Ferramenta de análise de dados com base nas dimensões de qualidade

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dc.contributor.advisorLopes, Fábio Silva
dc.contributor.authorRosa Filho, Paulo Fernando
dc.date.accessioned2025-03-07T12:29:53Z
dc.date.available2025-03-07T12:29:53Z
dc.date.issued2024-02-21
dc.description.abstractA qualidade dos dados digitais impactam diretamente na qualidade da informação produzida por sua análise. Embora seja um tema importante, não recebe o seu devido foco nas discussões que rondam tecnologias dependentes de bases de dados, como modelos preditivos e generativos, que estão cada vez mais integrados ao cotidiano da sociedade, sendo que a qualidade da informação gerada ou prevista por estes é diretamente relacionada a qualidade dos dados de entrada utilizados em seu treinamento. A qualidade de dados tem seu papel importante também no contexto do mundo corporativo, apoiando processos de tomada de decisão de negócios, que garantem vantagens estratégicas dentro do mercado. Tendo em vista os inúmeros trabalhos desenvolvidos sobre o tema da qualidade de dados, e, com o apoio das normas ISOs que foram desenvolvidas nas últimas décadas, esta dissertação apresenta em sua primeira parte uma revisão bibliográfica dos estudos a respeito da qualidade de dados, com foco nas dimensões de qualidade, visando diminuir dúvidas relacionadas a estes conceitos e em sua segunda parte propõem uma forma de implementação de software capaz de analisar e se adaptar a grande variedade de bases de dados, tendo suas regras de análise apoiadas nos conceitos explorados sobre as conhecidas dimensões de qualidade de dados. O resultado foi o desenvolvimento completo do software proposto, que foi capaz de analisar 3 bases de dados, de contextos distintos, a partir de regras dinâmicas, validando assim a proposta de desenvolvimento apresentada.
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40070
dc.language.isopt_BR
dc.language.isoen
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsUPM
dc.subjectqualidade de dados
dc.subjectanálise de qualidade
dc.subjectdimensões de qualidade de dados
dc.titleFerramenta de análise de dados com base nas dimensões de qualidade
dc.typeDissertação
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2302666201616083
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0001-8274-7682
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4979607292417760
local.contributor.board1Ruivo, Eurico Luiz Prospero
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5918644808671007
local.contributor.board2Rezende, Marcelo Novaes de
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3355160091220126
local.description.abstractenThe quality of digital data directly impacts the quality of the information produced by its analysis. Although it is an important topic, it does not receive its due focus in discussions that surround technologies dependent on databases, such as predictive and generative models, which are increasingly integrated into the daily life of society, and the quality of the information generated or predicted by them is directly related to the quality of the input data used in their training. Data quality also plays an important role in the context of the corporate world, supporting business decision-making processes, which guarantee strategic advantages within the market. In view of the numerous works developed on the subject of data quality, and with the support of the ISOs standards that have been developed in the last decades, this dissertation presents in its first part a bibliographic review of studies on data quality, focusing on the dimensions of quality, aiming to reduce doubts related to these concepts and in its second part proposes a form of implementation of software capable of analyzing and analyzing the quality of the data. to adapt the wide variety of databases, having their analysis rules supported by the concepts explored about the well-known dimensions of data quality. The result was the complete development of the proposed software, which was able to analyze 3 databases, from different contexts, from dynamic rules, thus validating the development proposal presented.
local.keywordsdata quality
local.keywordsquality analysis
local.keywordsquality dimensions of data
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)
local.publisher.programComputação Aplicada
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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