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An approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data: an application using spatial decision support systems and volunteered geographic information to disaster management (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: HORITA, FLAVIO EDUARDO AOKI - ICMC
  • Unidades: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: SISTEMAS COLABORATIVOS; COMPUTAÇÃO APLICADA; DESASTRES AMBIENTAIS; SISTEMAS DE INFORMAÇÃO; TOMADA DE DECISÃO
  • Keywords: Dados espaciais heterogêneos; Decision-making; Disaster management; Gestão de desastres; Heterogeneous geospatial data; Informações geográficas voluntárias; Sistemas de suporte à decisão espacial; Spatial decision support systems; Volunteered geographic information
  • Language: Inglês
  • Abstract: Contexto: Uma tomada de decisão precisa exige informações mais precisas e atualizadas para estabelecer a realidade da situação geral. Novas fontes de dados (e.g, tecnologias vestíveis) tem aumentado a quantidade de dados úteis disponíveis, que agora é chamado de big data. Isso tem grande potencial para transformar todo o processo de negócio e melhorar a precisão na tomada de decisão. Neste contexto, a gestão de desastres representa um interessante cenário que depende de big data para aprimorar a tomada de decisão. Isso porque, ela tem que lidar com dados fornecidos não apenas por fontes tradicionais (e.g., sensores estáticos), mas também por fontes emergentes por exemplo, informações compartilhadas por voluntários locais, i.e., as informações geográficas de voluntários (VGI). Quando combinadas, estas fontes de dados podem ser consideradas grandes em volume, com diferentes velocidades e uma variedade de formatos. Além disso, uma análise com relação à sua veracidade é necessaria uma vez que estas fontes de dados são desconectadas e propensas à erros. Estes são os 4Vs que caracterizam big data. Problema: No entanto, embora todos estes dados abrem novas oportunidades, seu grande volume em conjunto com uma integração inapropriada e uma visualização inadequada, podem tornar as informações ignoradas por tomadores de decisão. Isso ocorre, pois, a integração dos dados disponíveis torna-se complicada devido a heterogeneidade intrínseca nas suas características (e.g., dados emformatos diferentes). Quando integradas, estas informações frequentemente também não chegam aos tomadores de decisão em uma condição apropriada (por exemplo, no formato de visualização adequado). Além disso, não existe uma clara compreensão sobre as necessidades dos tomadores de decisão ou sobre como os dados disponíveis podem ser usados para atender essas necessidades. Objetivo: Dessa forma, esta tese de doutorado apresenta uma abordagem para melhorar a tomada de decisões com grande volume de dados espaciais heterogêneos baseada em sistemas de suporte à decisão espacial e informações geográficas de voluntários na gestão de desastres. Métodos: Mapeamentos sistemáticos foram conduzidos para identificar lacunas de pesquisa no uso de dados voluntários e sistemas de suporte à decisão na gestão de desastres. Com base nestes estudos, dois projetos de design science foram conduzidos. O primeiro deles buscou definir elementos essências para entender a integração de dados heterogêneos, enquanto o segundo projeto buscou fornecer um melhor entendimento das necessidades dos tomadores de decisão. Também foi conduzido um projeto de pesquisa-ação interinstitucional para definir princípios de projeto que deveriam ser observados para um sistema de suporte à decisão espacial ser efetivo no apoio a tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos. Uma série de estudos de caso empíricos foram conduzidos para avaliar os resultados destes projetos. Resultados: A abordagemgeral então é composta pelos três resultados significantes que foram derivados destes projetos. Em primeiro lugar, uma arquitetura conceitual que especifica a integração de fontes de dados heterogêneas. O segundo elemento é uma estrutura baseada em modelo que descreve a conexão entre a tomada de decisão com as fontes de dados mais adequadas. Com base nesta estrutura, o terceiro elemento consiste em um conjunto de princípios de design que guiam o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão espacial para tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos. Conclusão: Esta tese de doutorado realizou importantes contribuições para a prática e pesquisa. Em resumo, ela define formas para integrar fontes de dados heterogêneos, fornece uma melhor compreensão sobre as necessidades dos tomadores de decisão e ajuda no desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão espacial para tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.03.2017

  • How to cite
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    • ABNT

      HORITA, Flávio Eduardo Aoki; PEREIRA, João Porto de Albuquerque. An approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data: an application using spatial decision support systems and volunteered geographic information to disaster management. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17042017-111209/ >.
    • APA

      Horita, F. E. A., & Pereira, J. P. de A. (2017). An approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data: an application using spatial decision support systems and volunteered geographic information to disaster management. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17042017-111209/
    • NLM

      Horita FEA, Pereira JP de A. An approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data: an application using spatial decision support systems and volunteered geographic information to disaster management [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17042017-111209/
    • Vancouver

      Horita FEA, Pereira JP de A. An approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data: an application using spatial decision support systems and volunteered geographic information to disaster management [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17042017-111209/

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