Desenvolvimento do Protótipo

O protótipo foi batizado com o nome  DataQualityControl  . A escolha do nome teve      7        origem no objetivo do uso da ferramenta, que é o de detectar Problemas de Qualidade em        conjuntos   de   dados   e,   com   isso,   auxiliar   no   controle   da   Qualidade   dos   Dados.  

A Figura 9 apresenta a tela inicial do protótipo, que é a tela de listagem dos        Conjuntos de Dados que estão cadastrados para serem avaliados. A partir desta tela é        possível visualizar os detalhes de cada conjunto de dados já cadastrados, cadastrar um        novo conjunto de dados, ou visualizar os resultados das últimas avaliações realizadas para        cada conjunto de dados. A listagem dos Conjuntos de Dados apresenta o nome e a        descrição do Conjunto de Dados, assim como a quantidade de tabelas, colunas e Regras de        Validação   cadastradas   para   cada   um   deles.     Figura   9   ­   Tela   Inicial:      Listagem   de   Conjuntos   de   Dados    Fonte:   elaborada   pelo   autor    7   _{O   código   fonte   do   protótipo   está   disponível   no   repositório   https://github.com/arturcalves/dqc} 

A tela de visualização do Conjunto de Dados, apresentada na Figura 10, mostra os        detalhes do Conjunto de Dados já cadastrado, como nome, descrição, informações da        conexão com o banco de dados ­ driver, servidor, porta, banco de dados, usuário e senha;        além de apresentar quais tabelas foram cadastradas para detecção de Problemas de        Qualidade. E para cada tabela cadastrada a tela apresenta a quantidade de colunas e de        Regras de Validação já cadastradas. A partir desta tela é possível Visualizar os detalhes de        cada   Tabela,   ou   cadastrar   uma   nova   tabela.    Figura   10   ­   Tela   de   Visualização   de   Conjuntos   de   Dados    Fonte:   elaborada   pelo   autor   

A Figura 11 apresenta a tela de cadastro de um Conjunto de Dados. O cadastro é        realizado a partir dos dados necessários para a conexão com o banco de dados. Dessa        forma, é necessário que o usuário informe o nome e a descrição do conjunto de dados, o        driver de conexão com o banco de dados, o endereço e a porta do servidor de banco de        dados, o nome do banco de dados, e o usuário e senha para conexão. Antes de efetivar o       

cadastro do Conjunto de Dados, é possível efetuar um teste de conexão para certificar­se        que   os   dados   para   conexão   estão   corretos   e   que   o   servidor   está   acessível.    Figura   11   ­   Tela   de   Cadastro   de   Conjunto   de   Dados    Fonte:   elaborada   pelo   autor    Figura   12   ­   Tela   de   Cadastro   de   Tabela    Fonte:   elaborada   pelo   autor   

Após o cadastro do Conjunto de Dados, devem ser cadastradas as tabelas que serão        avaliadas. A Figura 12 apresenta a tela de cadastro de tabelas. Nesta tela a ferramenta        apresenta uma relação com todas as tabelas e views , contidas no banco de dados. Portanto,        é necessário que o usuário selecione a tabela que precisa ser avaliada e informe, caso        deseje, uma descrição para essa tabela. Ao cadastrar uma tabela, o protótipo já adiciona        todas   as   suas   colunas   para   facilitar   o   cadastro   das   Regras   de   Validação. 

Portanto, após o cadastro da tabela, é possível cadastrar as Regras de Validação

para cada coluna. A Figura 13 apresenta a tela de visualização da tabela, de suas colunas e        das Regra de Validação. A partir dela é possível que o usuário adicione novas colunas,        cadastre   novas   Regras   de   Validação,   e   modifique   ou   exclua   as   regras   já   cadastradas.  

Figura   13   ­   Tela   de   Visualização   da   Tabela,   suas   colunas   e   Regras   de   Validação. 

O detalhe da tela de modificação ou cadastro da Regra de Validação é apresentado        na Figura 14, onde é possível perceber que, para cadastrar ou modificar uma Regra de        Validação, o usuário deve selecionar o tipo de Regra de Validação que deve ser verificada,        bem como o argumento a ser utilizado, se for o caso. A lista de tipos de Regras de Validação        que podem ser selecionadas pelo usuário é estabelecida a partir do tipo de dado da coluna a        ser   verificada.    Figura   14   ­   Detalhe   do   cadastro   ou   edição   de   uma   de   Regra   de   Validação    Fonte:   elaborada   pelo   autor   

Pode­se dizer que as telas até aqui apresentadas atuam diretamente na definição        dos conjuntos de dados e das Regras de Validação a serem avaliadas; ou seja, estas telas        viabilizam as duas primeiras etapas da abordagem proposta, apresentada na Figura 5. Além        disso, elas implementam todas as funcionalidades previstas para o ator ‘Colaborador de TI’        apresentadas   do   Diagrama   de   Caso   de   Uso   apresentado   na   Figura   7. 

A Figura 15 apresenta a tela de visualização das últimas avaliações realizadas sobre        determinado Conjunto de Dados. Nessa tela, é apresentado um gráfico que exibe o histórico        das últimas avaliações, onde o analista de negócio pode verificar a evolução dos Problemas        de Qualidade detectados. Também é possível visualizar, por meio de um gráfico de pizza,        qual a Dimensão de Qualidade possui mais problemas associados. A partir dessa tela        também é possível iniciar a execução de uma nova avaliação ou visualizar os detalhes de        cada   avaliação   executada. 

Figura   15   ­   Tela   de   visualização   das   últimas   avaliações   de   um   Conjunto   de   Dados 

Fonte:   elaborada   pelo   autor 

A tela de detalhes de cada avaliação apresenta cada um dos problemas de        qualidade detectados. Essas informações podem ser verificadas na tela do protótipo ou        podem ser extraídas em um relatório CSV (Comma Separated Values). O relatório contém,        basicamente, as informações de qual tabela, qual registro e qual coluna contém o problema,        além de qual foi o problema detectado. Com isso, é possível que o gestor atue para que o        problema   seja   corrigido.  

Um exemplo do relatório extraído é apresentado na Figura 16. No exemplo, que        encontra­se em destaque no relatório, é possível perceber que a tabela Docente possui um        erro no registro cujo CPF é igual a “32569548634” pois a coluna CEP, que possui o valor        “30260”,   apresentou   a   mensagem   “Não   é   um   CEP   válido”. 

Figura   16   ­   Relatório   de   Problemas   Detectados 

5.2.

Aplicação   do   Estudo   de   Caso 

Como estudo de caso, a abordagem proposta foi aplicada no CEFET­MG com      8    objetivo de melhorar a Qualidade dos Dados do sistema acadêmico da instituição, para        assegurar   que   as   informações   obtidas   a   partir   desse   sistema   sejam   confiáveis. 

Para a avaliação do processo proposto, o estudo de caso contou com o apoio dos        gestores do setor de registro escolar da instituição. Eles assumiram o papel de visualizar os        problemas encontrados nos dados avaliados, e decidir sobre as ações a serem tomadas        para   correção   dos   problemas.  

As ações para correção dos problemas detectados podem ser a interferência no        sistema para correção da informação, a proposição de mudança nos processos internos, ou        até   mesmo   a   solicitação   de   adaptações   no   sistema   de   gestão   do   setor   de   registro   escolar.    

As medidas tomadas para corrigir os problemas não fazem parte do foco do estudo        de caso. O objetivo, de fato, é mostrar que a abordagem proposta é capaz de detectar de        forma automática os Problemas Qualidade dos Dados existentes da base dados do sistema        acadêmico   da   instituição.  

Essa seção está divida em três subseções. A primeira apresenta o cenário real em        que foi realizado o Estudo de Caso. A segunda trata do processo de definição dos Conjuntos        de Dados e das Regras de Validação de Dados. E a terceira apresenta os resultados obtidos        dos   relatórios   de   detecção   de   problemas. 

5.2.1.

Cenário   do   Estudo   de   Caso 

Definido o propósito ao qual se aplica o processo de melhoria de qualidade, foi        realizado um estudo de caso em cenário real. O processo de melhoria de Qualidade dos        Dados foi aplicado nos dados do sistema de informações acadêmicas do CEFET­MG. A        instituição utiliza o Q­Acadêmico como sistema de controle acadêmico. O Q­Acadêmico é