Modelagem de entidade de relacionamento (MER) aplicada a bancos de dados de sistemas de organização do conhecimento: uma proposta para planos de classificação do documentos (2024)
- Authors:
- Autor USP: COSTA, LAURA MATTOS DA - ECA
- Unidade: ECA
- Sigla do Departamento: CBD
- DOI: 10.11606/D.27.2024.tde-27012025-123200
- Subjects: ARQUIVÍSTICA; PLANO DE CLASSIFICAÇÃO; BANCO DE DADOS; MODELAGEM DE DADOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO
- Keywords: Artificial intelligence; Document classification plan; Databases; Knowledge Organization Systems (KOS); Modelo referencial; Referencial model; Sistemas de Organização do Conhecimento (SOC)
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho investiga a aplicação da Modelagem de Entidade de Relacionamento (MER) para aprimorar a construção e organização de bancos de dados em Sistemas de Organização do Conhecimento, com foco em Planos de Classificação de Documentos. O objetivo principal é identificar lacunas e oportunidades para aprimorar a construção de Planos de Classificação a partir da implementação de bancos de dados, combinando teorias e práticas das áreas de Tecnologia da Informação, Ciência da Informação e Arquivologia. A metodologia adotada inclui um estudo de caso para analisar a aplicação da MER em banco de dados, visando identificar padrões e insights relevantes. Os resultados mostram que a aplicação pode otimizar a organização lógica e a recuperação de documentos, reforçando a gestão da informação e a integridade documental. A análise da natureza dos arquivos e da classificação documental evidencia a importância da governança de dados, garantindo que documentos sejam recuperados de forma eficaz, atendendo às necessidades documentais. A transformação digital e o aumento significativo na produção de dados reforçam a necessidade de uma infraestrutura robusta de banco de dados para otimizar o ciclo de vida dos documentos. A preservação dos arquivos deve manter sua integridade e acessibilidade ao longo do tempo. A adoção da MER sob uma perspectiva de governança documental possibilita contemplar a cadeia de custódia dos documentos, desde o arquivo corrente até o permanente. Além disso, a pesquisa identifica o potencial de tecnologias emergentes, como inteligência artificial (IA) e machine learning para aprimorar os Sistemas de Organização do Conhecimento, destacando suas capacidades de processar grandes volumes de dados, adaptar-se às necessidades dos usuários e garantir a integridade dos registros. Conclui-se que a integração de bancos de dados e SOCs, apoiada por governança robusta e tecnologias avançadas,promissora para a gestão contemporânea de documentos e preservação da informação
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- Data da defesa: 10.09.2024
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
COSTA, Laura Mattos da. Modelagem de entidade de relacionamento (MER) aplicada a bancos de dados de sistemas de organização do conhecimento: uma proposta para planos de classificação do documentos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/D.27.2024.tde-27012025-123200. Acesso em: 02 jan. 2026. -
APA
Costa, L. M. da. (2024). Modelagem de entidade de relacionamento (MER) aplicada a bancos de dados de sistemas de organização do conhecimento: uma proposta para planos de classificação do documentos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/D.27.2024.tde-27012025-123200 -
NLM
Costa LM da. Modelagem de entidade de relacionamento (MER) aplicada a bancos de dados de sistemas de organização do conhecimento: uma proposta para planos de classificação do documentos [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.27.2024.tde-27012025-123200 -
Vancouver
Costa LM da. Modelagem de entidade de relacionamento (MER) aplicada a bancos de dados de sistemas de organização do conhecimento: uma proposta para planos de classificação do documentos [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.27.2024.tde-27012025-123200
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.27.2024.tde-27012025-123200 (Fonte: oaDOI API)
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