SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
X Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste
Enriquecimento de Dados Aplicado à
Recursos Hídricos
16 a 19 de novembro de 2010
Fortaleza – Ceará
Frederico C. Peixinho
Flávio Luis de Mello
SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO
2. SISTEMA DE APOIO A DECISÃO – Business Intelligence
3. KDD – DESCOBERTA DO CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS
4. FUNCIONALIDADES EM MINERAÇÃO DE DADOS
5. MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DOS RECURSOS HÍDRICOS
6. CONCLUSÃO
SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
INTRODUÇÃO
Ambiente de Negócio
Decisões e
suporte
Reações da
organização
Fatores do
ambiente de
negócios
Globalização, demanda
do consumidor,
regulamentações
governamentais,
mercados e competição,
etc
Pressões
Oportunidade
Estratégia,
colaboração dos
parceiros, reação em
tempo real, agilidade,
maior produtividade,
novos fornecedores,
novos modelos de
negócios
Fonte: Business Intelligence,(Efraim Turban, et. al)
Modelo de pressões – reações – suporte de negócios
Análise,
decisões,
previsões
Suporte
computadorIzado à
decisão
integrado
BI Business
Intelligence
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SISTEMA DE APOIO A DECISÃO
BI – Business Intelligence
BI é um conjunto de conceitos e metodologias que, fazendo uso do
conhecimento (fatos) e sistemas baseados nos mesmos apoia a
tomada de decisão do negócio
Característica de um sistema de BI
• Database Marketing
• CRM (Customer Relationship Management)
• Data Warehousing
• Data Warehouse
• Data Mart
• Olap (On-line Analytical Processing)
• Data Mining
• Business Performance Management (Balanced Scorecard)
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SISTEMA DE APOIO A DECISÃO
Arquitetura do BI – Business Intelligence
Ambiente de
análise de negócio
Ambiente de
data warehouse
Fonte
de
dados
Equipe técnica
Constrói o data
warehouse
Organização,resu
mo padronização,
etc
Usuários de negócios
Acessa
Data
Warehouse
Manipulação, resultados
Interface de usuário
Componentes futuro,
sistemas inteligentes
Navegador, portal, dashboard
Fonte: Business Intelligence, (Efraim Turban, et. al)
Desempenho e
estratégia
Gerentes/executivos,
Estratégias de business
performance
management (BPM)
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CONSTRUÇÃO DO CONHECIMENTO DIGITAL
Sabedoria
Visualização
Interpretação
Decisão
Conhecimento
Data Mining
Informação
Dado
Data Warehouses, Data Marts
Papel, Arquivos, WWW, BD, etc.
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KDD – DESCOBERTA DO CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS
Conhecimento
Coração do
processo
Data Mining
Avaliação
de Padrões
Processo KDD
Data Mining
Seleção e
Transformação
Data
Warehouse
Fase I – Diagnóstico da Base
Limpeza dos
Dados
Fase II – Data Warehouse
Fase III – Tecnologia OLAP
Fase IV – Data Mining
Base de Dados
Fase V - Sistema de Apoio a Decisão
SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
FUNCIONALIDADES EM MINERAÇÃO DE DADOS
SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
FUNCIONALIDADES EM MINERAÇÃO DE DADOS
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DO RECURSO HÍDRICO
Ciclo Hidrológico - Visão Sistêmica
Hidrologia – ciência estocástica que trata da circulação da água na natureza
CHUVA
DE
G
EL
O
INFILTRAÇÃO
Coleta de Dados
•
Consistência de Dados
•
Armazenamento de
Dados
•
Recuperação e
Difusão de Dados
CHUVA
EVAPORAÇÃO
NEVE
•
ESC
OA
ME
NTO
RAIOS SOLARES
TRANSPIRAÇÃO
EVAPORAÇÃO
Lago
NÍVEL DA ÁGUA
SUBTERRÂNEA
Rio
Oceano
ÁGUA
SUBTERRÂNEA
ÁGUA
SUBTERRÂNEA
O CICLO HIDROLÓGICO
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DO RECURSO HÍDRICO
Sistema de Informação e Base de Dados
QC
Banco de Dados
Central
Origem do
Problema?
Coleta e
Integração de
Dados
Fonte: Schlumberger
• Inconsistências e falhas
• Falta de padronização
• Falta de Integração
Sistema de Apoio a
Decisão Ineficaz
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DO RECURSO HÍDRICO
Cadastro de Poços - Estado da Arte
Sistema de
Informações de Águas
Subterrâneas
Sistema de Apoio
a Decisão
Abandonado
9%
Sem
Informação
0,5 %
Paralisado
14%
Não Instalado
18%
Cadastro de Fontes de
Abastecimentos de Águas
Subterrâneas
Situação dos Poços
Profundos no Nordeste
Em Operação
58,5%
Estudos, Gestão e
Aproveitamento da
Água Subterrânea
POSTE COM
ENERGIA ELÉTRICA
CASA DE BOMBA /
QUADRO ELÉTRICO
Caixa d'Água
8.000 litros
CHAFARIZ
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DO RECURSO HÍDRICO
Sistema de Informação de Águas Subterrâneas - SIAGAS
O Sistema de Informações de Águas
Subterrâneas – SIAGAS
•Histórico – 1996 a 2010
•Base de Dados – 200.000 poços
•Aplicações: Estudo e Gestão
Sistema de Apoio a Decisão – SAD
•Pré-Processamento de Dados
•Data Warehouse;
•OLAP
•Data Mining
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DE RECURSOS HÍDRICOS
SIAGAS - Diagnóstico da Base de Dados
SIAGAS - REGISTRO CADASTRADO
16%
6%
4%
NORTE
REGIÃO CENTRO OESTE
REGIÃO NORDESTE
18%
REGIÃO SUDESTE
REGIÃO SUL
56%
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DE RECURSOS HÍDRICOS
SIAGAS - Diagnóstico da Base de Dados
SIAGAS - No. REGISTRO POR ATRIBUTO - GRUPO I
100%
80%
60%
ENT. CADAST.
40%
PROPRIETÁRIO
20%
USO ÁGUA
0%
NORTE
REGIÃO
CENTRO
OESTE
REGIÃO
NORDESTE
REGIÃO
SUDESTE
REGIÃO SUL
SIAGAS - No. REGISTRO POR ATRIBUTO - GRUPO II
80%
60%
FORMAÇÃO
40%
LITOLOGIA
20%
SITUAÇÃO
0%
NORTE
REGIÃO
CENTRO OESTE
REGIÃO
NORDESTE
REGIÃO
SUDESTE
REGIÃO SUL
SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DE RECURSOS HÍDRICOS
SIAGAS - Diagnóstico da Base de Dados
SIAGAS - No. REGISTRO POR ATRIBUTO - GRUPO III
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
NIVEL EST.
NÍVEL DINÂMICO
VAZÃO
NORTE
REGIÃO
CENTRO
OESTE
REGIÃO
NORDESTE
REGIÃO
SUDESTE
REGIÃO SUL
SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL
MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DE RECURSOS HÍDRICOS
SIAGAS - Diagnóstico da Base de Dados
SIAGAS - No. REGISTRO POR ATRIBUTO - GRUPO IV
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Ph
COND. ELÉTRICA
FERRO TOTAL
NORTE
REGIÃO
CENTRO
OESTE
REGIÃO
NORDESTE
REGIÃO REGIÃO SUL
SUDESTE
SIAGAS - No. REGISTRO POR ATRIBUTO - GRUPO V
8%
6%
4%
CLORETOS
2%
SOLIDOS TOTAIS
COL. FECAIS
0%
NORTE
REGIÃO
CENTRO
OESTE
REGIÃO
NORDESTE
REGIÃO REGIÃO SUL
SUDESTE
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DOS RECURSOS HIDRICOS
Sistema de Informações de Águas Subterrâneas
O que fazer?
Difusão do
Conhecimento
Planejar, controlar e gerenciar a base de dados
de águas subterrâneas, em ambiente Data
Warehouse, promovendo melhorias no
processo de apoio à decisão, baseado na
descoberta de conhecimento.
Estudos Interpretativos
Por que fazer?
Administração de Base de Dados
Levantamento Básico
•Elevar a eficácia no processos
decisórios em recursos hídricos
subterrâneos;
•Reduzir as incertezas no processo de
implantação e recuperação de poços
profundos;
•Descobrir padrões e novos
conhecimentos na base de dados que
orientem as políticas públicas em
recursos hídricos
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MINERAÇÃO DE DADOS NO CONTEXTO DE RECURSOS HÍDRICOS
Sistema de Informações de Águas Subterrâneas - SIAGAS
Objetivo Geral
Sistema de
Apoio a
Decisão
Data Minning
Data Warehouse
Base de Dados Referencial
•Organizar a base de dados em
Data Warehouse;
•Realizar a Mineração de Dados
numa área de estudo
•Instituir um Sistema de Apoio a
Decisão – SAD em recursos
hídricos
Objetivo Especifico
•Implantar uma Base de Dados Referencial;
•Organizar os dados em um Data
Warehouse
• Aplicar Data Mining em um Estudo de
Caso
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CONCLUSÃO
Elevar o nível de sucesso na perfuração dos poços que
promova a redução dos custos do programa de
aproveitamento de águas subterrâneas.
Fomentar a utilização da Mineração de Dados para
extrair informações que apoiem as decisões nas políticas de
recursos hídricos e ambiental
Estimular a utilização do SAD e SIAGAS como
ferramentas a serem utilizadas,com padrão nacional,
nos instrumentos da Política Nacional de Recursos
Hidricos
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MUITO OBRIGADO!
Frederico Cláudio Peixinho
[email protected]
www.cprm.gov.br