Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
Coleta, preserva e divulga a produção acadêmica digital em todas as áreas do conhecimento.
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http://hdl.handle.net/11422/16640| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Desenvolvimento de uma plataforma de qualidade de dados agnóstica a dados |
| Autor(es)/Inventor(es): | Barros, Matheus Avellar de |
| Orientador: | Silva, Geraldo Zimbrão da |
| Resumo: | Na Era da Informação, nada é mais pervasivo na vida digital do que dados. Dados são atestações factuais elementares da realidade, a partir dos quais é possível construir informações e gerar conhecimento. Acima de tudo, dados são usados para auxiliar a tomada de decisões. Assim, para evitar prejuízos, é imprescindível que os dados utilizados possuam qualidade. Através dos anos, diversas especificações definiram o que faz um dado ter qualidade. Contudo, um campo menos explorado lida com a maneira como deve ser realizada a aferição de qualidade dos dados. Consequentemente, há uma carência de ferramentas de análise de qualidade de dados que sejam totalmente agnósticas para dados; isto é, que não assumam conhecimento prévio sobre os dados a serem analisados. Soluções existentes costumam possuir foco em aplicações específicas, tais como sistemas de informação, e são desenhadas para reconhecer e analisar a qualidade de dados em tais contextos como, por exemplo: nomes, endereços, CEP, entre outros. Prototipamos uma plataforma de análise de qualidade de dados verdadeiramente agnóstica para dados, fazendo uso de tecnologias Web e avaliando 6 dimensões de qualidade de dados, como prova de conceito. Concluímos que uma plataforma generalista como a proposta é viável e possui grande potencial de benefício à área de qualidade de dados, uma vez que suas limitações sejam compreendidas e remediadas com o uso de outras ferramentas. |
| Palavras-chave: | Mineração de dados Análise de dados Protótipo |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 11-Mar-2022 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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