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Defesa de Dissertação de Mestrado Profissional Nº 216: "Uma abordagem para Detecção de Problemas de Qualidade dos Dados a partir da avaliação de Regras de Validação"

O aluno Artur de Carvalho Alves vai defender seu trabalho no dia 22 de fevereiro de 2017, às 10h, na sala A14 Início: 22/02/2017 às 10:00 Término: 22/02/2017 às 00:00 Local: Sala A14

Pós-Graduação em Ciência da Computação    CIn / UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Profissional Nº 216

Nome do Aluno: Artur de Carvalho Alves
Nome do Orientador:  Profª. Bernadette Farias Lóscio

Título da Dissertação:  Uma abordagem para Detecção de Problemas de Qualidade dos Dados a partir da avaliação de Regras de Validação

Data:  22/02/2017
Hora:  10h
Local: Sala A14

Membros da Banca:

1º Examinador : Ana Carolina Brandão Salgado (CIn/UFPE)
2º Examinador : Maria da Conceição Moraes Batista (UFRPE)
3º Examinador : Bernadette Farias Lóscio (CIn/UFPE)
 
Resumo:

               Estudos apontam que diversas empresas e organizações, públicas e privadas, têm acumulado prejuízos por tomarem decisões baseando-se em dados de baixa qualidade. Com isso, vimos que desenvolvedores e usuários têm se preocupado cada vez mais com a Qualidade dos Dados. O aumento dessa preocupação fez com que as pesquisas na área crescessem significamente a fim de medir e melhorar a Qualidade dos Dados. Qualidade é um termo subjetivo e na maior parte das vezes está relacionado à satisfação do usuário. Por esse motivo, a Qualidade dos Dados possui um contexto multidimensional e as pesquisas apontam diferentes métodos de avaliação a partir de diferentes conjuntos de Dimensão de Qualidade dos Dados. Para algumas Dimensões de Qualidade, a avaliação é realizada de maneira objetiva, para outras apenas é possível fazer a avaliação a partir de formulário subjetivos aplicados aos usuários dos dados. Trabalhos recentes apontam que é possível melhorar a Qualidade de Dados a partir de métodos automáticos de deteção e correção de Problemas de Qualidade dos Dados. Nesse contexto, a proposta deste trabalho consiste em apresentar uma abordagem para detecção de Problemas de Qualidade dos Dados a partir da avaliação de Regras de Validação. Para isso, é realizada uma associação entre conjuntos de Regras de Validação de Dados e Dimensões de Qualidade dos Dados. Além disso, foi desenvolvido um protótipo capaz de detectar Problemas de Qualidade dos Dados conforme a abordagem proposta. Por fim, a abordagem e o protótipo desenvolvidos foram utilizados em um estudo de caso em cenário real num contexto de migração de dados. Os resultados mostraram que a proposta se mostrou útil na detecção de Problemas de Qualidade dos Dados, e que a correção dos problemas encontrados, de fato, ajudaram no processo de migração dos dados.

Palavras-chave: Qualidade dos Dados. Regras de Validação de Dados. Problemas de Qualidade dos Dados
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