scholarly journals A Business Intelligence & Analytics Framework for Clean and Affordable Energy Data Analysis

2021 ◽  
Vol 13 (2) ◽  
pp. 638
Author(s):  
Mihaela Muntean ◽  
Doina Dănăiaţă ◽  
Luminiţa Hurbean ◽  
Cornelia Jude
Keyword(s):  
Data Analysis ◽  
Business Intelligence ◽  
Design Science ◽  
Science Research ◽  
Design Science Research ◽  
Energy Data ◽  
Country Case Study ◽  
Strongly Connected ◽  
Data Source ◽  
Data Visualizations

Energy is the sector most strongly connected with climate change moderation, and this correlation and interdependency is largely investigated, in particular as regards renewable energy and sustainability issues. The United Nations, European Union, and all countries around the world declare their support for sustainable development, materialized in agreements, strategies, and action plans. This diversity, combined with significant interdependencies between indicators, brings up challenges for data analysis, which we have tackled in order to decide on relevant indicators. We have built a research framework based on Business Intelligence & Analytics for monitoring the SDG7 indicators that aim at “Ensuring access to affordable, reliable, sustainable, and modern energy for all”, in relation with SDG13 indicators targeting the sustainable aspect of energy. In developing the Business Intelligence & Analytics framework, we have considered Design Science Research in information systems guidelines. We have designed a process for carrying out Design Science Research by describing the demarche to develop information artifacts, which are the essence of a Business Intelligence & Analytics system. The information artifacts, such as data source, preprocessed data, initial and final data model, as well as data visualizations, are designed and implemented in order to support clean and affordable energy data analysis. The proposed research model, applied for Romania in this paper, serves as a point of departure for investigating data in a more integrated way, and can be easily applied to another country case study.

A Framework for Building Mature Business Intelligence and Analytics in Organizations

2020 ◽  
Vol 31 (3) ◽  
pp. 14-39
Author(s):  
Amrita George ◽  
Kurt Schmitz ◽  
Veda C. Storey
Keyword(s):  
Business Intelligence ◽  
Delphi Study ◽  
Design Science ◽  
Science Research ◽  
Design Science Research ◽  
Maturity Model ◽  
Business And Society ◽  
Managerial Decision ◽  
Work Systems ◽  
Modified Delphi

As activities are increasingly being digitalized in business and society, organizations have sought ways to effectively and competitively, use data. Business intelligence and analytics (BI&A) systems which support managerial decision-making continue to be developed and used. Given the importance of these systems, it would be useful to have a comprehensive and mature guide to support their development and improvement. This research proposes a BI&A Competitive Advantage Maturity Model to identify the main technical and non-technical dimensions of a system to support business intelligence and analysis. The model is based on work systems theory and related research. It maps descriptive characteristics of its main dimensions across analytic adoption stages of aspirational, experienced, and transformed. The development of the model employed a modified Delphi study technique, design science research, and citation analysis.

scholarly journals Factors Related to the Quality of Computer Science Teacher Education Courses: A Public Data Analysis

2021 ◽  
Vol 29 ◽  
pp. 209-226
Author(s):  
Andre Menolli ◽  
Andrey Bragagnolo ◽  
Rafael Figueira Gonçalves ◽  
Joao Coelho Neto
Keyword(s):  
Teacher Education ◽  
Data Analysis ◽  
Science Teacher ◽  
Design Science ◽  
Science Teacher Education ◽  
Science Research ◽  
Design Science Research ◽  
Public Data ◽  
Education Courses

O pensamento computacional vem ganhando importância na Educação Básica, como instrumento para o desenvolvimento da aprendizagem, e os cursos de Informática, com foco na formação de professores, são responsáveis pela formação de profissionais para fomentá-la. Assim, utilizando o método Design Science Research, foi definido e implantado um método de análise de dados públicos. Uma vez que o método foi implantado, foram analisados dados de Instituições de Ensino Superior do Brasil e dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (ENADE). Explorou-se o perfil dos cursos e alunos de Licenciatura em Computação, com foco em compreender, como as diferentes constatações sobre esses cursos se relacionam com a qualidade do curso. Os resultados mostram que muitos fatores estão relacionados ao desempenho do curso no ENADE, tanto fatores associados aos alunos matriculados nos cursos, quanto fatores associados aos cursos e instituições. Por fim, este artigo apresenta uma visão geral dos cursos de formação de professores de informática no Brasil, considerando as qualidades do curso.

scholarly journals Uma Análise do Perfil dos Cursos de Licenciatura em Computação no Brasil

2021 ◽  
Vol 29 ◽  
pp. 01-24
Author(s):  
Andre Menolli ◽  
Joao Coelho Neto
Keyword(s):  
Business Intelligence ◽  
Design Science ◽  
Science Research ◽  
Design Science Research

O pensamento computacional vem ganhando importância na educação básica, como instrumento para o desenvolvimento da aprendizagem, e os cursos de licenciatura em computação são responsáveis pela formação de profissionais capacitados para fomentá-lo. Desse modo, o objetivo dessa pesquisa é mapear os cursos de licenciatura em computação no Brasil, a fim de apresentar um panorama referente ao perfil destes cursos e identificar fatores associados à taxa de evasão. Para o método de pesquisa, utilizou-se o design science research, sendo definido e implantado um método para análise de dados públicos baseado em business intelligence. Após o método ter sido implantado, dados das instituições do ensino superior no Brasil foram analisados, sendo explorado o perfil dos cursos e alunos de licenciatura em computação, em especial o fenômeno da evasão. Os resultados mostram diferenças nas taxas de evasão em relação à etnia, tipo de cidade onde o curso está localizado, tipo de instituição, modalidade de ensino, ano de ingresso no curso e período do curso. Resultados preocupantes com relação à taxa de evasão e número de ingressantes em anos recentes em cursos de licenciatura em computação foram, também, identificados.

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