Adaptação de estratégias frente às mudanças no mercado de telecomunicações no Brasil : um estudo de caso em empresa fornecedora de equipamentos de transmissão de dados

Este trabalho tem por objetivo mostrar a adaptação das estratégias de uma empresa fornecedora de equipamentos de transmissão de dados, a PARKS S/A COMUNICAÇÕES DIGITAIS, frente às mudanças do mercado de telecomunicações no Brasil Através de uma análise de caso, evidenciaram-se as mudanças ocorridas no mercado de telecomunicações, a percepção desta empresa para tais mudanças e a orientação estratégica adotada para os seus próprios setores, a saber, o comercial, o industrial, o financeiro, o de recursos humanos e qualidade e o de engenharia. O estudo das mudanças ocorridas neste mercado abrangeu dois períodos, quais sejam, o anterior à privatização e os anos de 1997 até 2000, ressaltando-se, porém, que a análise se centrou neste último, o qual foi analisado mais detalhadamente. Uma vez identificadas as principais mudanças ocorridas na empresa escolhida para o estudo de caso - PARKS S/A Comunicações -, através de observação e da vivência do autor, bem como de contribuições relatadas por colegas da empresa, igualmente participantes do processo, este trabalho analisa estas mudanças uma a uma, mostrando o reflexo das mesmas na estrutura da empresa, procurando explicar como se deu o fenômeno e, assim, contribuindo para a compreensão de processos análogos que venham a ocorrer em um futuro próximo.

Utilização de técnicas de mineração de dados considerando aspectos temporais

Atualmente, o enorme volume de informações armazenadas em bancos de dados de organizações ultrapassa a capacidade dos tradicionais métodos de análise dos dados baseados em consultas, pois eles se tornaram insuficientes para analisar o conteúdo quanto a algum conhecimento implícito e importante na grande massa de dados. A partir disto, a mineração de dados tem-se transformado em um tópico importante de pesquisa, porque provê um conjunto de técnicas e ferramentas capazes de inteligente e automaticamente assistir o ser humano na análise de uma enorme quantidade de dados à procura de conhecimento relevante e que está encoberto pelos demais dados. O presente trabalho se propõe a estudar e a utilizar a mineração de dados considerando os aspectos temporais. Através de um experimento realizado sobre os dados da Secretaria da Saúde do Estado do Rio Grande do Sul, com a aplicação de uma metodologia para a mineração de dados temporais, foi possível identificar padrões seqüenciais nos dados. Este experimento procurou descobrir padrões seqüenciais de comportamento em internações médicas, objetivando obter modelos de conhecimento dos dados temporais e representá-los na forma de regras temporais. A descoberta destes padrões seqüenciais permitiu comprovar tradicionais comportamentos dos tratamentos médicos efetuados, detectar situações anômalas, bem como, acompanhar a evolução das doenças existentes.

Extração semântica de dados semi-estruturados através de exemplos e ferramentas visuais

Existe uma necessidade latente de pesquisar, filtrar e manipular informações disponíveis em diversos formatos irregulares, entre elas as informações distribuídas na WWW (World Wide Web). Esses tipos de dados são semi-estruturados, pois não possuem uma estrutura explícita e regular, o que dificulta sua manipulação. Este trabalho apresenta como proposta o projeto de uma ferramenta para realizar a extração semântica e semi-automática de dados semi-estruturados. O usuário especifica, através de uma interface visual, um exemplo da estrutura hierárquica do documento e de seu relacionamento com os conceitos da ontologia, gerando uma gramática descritiva da estrutura implícita do mesmo. A partir dessa gramática, a ferramenta realiza a extração dos próximos documentos de forma automática, reestruturando o resultado em um formato regular de dados, neste caso, XML (eXtensible Markup Language). Além da conceituação do método de extração, são apresentados os experimentos realizados com o protótipo da ferramenta, bem como, os resultados obtidos nestes experimentos. Para a construção desta ferramenta, são analisadas características de outros métodos que constituem o estado da arte em extração de dados semi-estruturados.

Impactos da adoção de sistemas de apoio à decisão para grupos em um processo decisório público participativo : o caso do orçamento de Porto Alegre

A tese buscou averiguar quais foram os efeitos, os impactos e modificações que ocorreram na dinâmica de funcionamento de fóruns do orçamento participativo, quando a este processo decisório de grupo em larga escala e com repercussões imediatas nas próprias comunidades decisoras se agregou um apoio computacional de pequena sofisticação, com o perfil de um sistema de apoio à decisão para grupos. Estas intervenções, talhadas sob a perspectiva quaseexperimental, levaram ao ambiente real de decisão um apoio derivado de modelos baseados em critérios e atributos para a hierarquização de demandas por obras de perfil público-social. A metodologia empregada, um esboço multimétodo com técnicas distintas de atuação por grupo trabalhado, incluindo nestas distinções o papel do pesquisador, foi levada a cabo em três regiões distintas do orçamento participativo. O pesquisador, enquanto ser observante, valeu-se de um diário de campo que ao lado dos tradicionais questionários usados em quaseexperimentos, funcionou como um coletor de dados, os quais foram suplementados com igual valia por entrevistas semi-estruturadas com os atores do processo. Técnicas elementares de estatística aliadas à interpretação dos dados qualitativos a partir de codificações sugeridas por técnicas de análise de conteúdo, forjaram um grande painel de dados, que permitiu apurar os impactos da adoção da tecnologia, bem como enquadrar os efeitos nas posturas dos grupos e dos atores participantes do processo. Como idéia conclusiva, o estudo permitiu estatuir que várias das situações em apoio à decisão em grupo ocorreram, alguns outros resultados foram inesperados e quiçá contraditórios em relação à história de pesquisa do tema apoio à decisão em grupo por computador e outros se revelaram promissores para futuras pesquisas. Por fim, argüi-se a necessidade de averiguar, em ambientes como o estudado, a relação real existente entre as conotações política e racional de tomada de decisão.

Regras para transformação de esquemas conceituais definidos a partir de um framework de banco de dados geográficos para esquemas lógicos de SIG, com base no padrão SAIF

O objetivo dedste trabalho é investigar o projeto de banco de dados aplicado a Sistemas de Informações Geográficas (SIG), mais especificamente, do mapeamento de esquemas conceituais, orientado a objetos, para esquemas lógicos implementados por softwares de SIG comerciais. A transformação dos esquemas conceituais para os lógicos é realizado através da idedntificação de um conjunto de regras genéricas de mapeamento de qualquer esquema concecitual de banco de dados geográficos, baseados em um framework conceitual, para os esquemas lógicos proprietários dos diversos SIG existentes. A concretização desta tarefa de transformação é possível mediante a proposta de um ambiente de suporte. Esse ambiente fornece uma estrutura específica, constituída por uma linguagem formal, definida pelo padrão SAIF (Saptial Archive and Interchange Format), pela ferramenta FME (feature Manipulation Engine) e pela ferramenta CASE Rational Rose v.2000e. O conjunto de regras genéricas elaborado neste trabalho, é composto por dois subconjuntos. O primeiro define regras de correspondência, determinando uma relação entre os conceitos da realidade percebidos pelo Framework conceitual e a linguagem formal apresentada pelo padrão SAIF. O segundo subconjunto define regras de transformação, onde busca-se mapear os conceitos do paradigma da orientação a objetos par aos conceitos relacionais utilizazdos pela maioria dos softwares de SIG, disponíveis no mercado. Com a finalidade de validar a aplicabilidadee deste conjunto de regras de mapeamento e do ambiente de suporte proposto, este trabalho inclui também a implementação de um protótipo, o qual executa a automatização da trasnformação dos esquemas conceituais para os esquemas lógicos de banco de dados geográfico.

Condução de experimentos de injeção de falhas em banco de dados distribuídos

O presente trabalho realiza uma validação experimental, através da técnica de injeção de falhas por software, de sistemas de informações que utilizam gerenciadores de banco de dados distribuídos comerciais. Estes experimentos visam a obtenção de medidas da dependabilidade do SGBD utilizado, levantamento do custo de seus mecanismos de tolerância a falhas e a real aplicabilidade de SGBDs comerciais em sistemas de missão crítica. Procurou-se avaliar e validar as ferramentas de injeção de falhas utilizadas, no caso específico deste trabalho a ComFIRM e o FIDe. Inicialmente são introduzidos e reforçados os conceitos básicos sobre o tema, que serão utilizados no decorrer do trabalho. Em seguida são apresentadas algumas ferramentas de injeção de falhas em sistemas distribuídos, bem como os modelos de falhas em banco de dados distribuídos. São analisados alguns estudos de aplicação de ferramentas de injeção de falhas em bancos de dados distribuídos. Concluída a revisão bibliográfica é apresentado o modelo de software e hardware que foi implementado, destacando o gerador de cargas de trabalho GerPro-TPC e o gerenciador de injeções e resultados GIR. O GerPro-TPC segue as especificações TPC-c para a simulação de um ambiente transacional comercial padrão e o GIR realiza a integração das ferramentas de injeção de falhas utilizadas, bem como a elaboração do cenário de falhas a injetar e a coleta dos resultados das falhas injetadas. Finalmente são descritos os experimentos realizados sobre o SGBD PROGRESS. São realizados 361 testes de injeções de falhas com aproximadamente 43.000 falhas injetadas em experimentos distintos. Utiliza-se dois modelos de falhas: um focado em falhas de comunicação e outro em falhas de hardware. Os erros resultantes das falhas injetadas foram classificados em erros ignorados/mascarados, erros leves, erros graves e erros catastróficos. Dos modelos de falhas utilizados as que mais comprometeram a dependabilidade do SGBD foram as falhas de hardware. As falhas de comunicação somente comprometeram a disponibilidade do sistema alvo.

Volatilidade implícita versus volatilidade estatística : uma avaliação para o mercado brasileiro a partir dos dados de opções e ações da Telemar S.A.

A partir de uma base de dados de ações da Telemar S.A., do período de 21/09/1998 a 21/10/2002, e de opções de 02/10/2000 a 21/10/2002, foi avaliado qual o previsor que prevê com maior precisão a volatilidade futura: o implícito ou o estatístico. A volatilidade implícita foi obtida por indução retroativa da fórmula de Black-Scholes. As previsões estatísticas da volatilidade foram obtidas pelos modelos de média móvel ponderada igualmente, modelo GARCH, EGARCH e FIGARCH. Os resultados das regressões do conteúdo de informação revelam que a volatilidade implícita ponderada possui substancial quantidade de informações sobre a volatilidade um passo à frente, pois apresenta o maior R2 ajustado de todas as regressões. Mesmo sendo eficiente, os testes indicam que ela é viesada. Porém, a estatística Wald revela que os modelos EGARCH e FIGARCH são previsores eficientes e não viesados da variação absoluta dos retornos da Telemar S.A. entre t e t + 1, apesar do R2 um pouco inferior a volatilidade implícita. Esse resultado a partir de parâmetros baseados em dados ex-post, de certo modo refuta a hipótese de que as opções possibilitam melhores informações aos participantes do mercado sobre as expectativas de risco ao longo do próximo dia Nas regressões do poder de previsão, que testam a habilidade da variável explicativa em prever a volatilidade ao longo do tempo de maturidade da opção, os resultados rejeitam a hipótese da volatilidade implícita ser um melhor previsor da volatilidade futura. Elas mostram que os coeficientes das volatilidades implícitas e incondicionais são estatisticamente insignificantes, além do R2 ajustado ser zero ou negativo. Isto, a princípio, conduz à rejeição da hipótese de que o mercado de opções é eficiente. Por outro lado, os resultados apresentados pelos modelos de volatilidade condicional revelam que o modelo EGARCH é capaz de explicar 60% da volatilidade futura. No teste de previsor eficiente e não viesado, a estatística Wald não rejeita esta hipótese para o modelo FIGARCH. Ou seja, um modelo que toma os dados ex-post consegue prever a volatilidade futura com maior precisão do que um modelo de natureza forward looking, como é o caso da volatilidade implícita. Desse modo, é melhor seguir a volatilidade estatística - expressa pelo modelo FIGARCH, para prever com maior precisão o comportamento futuro do mercado.

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.

Pré-processamento no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados

A Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) é uma nova área de pesquisa que envolve o processo de extração de conhecimento útil implícito em grandes bases de dados. Existem várias metodologias para a realização de um processo de DCBD cuja essência consiste basicamente nas fases de entendimento do domínio do problema, pré-processamento, mineração de dados e pós-processamento. Na literatura sobre o assunto existem muitos trabalhos a respeito de mineração de dados, porém pouco se encontra sobre o processo de pré-processamento. Assim, o objetivo deste trabalho consiste no estudo do pré-processamento, já que é a fase que consome a maior parte do tempo e esforço de todo o processo de DCBD pois envolve operações de entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados. Muitas vezes, essas operações precisam ser repetidas de modo a aprimorar a qualidade dos dados e, conseqüentemente, melhorar também a acurácia e eficiência do processo de mineração. A estrutura do trabalho abrange cinco capítulos. Inicialmente, apresenta-se a introdução e motivação para trabalho, juntamente com os objetivos e a metodologia utilizada. No segundo capítulo são abordadas metodologias para o processo de DCBD destacando-se CRISP-DM e a proposta por Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth. No terceiro capítulo são apresentadas as sub-fases da fase de pré-processamento contemplando-se entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados, bem como os principais métodos e técnicas relacionados às mesmas. Já no quarto capítulo são descritos os experimentos realizados sobre uma base de dados real. Finalmente, no quinto capítulo são apresentadas as considerações finais sobre pré-processamento no processo de DCBD, apontando as dificuldades encontradas na prática, contribuições do presente trabalho e pretensões da continuidade do mesmo. Considera-se como principais contribuições deste trabalho a apresentação de métodos e técnicas de pré-processamento existentes, a comprovação da importância da interatividade com o especialista do domínio ao longo de todo o processo de DCBD, mas principalmente nas tomadas de decisões da fase de pré-processamento, bem como as sugestões de como realizar um pré-processamento sobre uma base de dados real.

Mineração de dados utilizando aprendizado não-supervisionado: um estudo de caso para bancos de dados da saúde

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

Implementação de bancos de dados temporais com versionamento de esquemas: um estudo comparativo

Nas aplicações do mundo real, os dados mudam com o passar do tempo. Devido à característica dinâmica das aplicações, o esquema conceitual também pode mudar para se adaptar às mudanças que freqüentemente ocorrem na realidade. Para representar esta evolução, uma nova versão do esquema é definida e os dados armazenados são adaptados à nova versão. Entretanto, existem aplicações que precisam acessar também o esquema sob os diversos aspectos de suas mudanças, requerendo o uso de versionamento de esquemas. Durante a evolução do esquema, o versionamento preserva todas as versões deste esquema e seus dados associados, possibilitando a recuperação dos dados através da versão com a qual foram definidos. Ultimamente muitas pesquisas têm sido realizadas envolvendo as áreas de versionamento de esquemas e bancos de dados temporais. Estes bancos de dados provêm suporte ao versionamento de esquemas, pois permitem armazenar e recuperar todos os estados dos dados, registrando sua evolução ao longo do tempo. Apesar de muitos esforços, ainda não existem SGBDs temporais comercialmente disponíveis. A utilização de um modelo de dados temporal para a especificação de uma aplicação não implica, necessariamente, na utilização de um SGBD específico para o modelo. Bancos de dados convencionais podem ser utilizados desde que exista um mapeamento adequado entre o modelo temporal e o SGBD utilizado. Este trabalho apresenta uma abordagem para a implementação de um banco de dados temporal permitindo o versionamento de esquemas, usando um banco de dados relacional, tendo como base o modelo temporal TRM (Temporal Relational Model). Como forma de ilustrar apresenta-se um exemplo de implementação utilizando o SGBD DB2. O principal objetivo é avaliar diferentes técnicas de implementar e gerenciar o versionamento de esquemas em bancos de dados temporais. Para atingir esse objetivo, um protótipo foi desenvolvido para automatizar os mapeamentos do TRM para o DB2 e gerenciar o versionamento de esquemas e dados. Duas experiências de implementação foram realizadas utilizando formas diferentes de armazenar os dados - um repositório e vários repositórios - com o objetivo de comparar os resultados obtidos, considerando um determinado volume de dados e alterações. Um estudo de caso também é apresentado para validar as implementações realizadas.

Consultando fontes de dados XML heterogêneas através de modelos conceituais

XML é um padrão da W3C largamente utilizado por vários tipos de aplicações para representação de informação semi-estruturada e troca de dados pela Internet. Com o crescimento do uso de XML e do intercâmbio de informações pela Internet é muito provável que determinadas aplicações necessitem buscar uma mesma informação sobre várias fontes XML relativas a um mesmo domínio de problema. No intuito de representar a informação dessas várias fontes XML, o programador é obrigado a escolher entre muitas estruturas hierárquicas possíveis na criação dos esquemas de seus documentos XML. Um mesmo domínio de informação, desta maneira, pode então ser representado de diferentes formas nas diversas fontes de dados XML existentes. Por outro lado, verifica-se que as linguagens de consulta existentes são fortemente baseadas no conhecimento da estrutura de navegação do documento. Assim, ao consultar uma determinada informação semanticamente equivalente em várias fontes é necessário conhecer todos os esquemas envolvidos e construir consultas individuais para cada uma dessas fontes. Em um ambiente de integração, entretanto, é possível gerar um modelo global que representa essas fontes. Ao construir consultas sobre um modelo global, temos consultas integradas sobre estas fontes. Para se atingir esse objetivo, contudo, devem ser resolvidos os problemas da heterogeneidade de representação dos esquemas XML. Dessa forma, com base em uma abordagem de integração de esquemas, o presente trabalho define a linguagem de consulta CXQuery (Conceptual XQuery) que possibilita a construção de consultas sobre um modelo conceitual. Para possibilitar o retorno dos dados das fontes nas consultas feitas em CXQuery, foi desenvolvido um mecanismo de tradução da linguagem CXQuery para a linguagem de consulta XQuery 1.0. A linguagem XQuery 1.0 é umas das linguagens mais utilizadas para o acesso as fontes XML e permite que os dados possam ser retornados ao usuário. Para possibilitar essa tradução, foi definida uma metodologia de representação da informação de mapeamento através de visões XPath. Essa metodologia é relativamente eficaz no mapeamento das diferentes representações das fontes XML.

Um metamodelo da linguagem de modelagem real time UML, de suporte à criação de dicionário de dados para ferramentas de modelagem de sistema tempo real, visando a verificação de consistência dos modelos

A computação de tempo real é uma das áreas mais desafiadoras e de maior demanda tecnológica da atualidade. Está diretamente ligada a aplicações que envolvem índices críticos de confiabilidade e segurança. Estas características, inerentes a esta área da computação, vêm contribuindo para o aumento da complexidade dos sistemas tempo real e seu conseqüente desenvolvimento. Isto fez com que mecanismos para facilitar especificação, delimitação e solução de problemas passem a ser itens importantes para tais aplicações. Este trabalho propõe mecanismos para atuarem no desenvolvimento de sistemas de tempo real, com o objetivo de serem empregados como ferramenta de apoio no problema da verificação de presença de inconsistências, que podem vir a ocorrer nos vários modelos gerados partir da notação da linguagem de modelagem gráfica para sistemas de tempo real - UML-RT(Unified Modeling Language for Real Time). Estes mecanismos foram projetados através da construção de um metamodelo dos conceitos presentes nos diagramas de classe, de objetos, de seqüência, de colaboração e de estados. Para construir o metamodelo, utiliza-se a notação do diagrama de classes da UML (Unified Modeling Language). Contudo, por intermédio das representações gráficas do diagrama de classes não é possível descrever toda a semântica presente em tais diagramas. Assim, regras descritas em linguagem de modelagem OCL (Object Constraint Language) são utilizadas como um formalismo adicional ao metamodelo. Com estas descrições em OCL será possível a diminuição das possíveis ambigüidades e inconsistências, além de complementar as limitações impostas pelo caráter gráfico da UML. O metamodelo projetado é mapeado para um modelo Entidade&Relacionamento. A partir deste modelo, são gerados os scripts DDL (Data Definition Language) que serão usados na criação do dicionário de dados, no banco de dados Oracle. As descrições semânticas escritas através de regras em OCL são mapeadas para triggers, que disparam no momento em que o dicionário de dados é manipulado. O MET Editor do SiMOO-RT é a ferramenta diagramática que faz o povoamento dos dados no dicionário de dados. SiMOO-RT é uma ferramenta orientada a objetos para a modelagem, simulação e geração automática de código para sistemas de tempo real.

Proposta de um framework conceitual para apoiar a criação de técnicas de indexação para banco de dados temporais

Bancos de Dados Temporais (BDTs) surgiram para tentar suprir a necessidade de se obter um melhor aproveitamento das informações que circulam atualmente. Porém, ao mesmo tempo em que é benéfico o seu uso, uma vez que armazenam o histórico das informações, existe um problema neste tipo de banco de dados, que é o desempenho. Além do grande volume de dados armazenados, este problema se agrava ainda mais devido à complexidade nas operações que governam os BDTs, como por exemplo, inclusão, remoção, alteração e consulta. Portanto, focalizando o problema, existe a necessidade de melhorar o desempenho dos BDTs frente às operações de manipulação de dados. Técnicas de indexação apropriadas para dados temporais podem amenizar este problema de desempenho. Técnicas consagradas de indexação são largamente usadas, amparadas no seu alto grau de desempenho e portabilidade. São exemplos B-Tree, B+-Tree e R-Tree, entre outras. Estas técnicas não suportam indexar os complexos BDTs, mas são fundamentais para que sirvam de base para novas estruturas que suportem esses tipos de dados. As técnicas de indexação para dados temporais existentes não conseguem suprir a semântica temporal na sua totalidade. Existem ainda algumas deficiências do tipo: poucas técnicas que abrangem ao mesmo tempo tempo de validade e tempo de transação; não existe uma técnica que oferece informações do seu desempenho; a maioria não distingue ponto no tempo de intervalo de tempo; entre outras. Entretanto, possuem características relevantes em cada uma delas. Assim, um estudo das características mais importantes se tornou um fator importante para que possa ser desenvolvido um modelo capaz de auxiliar na criação de novas técnicas de indexação para dados temporais, a fim de contemplar melhor estes tipos de dados. O objetivo deste trabalho é, com base nas características das técnicas estudadas, desenvolver um framework conceitual capaz de auxiliar na criação de novas técnicas de indexação para dados temporais. Esta estrutura apresenta as características mais relevantes das técnicas existentes, agregando novas idéias e conceitos para contemplar os dados temporais. O framework conceitual desenvolvido agrega características de diferentes técnicas de indexação, possibilitando de variar a arquitetura de um índice para dados temporais, ajustando-os para um melhor desempenho em diferentes sistemas. Para validar o framework proposto é apresentada uma especificação de índices para o modelo de dados TF-ORM (Temporal Functionality in Objects With Roles Model).

Metodologia para retroalimentação do ciclo de desenvolvimento de produto com dados de confiabilidade oriundos da utilização do produto em campo

Esta dissertação apresenta uma metodologia de retroalimentação do ciclo de desenvolvimento de produtos, com ênfase na fase de projeto, a partir de dados obtidos em estudos de confiabilidade. A metodologia é proposta com base no escopo da norma QS-9000, norma esta que vem sendo utilizada por fornecedores e sub-fornecedores da indústria automobilística no mundo inteiro. Um estudo de caso permitiu que a metodologia fosse implementada em uma empresa certificada na norma. São aplicadas retroalimentações em ferramentas como Desdobramento da Função Qualidade (QFD), Análise dos Modos e Efeitos de Falha de Produto (DFMEA) e de Processo (PFMEA). Os resultados obtidos demonstraram que a metodologia de retroalimentação proposta é uma ferramenta útil na maturação de um produto, através da utilização dos dados de falhas em campo, bem como no momento do desenvolvimento de um produto novo, que irá suceder o atual, através da utilização da voz do cliente e dos dados de falha em campo de forma ordenada.