Um framework para análise e visualização de dados de proveniência - Oliveira, Weiner Esmério Batista de (2017)
A proveniência é reconhecida hoje como um desafio central para estabelecer confiabilidade e prover segurança em sistemas computacionais. Em workflows científicos, a proveniência é considerada essencial para apoiar a reprodutibilidade dos experimentos, a interpretação dos resultados e o diagnóstico de problemas. Estes benefícios podem também ser utilizados em outros contextos, como, por exemplo, em processos de software. No entanto, para sua melhor compreensão e utilização, são necessários mecanismos eficientes e amigáveis. Pesquisas em visualização de software, ontologias e redes complexas podem ajudar neste processo, gerando novo conhecimento sobre os dados e informações estratégicas para tomada de decisão. Esta dissertação apresenta um framework chamado Visionary, para auxiliar na compreensão e uso dos dados de proveniência através de técnicas de visualização de software, ontologias e análise de redes complexas. O framework captura os dados de proveniência e gera novas informações usando ontologias e análise do grafo de proveniência. A visualização apresenta e destaca as inferências e os resultados obtidos com a análise. O Visionary é um framework livre de contexto que pode ser adaptado para qualquer sistema que utiliza o modelo PROV de proveniência. Com o objetivo de avaliar a proposta, foi realizado um estudo experimental que encontrou indícios que o framework auxilia na compreensão e análise dos dados de proveniência, dando suporte à tomada de decisão.