A LINGUAGEM DE CONSULTA GEOMDQL
6.4.3 DWG RECIFE
Nesta se¸c˜ao, apresentamos o Data Warehouse Geogr´afico para Registro de Casos de Dengue na cidade de Recife. Os dados contidos neste DWG foram disponibilizados pela Secretaria Estadual de Sa´ude do estado de Pernambuco. O principal diferencial deste estudo de caso em rela¸c˜ao aos dois anteriores est´a na utiliza¸c˜ao de medidas geogr´aficas. Como podemos perceber na Figura 6.12, que exibe a modelagem deste DWG, a medida geogr´afica m local caso ´e uma geometria do tipo Ponto e representa o endere¸co pontual de um caso de dengue registrado pelas equipes da Secretaria Estadual de Sa´ude.
Da maneira com que foi estruturado, este DWG pode ser de grande utilidade para as equipes de epidemiologia do estado de Pernambuco para a an´alise dos dados relacionados com a dengue,
6.4 APLICAC¸ ˜AO PR ´ATICA DA ABORDAGEM 115
Figura 6.11 Exemplo de Consulta de Integra¸c˜ao com DrilldownMember, MaxArea e MinArea
e utiliza¸c˜ao dos mesmos para o combate ao mosquito transmissor da doen¸ca. Para minimiza¸c˜ao do escopo, utilizamos somente as divis˜oes pol´ıtico administrativas e a localiza¸c˜ao do foco.
Com base no DWG exibido na Figura 6.12, especificamos um cubo de dados chamado CDengue. Neste cubo, definimos um fato chamado TotalCasos, o qual ´e gerado atrav´es da aplica¸c˜ao da fun¸c˜ao de agrega¸c˜ao Count. A dimens˜ao convencional Tempo, com uma hierar- quia formada pelos n´ıveis Ano, Mes e Dia tamb´em faz parte deste cubo. Como dimens˜ao geogr´afica, temos a dimens˜ao Localizacao, que ´e formada por uma hierarquia composta pelos n´ıveis Municipio, Rpa (Regi˜ao pol´ıtico e Administrativa), Micro Regiao e Bairro.
CONSULTA 6 (Considerando todos os casos de dengue registrados no ano de 2007, gerar 20 agrupamentos a partir do endere¸co pontual de cada caso ).
SELECT GeoGrouping([Localizacao].[Bairro].Members, 20 , [Measures].[LocalCaso]) FROM [CDengue]
WHERE [Tempo].[Ano].[2007] ON MAP
A Consulta 6 visa recuperar dados armazenados no cubo CDengue. Nesta consulta, foi utilizado o operador GeoGrouping da linguagem GeoMDQL para gerar os vinte agrupamentos a partir dos endere¸cos de casos de dengue registrados no ano de 2007. Como pode ser observado
6.4 APLICAC¸ ˜AO PR ´ATICA DA ABORDAGEM 116
Figura 6.12 DWG Dengue
no resultado da consulta, mostrado na Figura 6.13, cada agrupamento foi adicionado como uma nova camada sobre o mapa de bairros.
Outro exemplo de consulta puramente geogr´afica, utilizando um operador da linguagem GeoMDQL ´e a Consulta 7 que tamb´em recupera dados do cubo CDengue. Para esta con- sulta, foi escolhido o operador NNNeighbors, que recupera os N vizinhos mais pr´oximos de um determinado ponto.
CONSULTA 7 (Dentre os os casos de dengue registrados no ano de 2007, nos bairro do munic´ıpio de Recife, identificar os 150 endere¸cos de casos de dengue mais pr´oximos do ponto de latitude 287747 e longitude 9107940 ).
SELECT NNNeighbors([Localizacao].[Bairro].Members, 150 , [Measures].[LocalCaso] , POINT(287747 9107940))
FROM [CDengue]
6.4 APLICAC¸ ˜AO PR ´ATICA DA ABORDAGEM 117
Figura 6.13 Exemplo de Consulta Geogr´afica Baseada no Operador Geogrouping de Geo- MDQL
A Consulta 7, usa o operador NNNeighbors para recuperar os 150 casos de dengue mais pr´oximos de um determinado ponto. O resultado desta consulta pode ser visualizado na Figura 6.14. Esta figura mostra o ponto de referˆencia destacado no mapa, pois ele foi adicionado ao resultado como uma nova camada de dados, para facilitar a an´alise. Tamb´em podemos perceber na Figura 6.14 uma camada contendo os 150 pontos mais pr´oximos e a camada que representa o mapa de bairros.
6.4.4 DWG RPA1
Esta se¸c˜ao apresenta o DWG com dados do registro de lotes urbanos da cidade do Recife. Neste estudo pr´atico, especificamos um DWG para armazenar dados sobre os lotes urbanos da Regi˜ao Pol´ıtico e Administrativa 1 (RPA1), pertencente ao munic´ıpio de Recife. Neste DWG tamb´em contamos com uma medida geogr´afica, a qual representa a geometria do lote registrado. Adicionalmente, temos uma medida num´erica que representa o valor do lote em reais. Salientamos que, por quest˜oes ´eticas, o valor de cada lote foi simulado. De forma semelhante, os
6.4 APLICAC¸ ˜AO PR ´ATICA DA ABORDAGEM 118
Figura 6.14 Exemplo de Consulta Geogr´afica Baseada no Operador NNNeighbors de Geo- MDQL
dados relacionados com o tipo de propriet´ario e o tipo do im´ovel foram gerados aleatoriamente. Por´em, os dados que mais nos interessam para este estudo de caso, que est˜ao relacionados com as medidas geogr´aficas e representam as geometrias dos lotes, s˜ao dados reais. A modelagem deste DWG pode ser visualizada na Figura 6.15.
Com base no esquema de DWG exibido na Figura 6.15, especificamos um cubo de dados nomeado CRpa1, que cont´em trˆes fatos: i) TotalLotes, que ´e gerado a partir da aplica¸c˜ao da fun¸c˜ao de agrega¸c˜ao Count sobre a medida geogr´afica m area lote; ii) ValorVenal, gerado atrav´es da aplica¸c˜ao da fun¸c˜ao de agrega¸c˜ao Soma sobre a medida num´erica m valor venal e iii) MediaValorVenal que ´e gerado a partir da aplica¸c˜ao da fun¸c˜ao de agrega¸c˜ao M´edia sobre a medida num´erica que corresponde ao valor venal dos lotes.
Quanto `as dimens˜oes que comp˜oem o cubo, temos: i) a dimens˜ao convencional Tempo, contendo uma hierarquia formada pelos n´ıveis Ano, Mes e Dia e ii) a dimens˜ao geogr´afica Localizacao, com uma hierarquia formada pelos n´ıveis RPA, Micro Regiao e Bairro.
CONSULTA 8 (Criar um recorte de todos os lotes registrados, a partir da ´area definida pelo pol´ıgono com a seguinte geometria :
6.4 APLICAC¸ ˜AO PR ´ATICA DA ABORDAGEM 119
Figura 6.15 DWG registro de lotes urbanos
291081.866184352 9108140.22335636, 291765.4136060198 9109747.483510012, 293289.5396137925 9107382.778916134, 291081.866184352 9108140.22335636 )) ). SELECT Clipping([Measures].[AreaLote] , POLYGON((291081.866184352 9108140.22335636 291765.4136060198 9109747.483510012 293289.5396137925 9107382.778916134 291081.866184352 9108140.22335636))) FROM [CDengue]
WHERE [Tempo].[Ano].[2007] ON MAP
Por fim, na Figura 6.16 ´e exibido o resultado de uma opera¸c˜ao de Clipping sobre as medidas geogr´aficas do DWG criado para esta aplica¸c˜ao pr´atica. Este resultado foi obtido atrav´es da utiliza¸c˜ao do operador Clipping, conforme [e mostrado na Consulta 8. Outros exemplos de consultas, especificadas na sintaxe da linguagem GeoMDQL, juntamente com seus resultados,
6.5 CONSIDERAC¸ ˜OES 120
s˜ao apresentados no apˆendice C.
Figura 6.16 Exemplo de Consulta Geogr´afica Baseada no operador Clipping
6.5 CONSIDERAC¸ ˜OES
Como pode ser observado neste cap´ıtulo, grande parte das id´eias propostas, nos Cap´ıtulos 4 e 5, foram implementadas levando em considera¸c˜ao tecnologias abertas e extens´ıveis. Isto contribui para o desenvolvimento de ambientes SOLAP para suporte `a decis˜ao, com baixo custo e compat´ıvel com os padr˜oes bem estabelecidos no mercado. Al´em disso, para demonstrar a aplica¸c˜ao pr´atica da solu¸c˜ao proposta, discutimos exemplos de situa¸c˜oes do mundo real, para demonstrar o potencial de an´alise oferecido por um ambiente SOLAP.
Tamb´em ficou evidente que a ´area de integra¸c˜ao entre processamento geogr´afico e multidi- mensional ainda possui alguns pontos que merecem uma investiga¸c˜ao mais aprofundada. Assim, no pr´oximo cap´ıtulo, al´em de explicitar as nossas principais contribui¸c˜oes obtidas com o tra- balho discutido nesta tese e para esta ´area de pesquisa, apresentaremos uma lista de pontos que podem servir de base para futuras investiga¸c˜oes.