Modelo de apoio à decisão para avaliar dados governamentais abertos do setor elétrico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araújo, Ingrid Palma
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/45118
Resumo: Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.
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spelling Araújo, Ingrid Palmaingridpalma@gmail.comReis, Ana Carla Bittencourt2022-11-04T22:14:11Z2022-11-04T22:14:11Z2022-11-042022-08-12ARAÚJO, Ingrid Palma. Modelo de apoio à decisão para avaliar dados governamentais abertos do setor elétrico. 2022. xv, 138 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.https://repositorio.unb.br/handle/10482/45118Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.Tomar decisões assertivas e eficientes, frente à escassez dos recursos públicos, considerando todas as potenciais soluções, tornou-se um dos problemas mais comuns para gestores responsáveis por dados abertos governamentais. Ecossistemas de dados abertos estão adotando diretrizes com foco em energia elétrica, tendo em vista a crescente conscientização sobre crise hídrica, mudanças climáticas, recursos renováveis e iniciativas para aumentar a eficiência energética1 . Além disso, a subjetividade e imprecisão no processo de abertura de dados desse setor pode tornar essa tarefa ainda mais complexa, principalmente quando não se possuem medidas específicas para subsidiar a tomada de decisão. Assim, este estudo propõe simplificar esse processo, combinando dois métodos multicritério em um modelo capaz de avaliar e priorizar, à luz dos critérios de riscos do contexto Open Government Data, dados do setor elétrico, apresentando os resultados via dashboards online interativos desenvolvido em R Shiny. A metodologia combina os métodos AHP e TOPSIS-2N, criando um ranking dos datasets conforme o seu nível de abertura. O método AHP foi utilizado para avaliar a importância dos critérios definidos, considerando os aspectos de consistência da matriz de decisão. Passo seguinte foi aplicar o método TOPSIS-2N para ordenação desses datasets. O modelo proposto é útil não apenas para gestores responsáveis por decisões que envolvam aporte de recursos para aprimorar os datasets já disponibilizados, mas também para priorizar tópicos mais relevantes para a abertura de dados. Os resultados apresentam o desempenho de cada conjunto de dados, exibindo aqueles que devem ser aprimorados em relação aos respectivos critérios de risco e aos temas priorizados, a fim de tornar mais ágil e assertiva a tomada de decisão no gerenciamento dessas bases. Bases afetas ao planejamento (BD46 e BD45) e à tarifa do setor elétrico (BD47) se destacaram quanto ao seu nível de abertura, inferindo um potencial valor agregado relacionado aos benefícios do uso desses dados.Making assertive and efficient decisions in the face of scarce public resources while considering all potential alternatives has become one of the most common issues for managers responsible for open government data. Open data ecosystems around the world are assume guidelines and targets with a focus on electric power, given the growing awareness of topics such as the water crisis, climate change, renewable resources, and initiatives to increase energy efficiency2 . Moreover, the subjectivity and imprecision in the process of opening data from this sector can make this task complexer, especially when there are no specific measures to support decision-making. Thus, this study proposes to simplify this process, combining two methods of decision support through multicriteria analysis in a model capable of assessing and prioritizing, in the light of the risk criteria of the Open Data context, open data energy from the power sector, presenting the results via interactive and online dashboards developed in R Shiny3 . The methodology followed combines the AHP and TOPSIS-2N methods, creating a ranking of datasets according to the openness level of they datasets evaluated. The AHP technique was used to specify and normalize the importance of each criterion, considering the consistency aspects of the decision matrix. The next step was to apply the TOPSIS-2N method to sort and prioritize these datasets. The proposed model is useful not only for managers responsible for decisions involving the contribution of resources to improve the datasets already available, but also to prioritize the most relevant topics for data opening. The results present the performance of each dataset, displaying those that should be improved in relation to the respective risk criteria and prioritized topics to make the decision-making for the management of these bases more agile and assertive. Datasets related to planning (BD46 and BD45) and the electricity sector tariff (BD47) stood out in terms of their openness level, inferring a potential added value related to the benefits of using this data.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessModelo de apoio à decisão para avaliar dados governamentais abertos do setor elétricoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDados abertos - avaliaçãoDados abertos governamentaisSetor elétricoDecisão por multicritériosporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2022_IngridPalmaAraújo.pdf2022_IngridPalmaAraújo.pdfapplication/pdf4173479http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/45118/1/2022_IngridPalmaAra%c3%bajo.pdf9c4e3bfd6a0c34639080fac5cccfd234MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain673http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/45118/2/license.txt04587889c0a9cc4613b199de6b76dc6cMD52open access10482/451182023-07-14 15:59:43.922open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2023-07-14T18:59:43Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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