Desenvolvimento e aplicação de metodologia para consolidação de dados de pesquisas de tráfego no Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes

Maximiliano Martins de Faria, Julio César Barbieri, Geraldo Bonorino Xexéo, Glaydston Mattos Ribeiro, Nilo Flávio Rosa Campos Júnior, Leonel Antonio da Rocha Teixeira Júnior, Leonardo Roberto Perim

Resumo


Este artigo apresenta os resultados de uma pesquisa-ação que teve como finalidade o desenvolvimento de um processo de consolidação de dados para pesquisas de tráfego no Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT). A importância das pesquisas de tráfego para o planejamento do sistema viário nacional obrigou o DNIT a desenvolver um projeto que pudesse resgatar as informações de diversas pesquisas antigas de tráfego espalhadas por planilhas eletrônicas e outros tipos de documentos. O artigo apresenta a aplicação do processo de consolidação que resultou na criação de um banco de dados relacional possibilitando o resgate de dados de pesquisas antigas, distribuídas em planilhas eletrônicas que poderiam se perder ou se tornar inacessíveis com o passar dos anos.


Palavras-chave


Pesquisa de tráfego; Consolidação de dados de tráfego; Bases de dados de pesquisas.

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Referências


Bitar, N. (2016) Big Data analytics in transportation networks using the NPMRDS (PhD Dissertation for Master of Science in Data Science and Analytics). University of Oklahoma, Oklahoma.

Casa Civil. Sistema Nacional de Viação - SNV (2011). Pub. L. No. 12.379. Disponível em: http://www.dnit.gov.br/download/sistema-nacional-de-viacao/pnv-lei-5.917/lei-12379-snv.pdf

Casters, M.; R. Bouman e J. van Dongen (2010) Pentaho Kettle Solutions: Building Open Source ETL Solutions with Pentaho Data Integration. (1o ed). John Wiley & Sons.

Codd, E. (1970) A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, p. 377–387. United States.

Date, C. J. e H. Darwen (1997) A Guide To Sql Standard. (1º ed, Vol. 2). Addison-Wesley Reading, MA.

Dewan, S.; Y. Aggarwal e S. Tanwar (2014) Review on Data Warehouse, Data Mining and OLAP Technology: As Prerequisite aspect of business decision-making activity. International Journal of Research in Information Technology, v. 1, n. 10, p. 30–39.

Dhakal, A. (2014) Data Warehouse Architecture. Data Science Central. Disponível em: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-warehouse-architecture. Acesso em 13 de junho de 2017.

DNIT (2006) Manual de Estudos de Tráfego. Ministério dos Transportes. Disponível em: http://ipr.dnit.gov.br/normas-e-manuais/manuais/documentos/723_manual_estudos_trafego.pdf

DNIT (2017) Institucional do DNIT. DNIT. Disponível em://www.dnit.gov.br/acesso-a-informacao/insitucional/copy_of_apresentacao. Acesso em 13 de junho de 2017

Espadas, J.; D. Romero; D. Concha e A. Molina (2008) Using the Zachman Framework to Achieve Enterprise Integration Based-on Business Process Driven Modelling. In: R. Meersman; Z. Tari e P. Herrero (Eds), On the Move to Meaningful Inter-net Systems: OTM 2008 Workshops (p. 283–293). Springer Berlin Heidelberg.

Herbert A; K. Stephen; M. Robin e Z. S. Ortrun (2002) The concept of action research. The Learning Organization, v. 9, n. 3, 125–131. DOI:10.1108/09696470210428840

Inmon, W. H.; e R. D. Hackathorn (1994) Using the Data Warehouse. (1o ed). Wiley Computer Publishing, United States.

Júnior, L.; C. Abramides; L. Perim e A. Nunes (2016) A retomada da contagem de tráfego rodoviário e atribuição dos compo-nentes do Plano Nacional de Contagem de Tráfego. Anais do XXX Congresso ANPET. Apresentado em XXX - ANPET, Rio de Janeiro.

Kadam, P.; e S. Bhalerao (2010) Sample size calculation. International Journal of Ayurveda Research, v. 1, n. 1, p. 55–57. doi:10.4103/0974-7788.59946

Kakish, K.; e T. A. Kraft (2012) ETL evolution for real-time data warehousing. Apresentado em Proceedings of the Conference on Information Systems Applied Research, New Orleans Louisiana, USA. v. 2167, p. 1508.

Martinovic, L. V. P.; J. O. N. Ferreira; N. E. S. Peixoto e A. P. Fonseca (2016) Transporte Informal de Passageiros: A percepção da comunidade acadêmica da Universidade de Brasília. Anais do XXX Congresso ANPET. Apresentado em XXX - ANPET, Rio de Janeiro.

Merriam-Webster. (2018) Database. Merriam-Webster. Merriam-Webster Inc., Springfield, MA.

Moalla, I.; A. Nabli; L. Bouzguenda e M. Hammami (2017) Data warehouse design approaches from social media: review and comparison. Social Network Analysis and Mining, v. 7, n. 1, p. 5. doi:10.1007/s13278-017-0423-8

Mukherjee, R. e P. Kar (2017) A Comparative Review of Data Warehousing ETL Tools with New Trends and Industry Insight. Proceedings IEEE 7th International Advance Computing Conference, p. 943–948. DOI: 10.1109/IACC.2017.0192

MySQL, A. B. (2001) MySQL reference manual.

Pandey, R. K. (2014) Data Quality in Data warehouse: problems and solution. IOSR Journal of Computer Engineering, v. 16, n. 1, p. 18–24.

Qu, T.; B. Ran e S. T. Parker (2015) Large Scale Intelligent Transportation System Traffic Detector Data Archiving. Apresen-tado em 15th COTA International Conference of Transportation Professionals, China. doi: http://dx.doi.org/10.1061/9780784479292.039

Reason, P. e H. Bradbury (2001) Handbook of action research : participative inquiry and practice. (1o ed). London, Thousand Oaks.

Satkur, A. M. (2013) A Review Paper on scope of ETL in retail domain. Internation al Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, v. 3, n. 5.

Sun, R. (2011) Development of a knowledge base for low-volume roads using a geographic information system (Master thesis in Civil Engineering). The University of Melbourne, Austrália.

Titirisca, A. (2013) ETL as a Necessity for Business Architectures. Database Systems Journal, v. 4, n. 2.

Von Brown, J.; M. Martello e R. R. Souleyrette (2011) Minnesota Department of Transportation Traffic Safety Analysis Software State of the Art (Publication No. MN/RC 2011-10). p. 88. Minnesota Department of Transportation, United States.

Zawodny, J. D. e D. J. Balling (2008) High Performance MySQL: Optimization, Backups, Replication, Load Balancing & More. (2o ed). O’Reilly Media, United States.

Zhao, Y.; M. Sandara; S. Huang; A. W. Sadek; T. George e A. M. Hutchins (2011) Intelligent Transportation Systems Data Ware-houses and Their Applications. ICEIS, v. 1, p. 343–347




DOI: https://doi.org/10.14295/transportes.v26i3.1626

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