Projeto para a organização de dados automatizados em bancos de dados na Câmara dos Deputados : um estudo de caso

A desorganização de dados em bancos de dados automatizados implica em ineficiência operacional causada por redundâncias, inconsistências, baixo reuso, riscos informacionais, enfim, menor valor agregado da TI aos objetivos organizacionais. Apoiado por técnicas de gerenciamento de projetos, busca-se em um estudo de caso na Câmara dos Deputados a otimização da organização dos dados em bancos de dados automatizados.

Utilizando o Rsync para atualizar os bancos de dados do Sting Millennium Suite.

Entendendo o Rsync. Usando o Rsync em modo servidor. Usando o Rsync com protocolo Shell de conexão remota.

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.

A indústria de informação: o mercado de bancos de dados

Analisa a indústria de informações comerciais, dando maior ênfase ao segmento de bancos de dados. Baseia-se principalmente em dados dos mercados norte-americano e europeu. Apresenta o correto uso das informações gerenciais como estratégia empresarial duradoura, apoiada na exploração das inovações tecnológicas, conhecidas como tecnologias de informação (TI). Discute ainda a transferência de poder dos ofertantes e distribuidores da informação para os usuários, fazendo com que as necessidades e desejos destes últimos prevaleçam e se imponham

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.

GeOntoQuery - um mecanismo de busca em bancos de dados geográficos baseado em ontologias

Geographic Information System (GIS) are computational tools used to capture, store, consult, manipulate, analyze and print geo-referenced data. A GIS is a multi-disciplinary system that can be used by different communities of users, each one having their own interest and knowledge. This way, different knowledge views about the same reality need to be combined, in such way to attend each community. This work presents a mechanism that allows different community users access the same geographic database without knowing its particular internal structure. We use geographic ontologies to support a common and shared understanding of a specific domain: the coral reefs. Using these ontologies' descriptions that represent the knowledge of the different communities, mechanisms are created to handle with such different concepts. We use equivalent classes mapping, and a semantic layer that interacts with the ontologies and the geographic database, and that gives to the user the answers about his/her queries, independently of the used terms