Evolução da função SI : uma avaliação nos Serviços de Informática de grande dimensão

A função Sistemas de Informação (SI) tem como preocupação gerir o recurso informação e o modo como esta informação é recolhida, armazenada, processada e distribuída na organização, pelo que é responsável pela gestão do recurso informação e do sistema de informação da organização. O modelo dos estádios de crescimento de Nolan é utilizado neste estudo para avaliar a evolução ocorrida pela função SI, entre 1990 e 1994, nos Serviços de Informática de Grande Dimensão da Administração Pública Portuguesa. A revisão dos indicadores de maturidade propostos por Nolan, conduziu ao desenvolvimento de uma grelha de classificação, baseada nos conceitos de maturidade associados a cada estádio, cujo objectivo é posicionar uma organização no estádio de crescimento que representa a evolução conseguida pela função SI. Com o posicionamento conseguido para as organizações nos diferentes estádios e o estudo das correlações entre os mesmos, valida-se a aplicabilidade do modelo de Nolan como instrumento de avaliação do estádio de desenvolvimento da função SI no meio organizacional estudado. Os resultados obtidos permitem ainda, legitimar a grelha de classificação utilizada neste trabalho para medir tal evolução

From GPS tracks to context: Inference of high-level context information through spatial clustering

Location-aware applications use the location of users to adapt their behaviour and to select the relevant information for users in a particular situation. This location information is obtained through a set of location sensors, or from network-based location services, and is often used directly, without any further processing, as a parameter in a selection process. In this paper we propose a method to infer high-level context information from a series of position records obtained from a GPS receiver. This method, based on a spatial clustering algorithm, automatically estimates the location of the places where a user lives and works. The achieved results show that the proposed approach rapidly converges to the real locations, and that the proposed algorithm can be used to simultaneously estimate both the home and workplace, while adapting to a wide range of spatio-temporal human behaviours.This work was developed as part of the LOCAL project (http://get.dsi.uminho.pt/local) funded by the Fundação para a Ciência e Tecnologia through grant POSI/CHS/44971/2002, with support from the POSI program

Knowledge discovery in spatial databases: the PADRÃO’s qualitative approach

Knowledge discovery in databases is a complex process concerned with the discovery of relationships and other descriptions from data. Knowledge discovery in spatial databases represents a particular case of discovery, allowing the discovery of relationships that exist between spatial and non-spatial data, and other data characteristics that aren’t explicitly stored in spatial databases. This paper describes the conception and implementation of PADRÃO, a system for knowledge discovery in spatial databases. PADRÃO presents a new approach to this process, which is based on qualitative spatial reasoning. The spatial semantic knowledge and the principles of qualitative spatial reasoning needed for the spatial reasoning process are available in the PADRÃO’s geographic database and PADRÃO’s spatial knowledge base, allowing the integration of the geo-spatial component, associated with the analysed non-geographic data, in the process of knowledge discovery

Modelos de estádios de crescimento

A adopção e utilização de TI/SI (Tecnologias de Informação/Sistemas de Informação) pelas organizações é um processo evolucionário porque envolve aprendizagem organizacional, devendo por isso seguir um padrão ou conjunto de estádios bem determinados. Esse conjunto de estádios e as características a ele associadas, devem ser utilizadas como modelo para orientar a organização numa correcta utilização das TI/SI e para a orientar na correcta progressão através dos diversos estádios [Amaral 1994]. Os modelos de estádios de crescimento constituem técnicas de diagnóstico utilizadas na determinação da situação das TI/SI de uma organização, representando referenciais valiosos no estabelecimento de recomendações sobre a evolução da sua adopção e utilização. Este artigo descreve modelos de estádios de crescimento que se consideram de particular importância no diagnóstico da situação das TI/SI nas organizações. A estrutura do artigo espelha o caracter descritivo adoptado na sistematização dos conceitos associados a cada um dos modelos. O artigo culmina com uma síntese que enquadra a aplicabilidade e semelhanças existentes entre os modelos apresentados

Knowledge construction: the role of data mining tools

This paper seeks to integrate the process of knowledge discovery in databases in the wider context of the creation and sharing of organisational knowledge. The focus on the process of knowledge discovery has been mainly technological. The paper attempts to enrich that perspective by stressing the insights gained by integrating the knowledge discovery process into the social process of knowledge construction that makes KDD meaningful. In order to achieve this goal, a test case is presented. A component of the database of the Portuguese Army was used to test the PADRÃO system. This system integrates a set of databases and principles of qualitative spatial reasoning, which are implemented in the Clementine Data Mining system. The process and the results obtained are then discussed in order to stress the insights that emerge when the focus changes from technology to the social construction of knowledge

Concave hull: a k-nearest neighbours approach for the computation of the region occupied by a set of points

There is an on-line version of the Concave Hull algorithm at: http://local.dsi.uminho.ptThis paper describes an algorithm to compute the envelope of a set of points in a plane, which generates convex or non-convex hulls that represent the area occupied by the given points. The proposed algorithm is based on a k-nearest neighbours approach, where the value of k, the only algorithm parameter, is used to control the “smoothness” of the final solution. The obtained results show that this algorithm is able to deal with arbitrary sets of points, and that the time to compute the polygons increases approximately linearly with the number of points.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - POSI/CHS/44971/2002

Data mining espacial: um estudo de caso

A descoberta de conhecimento em bases de dados está associada à identificação de relacionamentos implícitos existentes nos dados analisados. O processo global de descoberta de conhecimento, que passa por várias etapas, inclui a gestão dos algoritmos de Data Mining, utilizados para extrair padrões dos dados, e a interpretação dos padrões encontrados pelos mesmos. Um caso particular da descoberta de conhecimento em bases de dados diz respeito à exploração de dados referenciados espacialmente, isto é, dados que incluem referencias a objectos geográficos, localizações ou partes de uma divisão territorial. A análise destes dados impõe a verificação da componente espacial associada aos mesmos (direcções, adjacências, distâncias, …), assim como a sua influência nos restantes dados explorados, já que um objecto geográfico pode ser afectado por acontecimentos verificados em objectos vizinhos. A análise de dados espaciais, com o objectivo de descoberta de conhecimento, requer a utilização de técnicas específicas, que permitam a incorporação da semântica espacial, implícita na posição e dimensão dos objectos geográficos referenciados, no referido processo. Este documento descreve uma nova abordagem na análise de dados geo-referenciados, concretizada no sistema PADRÃO, baseada em mecanismos de posicionamento indirecto e estratégias de raciocínio espacial qualitativo. A apresentação de um estudo de caso, com a análise de uma Base de Dados que integra o Sistema de Informação de Administração do Pessoal do Exército, permitiu validar os princípios conceptuais estabelecidos para o sistema PADRÃO, assim como constatar a sua utilidade na exploração de bases de dados geo-referenciadas de grande dimensão. Este estudo de caso evidencia a identificação de relacionamentos implícitos existentes entre os dados não geográficos e os dados geográficos analisados

Técnicas de modelação de informação geográfica : uma síntese

A modelação de dados, vista como o conjunto de actividades que conduz ao desenho de uma Base de Dados, é caracterizada por passar por três etapas. A primeira diz respeito ao modelo conceptual de dados, que determina os requisitos da base de dados na fase de análise de requisitos. A segunda etapa está associada ao modelo lógico de dados e corresponde à transformação do modelo conceptual em estruturas de dados consistentes com o Sistema Gestor de Bases de Dados seleccionado para a implementação. A terceira e última etapa prende-se com o modelo físico de dados, no qual se verifica a organização dos ficheiros e métodos de acesso aos dados, característicos do sistema gestor seleccionado. A modelação de aplicações geográficas requer a utilização de técnicas específicas, que permitam armazenar e processar dados espaciais. Estes dados representam objectos cuja posição no espaço é relevante, uma vez que esta define relações topológicas entre os mesmos. O desenho lógico de aplicações geográficas tem sido descuidado, em favor do desenho físico, permitindo a construção de aplicações sobre sistemas de ficheiros dedicados, nos quais os dados são armazenados em formatos próprios, cuja manutenção e portabilidade são difíceis de conseguir. Neste artigo são apresentadas técnicas de modelação para informação geográfica. Ao nível conceptual, é apresentado o diagrama Entidades e Relacionamentos na modelação de informação geográfica. Ao nível lógico é apresentado o modelo geo-relacional, uma extensão do modelo relacional, e ainda, uma abordagem formal à modelação de aplicações geográficas. Descreve-se, também, o Unified Modeling Language, uma linguagem que permite a modelação de dados tanto ao nível conceptual como lógico. Esta última, que não necessita de qualquer adaptação para utilização no domínio geográfico, é a linguagem utilizada pela International Standard Organisation, na definição das normas internacionais para Informação Geográfica e Geomática

As normas de informação geográfica e o raciocínio espacial qualitativo na inferência de informação geográfica qualitativa

Este trabalho aborda a problemática da inferência automática de informação geográfica através do raciocínio espacial qualitativo. A implementação de um sistema de inferências é conseguida recorrendo a uma aplicação de Data Mining, o Clementine, na qual algoritmos inteligentes assimilam o conhecimento geográfico necessário à realização de tais inferências. O objectivo final é a criação de um ambiente de trabalho no qual seja possível integrar bases de dados geográficas e bases de dados não geográficas para a realização de Data Mining Espacial

Knowledge discovery in spatial databases through qualitative spatial reasoning

Human beings use qualitative identifiers extensively to simplify reality and to perform spatial reasoning more efficiently. Organisational databases usually store geographic identifiers, like addresses or postcodes, which spatial component is not incorporated in the knowledge discovery process. This paper addresses the process of Knowledge Discovery in Spatial Databases through a Qualitative Spatial Reasoning approach. The aim is the improvement of the referred process by the adoption of qualitative identifiers like North, South, close, far, etc. in the classification of spatial relations that exists between the geographic entities addressed. The proposed approach uses a spatial reasoning strategy that integrated direction and distance spatial relations in the reasoning process, allowing the inference of implicit spatial relations for the several levels of the considered geographic hierarchies. The integration of a geographic and a demographic database allowed the discovery of spatial patterns and general relationships that exist between the analysed spatial and non-spatial data.Programa de Desenvolvimento Educativo para Portugal (PRODEP) II - Acção 5.2, Concurso nº3/98 Doutoramentos