Utilizando o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados para identificar candidatos a padrão de análise para bancos de dados geográficos

Abstract

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.