Aplicação de inferência semântica para exploração conceitual de bases de dados relacionais

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014.A presente dissertação propõe uma extensão ao modelo ontológico do Orçamento Federal Brasileiro, de modo a apresentar valores de execução orçamentária correlacionados com as restrições originais do orçamento planejado. A hipótese é a de que tal extensão permite aumentar as capacidades dos sistemas existentes de análise e execução orçamentária e suporta a análise estratégica comparativa entre o orçamento planejado em relação aos resultados da sua execução. Para verificar essa hipótese, indo além do modelo anterior que oferece apenas informações anuais do planejamento orçamentário, o novo modelo proposto acrescenta uma nova granularidade para séries temporais e critérios adicionais de classificação. A avaliação dessa solução é feita pela implementação do modelo de modo a produzir datasets do orçamento em formato RDF (resource description framework), conforme recomendado pelo World Wide Web Consortium (W3C) como linguagem de escolha para representação do conhecimento. Desse modo, os resultados finais são publicados e acessados em um terminal de consultas denominado endpoint, visando dar suporte a um monitoramento público e just-in-time para o planejamento e para a execução do orçamento. Estatísticas de acesso apontam que a utilização desse endpoint comprova que a extensão proposta permite acesso ao conhecimento contido na execução orçamentária, mesmo por pessoas e sistemas externos ao órgão de planejamento do orçamento, o que confirma a hipótese da dissertação. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTThis master thesis proposes an extension to the Ontological model of the Brazilian Federal Budget, in order to present the budget execution values correlated with the original restrictions defined in the planned budget. The hypothesis is that this extension allows increasing the capabilities of existing budget analysis and execution systems since it supports the strategic comparative analysis between the planned budget and the results of its execution. To verify this hypothesis, going beyond the previous model that only provides annual information of budget planning, the proposed new model adds a new granularity for time series and additional classification. The evaluation of this solution is done by implementing the model in order to produce the budget datasets in RDF (Resource Description Framework), the format recommended by World Wide Web Consortium (W3C) as the chosen language for knowledge representation. Thus, the final results are published and accessed on an endpoint, aiming to support public and just-in-time monitoring for the planning and execution of the budget. Utilization data of this endpoint shows that the proposed extension allows access to the knowledge contained in budget execution, even by external people and systems of the Government Federal Budget, which confirms the hypothesis of this master thesis

Efficient Decision Support Systems

This series is directed to diverse managerial professionals who are leading the transformation of individual domains by using expert information and domain knowledge to drive decision support systems (DSSs). The series offers a broad range of subjects addressed in specific areas such as health care, business management, banking, agriculture, environmental improvement, natural resource and spatial management, aviation administration, and hybrid applications of information technology aimed to interdisciplinary issues. This book series is composed of three volumes: Volume 1 consists of general concepts and methodology of DSSs; Volume 2 consists of applications of DSSs in the biomedical domain; Volume 3 consists of hybrid applications of DSSs in multidisciplinary domains. The book is shaped upon decision support strategies in the new infrastructure that assists the readers in full use of the creative technology to manipulate input data and to transform information into useful decisions for decision makers