Metodologia integrada para análise e desenvolvimento de sistemas de informações - O caso do...

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