Análise de Infra-Estruturas de Dados Espaciais na Perspectiva do Planeamento Urbano de Uma Autarquia

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

O poder da generalização na modelagem de dados : um estudo empírico

Trata-se de uma pesquisa de campo que abrange 21 empresas, onde se procurou identificar estruturas de dados comuns nos modelos de dados das mesmas. A base teórica para o trabalho são os conceitos de abstração existentes na literatura de Projeto de Banco de Dados, agregação (é-parte-de) e generalização (é-um). Foram identificadas aplicações destes conceitos, mas a pesquisa também mostra que ainda há poucas ferramentas disponíveis para implementação dos mesmos e pouca familiaridade dos técnicos com os conceitos

Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.

Ontologia empresarial do modelo de referência MPS para software (MR-MPS-SW) com foco nos níveis G e F

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Infraestrutura de data center e suas tendências com foco em eficiência energética

With the Big Data development and the growth of cloud computing and Internet of Things, data centers have been multiplying in Brazil and the rest of the world. Designing and running this sites in an efficient way has become a necessary challenge and to do so, it's essential a better understanding of its infrastructure. Thus, this paper presents a bibliography study using technical concepts in order to understand the specific needs related to this environment and the best forms address them. It discusses the data center infrastructure main systems, methods to improve their energy efficiency and their future trends

Infraestrutura de data center e suas tendências com foco em eficiência energética

With the Big Data development and the growth of cloud computing and Internet of Things, data centers have been multiplying in Brazil and the rest of the world. Designing and running this sites in an efficient way has become a necessary challenge and to do so, it's essential a better understanding of its infrastructure. Thus, this paper presents a bibliography study using technical concepts in order to understand the specific needs related to this environment and the best forms address them. It discusses the data center infrastructure main systems, methods to improve their energy efficiency and their future trends

Aplicação de computação evolucionária na mineração de dados físico-químicos da água e do solo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Extração de conhecimento em bases de dados espaciais: algoritmo CHSMST+

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Sobre o uso de sistemas de computação algébrica na solução de problemas de mecânica das estruturas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Compressão de dados sísmicos com perda controlada

Neste trabalho apresentamos um novo método de compressão, com perda controlada de dados, que tem a vantagem de ter uma taxa significativa de compressão sem introduzir nenhuma perda superior a um parâmetro escolhido pelo usuário. Esta abordagem é uma abordagem mista, pois usa técnicas de compactação de dados tanto com perda quanto sem perda. Isto quer dizer que conseguimos um método que alia as vantagens da alta compressão, sem introduzir distorções indesejáveis nos dados. Mostramos como a massa de dados utilizada nos nossos estudos é obtida e a sua importância na prospecção de depósitos de hidrocarbonetos. É apresentado um levantamento bibliográfico com técnicas de compressão aplicadas a dados sísmicos tipicamente utilizadas em aplicações comerciais. Por fim, apresentamos os resultados da compressão utilizando o método em conjuntos de dados sísmicos reais. Para 1% de erro, os arquivos de dados sísmicos compactados passaram a ter algo próximo a 25% de seus tamanhos originais, o que representa um fator de compressão de aproximadamente 4

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.

O Futuro dos Centros de Dados

Atualmente, as Tecnologias de Informação (TI) são cada vez mais vitais dentro das organizações. As TI são o motor de suporte do negócio. Para grande parte das organizações, o funcionamento e desenvolvimento das TI têm como base infraestruturas dedicadas (internas ou externas) denominadas por Centro de Dados (CD). Nestas infraestruturas estão concentrados os equipamentos de processamento e armazenamento de dados de uma organização, por isso, são e serão cada vez mais desafiadas relativamente a diversos fatores tais como a escalabilidade, disponibilidade, tolerância à falha, desempenho, recursos disponíveis ou disponibilizados, segurança, eficiência energética e inevitavelmente os custos associados. Com o aparecimento das tecnologias baseadas em computação em nuvem e virtualização, abrese todo um leque de novas formas de endereçar os desafios anteriormente descritos. Perante este novo paradigma, surgem novas oportunidades de consolidação dos CD que podem representar novos desafios para os gestores de CD. Por isso, é no mínimo irrealista para as organizações simplesmente eliminarem os CD ou transforma-los segundo os mais altos padrões de qualidade. As organizações devem otimizar os seus CD, contudo um projeto eficiente desta natureza, com capacidade para suportar as necessidades impostas pelo mercado, necessidades dos negócios e a velocidade da evolução tecnológica, exigem soluções complexas e dispendiosas tanto para a sua implementação como a sua gestão. É neste âmbito que surge o presente trabalho. Com o objetivo de estudar os CD inicia-se um estudo sobre esta temática, onde é detalhado o seu conceito, evolução histórica, a sua topologia, arquitetura e normas existentes que regem os mesmos. Posteriormente o estudo detalha algumas das principais tendências condicionadoras do futuro dos CD. Explorando o conhecimento teórico resultante do estudo anterior, desenvolve-se uma metodologia de avaliação dos CD baseado em critérios de decisão. O estudo culmina com uma análise sobre uma nova solução tecnológica e a avaliação de três possíveis cenários de implementação: a primeira baseada na manutenção do atual CD; a segunda baseada na implementação da nova solução em outro CD em regime de hosting externo; e finalmente a terceira baseada numa implementação em regime de IaaS.

Estendendo quadtress para suporte ao armazenamento e recuperação de dados espaço-temporais

Nos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), os aspectos temporais são importantes, principalmente, para representar o histórico de dados georreferenciados. Vários modelos conceituais de dados para SIG propõem classes e operações que permitem representar os aspectos espaciais e temporais das aplicações. Porém, ao nível do modelo interno dos sistemas atuais, as estruturas de dados armazenam e manipulam somente os aspectos espaciais dos dados geográficos, não contemplando os aspectos espaço-temporais propostos nos modelos conceituais. O objetivo desse trabalho é estender estruturas de dados do tipo quadtree para suporte ao armazenamento e à recuperação de dados espaço-temporais.

Comparando a saúde no Brasil com os países da OCDE: explorando dados de saúde pública

A atenção à saúde da população no Brasil gera um grande volume de dados sobre os serviços de saúde prestados. O tratamento adequado destes dados com técnicas de acesso à grande massa de dados pode permitir a extração de informações importantes para um melhor conhecimento do setor saúde. Avaliar o desempenho dos sistemas de saúde através da utilização da massa de dados produzida tem sido uma tendência mundial, uma vez que vários países já mantêm programas de avaliação baseados em dados e indicadores. Neste contexto, A OCDE – Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico, que é uma organização internacional que avalia as políticas econômicas de seus 34 países membros, possui uma publicação bienal, chamada Health at a Glance, que tem por objetivo fazer a comparação dos sistemas de saúde dos países membros da OCDE. Embora o Brasil não seja um membro, a OCDE procura incluí-lo no cálculo de alguns indicadores, quando os dados estão disponíveis, pois considera o Brasil como uma das maiores economias que não é um país membro. O presente estudo tem por objetivo propor e implementar, com base na metodologia da publicação Health at a Glance de 2015, o cálculo para o Brasil de 22 indicadores em saúde que compõem o domínio “utilização de serviços em saúde” da publicação da OCDE. Para isto foi feito um levantamento das principais bases de dados nacionais em saúde disponíveis que posteriormente foram capturadas, conforme necessidade, através de técnicas para acessar e tratar o grande volume de dados em saúde no Brasil. As bases de dados utilizadas são provenientes de três principais fontes remuneração: SUS, planos privados de saúde e outras fontes de remuneração como, por exemplo, planos públicos de saúde, DPVAT e particular. A realização deste trabalho permitiu verificar que os dados em saúde disponíveis publicamente no Brasil podem ser usados na avaliação do desempenho do sistema de saúde, e além de incluir o Brasil no benchmark internacional dos países da OCDE nestes 22 indicadores, promoveu a comparação destes indicadores entre o setor público de saúde do Brasil, o SUS, e o setor de planos privados de saúde, a chamada saúde suplementar. Além disso, também foi possível comparar os indicadores calculados para o SUS para cada UF, demonstrando assim as diferenças na prestação de serviços de saúde nos estados do Brasil para o setor público. A análise dos resultados demonstrou que, em geral, o Brasil comparado com os países da OCDE apresenta um desempenho abaixo da média dos demais países, o que indica necessidade de esforços para atingir um nível mais alto na prestação de serviços em saúde que estão no âmbito de avaliação dos indicadores calculados. Quando segmentado entre SUS e saúde suplementar, a análise dos resultados dos indicadores do Brasil aponta para uma aproximação do desempenho do setor de saúde suplementar em relação à média dos demais países da OCDE, e por outro lado um distanciamento do SUS em relação a esta média. Isto evidencia a diferença no nível de prestação de serviços dentro do Brasil entre o SUS e a saúde suplementar. Por fim, como proposta de melhoria na qualidade dos resultados obtidos neste estudo sugere-se o uso da base de dados do TISS/ANS para as informações provenientes do setor de saúde suplementar, uma vez que o TISS reflete toda a troca de informações entre os prestadores de serviços de saúde e as operadoras de planos privados de saúde para fins de pagamento dos serviços prestados.