Beregnet sannsynlighet for overgang til arbeid etter avgang fra tiltak i 2014 Det er gjennomført en overlevelsesanalyse (survival analysis) for å si noe om

As dimensões que compõem os dados são, por vezes, designadas de atributos ou características ou mesmo critérios e correspondem a adjectivações dos próprios dados. Em virtude da vasta am- plitude do número de dimensões, o agrupamento destas por categorias ou níveis permite um tra- tamento mais directo e consequentemente uma gestão mais manuseável e viável dos próprios dados [Watson et al., 2002]. Em [Strong et al., 1997] são identificadas 179 dimensões da qualida- de dos dados, enquanto em [Watson et al., 2002] faz-se referência a alguns estudos que apontam, igualmente, para valores na ordem da centena de dimensões. A satisfação das dimensões asso- cia-se a um elevado grau de volatilidade na sua essência. A aceitação duma característica por um consumidor, num instante de tempo, não significa a manutenção dessa vinculação, num outro instante de tempo. Assim, é, igualmente, admitida a possibilidade de vários consumidores pode- rem estabelecer diferentes percepções e avaliações sobre os mesmos dados e as características que os revestem. Daqui, resulta que a qualidade dos dados depende não apenas da qualidade inerente aos dados, como também, do contexto em que estes se inserem [Wood, 2002] [Scanna- pieco & Catarci, 2002]. Em consequência, pode-se considerar um problema ao nível da qualidade dos dados quando se verifica deficiências numa ou mais dimensões [Strong et al., 1997]. Adicio- nalmente, constatamos que distintas investigações veiculam diferentes abordagens sobre esta problemática. Ora, esta dificuldade em garantir uma plataforma consensual de conceitos origina diferentes sentidos de orientação, distintas percepções sobre os mesmos termos e sobreposição

de definições desses conceitos. Neste cenário, alguns estudos de exposição comparativa têm surgido no sentido de clarificar as diversas correntes [Amaral, 2003] [Scannapieco & Catarci, 2002] [Lee et al., 2001].

É possível constatar na literatura alguns estudos que procuram esclarecer e enumerar as princi- pais abordagens sobre as dimensões da qualidade dos dados. O trabalho [Lee et al., 2001] tenta confrontar a perspectiva académica e a perspectiva dos profissionais sobre as dimensões obser- vadas. Para isso, sumaria as investigações académicas que mais se destacam no domínio das dimensões e apresenta as dimensões mais usadas pelos profissionais. É observável, igualmente, o enquadramento das dimensões pelas respectivas categorias. A tarefa de catalogação das di- mensões não se apresenta pacífica na sua realização, porque os resultados dos estudos surgem de diferentes orientações adoptadas por cada investigação. Em [Wang et al., 1994] são identifica- das quatro categorias de dimensões: intrínseca, contextual, representativa e acessível. Esta clas- sificação é bastante referenciada na literatura e tem servido de plataforma conceptual para alguns estudos académicos, como seja o promovido pelo DWQ, que a contextualiza ao domínio dos DW [Jarke & Vassiliou, 1997] A tabela 2-1 ilustra algumas das diferentes perspectivas.

Intrínseca Contextual Representativa Acessibilidade

[Wang et al., 1994]

Exacta, credível, reputa- da e objectiva Valor acrescentado, relevante, completa, oportuna e quantidade apropriada Compreensível, inter- pretável, representa- ção concisa e repre- sentação consistente

Acesso, fácil de ope- rar e segura

[Jarke & Vassiliou, 1997]

Acreditar: exacta, credí- vel, consistente e com- pleta

Utilidade: relevante, usável, oportuna: (fonte corrente, DW corrente, sem volatilidade)

Interpretação: sintaxe, semântica, controlo da versão, origem, pseu- dónimos Acesso: disponibilida- de do sistema, dispo- nibilidade de transac- ções e privilégios [Wand & Wang, 1996]

Correcta e sem ambigui- dade

Completa Significativa [Olson, 2003] Exacta e confiança Oportuna, relevante e

completa; Compreensível OMB [En-

glish, 2003c]

Objectividade: exacta, clara, completa e livre de preconceitos

Útil Integridade: protecção

[English, 1999]

Inerente: conformidade de definição, completa, validade, correcção com as fontes, correcção com a realidade, exacta, e não redundante

Pragmatismo

[Lee & S- trong, 2003]

Reputação: precisa Utilidade: relevante e completa

Confiança: oportuna

Usável: acesso

O estudo [Scannapieco & Catarci, 2002] apresenta algumas investigações académicas primordiais e estabelece as similitudes e diferenças adoptadas entre elas, em termos de identificação e signi- ficados das dimensões. As propostas das dimensões dos dados estudadas são vertidas em torno de quatro categorias: a aproximação pela definição das dimensões; a modelação de vistas sobre os dados; a medição das vistas sobre os dados e a dependência do contexto. Um outro estudo [Amaral, 2003] confronta as dimensões mais representadas nas abordagens académicas de de- zassete estudos considerados. O estudo confirma a existência de um núcleo restrito e relevante de dimensões nas principais aproximações: exactidão, completude, oportunidade, consistência, confiança, compreensão, relevância, interpretação e actualidade. O estudo apresenta um conjunto de dimensões uniforme e transversal em todas as abordagens académicas e dos profissionais [Lee et al., 2001]. Em estudos recentes [Lee & Strong, 2003, 2004], relaciona-se o conhecimento dos diversos intervenientes e a qualidade dos dados. Os estudos têm contemplado cinco dimen- sões, apresentadas em [Wang et al., 1994] e consideradas vitais pela generalidade dos consumi- dores: exactidão, completude, relevância, oportunidade e acessibilidade. Em [Ballou & Tayi, 1998] são identificadas quatro dimensões no domínio da qualidade dos dados: exactidão, completude, consistência e oportunidade. Em [Wand & Wang, 1996] é introduzida uma aproximação que focali- za o desenho e a operação nos sistemas de informação [Helfert & Herrmann, 2002]. As dimensões são determinadas pelo mapeamento entre o mundo real e o sistema de informação [Scannapieco & Catarci, 2002]. Os defeitos ocorridos nas dimensões são observáveis pela comparação entre o mundo real e o sistema de informação. A centralização desta aproximação no sistema de informa- ção negligencia a perspectiva dos consumidores dos dados [Helfert & Herrmann, 2002]. O estudo propõe quatro dimensões possíveis de definir objectivamente: completude, ausência de ambigui- dade, significativa e correcção. Em [Wang et al., 1994] são construídas teoricamente as dimen- sões consideradas do ponto de vista dos consumidores, que identificam a exactidão e a correcção dos dados como as mais importantes. É, igualmente, estabelecido um conjunto de quatro catego- rias de dimensões compostas por dimensões específicas [Helfert & Herrmann, 2002]. A investiga- ção [Jarke & Vassiliou, 1997] propõe uma orientação da qualidade dos dados em torno do dese- nho das actividades envolvidas na construção de um DW [Scannapieco & Catarci, 2002]. Assim, desenvolve uma ligação entre os factores de qualidade e os grupos de intervenientes envolvidos no projecto de DW [Helfert & Herrmann, 2002]. Em [English, 1999] é proposta a qualidade dos dados em torno de quatro categorias: definição dos dados, conteúdo dos dados, apresentação dos dados e a arquitectura dos dados.