QUALIDADE DE DADOS ATRAVÉS DO MODELO DE DADOS: UM MODELO DE QUALIDADE PARA MEDIR E MELHORAR O ENTENDIMENTO DE MODELOS CONCEITUAIS

Bárbara Cabral da ConceiçãoEGC 9105 - Qualidade da Informação

Engenharia e Gestão do Conhecimento / UFSC

OBJETO-ALVO

Resumo do artigo:

INTRODUÇÃO

Existem muitos meios de melhorar a qualidade dos dados. Contudo, o custo relativo para ações corretivas a fim de melhorar a qualidade dos dados ainda é alto.

Em algumas situações, os problemas de qualidade dos dados poderiam ser evitados por definição conveniente de construções no nível de modelo.

A hipótese subjacente é que "bons" modelos levam a "bons" dados.

"BONS" MODELOS LEVAM A "BONS" DADOS.

O quanto mais cedo nos pudermos medir a qualidade de um futuro software, mais nós podemos melhorá-lo sendo capaz de corrigir erros no nível de especificação. Menor será o custo destas correções e mais a

qualidade dos dados será melhorados. Estudos mostram que detecção de defeitos

nos estágios mais cedo do desenvolvimento da aplicação pode ser 33 vezes menos efetivamente custoso do que os testes feitos no final do desenvolvimento.

COMPREENSIBLIDADE

Relacionado à facilidade de uso dos modelos conceituais

É relacionado tanto à notação usada quando o conteúdo do modelo

Em estudos experimentais, os modelos usados poderiam ser semanticamente equivalentes no senso de que cada modelo poderia ser inferido por outros

SHANKS, propõe um abordagem baseada em antologia para ajudar a entender os modelos conceituais. O papel da ontologia é detectar o mau uso de

conceitos de notação e ajudar a fazer sentido em semanticas ambiguas

LITERATURA ATUAL Pode-se deduzir do que precede que existe uma

falta de: Acordo sobre conceitos relacionados à

compreensibilidade dos modelos Medida eficaz de como a literatura mais atual relata os

experimentos. Os procedimentos de avaliação e diretrizes para suas

melhorias Capitalização do Conhecimento sobre as práticas.

Os artigos publicados são dedicados a experimentos conduzidos a checar os impactos de uma modelagem conceitual ou validar métricas relacionadas à complexidade.

Nosso argumento é que a compreensibilidade não pode ser limitado à dimensão de complexidade

MODELO DE QUALIDADE PARA COMPREENSIBILIDADE

Qualidade pragmática se refere à compreensibilidade de modelos conceituais pelos diferentes usuários. Pesquisadores diferentes propuseram métodos

diferentes para avaliar os aspectos pragmáticos de modelos conceituais.

Neste artigo, os autores propuseram uma abordagem de qualidade dirigida à feedback para estimar a compreensibilidade de modelos conceituais. Eles levantaram um conjunto de atributos que

podem ser avaliados de diferentes aspectos de modelos conceituais com respeito ao ponto de vista de compreensão do usuário.

EXEMPLO REAL:

META-MODELO

Baseado na noção de objetivos da qualidade:

MODELO APLICADOOBJETIVO: “MELHORAR A COMPREENSIBILIDADE”

Considere um usuário interessado em avaliar a qualidade de um modelo conceitual com respeito à facilidade com o qual ele pode ser lido e entendido.

ATRIBUTOS PARA COMPREENSIBILIDADE

Clareza Documentação Vocabulário Utilizado Convenção de Nomenclatura

MÉTRICASPARA QUANTIFICAR COMPREENSIBILIDADE

Tamanho da fonte

Número de objetos gráficos por modelo Alguns pesquisadores argumentam: quanto mais a

complexidade aumenta, maior o número de objetos gráficos (como classes, entidades, associações, etc..)

Grau da documentação

Vocabulário do Usuário

REGRAS DE TRANSFORMAÇÃOPARA MELHORIA DA COMPREENSIBILIDADE

Uma vez que as métricas de qualidade são calculadas, ações corretivas correspondentes ou transformações pode ser propostas para otimizar o modelo.

Assim, se a métrica mostra que o modelo tem muitos elementos então a ação corretiva pode incluir o seguinte: Usar abstração para esconder alguns elementos

que não são obrigatórios; Dividir o modelo em sub-módulos para reduzir o

número de elementos por modelo Empregar conceitos de organização de

complexidade Ex: Diagrama de transação de estados (State Transition

Diagram)

VALIDAÇÃO DO MODELO 57 profissionais responderam o questionário

Entre eles gerentes, desenvolvedores e pesquisadores de SI. Média de idade: 30 anos Média da experiência em modelagem: 4 anos

85% dos entrevistados consideram que a imposição de qualidade em modelos conceituais influenciam diretamente na qualidade do produto final

87% afirmam nunca terem utilizado nenhum método para avaliar a qualidade de modelos conceituais.

CONCLUSÃO

Proposta dos autores: Detecção prematura e correção de erros durante

a fase de especificação Otimizar toda a qualidade dos Sistemas de

Informação para garantir a consistência de modelos conceituais durante as fases de análise e projeto.

Utilizar o modelo para elevar a qualidade dos modelos conceituais levando à ações corretivas e transformações.