Titulo Estágio
2022_N67_Business Intelligence e Anaytics
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
IDI - Áreas Chave
Digital Services & Platforms
Contexto
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.
Aspetos Inovadores
• Business intelligence
• Big data/analytics
Ferramentas a utilizar
• Power BI e similares
• Java; Angular; Quarkus; Apache Kafka; Oracle/PostgreSql; Docker; Kubernetes, Graylog, Grafana, Prometheus
• Ferramentas de processo de desenvolvimento: JIRA, WIKI, SVN, …
Referências Bibliográficas
A definir com o Orientador Científico proposto pela Universidade
Objetivo
Objetivos do Projeto
A monitoria e a garantia da QoS assume 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 intelligence
Relatório Intercalar
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Implementação de use cases
Participação na integração da solução selecionada
Relatório 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.
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.
Para concorrer podes enviar a tua candidatura, envia email para o Programa GENIUS: genius@inova-ria.pt
Observações
Competências Chave Requeridas
• 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 📩