíveis e simples que permitam a análise do grande
volume de dados disponível na rede, focando nas perspetivas de análise mais
relevantes para os cenários de tomada de decisão e de troubleshooting.
Com este projeto pretende-se:
·
Análise de ferramentas de
mercado para business intelligence, com capacidade para transformar e
apresentar grandes volumes de dados
·
Seleção da ferramenta que
melhor cumprir os requisitos definidos, funcionais e não funcionais, através da
avaliação das respetivas funcionalidades e da implementação de use cases
·
Integração da ferramenta no
produto de gestão de desempenho já existente
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Estado da arte sobre o tema;
Definição dos requisitos funcionais e não funcionais
Análise/avaliação de ferramentas de business intelligenceRelatório Intercalar
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Implementação de use cases
Participação na integração da solução selecionadaRelatório Final
Condições
Com possibilidade de integrar uma Bolsa de Investigação -
Programa GENIUS - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração
numa equipa de I&D na Empresa Altice Labs .
Valor de bolsa de acordo com tabelas da FCT (ver pdf em (www.Inova-Ria.pt).
Período de realização
de acordo com o enquadramento da Universidade.
Horário:
De acordo com enquadramento da Universidade
Formato:
hibrido ou remoto (a combinar)
Meios:
atribuição de um PC portátil e acessos à rede Interna da Altice Labs
Kit de
Acolhimento
Onboarding
nas equipas da Altice Labs, com atribuição de um tutor full-time
Possibilidade de
participar em todas as iniciativas de partilha de conhecimento ou de
entretenimento levadas a cabo pela Altice Labs
Possibilidade
de entrada nos quadros da empresa
Os alunos interessados deverão enviar para
genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples
documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Seleção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS
na qual fará parte o Orientador do projeto de forma a esclarecer a temática
envolvida.
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre
licenciatura e mestrado);
• Indicação de áreas de interesse.
Enviar a tua candidatura: genius@inova-ria.pt
Observações
Aspectos inovadores da proposta:
·
Business intelligence
·
Big data/analyticsPerfil requerido ao candidato:·
Boa capacidade de
investigação e capacidades analíticas·
Sensibilidade e gosto por
engenharia de dados·
Noções de modelização de
dados
·
Conhecimentos de
arquiteturas baseadas em micro-serviços
Orientador
Cristina Joao Pires
cristina-j-pires@alticelabs.com 📩