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9bf1b1b5616a1a858de5fe1e3fd818e9
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Eixo II - Pesquisa e Extensão
MODELAGEM DE DADOS DE CURADORIA DIGITAL: ALGUMAS APLICAÇÕES
NO BRASIL
MODELLING OF DATA OF DIGITAL CURATION: SOME APLICATIONS IN BRAZIL
Resumo: A presente investigação foca um mapeamento de casos práticos registrados na
literatura sobre curadoria digital, visando mostrar sua situação e perspectivas no cenário
brasileiro. Com base nos modelos de ciclo de vida dos dados, foi possível responder à
primeira questão de pesquisa, sobre os locais onde são aplicadas as ações curatoriais. A
pesquisa identificou vários ambientes e projetos, que realizam prática de curadoria digital,
representados em um quadro. Também foi possível sumarizar as categorias temáticas que
descrevem as atividades curatoriais de cada modelo. O aspecto inovador desta pesquisa é a
apresentação de vários modelos de ciclo de vida testados em diferentes ambientes reais. Com
este mapeamento, os profissionais inexperientes em curadoria de dados podem localizar e
selecionar determinados modelos e adaptá-los às suas necessidades. Para trabalhos futuros,
pretendem-se estudar as teorias sobre cultura digital e ferramentas computacionais em
ambientes que empregam curadores algorítmicos para seleção, organização e distribuição de
conteúdo informativo, assim como buscar informações sobre os profissionais que estão
envolvidos em atividades curatoriais, suas qualificações técnicas, tempo de experiência,
competências e habilidades requeridas.
Palavras-chave: Modelagem de dados. Ciclo de vida. Curadoria digital. Gerenciamento de
dados.
Abstract: The present study focuses a map of the practical, cases registered in the literature,
about digital curation, seeking to show the situation and perspectives of the digital curation in
Brazilian context. Based on the models of life cycle of the data, it was possible to answer to
the first research subject, on the spaces where curational activities are applied. The research
identified several places and projects, which accomplish practice of digital curation,
represented in a picture. It was also possible summarize the thematic categories that describe
the curational activities of each model. The innovative aspect of this research is the
presentation of several models of life cycle tested in different real spaces. With this map, the
inexperienced professionals in data curation can locate and select certain models and adapt
them to their needs.For future works, we intend to study the theories on digital culture and
computational tools in spaces that use algorithmic curators for selection, organization and
distribution of informative content, as well as to find information on the professionals that are
�involved in curatorial activities, their technical qualifications, time of experience and
requestedcompetences and abilities.
Keywords: Modelling of data. Life cycle. Digital curation. Data management.
1. Introdução
A coleta de grandes quantidades de dados registradano século XV, período das
grandes navegações europeiaspermitiu conhecer a cultura dos povos conquistados, mas
também o clima, a fauna e a flora local. O conhecimento desses dados facilitaram a
dominação e exploração dos novosterritórios e, por extensão, a criação dos primeiros mapasmundi para a orientação dos navegadores e a construção de teorias que foram transformadas
em disciplinas científicas como a geografia, a biologia, a antropologia e outras (HARARI,
2015). Esta referência histórica demonstra que o uso inteligente dos dados foi imprescindível
para a concentração do conhecimento e do poder por parte potências mundiais da época.
Atualmente os dados gerados ou coletados nas atividades de pesquisa servem, entre
outras aplicações, como insumos para a criação regular de fármacos, para a prevenção de
doenças, humana e animal, o melhoramento da produção industrial, do agronegócio e do
gerenciamento de novos dispositivos tecnológicos, porque a ciência e a tecnologia estão
imbricadas uma na outra.
Vale destacar que, dos laboratórios de pesquisas surgem novas ferramentas
computacionais que impactam profundamente as formas de produção, comunicação e
distribuição da informação. Consequentemente, numerosos dados e informação estão
disponíveis através da internet, trazendo inúmeros desafios para o gerenciamento da
informação no meio digital, sobretudo em relação aos aspectos que dizem respeito à
modelagem e tradução de dados para torná-los informações úteis e acessíveis, ao longo do
tempo, para o público em geral.
Através da internet ampliou-se consideravelmente a possibilidade de consulta,
arquivamento, geração e compartilhamento de dados e informações entre indivíduos e
empresas em qualquer espaço geográfico. Hoje, os setores públicos e privados coletam
volumes enormes de dados, criando novas informações e/ou produtos tecnológicos que são
empregados em diversos sistemas produtivos para solucionar problemas na área militar,
saúde, social, ambiental e político, entre outras.
Quanto às soluções tecnológicas disponíveis para o tratamento e recuperação de dados,
observa-se que elas já não constituem uma barreira significativa para o gerenciamento de
�dados, uma vez que, conforme afirmam Sayão e Sales (2012), se observa, no âmbito de várias
disciplinas, o desenvolvimento de repositórios digitais, orientados, especialmente, para uma
gestão ativa de dados de pesquisa.No mesmo sentido, Brayner (2016) adotou as ferramentas
wiki, feed para a análise em massa de dados. Portanto, é nesse contexto que surgiram os
termos
2014). Contudo, estes temas ainda
são pouco divulgados e conhecidos, como por exemplo, quem são os profissionais
responsáveis pelas atividades de curadoria no gerenciamento da informação digital. Por ora,
buscaremos responder aos seguintes questionamentos:
1) Em que locais a curadoria de dados/informação digital vêm sendo aplicada na
prática?
2) Como são estruturados os modelos de ciclo de vida dos dados nos programas de
curadoria digital?
A nossa investigação foca no mapeamento da curadoria digital, identificando casos
práticos registrados na literatura, visando formar um quadro com as experiências brasileiras
para mostrar a situação e perspectivas da curadoria digital no cenário nacional, além de
fornecer informações sobre a modelagem de dados em diferentes domínios para incentivar
mais experiências similares e auxiliar os novos praticantes de curadoria digital.
Assim o objetivo neste artigo foi fazer uma revisão sistemática da literatura para a
coleta e análise dos dados bibliográficos sobre a modelagem de dados para curadoria digital
efetuada por investigadores brasileiros.
2 A curadoria digital
Kouper (2016) afirma que o conceito de curadoria digital emergiu,no Reino Unido, a
partir de uma série de workshops sobre a preservação de recursos digitais, na década de 1990.
Naquela época, os investigadores já começavam a discutir estratégias e implementação de
políticas de gerenciamento de materiais digitais, que incluíam os dados e resultados de
pesquisas, o desenvolvimento de ferramentas, bem como a criação uma rede colaborativa para
dar suporte às organizações, que estavam enfrentando essa problemática. Entretanto, o foco na
preservação digital tem-se aplicado, ao longo dos anos, e incorporado na terminologia relativa
ao gerenciamento de recursos contínuos e à curadoria.
A maioria dos autores consultados coincide em considerar que o registro do termo
curadoria digital apareceu pela primeira vez em 2001, n
Archives, Librariesand e-
s
�conhecimentos e as práticas acumulados na última década em preservação e acesso a recursos
digitais resultaram num conjunto de estratégias, abordagens tecnológicas e atividades que
agora são coletivamente conhecidas como curadoria digital . A curadoria digital é uma prática
de gerenciamento, que envolve a criação, seleção, manutenção, arquivamento, preservação,
avaliação, acesso e reuso de recursos digitais (Kouper, 2016).
Um elemento intrínseco no conceito de curadoria digital é a preservação de dados para
o reuso no futuro. Para atingir tal objetivo, deve ser traçado um plano de ações no decorrer do
processo de curadoria.Para Sayão e Sales (2012), os modelos de curadoria são ações que
compreendem atividades que permeiam todo o ciclo de vida da curadoria digital.
Como o patrimônio cultural e científico está a desenvolver-se cada vez mais em
formato digital, traz muitas vantagens, mas também enormes desafios, uma vez que os meios
e as técnicas para codificá-lo e armazená-lo são instáveis e tornam-se rapidamente obsoleto e
sua preservação é difícil, pela sua extensão e efemeridade (UNESCO PERSIST, 2016).
Ball (2012) elaborou uma revisão sobre os modelos de ciclo de vida para o
gerenciamento dos dados, com o objetivo de especificar os requisitos para o planejamento das
ações curatoriais,antes da implantação de repositórios, para evitar falhas no momento de
registro e criação dos dados.
O Centro de Curadoria Digital em Londres desenvolveu uma ferramenta, denominada
o DCC Curation Lifecycle Model, que contempla as ações do ciclo de vida, modelo utilizado
como roteiro para obtenção de informações junto de pesquisadores na fase inicial da
modelagem de sistemas para o gerenciamento da informação (ALVES, 2015), porque os
modelos de ciclo de vida de dados, nas palavras de Ball (2012), fornecem uma estrutura ao
considerar as várias operações necessárias para efetuar o registro dos dados ao longo de sua
vida25.
Alves e Alves (2017) reconhecem que o paradigma de e-science, no qual a curadoria
digital ocupa um espaço, relativamente novo, de prática profissional e pesquisa, focado em
solucionar problemas decorrentes do crescimento exponencial do volume de dados científicos,
conhecidos como os big data.
Nesse sentido, Costa e Cunha (2014) consideram o papel emergente de um novo
profissional de informação no tratamento de dados e na gestão eficiente da informação digital,
o curador digital, fato que pressupõe a qualificação de recursos humanos com conhecimentos
25
for considering the many
�específicos de gestão de sistema de informação, de requisitos e tecnologias de metadados,
para exercer de forma eficiente suas atividades profissionais.
Considerando o contexto desta pesquisa, realizou-se um levantamento de alguns
modelos de ciclo de vida dos dados, aplicados por pesquisadores brasileiros para as ações de
curadoria digital, não com o objetivo compará-los, mas a com pretensão de fazer um
mapeamento que possa contribuir para ajudar os profissionais a conhecer os modelos de ciclo
de vida de dados que estão sendo aplicado na prática no contexto nacional.
3 Metodologia
A abordagem metodológica dessa pesquisa é de caráter exploratório, documental e
descritivo (GIL, 2008). Quanto ao delineamento, recorre-se à pesquisa bibliográfica e ao
levantamento de informação, utilizando recursos tecnológicos de
neste caso, o Google
acadêmico. Por ser uma base de dados multidisciplinar, de texto completo e de livre acesso na
web, que dispõe de recursos de busca avançado, possibilitou o cruzamento de termos para o
refinamento nas buscas. Além disso, esta base de dados integra as principais fontes de
informação digitais da web. Os descritores empregados nas buscas foram: plano OR modelo
No que tange ao critério de inclusão para aceitação dos estudos sobre a modelagem
para o ciclo de vida dos dados, as estratégias adotadas para o aceite foram:
a) Apresentar uma estrutura de informação que compreendesse diversas operações
para o registro dos dados ao longo da vida (BALL, 2012);
b) Estudos sobre caso prático de gerenciamento de dados e informação, independente
do domínio.
Os documentos que não estavam incluídos nos escopos referidos foram eliminados. Por outro
lado, os modelos replicados em mais de um estudo foram citados apenas uma vez,
alcançando-se um corpus documental final foi de157 documentos no período compreendido
entre 14 de maio a 6 de junho de 2017.
Tabela 1 Documentos recuperados no Google Acadêmico
Trabalhos Aceitos
26
Trabalhos rejeitados
131
Total
157
Fonte: Dados da pesquisa
�4. Resultados e discussão
Os resultados obtidos foram sistematizados em cinco grupos, a autoria, o título do
estudo e o modelo proposto,organizados por ordem cronológica decrescente, de 2016 a 2006, as
categorias temáticas correspondentes, que descrevem no nível abstrato os procedimentos para
operação, a data da publicação e a aplicação do respetivo modelo, como se pode observar no
quadro 1.
Quadro 1- Modelos para o Ciclo de Vida dos Dados
Autoria
Dutra,
M. L.;
Macedo,
D. D.
J.de
Sayão,
L. F;
Sales, L.
F.
Título do
estudo/modelo
proposto
Curadoria digital:
proposta de um
modelo para
curadoria digital em
ambientes big data
baseado numa
abordagem
semiautomática para
a seleção de objetos
digitais.
Algumas
considerações sobre
os repositórios
digitais de dados de
pesquisa.
Rossi,
T. et al.
Suporte à pesquisa e
gerenciamento de
dados: proposta de
concepção de serviço
para Biblioteca
Universitária da
UFSC.
Santos,
N. M. S.
dos
O processo decisório
de governança de
dados.
Vieira,
B. F. M.
Uma abordagem
baseada em jogos
sérios para o ensino
de qualidade de
dados.
Cidades Inteligentes:
conceitos,
plataformas e
Kon, F.;
Santana,
E. F. Z.
Categorias temáticas
Data
Aplicação
(Validação)
a) Algoritmo Coletor é responsável
pelo processo de busca, tratamento e
seleção dos dados brutos;
b) Algoritmo Curador, que tem a
função de estabelecer a relevância do
recurso para as curadorias que estão
interconectadas;
c) Algoritmo Seletor, como um
possível objeto a ser preservado pelas
CD (Curadorias digitais).
a) Captura de dados;
b) Catalogação das coleções de
dados;
c) Arquivamento e preservação;
d) Interoperabilidade;
e) Recuperação, acesso e reuso.
a) Estágio 1: identificação dos
tópicos da pesquisa e revisão do
status quo;
b)Estágio 2: preparação de um
cronograma e aquisição de recursos;
c) Estágio 3: coleta de dados e
análise;
d) Estágio 4: publicação dos
resultados e dos dados, transferência
de conhecimento.
a) Princípios de Dados;
b) Qualidade de Dados;
c) Arquitetura e Segurança de Dados;
d) Ciclo de Vida dos Dados.
a) Preparação;
b) Definição;
c) Avaliação;
d) Análise;
e) Ação.
a) Coletar os dados com a rede de
sensores e atuadores,
b) Gerenciar os dados na plataforma,
2016
Repositórios
digitais, sem
aplicação em
um caso real.
2016
Repositório de
dados,sem
aplicação em
um caso real.
2016
Universidade
Federal de
Santa Catarina.
2016
Indústria e
empresa de
serviços.
2016
Jogo
eletrônico para
avaliação da
qualidade dos
dados.
Cidades
inteligentes.
2016
�desafios.
c) Processar os dados da cidade
utilizando seu modelo de dados e
d) Compartilhar os dados coletados e
processados permitindo acesso
externo a esses dados
Sayão,
Guia de gestão de
a) Descrição dos dados;
L. F;
dados de pesquisa
b) Metadados;
Sales, L. para bibliotecários e
c)Política de acesso,
F.
pesquisadores.
compartilhamento e reuso;
d) Gestão do arquivamento de longo
prazo: preservação digital dos dados
de pesquisa;
e) Orçamento: custos envolvidos na
gestão de dados.
Machad Dados de pesquisa
a) Responsabilidade;
o, D. R. em repositório
b) Conteúdo;
institucional: o caso
c) Aspectos legais;
do Edinburgh
d) Padrões, preservação digital;
DataShare.
e) Política de acesso e uso;
f) Sustentabilidade e financiamento.
Gattelli, Gestão de dados de
a) Coleta dos dados brutos (bióticos e
investigação no
R. T.;
abióticos);
Ribeiro, domínio da
b)Transposição dos dadospara
M. C. de oceanografia
planilhas Excel e armazenamento;
C. A.
biológica: criação e
c) Análise estatística dos dados (uso
avaliação deum perfil de softwares específicos);
de aplicação baseado d) Elaboração de produtos finais
(teses, artigos publicados, etc.).
em ontologia.
Drucker, Preservação e
a)Pessoas envolvidas com o
D. P. et organização da
planejamento, aaquisição, o
al.
geoinformação em
tratamento, a catalogação, a gestão, a
instituições: o caso
análise, a oferta e o uso da
da construção da
geoinformação;
Infraestrutura de
b) Dados propriamente ditos, ou seja,
Dados Espaciais da
informação geoespacial obtidas por
Embrapa.
diversas fontes;
c)Tecnologia que viabiliza a
infraestrutura computacional que
viabilizará a organização,
preservação e disseminação da
geoinformação;
d) Normas e Padrões que permitem a
descoberta, intercâmbio, integração e
usabilidade da informação
geoespacial;
e) Arcabouço institucional, ou seja, o
contexto de governança e
coordenação que garante a
implementação elongevidade da
infraestrutura, por meio de acordos,
articulações e regras.
Sales, L. Seleção e avaliação
a) Dificuldade de reprodução e
F.;
de coleções de dados fragilidade dos dados-dados gerados
Cavalca digitais de pesquisa:
por experimentos de difícil
2015
Não
especificado,
sem aplicação
em um caso
real.
2015
Repositório
institucional
de dados de
pesquisa:
Edinburgh
DataShare.
Oceonografia
biológica via a
plataforma
digital Dendro.
2015
2015
Embrapa.
2015
Instituto de
Energia
Nuclear.
�nti, M.
T.
uma possível
abordagem
metodológica.
Souza
Júnior,
G. M.
de.
Framework de apoio
à construção de uma
arquitetura de dados.
Agune,
R.;
Bolliger
; S. P;
Takahas
hi, S. V.
R.
Brito,
E.;
Costa,
R.;
Duarte,
A.N.
Desafios da abertura
de bases e da
colaboração cidadã
em São Paulo.
Sobre o uso do
modelo Canvas em
Plano de
gerenciamento de
dados para curadoria
digital em projeto de
pesquisa.
reprodução ou com grande custo para
serem reproduzidos.
b) Potencialidade dos dados que
possuem grande potencial de reuso
deve ser prioritária.
c) Formatos/Mídia-dados gerados por
software que mudam com constância
devem ser prioritários e preservados
junto com a versão do software.
d) Proveniência-dados que possuem
proveniência significa que possuem
uma história e que mudam com
constância e merecem ser
preservados
e) Embargos-dados que não podem
ser disponibilizados devem ser
preservados, mas tendo o processo de
curadoria encurtado podem ficar para
depois.
f)Ética-dados que precisam ser
anonimizados tem o processo de
curadoria mais detalhado e devem ser
deixados para depois.
a) A origem dos Dados é responsável
por referenciar como os dados são
gerados, no ambiente operacional,
com seus processos de negócio,
cálculo de impacto, usuários afetados
e outros processos relacionados,
incluindo entidades de dados;
b)As referências sobre os dados
relacionadas à arquitetura do dado,
com os sistemas de informações que
geram esses dados, os bancos de
dados e seus objetos, o ciclo de vida
dos dados utilizados no processo e as
regras de negócio.
a) Abertura de dados;
b) Web Semântica;
c) Linguagem clara.
a) Dados Administrativos, que
abordam informações gerais sobre o
projeto como o nome, natureza e
objetivos da pesquisa;
b) Coleta de Dados, que tenta
responder quais e como os dados
serão coletados ou criados;
c) Metadados, com informações
necessárias para organização e
gerenciamento dos dados;
2015
Empresa
Farmacêutica.
2015
iGovSP Governo
Aberto SP.
2014
Em sites de
informação em
saúde.
�Sales, L.
F.
Integração semântica
de publicações
científicas e dados de
pesquisa: proposta de
modelo de
publicaçãoampliada
para a área de
ciências nucleares.
Santos,P
. L. V.
A. da
C.;
Simiona
to; A.
C.;
Arakaki,
F.A.
Brasil.
Ministér
io do
Planeja
mento,O
rçament
oe
Gestão
Definição de
metadados para
recursos
informacionais:
apresentação da
metodologiabeam.
Manual para
elaboração do de
Plano de Dados
Aberto.
d) Preservação, para endereçar
questões de retenção dos dados,
custos de curadoria e reuso dos
dados;
e) Compartilhamento, sobre os
mecanismos de compartilhamento
aplicáveis, como os dados serão
compartilhados e quando estarão
disponíveis;
f) Responsáveis e Recursos, que trata
de informações sobre quem serão os
responsáveis pelo gerenciamento dos
dados e quais recursos necessários
para o ciclo de curadoria previsto;
g)Observância legal, que
compreendem questões éticas, legais
e de direito autoral;
h) Armazenamento e Acesso, para
aspectos sobre cópia de segurança e
controle de acesso.
a) Política,
b) Infraestrutura organizacional,
c) Desenvolvimento decoleções de
dados,
d) Pesquisa,
e)Infraestrutura tecnológica e de
padronização,
f) Formação derecursos humanos,
g) Sustentabilidade econômica,
h) Implicações sociais, legais e
éticas;e
i) Disponibilização de serviços.
a) Planejar;
b) Executar;
c)Seleção de esquemas para a
definição de metadados;
d) Criar diretrizes de uso;
e) Gerar registros de metadados;
f) Avaliar;
g) Ação para correções
a) Dados referentes aoPlano
Plurianual (PPA);
b) Dados referentes ao Orçamento
Fiscal e Orçamento daSeguridade
Social;
c) Curadoria;
d) Monitoramento eControle;
e) Participação Social
2014
Área de
Ciências
Nucleares.
2014
Catálogo e
base de dados.
2013
Organizações
públicas
brasileiras.
�Alonso,
J. et al
Avaliação de dados
espaciais e
capacitação para o
desenvolvimento de
WEBGIS.
Santana,
R. C. G.
Ciclo de vida dos
dados e o papel da
ciência da
informação
Medeiro
s, L. O.
Avaliação da
Maturidade em
Gestão de Dados
das Empresas de
Uberlândia e Região
Costa,
L. H. M.
K.et al.
Grandes Massas de
Dados na Nuvem:
Desafios e Técnicas
para Inovação
a) A inventariação,normalização e
catalogação dos conjuntos de
dadosgeográficos (CDG) segundo as
orientações da diretivaINSPIRE e
normas ISO 19115 e 19131;
b) A definição deindicadores de
avaliação da qualidade interna dos
CDGsegundo as normas ISO 19113,
19114 e 19138;
c) A avaliaçãoda qualidade dos CDG,
centrada nas características
intrínsecasà base de dados,
salvaguardando o respetivo ciclo de
vida(histórico), a acessibilidade
(política de privacidade e gestãodos
dados) e propriedade, com vista à
definição de padrões deuso e
manuseamento dos dados e
identificação das principais lacunas
de informação;
d) A elaboração de propostas
degestão de qualidade que garantam
a integridade e adisponibilidade dos
dados no quadro da
capacitaçãoinstitucional para a
sustentabilidade do sistema de
informação.
a) Coleta;
b) Armazenamento;
c) Recuperação;
d) Descarte.
e) Estas fases são permeadas pelos
objetivos de: privacidade, qualidade,
direitos autorais,integração,
disseminação e preservação.
a) Governança de Dados;
b) Gestão de arquitetura de dados;
c) Desenvolvimento de dados;
d) Gestão de operações de dados;
e) Gestão da segurança dos dados;
f) Gestão de dados mestres e de
referências;
g) Gestão de DW e BI;
h) Gestão de documentos e conteúdo;
i) Gestão de meta-dados;
j) Gestão da qualidade dos dados
a) Geração,
b) Agregação;
c) Análise;
d) apagamento
2013
Recursos
hídricos.
2013
Ciência da
Informação.
2013
Empresas de
TI.
2012
Migração de
massas de
dados entre
centros de
distribuídos.
�Farinelli
, F.
Gestão da Segurança
de Dados:
um processo de
gestão
de dados do
framework
DAMA-DMBok®
Ayub,
G. G.
Integração de dados
para a inteligência
empresarial em
tempo real.
Catarino
, R. M.
G. P.
Concepção de um
repositório de Master
Data de Entidades
numa Seguradora.
Severin
o, E. M.
de O. P.
Sistemas de
informação
geográfica nas
Autarquias locais Modelo de
implementação.
a) Governança dedados;
b) Gestão da arquitetura de dados;
c) Desenvolvimentode dados;
d) Gestão de operações com dados;
e) Gestão da segurança de dados;
f) Gestão de dados mestre;
g)Gestão de data warehousing &
business intelligence;
h)Gestão de conteúdo e
documentação;
i) Gestãode meta-dados; e
j) Gestão da qualidade de dados
a) Aquisição dos dados;
b) Armazenamento dos dados;
c) Entrega ou apresentação dos
dados.
2012
Negócio
empresarial,
sem aplicação
em um caso
real.
2011
a) Identificar e perceber quais as
fontes de dados e a qualidade dos
mesmos;
b) Recolher e analisar os dados
mestres e a sua metadata;
c) Consolidar os dados no repositório
central
1. Implementar a infraestrutura de
suporte e escolher as ferramentas
adequadas para limpar, transformar,
consolidar e enriquecer os dados
mestre consoante as regras
previamente definidas;
2. Criar o Hub de Dados utilizando as
ferramentas desenvolvidas
ouadquiridas para integrar e
consolidar os dados mestres.
a) Formação da equipa do SIG;
b) Diagnostico;
c) Desenho conceptual do SIG;
d) Aquisição do software;
e) Construção da base de dados;
f) Desenvolvimento de aplicações
técnicas e funcionais;
g) Desenvolvimento de aplicações
dedicada a disponibilização da
informação;
h) Manutenção do sistema SIG.
2011
Setor
Financeiro
através do
datawarehouse
.
Companhia de
seguros.
2006
Cartografia
urbana.
Fonte: Elaboração dos autores
Os resultados assinalam que, no período estudado, vários autores e estudos se dedicam ao
tema da curadoria e curador digital, tendo sido selecionadas aplicações de diferentes modelos,
adaptados às necessidades do cada contexto. A maioria das pesquisas teóricas e das
experiências práticas relatadas concentra-se, principalmente, entre os anos 2011 e 2016 e têm
�aumentado gradualmente, pelo que se conclui o interesse dos pesquisadores brasileiros por
este tema.
Um aspecto relevante diz respeito às políticas de governança de dados visando à transparência
e acesso às informações no contexto da administração pública brasileira, através de várias leis
e normativas, e iniciativas, entre as quais, os portais eletrônicos, para o fortalecimento da
política pública de dados abertos e como uma das medidas de combate a corrupção efetuada
por agentes públicos.
Os modelos do ciclo de vida dos dados assinalam um conjunto de atividades a
executar nas 'categorias temáticas' para o gerenciamento dos dados, de acordo com o domínio
de aplicação. Embora não seja possível identificar um modelo generalista com todos os
requisitos-chave, porque cada domínio tem uma especificidade, que precisa ser levado em
consideração, encontram-se nos modelos selecionados, requisitos comuns referentes à
captura/aquisição, análise, arquivamento e preservação, qualidade, compartilhamento, política
e normas, responsabilidade, aspectos éticos e legais, interoperabilidade, metadados,
infraestrutura computacional etc., independentemente do domínio de aplicação.
A informação levantada indica em que contexto se aplica o gerenciamento de dados,
pelo que se podem mapear a curadoria para o gerenciamento do ciclo de vida dos dados, as
universidades e os centros de pesquisa, a indústria e os serviços, as plataformas digitais, bem
como em áreas específicas como a Oceanografia, os Recursos Hídricos, a Geoespacial e a
Computação em nuvem e outros.
6 Conclusão
Com base nas informações ao longo deste trabalho sobre os modelos de ciclo de vida
foi possível responder a primeira questão de pesquisa, que se refere aos locais onde são
aplicadas as atividades curatoriais. A pesquisa identificou vários ambientes, representados no
quadro I, onde os modelos estão sendo aplicados. No entanto, foi impossível saber quem são
os profissionais envolvidos nessas atividades, nem suas qualificações técnicas, tempo de
experiência e competências e habilidades necessárias.
Quanto à segunda questão de pesquisa, no que tange a estrutura dos modelos, constase a presença de categorias temáticas (as operações) necessárias para a realização das ações
curatoriais, previstas por BALL (2012). A inovação incide na inclusão de modelo testado em
diferentes projetos de pesquisa. Com este mapeamento, os profissionais inexperientes em
�curadoria digital podem localizar e selecionar determinados modelos e adaptá-lo às suas
necessidades.
Futuramente,
identificaremos
teorias
sobre
cultura
digital
e
ferramentas
computacionais voltadas para ambientes que empregam curadores algorítmicos para seleção,
organização e distribuição de conteúdo informativo.
Referências
ALVES, R. M. Gestão da informação em empresa de Biofábrica: um modelo teórico para
sistema de informação. 2015. 116 f. Dissertação (Mestrado Interdisciplinar Ciências da Saúde
e Biológica). Universidade Federal do Vale do São Francisco, CampusPetrolina.
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Dublin Core
The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/.
Title
A name given to the resource
SNBU - Edição: 20 - Ano: 2018 (UFBA - Salvador/BA)
Subject
The topic of the resource
Biblioteconomia
Documentação
Ciência da Informação
Bibliotecas Universitárias
Description
An account of the resource
Tema: O Futuro da Biblioteca Universitária na Perspectiva do Ensino, Inovação, Criação, Pesquisa e Extensão.
Creator
An entity primarily responsible for making the resource
SNBU - Seminário Nacional de Bibliotecas Universitárias
Publisher
An entity responsible for making the resource available
UFBA
Date
A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource
2018
Language
A language of the resource
Português
Type
The nature or genre of the resource
Evento
Coverage
The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant
Salvador (Bahia)
Event
A non-persistent, time-based occurrence. Metadata for an event provides descriptive information that is the basis for discovery of the purpose, location, duration, and responsible agents associated with an event. Examples include an exhibition, webcast, conference, workshop, open day, performance, battle, trial, wedding, tea party, conflagration.
Dublin Core
The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/.
Title
A name given to the resource
Modelagem de dados de curadoria digital: algumas aplicações no Brasil.
Creator
An entity primarily responsible for making the resource
Alves, Renato;Alves, Fernanda Maria Melo
Coverage
The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant
Salvador (Bahia)
Publisher
An entity responsible for making the resource available
UFBA
Date
A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource
2018
Type
The nature or genre of the resource
Evento
Description
An account of the resource
A presente investigação foca um mapeamento de casos práticos registrados na literatura sobre curadoria digital, visando mostrar sua situação e perspectivas no cenário brasileiro. Com base nos modelos de ciclo de vida dos dados, foi possível responder à primeira questão de pesquisa, sobre os locais onde são aplicadas as ações curatoriais. A pesquisa identificou vários ambientes e projetos, que realizam prática de curadoria digital, representados em um quadro. Também foi possível sumarizar as categorias temáticas que descrevem as atividades curatoriais de cada modelo. O aspecto inovador desta pesquisa é a apresentação de vários modelos de ciclo de vida testados em diferentes ambientes reais. Com este mapeamento, os profissionais inexperientes em curadoria de dados podem localizar e selecionar determinados modelos e adaptá-los às suas necessidades. Para trabalhos futuros, pretendem-se estudar as teorias sobre cultura digital e ferramentas computacionais em ambientes que empregam curadores algorítmicos para seleção, organização e distribuição de conteúdo informativo, assim como buscar informações sobre os profissionais que estão envolvidos em atividades curatoriais, suas qualificações técnicas, tempo de experiência, competências e habilidades requeridas
Language
A language of the resource
pt