Qualidade de dados na web

Apresentação em tema: "Qualidade de dados na web"— Transcrição da apresentação:

1 Qualidade de dados na web
Filipe Fernando Cabral de Melo Souza

2 Roteiro Qualidade Qualidade de dados Qualidade de dados na web
Critérios da qualidade de dados Qualidade de dados na web Aspectos específicos Proveniência de dados Importância da proveniência na qualidade de dados Modelos de proveniência de dados

3 Qualidade Segundo Burgess et al. (2004) quase todo mundo sabe o que é, mas poucos conseguem definir Conceito abstrato Diferentes interpretações em diferentes ocasiões

4 Principais definições de qualidade na literatura
JURAN (1990) define qualidade como satisfação do cliente e ausência de defeitos. Ou seja, qualidade não se resume a falta de defeitos, qualidade depende também das necessidades do cliente e da adequação do produto ao uso.

5 Principais definições de qualidade na literatura
“Qualidade é tudo aquilo que melhora o produto do ponto de vista do cliente” (DEMING, 1993). Então, a percepção que o cliente tem do produto também interfere na qualidade.

6 Principais definições de qualidade na literatura
“Qualidade é a conformidade do produto com as especificações” (CROSBY, 1979). Isso significa que as necessidades devem ser especificadas, e a qualidade é possível quando essas especificações são obedecidas.

7 Principais definições de qualidade na literatura
“Qualidade é uma característica intrínseca e multifacetada de um produto. A relevância de cada faceta pode variar com o contexto e ao longo do tempo, pois as pessoas podem mudar seus posicionamentos e atualizar seus referenciais, com relação a um objeto ou a uma questão. Portanto, a qualidade não é absoluta e depende da perspectiva do avaliador” (BELCHIOR, 1992).

8 Qualidade de dados O conceito de qualidade de dados indica o quanto as fontes de dados atendem às demandas de informação das áreas de negócio. Isso envolve conhecer a qualidade atual de dados, determinar a qualidade desejada de dados e ajustar a qualidade atual em função da desejada (FILHO, 2003).

9 Qualidade de dados Área de estudo recente que vem crescendo consideravelmente Conceito multidimensional Muito importante atualmente Grande volume de dados Frequência de atualização da informação Diversas fontes

10 Qualidade de dados É um conceito complexo
Varias definições para expressar este conceito Não se chegou a um consenso sobre um conjunto de critérios Os critérios usadas para avaliar qualidade variam com o contexto Fontes de dados Necessidade e percepção do usuário Formato dos dados Aplicação dos dados Isso dificulta a definição de um conjunto de características gerais para definir qualidade de dados e faz com que seja necessário analisar cada caso Mas ainda é importante conhecer as características gerais

11 Critérios de qualidade de dados
Primeira etapa na avaliação da qualidade é a seleção dos critérios Os critérios mais citados na literatura são: Acurácia Completude Consistência Confiabilidade Corretude Relevância Atualidade

12 Critérios da qualidade de dados sob a visão dos principais autores
WAND & WANG (1996) dividem o conjunto de critérios de qualidade em dois grupos: Visão interna: confiabilidade, temporalidade, completude, atualidade, consistência e precisão Visão externa: relevância, conteúdo, importância, temporalidade, suficiência, facilidade de uso, utilidade, concisão, clareza, nível de detalhe

13 Critérios da qualidade de dados sob a visão dos principais autores
Para ECKERSON (2002), os dados não precisam estar completamente livres de erros, ele precisa apenas atender aos requisitos do usuário. Os principais critérios para ele são: Acurácia Integridade Consistência Completude Disponibilidade Acessibilidade Relevância

14 Critérios da qualidade de dados sob a visão dos principais autores
Wang e Strong (1996) definiu uma tabela contendo os critérios de qualidade de dados segundo os consumidores: Categoria Critérios Intrínseca Acurácia, objetividade, confiabilidade e reputação Acessibilidade Acessibilidade e segurança Contextual Relevância, valor agregado, temporalidade, completude e quantidade apropriada Representacional Facilidade de interpretação, facilidade de entendimento, consistência e concisão

15 Qualidade de dados na web
Por causa da natureza diferente da web, é importante analisar com mais cuidado algumas características, pois elas podem tornar necessário modificações no conjunto geral de critérios

16 Aspectos específicos Grande volume de dados Facilidade de prove dados
Diversas fontes Falta de revisão nos dados publicados Dinâmica de atualização Disponibilidade dos dados

17 Proveniência Termo usado em diversas áreas
Diz respeito a origem ou procedência Agrega valor e autenticidade ao objeto Permite compreensão e avaliação com maior precisão a importância do objeto Tem como principal fundamento recolher e armazenar informações sobre o objeto

18 Proveniência de dados Proveniência de dados é documentação complementar de um determinado dado que contem a descrição de como, quando, onde e porque ele foi obtido e quem o obteve. (BUNEMAN et al, 2000)

19 Proveniência de dados Vai muito além da origem do dado
Documentação histórica do dado Criador do dado Origem do dado Objetivo do dado Processo de criação Histórico de modificações Dados de origem Histórico de movimentação entre bancos de dados

20 Importância e aplicação da proveniência de dados
A proveniência é uma métrica de qualidade importante, pois além de se garantir maior confiança por saber onde e quem produziu o dado, ainda informa como foi o processo de produção, manutenção e por onde o dado passou. Fica mais fácil de verificar Erros nos dados Contexto da criação do dado Processo para obter o dado É uma ferramenta importante Qualidade de dados Replicação de dados Investigação de origem

21 Modelos de Proveniência de dados
Existem vários modelos Cada um com objetivos e focos diferentes Tem como objetivo Nem sempre dados tem informações históricas vinculadas Fornecer estrutura pra armazenar e recuperar metadados

22 Modelos de Proveniência de dados
Exemplos de Modelos de proveniência Provenance Vocabulary Provenir Ontology Open Provenance Model (OPM)

23 Provenance Vocabulary
Descrito por Hartig e Zhao (2010) Tem como foco proveniência de dados publicados na web Leva em consideração o caráter aberto da web Fornece propriedades armazenar e acessar metadados de dados publicados Flexível Núcleo central expansível Possibilidade de se adaptar a diferentes áreas Possui os elementos básicos de proveniência Ator Processo Dado Expresso em forma de grafos Voltado para rastreamento de dados e na web e avaliação de qualidade desses dados

24 Provenir Ontology Proposto por Sahoo e Sheth (2009)
Modelo de proveniência de dados genérico Tem como objetivos principais Interoperabilidade entre diferentes sistemas Adaptação para qualquer aplicação Flexível Expresso em forma de grafos

25 Open Provenance Model (OPM)
Open Source Resultado de uma série de encontros chamados Provenance Challenge Voltado para proveniência de qualquer objeto Tem como objetivo principal Interoperabilidade entre diferentes sistemas Definir de forma precisa proveniência Fornecer representação digital de proveniência Permitir o acesso a essa representação Expresso através de grafos Base para outros modelos PROV-DM

26 Considerações finais Qualidade de dados é um tema recente
Cada vez mais surge a necessidade de obter dados de qualidades para embasar decisões Empresa Academia Usuários Não se tem uma definição padronizada ainda Dificuldade devido a variação de qualidade de acordo com o contexto Características como a da web devem ser levada em conta na hora de definir critérios de qualidade

27 Considerações finais Proveniência de dados é toda uma documentação histórica sobre o dado Tem como objetivo Agregar valor e autenticidade ao dado Garantir replicabilidade Rastrear origem Analise de qualidade de dados Modelos de proveniência fornecem uma estrutura pra a analise de qualidade de dados

28 Referências Almeida, F. Descrição da Proveniência de Dados para Extração de Conhecimentos em Sistemas de Informação de Hemoterapia. Tese apresentada ao Programa Interunidades em Bioinformática. USP, São Paulo, 2012. Amaral, G. AQUAWARE: Um Ambiente de Suporte à Qualidade de Dados em Data Warehouse. Dissertação de Mestrado. UFRJ, Rio de Janeiro, 2003. Batini, C.,Scannapieco, M. Data Quality Concepts, Methodologies and Techniques. New York, Springer, 2006. Barros, R. Qualidade de Informação na Web: Um Prognóstico Fuzzy Baseado em Metadados. Dissertação de Mestrado. UFRJ, Rio de Janeiro, 2009. Belchior, A. Controle da Qualidade de Software Financeiro. Dissertação de Mestrado. UFRJ, Rio de Janeiro, 1992. Buneman, P., Khanna, S., Tan, W. Data Provenance: Some Basic Issues. In FST TCS 2000: Proceedings of the 20th Conference on Foundations of Software Technology and Theoretical Computer Science, 2000.

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