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Tipo: Artigo de Evento
Título: Anotação de dados para geração de indicadores de desempenho em organizações
Título(s) alternativo(s): Data annotation for generating performance indicators in organizations
Autor(es): Marcello Peixoto Bax
Evaldo de Oliveira da Silva
Resumen: Key Performance Indicators (KPIs) são usados por organizações para avaliar o exercício de suas atividades, apoiando a decisão. Com base nesses indicadores, elas revêem seus processos buscando a melhoria contínua das atividades. Modelos de dados dimensionais estruturam os dados agrupados em "fatos" e "dimensões". Os fatos são representados por campos numéricos que alavancam a geração de KPIs. Observase, contudo, a necessidade de boas práticas para nomear e anotar dados com metadados. Assim, diferentes usuários compreendem melhor o conjunto de dados, evitando interpretações divergentes. Descreve-se um processo de anotação semântica usando dicionário de dados, que associa dados a conceitos, permitindo a geração de KPIs. Apresenta-se como se dá a geração de desses indicadores pelo enriquecimento semântico dos dados com ontologias.
Abstract: Key Performance Indicators (KPIs) are used by organizations to evaluate the performance of their activities and decision support. Based on these indicators, they review their processes seeking continuous improvement of activities. Dimensional data models structure data grouped into "facts" and "dimensions." Facts are represented by numeric fields that leverage the KPIs generation. There is, nevertheless, a need for good practices of naming and annotating data with metadata. Thus, different users better understand the dataset, avoiding divergent interpretations. We describe a semantic annotation process using data dictionary, which associates data with concepts, allowing the generation of KPIs. We present how these indicators are generated by semantic enrichment of data with ontologies.
Asunto: Processamento de dados - Dicionários
Desempenho - Indicadores
Ontologias (Recuperação da informação)
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Departamento: ECI - DEPARTAMENTO DE TEORIA E GESTÃO INFORMAÇÃO
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/51641
Fecha del documento: 2019
metadata.dc.url.externa: http://widat2019.fci.unb.br/index.php/anais-widat-2019
metadata.dc.relation.ispartof: Workshop de informação, dados e tecnologia
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