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QUALIDADE DE DADOS ATRAVÉS DO MODELO DE DADOS: UM MODELO DE QUALIDADE PARA MEDIR E MELHORAR O ENTENDIMENTO DE MODELOS CONCEITUAIS
Bárbara Cabral da ConceiçãoEGC 9105 - Qualidade da Informação
Engenharia e Gestão do Conhecimento / UFSC
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OBJETO-ALVO
Resumo do artigo:
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INTRODUÇÃO
Existem muitos meios de melhorar a qualidade dos dados. Contudo, o custo relativo para ações corretivas a fim de melhorar a qualidade dos dados ainda é alto.
Em algumas situações, os problemas de qualidade dos dados poderiam ser evitados por definição conveniente de construções no nível de modelo.
A hipótese subjacente é que "bons" modelos levam a "bons" dados.
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"BONS" MODELOS LEVAM A "BONS" DADOS.
O quanto mais cedo nos pudermos medir a qualidade de um futuro software, mais nós podemos melhorá-lo sendo capaz de corrigir erros no nível de especificação. Menor será o custo destas correções e mais a
qualidade dos dados será melhorados. Estudos mostram que detecção de defeitos
nos estágios mais cedo do desenvolvimento da aplicação pode ser 33 vezes menos efetivamente custoso do que os testes feitos no final do desenvolvimento.
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COMPREENSIBLIDADE
Relacionado à facilidade de uso dos modelos conceituais
É relacionado tanto à notação usada quando o conteúdo do modelo
Em estudos experimentais, os modelos usados poderiam ser semanticamente equivalentes no senso de que cada modelo poderia ser inferido por outros
SHANKS, propõe um abordagem baseada em antologia para ajudar a entender os modelos conceituais. O papel da ontologia é detectar o mau uso de
conceitos de notação e ajudar a fazer sentido em semanticas ambiguas
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LITERATURA ATUAL Pode-se deduzir do que precede que existe uma
falta de: Acordo sobre conceitos relacionados à
compreensibilidade dos modelos Medida eficaz de como a literatura mais atual relata os
experimentos. Os procedimentos de avaliação e diretrizes para suas
melhorias Capitalização do Conhecimento sobre as práticas.
Os artigos publicados são dedicados a experimentos conduzidos a checar os impactos de uma modelagem conceitual ou validar métricas relacionadas à complexidade.
Nosso argumento é que a compreensibilidade não pode ser limitado à dimensão de complexidade
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MODELO DE QUALIDADE PARA COMPREENSIBILIDADE
Qualidade pragmática se refere à compreensibilidade de modelos conceituais pelos diferentes usuários. Pesquisadores diferentes propuseram métodos
diferentes para avaliar os aspectos pragmáticos de modelos conceituais.
Neste artigo, os autores propuseram uma abordagem de qualidade dirigida à feedback para estimar a compreensibilidade de modelos conceituais. Eles levantaram um conjunto de atributos que
podem ser avaliados de diferentes aspectos de modelos conceituais com respeito ao ponto de vista de compreensão do usuário.
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EXEMPLO REAL:
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META-MODELO
Baseado na noção de objetivos da qualidade:
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MODELO APLICADOOBJETIVO: “MELHORAR A COMPREENSIBILIDADE”
Considere um usuário interessado em avaliar a qualidade de um modelo conceitual com respeito à facilidade com o qual ele pode ser lido e entendido.
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ATRIBUTOS PARA COMPREENSIBILIDADE
Clareza Documentação Vocabulário Utilizado Convenção de Nomenclatura
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MÉTRICASPARA QUANTIFICAR COMPREENSIBILIDADE
Tamanho da fonte
Número de objetos gráficos por modelo Alguns pesquisadores argumentam: quanto mais a
complexidade aumenta, maior o número de objetos gráficos (como classes, entidades, associações, etc..)
Grau da documentação
Vocabulário do Usuário
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REGRAS DE TRANSFORMAÇÃOPARA MELHORIA DA COMPREENSIBILIDADE
Uma vez que as métricas de qualidade são calculadas, ações corretivas correspondentes ou transformações pode ser propostas para otimizar o modelo.
Assim, se a métrica mostra que o modelo tem muitos elementos então a ação corretiva pode incluir o seguinte: Usar abstração para esconder alguns elementos
que não são obrigatórios; Dividir o modelo em sub-módulos para reduzir o
número de elementos por modelo Empregar conceitos de organização de
complexidade Ex: Diagrama de transação de estados (State Transition
Diagram)
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VALIDAÇÃO DO MODELO 57 profissionais responderam o questionário
Entre eles gerentes, desenvolvedores e pesquisadores de SI. Média de idade: 30 anos Média da experiência em modelagem: 4 anos
85% dos entrevistados consideram que a imposição de qualidade em modelos conceituais influenciam diretamente na qualidade do produto final
87% afirmam nunca terem utilizado nenhum método para avaliar a qualidade de modelos conceituais.
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CONCLUSÃO
Proposta dos autores: Detecção prematura e correção de erros durante
a fase de especificação Otimizar toda a qualidade dos Sistemas de
Informação para garantir a consistência de modelos conceituais durante as fases de análise e projeto.
Utilizar o modelo para elevar a qualidade dos modelos conceituais levando à ações corretivas e transformações.