Publicando dados na web de dados

um relato de experiência na automatização dos processos de extração, transformação e carga de dados abertos provenientes do Portal DADOS.GOV.BR

Autores

  • Sandro Rautenberg Universidade Estadual do Centro-Oeste
  • Alessandra Cassiana Burda Universidade Estadual do Centro-Oeste
  • Lucélia Souza Universidade Estadual do Centro-Oeste
  • Josiane Michalak Hauagge Dall’Agnol Universidade Estadual do Centro-Oeste
  • Gisane Michelon Universidade Estadual do Centro-Oeste
  • Tony Alexander Hild Universidade Estadual do Centro-Oeste

Palavras-chave:

Informação governamental, Web semântica, Armazenamento de dados

Resumo

Em face ao grande volume de dados disponível na web, estudar as formas de preservar este volume é uma tarefa cada vez mais importante. Parte dos dados disponíveis são classificados como Dados Abertos e são disponibilizados pelos órgãos governamentais (vide o portal dados.gov.br). Esse tipo de dado tem despertado interesse para o uso em assuntos estratégicos, públicos ou privados. Neste contexto, este trabalho visa estabelecer um workflow para a extração de dados abertos governamentais, a transformação dos dados em dados abertos conectados e a carga dos dados transformados na Web de Dados, de acordo com os princípios Linked Data (Dados Conectados). Para tanto, utiliza-se como alicerce metodológico o ciclo de vida Linked Data Lifecycle e suas ferramentas. Em estudos de casos, são publicados quatro conjuntos de Dados Abertos Governamentais Conectados, os quais são originalmente provenientes do portal dados.gov.br. Com os estudos, computacionalmente, define-se um processo para a passagem dos Dados Abertos Governamentais da 3ª para 5ª Estrela, segundo a classificação de abertura de dados proposta por Tim Bernes-Lee. Como resultado desses experimentos, estabelece-se um processo automatizado como base a uma infraestrutura informacional a ser utilizada, futuramente, em um ecossistema para cidades de pequeno ou de médio porte.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Sandro Rautenberg, Universidade Estadual do Centro-Oeste

Bacharel em Ciências da Computação pela Fundação Universidade Regional de Blumenau (1996), mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1998) e doutor em Engenharia do Conhecimento pela Universidade Federal de Santa Catarina (2009). Realizou seu estágio pós-doutoral na Universidade de Leipzig - Alemanha, com ênfase no desenvolvimento Ontologias para Linked Open Data (Projeto de pesquisa com apoio da CAPES - Processo BEX no 18228/12-7). É professor não-titular da Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO) do Bacharelado em Ciência da Computação e do Mestrado Profissional em Administração (PPGADM). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional e Web Semântica, atuando principalmente nos seguintes temas: Ontologias, Sistemas Imunológicos Artificiais, Redes Neurais Artificiais, Linked Data e Linked Open Data.

Alessandra Cassiana Burda, Universidade Estadual do Centro-Oeste

Acadêmica do curso de Ciência da Computação na Universidade Estadual do Centro Oeste do Paraná

Tony Alexander Hild, Universidade Estadual do Centro-Oeste

Bacharel em Análise de Sistemas (2001) pela Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO), Bacharel em Administração de Empresas (2007) pela mesma universidade, Especialista em Engenharia de Software com Ênfase em Software Livre (2009) pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), Mestre em Informática (2012) pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Atualmente é Professor Assistente e Pesquisador em computação de alto desempenho, processamento de imagens e sistemas embarcados do Departamento de Ciência da Computação da UNICENTRO.

Downloads

Publicado

2018-06-04

Como Citar

Rautenberg, S., Burda, A. C., Souza, L., Dall’Agnol, J. M. H., Michelon, G., & Hild, T. A. (2018). Publicando dados na web de dados: um relato de experiência na automatização dos processos de extração, transformação e carga de dados abertos provenientes do Portal DADOS.GOV.BR. Tendências Da Pesquisa Brasileira Em Ciência Da Informação, 10(2), 1–16. Recuperado de https://revistas.ancib.org/tpbci/article/view/409

Edição

v. 10 n. 2 (2017)

Seção

Artigos Científicos

Licença

DIREITOS DE AUTOR: O autor retém, sem retrições, os direitos sobre sua obra.

DIREITOS DE REUTILIZAÇÃO: A TPBCI adota a Licença Creative Commons, CC BY-NC atribuição não comercial conforme a Política de Acesso Aberto ao conhecimento adotado pela ANCIB. Com essa licença é permitido acessar, baixar (download), copiar, imprimir, compartilhar, reutilizar e distribuir os artigos, desde que para uso não comercial e com a citação da fonte, conferindo os devidos créditos de autoria e menção à TPBCI. Nesses casos, nenhuma permissão é necessária por parte dos autores ou dos editores.

DIREITOS DE DEPÓSITO DOS AUTORES/AUTOARQUIVAMENTO: Os autores são estimulados a realizarem o depósito em repositórios institucionais da versão publicada com o link do seu artigo na TPBCI.