Qualidade de dados e Internet das coisas no framework de rastreabilidade de grãos - Lopes, Luma Alves (2019)
Na área agrícola há a necessidade de obter informação correta e em tempo hábil, para possibilitar o desempenhado de atividades mais seguras no âmbito estratégico e operacional. Para garantir a qualidade da tomada de decisão, deve-se garantir a qualidade do dado utilizado. A utilização de dados com erros de digitação, incompletos, valores nulos, entre outros, podem resultar em relatórios que levam a tomada de decisão equivocada e/ou tardia, trazendo prejuízos para a organização. Alguns modelos de rastreabilidade permitem que seus usuários registrem, manualmente, os dados sobre os produtos e processos, o que pode gerar dúvidas sobre a qualidade do sistema e dos dados a serem rastreados. Além disso, não foi encontrada na literatura trabalhos cujo objetivo seja a qualidade de dados em sistemas de rastreabilidade de produtos agrícolas. Assim, a qualidade de dados precisa ser incorporada nas ferramentas de rastreabilidade, a fim de garantir que os seus processos são confiáveis. Esta dissertação tem por objetivo especificar um framework de rastreabilidade de grãos que garanta a qualidade do Atributo a ser rastreado, por meio de um modelo que considere a obtenção de dados da Internet das Coisas e critérios de qualidade de dados. Por meio do estudo de arquiteturas aplicadas na agricultura, especifica-se uma arquitetura em camadas para o framework. A arquitetura é avaliada conforme parâmetros de adequação à Internet das Coisas. Uma revisão da literatura sobre a percepção da qualidade de dados e a identificação de dimensões de qualidade em sistemas de rastreabilidade, definem o modelo de qualidade de dados para o framework de rastreabilidade de grãos. O modelo obtido é comparado com trabalhos encontrados na literatura. Como resultado, tem-se a possibilidade de coleta automática de dados, a realização de atividades de qualidade de dados para a tabela de registro sobre o Atributo rastreado, a definição de regras de qualidade para o Atributo e a possibilidade de mensurar a dimensão de qualidade de dados utilizando um método de avaliação.