Otávio Thomas Bertucini, Rita C. G. Berardi, Mateus G. Belizario, Nádia P. Kozievitch
{"title":"Garantindo a Qualidade de Dados na Fusão de Dados Conectados: Um caso de uso de SHACL em dados abertos de Mobilidade e Educação de Curitiba","authors":"Otávio Thomas Bertucini, Rita C. G. Berardi, Mateus G. Belizario, Nádia P. Kozievitch","doi":"10.5753/erbd.2023.229429","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"As cidades inteligentes são um contexto que pode obter grande vantagem no formato e no crescimento de dados na web semântica, visto que o volume e a conexão aumentam a qualidade das análises de dados. No entanto, o crescimento quantitativo de dados deve acontecer com garantia de qualidade. Este trabalho tem como objetivo a verificação de qualidade de dados na fusão de dados conectados, por meio das dimensões de qualidade acurácia, consistência e concisão. Para especificar as restrições de qualidade a serem verificadas foi utilizada a linguagem SHACL (Shapes Constraint Language) e para a execução da verificação foi criado um script em Python. Os testes foram realizados em um conjunto de dados abertos conectados do domínio de mobilidade urbana e educação na cidade de Curitiba.","PeriodicalId":442588,"journal":{"name":"Anais da XVIII Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2023)","volume":"45 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais da XVIII Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/erbd.2023.229429","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
As cidades inteligentes são um contexto que pode obter grande vantagem no formato e no crescimento de dados na web semântica, visto que o volume e a conexão aumentam a qualidade das análises de dados. No entanto, o crescimento quantitativo de dados deve acontecer com garantia de qualidade. Este trabalho tem como objetivo a verificação de qualidade de dados na fusão de dados conectados, por meio das dimensões de qualidade acurácia, consistência e concisão. Para especificar as restrições de qualidade a serem verificadas foi utilizada a linguagem SHACL (Shapes Constraint Language) e para a execução da verificação foi criado um script em Python. Os testes foram realizados em um conjunto de dados abertos conectados do domínio de mobilidade urbana e educação na cidade de Curitiba.