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.

A metodologia de análise de dados espaciais aplicada a plantas forrageiras

Dois experimentos e um levantamento por amostragem foram analisados no contexto de dados espaciais. Os experimentos foram delineados em blocos completos casualizados sendo que no experimento um (EXP 1) foram avaliados oito cultivares de trevo branco, sendo estudadas as variáveis Matéria Seca Total (MST) e Matéria Seca de Gramíneas (MSGRAM) e no experimento dois (EXP 2) 20 cultivares de espécies forrageiras, onde foi estudada a variável Percentagem de Implantação (%IMPL). As variáveis foram analisadas no contexto de modelos mistos, sendo modelada a variabilidade espacial através de semivariogramas exponencias, esféricos e gaussianos. Verificou-se uma diminuição em média de 19% e 14% do Coeficiente de Variação (CV) das medias dos cultivares, e uma diminuição em média de 24,6% e 33,3% nos erros padrões dos contrastes ortogonais propostos em MST e MSGRAM. No levantamento por amostragem, estudou-se a associação espacial em Aristida laevis (Nees) Kunth , Paspalum notatum Fl e Demodium incanum DC, amostrados em uma transecção fixa de quadros contiguos, a quatro tamanhos de unidades amostrais (0,1x0,1m; 0,1x0,3m; 0,1x0,5m; e 0,1x1,0m). Nas espécies Aristida laevis (Nees) Kunth e Paspalum notatum Fl, existiu um bom ajuste dos semivariogramas a tamanhos menores das unidades amostrais, diminuíndo quando a unidade amostral foi maior. Desmodium incanum DC apresentou comportamento contrario, ajustando melhor os semivariogramas a tamanhos maiores das unidades amostrais.

Marketing com banco de dados : uma vantagem competitiva no varejo

Trata-se de uma revisão bibliográfica sobre Marketing com banco de dados, que é o marketing auxiliado por um banco de dados de clientes. No varejo, depois do advento da automação comercial, muitas empresas passaram a possuir um grande banco de dados de seus clientes com as mais variadas informações. Através de alguns exemplos enfatiza-se como aspectos conceituais estão relacionados com os casos práticos apresentados

Unificação semântica de esquemas conceituais de banco de dados geográficos

A modelagem conceitual de banco de dados geográficos (BDG) é um aspecto fundamental para o reuso, uma vez que a realidade geográfica é bastante complexa e, mais que isso, parte dela é utilizada recorrentemente na maioria dos projetos de BDG. A modelagem conceitual garante a independência da implementação do banco de dados e melhora a documentação do projeto, evitando que esta seja apenas um conjunto de documentos escritos no jargão da aplicação. Um modelo conceitual bem definido oferece uma representação canônica da realidade geográfica, possibilitando o reuso de subesquemas. Para a obtenção dos sub-esquemas a serem reutilizados, o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (DCBD – KDD) pode ser aplicado. O resultado final do DCBD produz os chamados padrões de análise. No escopo deste trabalho os padrões de análise constituem os sub-esquemas reutilizáveis da modelagem conceitual de um banco de dados. O processo de DCBD possui várias etapas, desde a seleção e preparação de dados até a mineração e pós-processamento (análise dos resultados). Na preparação dos dados, um dos principais problemas a serem enfrentados é a possível heterogeneidade de dados. Neste trabalho, visto que os dados de entrada são os esquemas conceituais de BDG, e devido à inexistência de um padrão de modelagem de BDG largamente aceito, as heterogeneidades tendem a aumentar. A preparação dos dados deve integrar diferentes esquemas conceituais, baseados em diferentes modelos de dados e projetados por diferentes grupos, trabalhando autonomamente como uma comunidade distribuída. Para solucionar os conflitos entre esquemas conceituais foi desenvolvida uma metodologia, suportada por uma arquitetura de software, a qual divide a fase de préprocessamento em duas etapas, uma sintática e uma semântica. A fase sintática visa converter os esquemas em um formato canônico, a Geographic Markup Language (GML). Um número razoável de modelos de dados deve ser considerado, em conseqüência da inexistência de um modelo de dados largamente aceito como padrão para o projeto de BDG. Para cada um dos diferentes modelos de dados um conjunto de regras foi desenvolvido e um wrapper implementado. Para suportar a etapa semântica da integração uma ontologia é utilizada para integrar semanticamente os esquemas conceituais dos diferentes projetos. O algoritmo para consulta e atualização da base de conhecimento consiste em métodos matemáticos de medida de similaridade entre os conceitos. Uma vez os padrões de análise tendo sido identificados eles são armazenados em uma base de conhecimento que deve ser de fácil consulta e atualização. Novamente a ontologia pode ser utilizada como a base de conhecimento, armazenando os padrões de análise e possibilitando que projetistas a consultem durante a modelagem de suas aplicações. Os resultados da consulta ajudam a comparar o esquema conceitual em construção com soluções passadas, aceitas como corretas.

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.

Funcionalidades temporais do banco de dados Oracle e mecanismos para consultas de tempo de validade

Apesar das vantagens das funcionalidades de banco de dados temporais, já amplamente demonstradas na literatura, ainda não existe, comercialmente, um SGBD totalmente temporal. Algumas propostas já foram feitas, embora um pouco discretas, dando ênfase em apenas parte das funcionalidades temporais, já sinalizando que em breve será possível existir um SGBD puramente temporal. Uma dessas propostas se constitui na implementação de uma camada de software que simula um banco de dados temporal, chamada Pacote de Tempo de Validade – PTV. Ela foi desenvolvida para demonstrar algumas funções temporais de banco de dados de tempo de validade. Embora o PTV tenha funções para garantir a integridade de dados temporais na inserção de tuplas, além de outros controles, não apresenta funções de consultas temporais. Essas funções foram desenvolvidas neste trabalho com base no TSQL2, aumentando, portanto, as funcionalidades temporais do PTV. Elas foram desenvolvidas para o SGBD Oracle 9i e consistem da principal proposta desse trabalho, permitindo inclusive validar as funções de consultas temporais de outras propostas da literatura. A segunda proposta desse trabalho é prover aos desenvolvedores e pesquisadores dessa área, uma interface visual apropriada para o uso do PTV, permitindo, assim, a exploração máxima dos recursos temporais desse pacote.

Banco de dados: organização, sistemas e administração

A utilização de computadores na sociedade atual é uma realidade. As aplicações com base em computadores tem se multiplicado num ritmo crescente, conquistando cada vez mais novas áreas de atividades técnico-econômica. Está abordagem enfatiza a administração de informações em substituição á enfase colocada nos programas, procedimentos, equipamentos periféricos, etc.

FGV lança site de transparência política que monitora doações: internauta poderá consultar banco de dados para checar financiamento eleitoral

RIO — A Diretoria de Análise de Políticas Públicas da Fundação Getulio Vargas (DAPP/FGV) lança hoje duas ferramentas de transparência política: o Mosaico Eleitoral e a Câmara Transparente. O banco de dados interativo é público e pode ser consultado por qualquer pessoa na internet (http://dapp.fgv.br).

Potencialidades de cultivo de macroalgas no litoral do Rio Grande do Norte (NE, Brasil): uma perspectiva de integração de dados ambientais em sistemas de informação geográfica (SIG)

Since centuries ago, the Asians use seaweed as an important source of feeding and are their greatest world-wide consumers. The migration of these peoples for other countries, made the demand for seaweed to increase. This increasing demand prompted an industry with annual values of around US$ 6 billion. The algal biomass used for the industry is collected in natural reservoirs or cultivated. The market necessity for products of the seaweed base promotes an unsustainable exploration of the natural banks, compromising its associated biological balance. In this context, seaweed culture appears as a viable alternative to prevent the depletion of these natural supplies. Geographic Information Systems (GIS) provide space and produce information that can facilitate the evaluation of important physical and socio-economic characteristics for the planning of seaweed culture. This objective of this study is to identify potential coastal areas for seaweed culture in the state of Rio Grande do Norte, from the integration of social-environmental data in the SIG. In order to achieve this objective, a geo-referred database composed of geographical maps, nautical maps and orbital digital images was assembled; and a bank of attributes including physical and oceanographical variables (winds, chains, bathymetry, operational distance from the culture) and social and environmental factors (main income, experience with seaweed harvesting, demographic density, proximity of the sheltered coast and distance of the banks) was produced. In the modeling of the data, the integration of the space database with the bank of attributes for the attainment of the map of potentiality of seaweed culture was carried out. Of a total of 2,011 ha analyzed by the GIS for the culture of seaweed, around 34% or 682 ha were indicated as high potential, 55% or 1,101 ha as medium potential, and 11% or 228 ha as low potential. The good indices of potentiality obtained in the localities studied demonstrate that there are adequate conditions for the installation of seaweed culture in the state of Rio Grande do Norte

Banco de dados relacional para cadastro, avaliação e manejo da arborização em vias públicas

A arborização urbana em calçadas é fundamental para manutenção da qualidade de vida, proporcionando conforto aos habitantes das cidades. Contudo, existem problemas causados principalmente pela falta de planejamento na implantação e no manejo da arborização. O objetivo do presente trabalho foi a criação de um banco de dados relacional para auxiliar no cadastro informatizado, na avaliação e no manejo da arborização de vias públicas. Apresenta resultados sobre a valoração de indivíduos cadastrados, cálculo da diversidade entre os bairros, introdução de fotos digitais e relatórios para manejo em interface amigável, podendo servir de instrumento à manutenção da arborização e de vetor de comunicação para educação ambiental.