Uma interface visual para modelos de bancos de dados orientados a objetos com suporte para versões

Este trabalho apresenta o projeto de uma interface visual para modelos de bancos de dados orientados a objetos, com suporte para versões. Um requisito importante, não atendido pelas interfaces visuais específicas e genéricas para sistemas orientados a objetos, é a capacidade de definir e manipular versões de um objeto nos vários níveis da hierarquia de classes (herança por extensão, adotada pelo modelo de versões [GOL 95]). As interfaces, que manipulam versões, suportam essa característica no nível mais especializado da hierarquia (herança por refinamento, adotada pelos principais SGBDOOs). Procurando prover a possibilidade do versionamento de objetos nos vários níveis da hierarquia de classes, surgiu a motivação para projetar e desenvolver uma interface visual com funcionalidades de interfaces existentes (específicas e genéricas) e que obedeça às características principais dos Modelos de Dados Orientados a Objetos e do Modelo de Versões [GOL 95], seguindo as características recomendadas para interfaces visuais para MDOOs, propostas em [SIL 96]. Foi implementado um protótipo com algumas das características projetadas para o browser de objeto e seu suporte para versões.

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.

Utilizando o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados para identificar candidatos a padrão de análise para bancos de dados geográficos

Sistemas de informações geográficas (SIG) permitem a manipulação de dados espaço-temporais, sendo bastante utilizados como ferramentas de apoio à tomada de decisão. Um SIG é formado por vários módulos, dentre os quais o banco de dados geográficos (BDG), o qual é responsável pelo armazenamento dos dados. Apesar de representar, comprovadamente, uma fase importante no projeto do SIG, a modelagem conceitual do BDG não tem recebido a devida atenção. Esse cenário deve-se principalmente ao fato de que os profissionais responsáveis pelo projeto e implementação do SIG, em geral, não possuem experiência no uso de metodologias de desenvolvimento de sistemas de informação. O alto custo de aquisição dos dados geográficos também contribui para que menor atenção seja dispensada à etapa de modelagem conceitual do BDG. A utilização de padrões de análise tem sido proposta tanto para auxiliar no projeto conceitual de BDG quanto para permitir que profissionais com pouca experiência nessa atividade construam seus próprios esquemas. Padrões de análise são utilizados para documentar as fases de análise de requisitos e modelagem conceitual do banco de dados, representando qualquer parte de uma especificação de requisitos que tem sua origem em um projeto e pode ser reutilizada em outro(s). Todavia, a popularização e o uso de padrões de análise para BDG têm sido prejudicados principalmente devido à dificuldade de disponibilizar tais construções aos projetistas em geral. O processo de identificação de padrões (mineração de padrões) não é uma tarefa simples e tem sido realizada exclusivamente com base na experiência de especialistas humanos, tornando o processo lento e subjetivo. A subjetividade prejudica a popularização e a aplicação de padrões, pois possibilita que tais construções sejam questionadas por especialistas com diferentes experiências de projeto. Dessa forma, a identificação ou o desenvolvimento de técnicas capazes de capturar a experiência de especialistas de forma menos subjetiva é um passo importante para o uso de padrões. Com esse objetivo, este trabalho propõe a aplicação do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (DCBD) para inferir candidatos a padrão de análise para o projeto de BDG. Para tanto, esquemas conceituais de BDG são usados como base de conhecimento. DCBD é o processo não trivial de descoberta de conhecimento útil a partir de uma grande quantidade de dados. Durante o desenvolvimento da pesquisa ficou claro que a aplicação do processo de DCBD pode melhorar o processo de mineração de padrões, pois possibilita a análise de um maior número de esquemas em relação ao que é realizado atualmente. Essa característica viabiliza que sejam considerados esquemas construídos por diferentes especialistas, diminuindo a subjetividade dos padrões identificados. O processo de DCBD é composto de várias fases. Tais fases, assim como atividades específicas do problema de identificar padrões de análise, são discutidas neste trabalho.

Classificação e especificação de restrições de integridade em bancos de dados temporais de versões

Um Sistema gerenciador de Bancos de Dados (SGBD) possui como principal característica a capacidade de gerenciar bases de dados que representam parte do mundo real. Para que essa representação seja fiel, os dados presentes em uma base de dados devem obedecer a diversas regras conhecidas como restrições de integridade. Estas podem ser provenientes da realidade modelada, da implementação ou do modelo de dados utilizado. O suporte oferecido por sistemas gerenciadores de bancos de dados tradicionais não é suficientemente adequado a certas aplicações com necessidades que vão além das convencionais. Diversas aplicações necessitam armazenar dados históricos em conjunto com seus períodos de validade. Outras precisam armazenar versões de conjuntos de dados, gerenciando suas agregações e formas de representação. Através do suporte aos conceitos de tempo e de versão, provido por um SGBD, grande parte dessas necessidades é suprida. Este tipo de banco de dados usa o conceito de tempo para armazenar e controlar dados históricos enquanto o conceito de versão permite a gerência de alternativas de projeto. Existem atualmente diversos trabalhos e implementações relacionados à manutenção de restrições de integridade sobre bancos de dados tradicionais. Entretanto, restrições que consideram a gerência de tempo e de versões sobre dados ainda representam uma área de pesquisa praticamente inexplorada. De acordo com essa realidade, o primeiro objetivo do presente trabalho consiste em definir uma classificação de restrições de integridade para bases de dados com suporte a tempo e versões, a fim de prover uma base para o desenvolvimento de pesquisas relacionadas à sua especificação e manutenção. O segundo objetivo consiste em agregar ao Modelo Temporal de Versões (TVM), que suporta os conceitos de tempo e de versão, uma linguagem que permita a especificação de restrições de integridade. Esta linguagem considera características relacionadas à temporalidade e ao versionamento dos dados e das próprias restrições.

Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul

A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.

Extração de informação sobre bases de dados textuais

Com a crescente popularização dos microcomputadores e da rede mundial de informação, Internet, uma enorme variedade e quantidade de informações estão se tornando acessíveis a um número cada vez maior de pessoas. Desta forma, também cresce a importância de se extrair a informação útil que está no grande conjunto das informações disponibilizadas. Hoje há muito mais dados na forma de textos eletrônicos do que em tempos passados, mas muito disto é ignorado. Nenhuma pessoa pode ler, entender e sintetizar megabytes de texto no seu cotidiano. Informações perdidas, e conseqüentemente oportunidades perdidas, estimularam pesquisas na exploração de várias estratégias para a administração da informação, a fim de estabelecer uma ordem na imensidão de textos. As estratégias mais comuns são recuperação de informações, filtragem de informações e outra relativamente nova, chamada de extração de informações. A extração de informações tem muitas aplicações potenciais. Por exemplo, a informação disponível em textos não-estruturados pode ser armazenada em bancos de dados tradicionais e usuários podem examiná-las através de consultas padrão. Para isso, há um complexo trabalho de gerenciamento, que é conseqüência da natureza não estruturada e da difícil análise dos dados. Os dados de entrada, que são os textos semi ou não-estruturados, são manipulados por um processo de extração configurado através de bases de conhecimento criadas pelo usuário do sistema. Esta dissertação tem como objetivo a definição de uma linguagem, com base em uma arquitetura de múltiplos níveis, para extrair satisfatoriamente as informações desejadas pelo usuário, presentes em bases de dados textuais. Também faz parte deste trabalho a implementação de um protótipo que utiliza a linguagem proposta.

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.

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.

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).

Usando bases de dados relacionais para geração semi-automática de ontologias destinadas à extração de dados

Extração de dados é o processo utilizado para obter e estruturar informações disponibilizaadas em documentos semi-estruturados (ex.: páginas da Web). A importâmncia da extrtação de dados vem do fato que, uma vez extraídos, os dados podem ser armazenados e manipulados em uma forma estruturada. Dentre as abordagens existentes para extração de dados, existe a abordagem de extração baseada em ontologias. Nesta abordagem, ontologias são preciamente criadas para descrever um domínio de interesse, gerando um modelo conceitual enriquecido com informações necessárias para extração de dados das fontes semi-estruturadas. A ontologia é utilizada como guia ara um programa (¨parser¨) que executa a extração de dados dos documentos ou páginas fornecidos como enetrada. Oprocesso de criação da ontologia não é uma tarefa trtivial e requer um cuidado trabalho ee análise dos documentos ou páginas fontes dos dados. Este trabalho é feito manualmente por usuários especialistas no domínio de interesse da ontologia. Entretanto, em algumas situações os dados que se desejam extrair estão modelados em bancos de dados relacionais. Neste caso, o modelo realcional do banco de dados por ser utilizado para constrtução do modelo conceitual na ontologia. As instâncias dos dados armazenados neste mesmo banco podem ajudar a gerar as informações sobre conteúdo e formato dos dados a serem extraídos. Estas informações sobre conteúdo e formato de dados, na ontologia, são representadas por expressões regulares e estão inseridas nos chamados "data frames". O objetivo deste trabalho é apresentar um método para criação semi-automática de ontologias de extração a partir das informações em um banco de dados já existente. O processo é baseado na engenharia reversa do modelo relacional para o modelo conceitual da ontologia combinada com a análise das instâncias dos dados para geração das expressões regulares nos "data frames".

Um processo auto-documentável de geração de ontologias de domínio para dados semi-estruturados

Dados são disponibilizados através dos mais distintos meios e com os mais variados níveis de estruturação. Em um nível baixo de estruturação tem-se arquivos binários e no outro extremo tem-se bancos de dados com uma estrutura extremamente rígida. Entre estes dois extremos estão os dados semi-estruturados que possuem variados graus de estruturação com os quais não estão rigidamente comprometidos. Na categoria dos dados semiestruturados tem-se exemplos como o HTML, o XML e o SGML. O uso de informações contidas nas mais diversas fontes de dados que por sua vez possuem os mais diversos níveis de estruturação só será efetivo se esta informação puder ser manejada de uma forma integrada e através de algum tipo de esquema. O objetivo desta dissertação é fornecer um processo para construção de uma ontologia de domínio que haja como esquema representativo de diferentes conjuntos de informação. Estes conjuntos de informações podem variar de dados semi-estruturados a dados estruturados e devem referir-se a um mesmo domínio do conhecimento. Esta proposta permite que qualquer modelo que possa ser transformado no modelo comum de integração possa ser utilizado com entrada para o processo de integração. A ontologia de domínio resultante do processo de integração é um modelo semântico que representa o consenso obtido através da integração de diversas fontes de forma ascendente (bottom-up), binária, incremental, semi-automática e auto-documentável. Diz-se que o processo é ascendente porque integra o modelo que representa a fonte de interesse sobre a ontologia, é binário porque trabalha com dois esquemas a cada integração o que facilita o processo de documentação das integrações realizadas, é incremental porque cada novo esquema de interesse é integrado sobre a ontologia vigente naquele momento, é semiautomático porque considera a intervenção do usuário durante o processo e finalmente é autodocumentável porque durante o processo, toda integração de pares de conceitos semanticamente equivalentes é registrada. O fato de auto-documentar-se é a principal característica do processo proposto e seu principal diferencial com relação a outras propostas de integração. O processo de mapeamento utiliza, dos esquemas de entrada, toda a informação presente ou que possa ser inferida. Informações como se o conceito é léxico ou não, se é raiz e os símbolos que permitem deduzir cardinalidades são consideradas. No processo de integração são consideradas práticas consagradas de integração de esquemas de BDs, na identificação de relacionamentos entre objetos dos esquemas, para geração do esquema integrado e para resolução de conflitos. As principais contribuições desta dissertação são (i) a proposta de um metamodelo capaz de manter o resultado dos mapeamentos e das integrações realizadas e (ii) a especificação de um processo auto-documentável que de sustentação a auditoria do processo de integração.

XML Integrator: interoperabilidade de Fontes de Dados Heterogêneas, baseada no Mapeamento de Esquemas Conceituais

O acesso integrado a informações provenientes de banco de dados autônomos e heterogêneos, localizadas em diferentes ambientes de hardware e software, vem sendo amplamente pesquisado pela comunidade de banco de dados, com diversas soluções propostas. A maioria delas baseia-se na comparação e na integração ou mapeamento dos esquemas conceituais dos bancos de dados participantes, implementados através de uma camada adicional de software, em um nível superior ao dos bancos de dados existentes. Inicialmente, as metodologias de acesso integrado eram limitadas às informações provenientes de banco de dados. Entretanto, com o crescimento das redes de computadores e, conseqüentemente, com a intensa utilização da Internet, novas fontes de informações passaram a ser utilizadas neste ambiente, tais como fontes de dados semi-estruturadas. Estender o acesso integrado também a esses tipos de informações tornou-se importante. Este trabalho tem como objetivo propor a utilização de um metamodelo XML como modelo de dados canônico, através do qual é possível obter a representação conceitual dos esquemas de exportação provenientes de bancos de dados relacionais, objeto-relacionais e documentos XML, permitindo, desta forma, o acesso integrado a fontes de dados estruturadas e semi-estruturadas, a partir de metodologias inicialmente voltadas à interoperabilidade de banco de dados heterogêneos. Além do metamodelo apresentado, este trabalho incluiu o desenvolvimento da ferramenta XML Integrator, cujo objetivo é fornecer ao usuário mecanismos de apoio ao processo conversão dos esquemas conceituais locais de fontes de dados heterogêneas para o Metamodelo XML, bem como de extração de um esquema conceitual correspondente a um documento XML ou a uma classe de documentos XML. Para isso, a ferramenta utiliza interfaces gráficas, que guiam o usuário através dos diversos passos, desde a seleção da fonte de dados a ser convertida, até a geração do esquema de exportação propriamente dito.

GURU : uma ferramenta para administrar banco de dados através da web

Antigamente as informações que as organizações utilizavam durante a sua gestão eram suficientemente armazenadas em arquivos. A própria aplicação era responsável pela manipulação dos dados e pela função de guardá-los de maneira segura. No entanto, a sociedade evoluiu com tamanha rapidez que as organizações começaram a gerar uma quantidade cada vez maior de informação e, também, a rapidez de acesso às informações armazenadas tornou-se cada vez mais importante. Os antigos sistemas de arquivos tornaram-se complexos sistemas de armazenamento de informações responsáveis por gerir grandes volumes de dados, chamados Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados - SGBD’s. Devido à complexidade dos bancos de dados e à necessidade de sua operação ininterrupta surge a tarefa do Administrador, cuja função é assegurar que os bancos de dados permaneçam operantes, íntegros e rápidos. Para realizar suas tarefas o Administrador precisa contar com boas ferramentas de modo a tornar as intervenções no banco de dados rápidas e seguras. Existem no mercado, boas ferramentas para administração de banco de dados. No entanto, são todas proprietárias, possuem custo elevado e apresentam deficiências quando o DBA e o BD estão localizados logicamente em redes de dados distintas. Para tentar resolver este problema, este trabalho se propõe a desenvolver uma ferramenta de administração de banco de dados que o DBA possa utilizar para gerenciar os bancos de dados, utilizando a Web como instrumento.