metodologia integrada para análise e desenvolvimento de sistemas de informações - o caso do...
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Apresentação realizada em Salvador contendo a metodologia adotada pela Secretaria de Meio Ambiente e Recursos Hídricos para desenvolvimento de software para gestão das informações do Plano Regional de Gestão Integrada de Resíduos Sólidos do RN.TRANSCRIPT
Metodologia para formulação de ferramentas estratégicas na área de resíduos sólidos
no Estado do Rio Grande do Norte
Glauber Nóbrega da SilvaMestre em gestão e auditoria ambiental
Especialista em análise de informações
Salvador, 08 de julho de 2010
Dado
• Números, fatos e descrições isoladas, sem relacionamento
Informação
• Dados contextualizados, possuem serventia limitada
Conhecimento
• Informação contextualizada, útil, direcionada. Condição necessário para processo de decisão
Princípios básicos aplicados a gestão da informação
e planejamento estratégico
1. A informação é um meio de se adquirir conhecimento;
2. O processo é cíclico;
3. Depende de mão de obra especializada;
4. O conhecimento é aplicável a obtenção de resultados;
O macro objetivo do PEGIRS é gerar conhecimento
estratégico para gestão de resíduos
Concepção de software
Programa de computador destinado a processar funções lógicas;
Sistema operacional Sistema de informações
Tratamento de dados
O objetivo dos softwares é armazenar, tratar e disponibilizar
informações.
Comunicação e interação
Metodologia tradicional de desenvolvimento
de softwares
Análise de dados Desenvolvimento
de BD
Software
1. Dados são analisados para avaliação de sua consistência
(avaliação, correção e modelagem);
2. Banco de dados e desenvolvido;
3. Software é criado para gerenciar banco da dados
Vantagens
1. Velocidade
2. Análise objetiva
3. Correções localizadas
Desvantagens
1. Ignora demais etapas do projeto
2. É tratado como fim e não como
meio
Metodologia atualmente adotada no RN
Análise preliminar
de dados
Dataminer Analista de informações
Desenvolvimento de BD
Software
1. Dados são pré-analisados (avaliação, correção e pré-modelagem);
2. Banco de dados preliminar é desenvolvido para aplicação em dataminer;
3. Dados em informações sofrem processo de tratamento, análise de interação;
4. Informações geradas criam hipóteses que são destinadas a consultores;
5. Banco de dados é modelado e validado
6. Desenvolvido software
Análise secundária
(validação de hipóteses)
1. Processo participativo;
2. Gera novas informações;
3. Cria hipóteses para testes;
4. Valoriza a interação entre os consultores
Vantagens
1. Análise subjetiva
2. Necessita de maior tempo para
conclusão;
3. Necessita de pessoal de apoio
Necessidades
Priorização da qualidade dos dados
Áreas de aplicação• Desenvolvimento de planos estaduais mais eficientes;
• Orientação para criação de consórcios regionais;
• Fomento a economia de processos;
• Formulação de políticas estratégicas (locais, regionais e nacionais)
Tratamento, análise e interação (passo 1 e 2)
1. Dados são tratados e analisados a partir de princípios estatísticos diversos
2. Padrões são identificados e enviados a consultores análise
Métodos
1. Clusterização
2. Estatística (tradicional)
3. Teorema de Bayes
4. Lógica Aristotélica
No exemplo é possível identificar que a presença de
catadores em ADRS está condicionada a
produção per capta de resíduos e ao agente
executor
A partir disse é possível criar políticas específicas?
Resultados
1. Modelos matemáticos
2. Gráficos
3. Identificação de padrões
Tratamento, análise e interação (passo 1 e 2)
Desenvolvimento de hipóteses e validação
(passos 3 a 5)
1. Resultados são enviados a consultores com descrição sucinta;
2. Hipóteses são desenvolvidas (lógica) e inferências testadas para validação;
3. Modelo é desenvolvido e incorporado ao software
4. Modelo é aplicado a novas análises
Estrutura proposta para o software
Informações PEGIRS
(alimentação primária)
Banco de dadosServidor SEMARH
Analistas e técnicos
(atualização das informações)SIG
Software livre – CD
Acesso Online
Prefeituras
Comunidades
Governos
Relatórios e gráficos
Considerações finais
1. A qualidade dos dados influencia no resultados;
2. A metodologia fomenta a avaliação crítica dos dados;
3. O software é desenvolvido sobre demanda e gera novas
informações;
4. A análise é conjunta, o que gera menos erros de
interpretação;
5. Software adquire arquitetura e resultados dinâmicos;
6. Processo atende a todas as fases do projeto;
7. Retorno imediato de resultados
8. Melhor relação de Custo – Beneficio
9. Disseminação de conhecimento