Intelligent data analysis from the financial execution of research projects at University of Minho

Abstract

The number of research and development (R&D) projects underway has increased substantially in recent years, which derives from the recognition of the importance of these projects for the future success of the University of Minho and its scientific partners, not only from a financial perspective but also innovation and search for knowledge. Any Higher Education Institution (HEI) needs a solid management base for many areas that are part of and complete its global organization, such as the area related to R&D projects. A large part of the financial man agement carried out by the University of Minho is intrinsically linked to project management, whose budgets are often in the thousands of euros. The data used by the most diverse entities and support centers at the University of Minho are available to those responsible for them in an unintuitive and dispersed way. This dispersion, besides making access to information very difficult, does not sympathize with the organization that a higher education unit needs. Therefore, getting detailed and reliable information is the key to success, both for researchers, who are directly responsible, and for the regulatory bodies that are implanted in the university. Thus, it was proposed to create a Data Visualization (DV) platform based on project execution data sources from the Financial and Patrimonial Services Unit (USFP) of the University of Minho to provide an organized and coherent data visualization platform, according to the needs of its stakeholders. With the creation of this platform, through an Intelligent Data Analysis System, using a temporal and detailed observation of the data, it is possible to draw conclusions about the investments made in research projects that have occurred until now and to help in future investment decisions crucial to the healthy functioning of the educational institution. Thus, this analysis seeks not only to improve the financial management of the area in question but also to understand the extent to which the use of Machine Learning techniques can be useful in analyzing data related to the financial execution of R&D projects. Furthermore, an area that is highly related to research projects, and cannot be ignored, is scientific production. The dissemination of scientific knowledge is an essential part of the research work carried out in any area, so this topic was also studied and introduced within the scope of this dissertation.

O número de projetos de investigação e desenvolvimento (I&D) em execução tem vindo a aumentar substan cialmente nos últimos anos, o que deriva do reconhecimento da importância destes projetos para o sucesso futuro da Universidade do Minho e seus parceiros científicos, não só numa perspetiva financeira, mas também de inovação e procura pelo conhecimento. Qualquer instituição de ensino superior necessita de uma base sólida de gestão para todos os tipos de áreas que fazem parte e completam a sua organização global, como é o caso da área relacionada com os projetos de I&D. Uma grande parte da gestão financeira realizada pela Universidade do Minho está intrinsecamente ligada à gestão de projetos, cujos orçamentos rondam, muitas vezes, os milhares de euros. Os dados utilizados pelas mais diversas entidades e centros de apoio da Universidade do Minho encontram se à disposição dos responsáveis das mesmas de uma forma pouco intuitiva e dispersa. Esta dispersão, para além de dificultar bastante o acesso à informação, não se compadece com a organização que uma unidade de ensino superior necessita. Neste sentido, a obtenção de informação detalhada e fidedigna é a chave do sucesso, tanto para os in vestigadores, responsáveis diretos, como para as entidades reguladoras que se encontram implementadas na universidade. Assim, foi proposta a criação de uma plataforma de visualização de dados a partir de fontes de dados de execução de projetos provenientes da Unidade de Serviços Financeiro e Patrimonial (USFP) da Uni versidade do Minho com o intuito de fornecer uma plataforma de visualização de dados organizada e coerente, conforme as necessidades dos seus stakeholders. Com a criação desta plataforma, através de um sistema de Análise Inteligente de Dados, isto é, fazendo uso de uma observação temporal e detalhada dos dados, é possível retirar conclusões sobre os investimentos feitos nos projetos de investigação ocorridos até à data e ajudar nas futuras decisões de investimento cruciais ao funcionamento saudável da instituição de ensino. Assim, com esta análise procura-se, não só melhorar a gestão financeira da área em questão, mas também perceber até que ponto a utilização de técnicas de Machine Learning pode ser útil na análise de dados relativos à execução financeira de projetos de I&D. Para além disso, uma área que está altamente relacionada com os projetos de investigação, não podendo ficar alheia à mesma, é a produção científica. A disseminação de conhecimento científico é uma parte essencial do trabalho de investigação levado a cabo em qualquer área, pelo que é extremamente importante que também este tema seja estudado e introduzido no âmbito desta dissertação.