Cavique, LuísSwarowski, Edgar Ribeiro2026-03-182026-03-182026-02-272026-03-18http://hdl.handle.net/10400.2/21767Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática e Tecnologia Web , em associação com a Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, apresentada à Universidade AbertaAs organizações enfrentam desafios significativos na consolidação, transformação e análise dos dados de vendas, decorrentes da complexidade da informação empresarial, do alto volume de dados gerados e das limitações dos sistemas de reporte tradicionais. As ferramentas convencionais revelam-se, frequentemente, estáticas e fragmentadas, não permitindo alcançar a profundidade analítica necessária à tomada de decisão num ambiente de negócio dinâmico. Esta dissertação procura ultrapassar esses desafios através do desenvolvimento e implementação de uma arquitetura de engenharia de dados aplicada à análise de vendas, integrando informação proveniente do sistema ERP SAP, através da utilização da ferramenta Microsoft Power BI. A solução proposta visa assegurar a consistência, integridade e disponibilidade dos dados ao longo de todas as etapas analíticas, promovendo uma compreensão mais abrangente do desempenho comercial. Com base nos cinco níveis fundamentais da engenharia de dados (origem, transformação (ETL), armazenamento, sumarização e visualização), o estudo desenvolve um processo completo que automatiza o processamento de dados e a apresentação de indicadores de vendas. A aplicação de técnicas avançadas de transformação e validação de dados reforça a fiabilidade das análises e possibilita a criação de relatórios interativos em Power BI, capazes de fornecer informações em tempo real. Estes relatórios apresentam métricas essenciais, como a evolução da faturação, o desempenho por produto e a análise do comportamento dos clientes nas transações, permitindo aos decisores acompanhar de forma contínua a dinâmica comercial. O modelo desenvolvido e, Power BI demonstra o potencial da combinação entre os princípios da engenharia de dados e as ferramentas de Business Intelligence na consolidação das capacidades analíticas e na otimização dos processos de apoio à decisão. Ao garantir um fluxo coerente de informação desde os sistemas de origem até à visualização, a solução contribui para uma gestão mais transparente, ágil e alinhada com os objetivos estratégicos da organização. Em síntese, o estudo evidencia o papel transformador da engenharia de dados e da análise avançada na criação de valor organizacional e na promoção de uma gestão sustentada por dados em contextos empresariais complexos.Organizations face significant challenges in consolidating, transforming, and analyzing sales data due to the complexity of business information, the high volume of data generated, and the limitations of traditional reporting systems. Conventional tools are often static and fragmented, preventing the level of analytical depth required for effective decision-making in dynamic business environments. This dissertation aims to overcome these challenges through the development and implementation of a data engineering architecture applied to sales analysis, integrating information from the SAP ERP system using Microsoft Power BI. The proposed solution seeks to ensure consistency, integrity, and availability of data throughout all analytical stages, thereby promoting a more comprehensive understanding of commercial performance. Based on the five fundamental levels of data engineering — data origin, transformation (ETL), storage, summarization, and visualization — the study develops a complete process that automates data processing and the presentation of sales indicators. The application of advanced data transformation and validation techniques enhances the reliability of analyses and enables the creation of interactive Power BI dashboards capable of providing real-time information. These dashboards display key metrics such as revenue evolution, product performance, and customer behavior in transactions, allowing decision-makers to continuously monitor commercial dynamics. The model developed in Power BI demonstrates the potential of combining data engineering principles with business intelligence tools to strengthen analytical capabilities and optimize decision-support processes. By ensuring a coherent flow of information from source systems to visualization, the proposed solution contributes to a more transparent, agile, and strategically aligned management approach. In summary, this study highlights the transformative role of data engineering and advanced analytics in creating organizational value and promoting data-driven management in complex business environments.porBusiness intelligenceEngenharia de dadosEnterprise Resource Planning (ERP)System Applications and Product (SAP)Microsoft Power BITomada de decisõesBusiness intelligenceData engineeringSAP ERPPower BIDecision makingmaster thesis