Apostila de PHP

Um Roteiro para Construção de Cubos e Consultas OLAP
Iris Fabiana de Barcelos Tronto, Nilson Sant’Anna
Ministério da Ciência e Tecnologia – MCT
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE
Laboratório Associado de Computação e Matemática Aplicada – LAC/CAP
E-mail: [e-mail]
Resumo
A gestão de projeto de software é uma atividade de intenso conhecimento onde os gerentes usam suas habilidades e experiências para tomar decisões. Uma vez que este domínio de negócio depende da experiência e conhecimento dos gerentes é necessário que se tenha técnicas e ferramentas para apoiar o gerenciamento deste conhecimento. Este trabalho apresenta uma abordagem que apóia a análise de informação a partir de uma base de dados de gestão de projetos de software.

1. Introdução
No desenvolvimento de software, geralmente, os gerentes experientes obtêm mais sucesso que os gerentes novatos em termos de atingir metas de cronograma, custos e funcionalidade. Isso é devido à experiência acumulada ao longo de situações ocorridas em projetos no passado e ao conhecimento derivado destas experiências.
Neste contexto, é também importante o uso de métricas, que trazem benefícios expressivos, principalmente nas estimativas de tempo e custo [12]. Os dados resultantes do uso de métricas são coletados e constituem uma base de dados de experiência que pode auxiliar a tomada de decisão no gerenciamento de projetos [3]; [4]; [5]; [7]; [8]; [9]; [11].
Porém, uma grande quantidade de informação útil pode permanecer oculta nestas bases de dados caso não sejam aplicadas técnicas adequadas de extração de conhecimento.
Técnicas de Inteligência Artificial têm sido utilizadas para apoiar o reuso de artefatos de um projeto para o desenvolvimento de outro projeto [2]. Mendonça & Sunderhaft aplicam técnicas de mineração de dados para explorar dados de engenharia de software [6]. Abordagens como OLAP (OnLine Analytical Processing) [1];[10] e Mineração de Dados