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Data Quality Through Model Quality: A Quality Model for Measuring and Improving the Understandability of Conceptual Models
 

Data Quality Through Model Quality: A Quality Model for Measuring and Improving the Understandability of Conceptual Models

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Data Quality Through Model Quality: A Quality Model for Measuring and Improving the Understandability of Conceptual Models
Kashif Mehmood; Samira Si-Said Cherfi e Isabelle Comyn-Wattiau
Resumo: Aborda a construção de um modelo conceitual de qualidade que produza e melhore implicitamente a qualidade dos dados. Modelos conceituais são projetados como parte da fase de análise e servem como um mediador comunicando entre os usuários e a equipe de desenvolvimento. Por conseguinte, a sua compreensibilidade é um verdadeiro desafio para evitar a propagação de interpretação errada dos requisitos de usuário para o projeto do sistema subjacente e implementação. A avaliação é de que a qualidade é enriquecida com as ações corretivas previas (fase de design).
Local: MoSE+DQS’09, November 6, 2009, Hong Kong, China.

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    Data Quality Through Model Quality: A Quality Model for Measuring and Improving the Understandability of Conceptual Models Data Quality Through Model Quality: A Quality Model for Measuring and Improving the Understandability of Conceptual Models Presentation Transcript

    • QUALIDADE DE DADOS ATRAVÉS DO MODELO DE DADOS: UM MODELO DE QUALIDADE PARA MEDIR E MELHORAR O ENTENDIMENTO DE MODELOS CONCEITUAIS Bárbara Cabral da Conceição EGC 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 APLICADO OBJETIVO: “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
    • MÉTRICAS PARA 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 TRANSFORMAÇÃO PARA 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.