Arquitetura de data warehouse automatizado para apoio à gestão do conhecimento em bases de patentes

• Main Author: Kiefer, Tobias Felipe
• Publication Date: 2025
• Format: Article
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da Udesc
• Download full: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/23286
• topic: Data Warehouse; ETL Automatizado; Patentes; Análise Textual; Inteligência Artificial

Com o crescimento exponencial de documentos técnicos e científicos, a análise automatizada de informações contidas em bases de patentes tornou-se essencial para subsidiar decisões estratégicas em contextos de inovação. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma arquitetura automatizada de Data Warehouse, voltada à extração, organização e análise de dados textuais provenientes de arquivos XML do USPTO (United States Patent and Trademark Office). A solução proposta é composta por um pipeline de ETL desenvolvido em Python, que realiza a transformação e carga dos dados em um banco de dados PostgreSQL modelado segundo a abordagem dimensional.Adicionalmente, foi implementada uma API REST com consultas analíticas, permitindo a exploração dos dados por diferentes dimensões, como autor, país, tempo e termos técnicos. Um diferencial da proposta é a utilização de modelos de linguagem natural para extração automática de entidades técnicas, que são integradas ao modelo dimensional para enriquecer semanticamente as análises.Os resultados demonstraram a viabilidade técnica da solução, que se mostrou eficaz para consultas exploratórias, detecção de tendências e apoio à gestão do conhecimento tecnológico. A arquitetura desenvolvida contribui para a democratização do acesso a informações tecnológicas estruturadas, oferecendo uma base sólida para aplicações em inteligência competitiva e prospecção de inovação.