segunda-feira, 21 de março de 2011

Banco de Dados Espacial: muitas possibilidades, mas pouquíssimos casos de sucesso no Brasil

Existe muito marketing em torno do potencial de um banco de dados espacial (geográfico), mas efetivamente podemos observar poucos casos bem sucedidos na utilização do PostgreSQL/PostGIS (software livre) e Oracle Spatial (software proprietário), as principais referências em SGBD espacial no mercado brasileiro. São muitos cursos de geoprocessamento divulgando que ensinam banco de dados espacial, mas nenhum conhecimento é ensinado de efetivamente prático que possibilite transformar idéias em resultados.

Muitos que tentaram implantar um banco de dados espacial com algum destes SGBD's acabaram implementando um mero repositório de dados espaciais com algumas tabelas sem qualquer relacionamento (arranjo lógico) que pudesse agregar inteligência significativa aos negócios. O fato é que a maioria dos projetos de geoprocessamento subutilizam os recursos tecnológicos deste novo século utilizando conceitos limitados da década de 90 para lidar com os modernos SGBD's.


Se for feita uma simples análise das instituições públicas ou privadas que adquiriram licenças de Oracle Spatial e realmente conseguiram desenvolver algum tipo de aplicação com esta ferramenta, será possível constatar um alto índice de insucesso. Talvez muita gente discorde desta afirmação, mas vamos pensar na seguinte questão: utilizar um PostGIS ou um Oracle Spatial exatamente da mesma forma que um arquivo Shapefile pode ser considerado um caso de sucesso? Este é o ponto chave da minha análise, pois se colocarmos como fator as instituições que conseguiram implementar análises geográficas ou topológicas que viabilizaram uma melhoria significativa nos processos de negócio da instituição veremos talvez um índice inferior a 5% de sucesso.


Infelizmente os insucessos são sempre colocados para "debaixo do tapete" para que o responsável por aprovar o projeto não seja tido como um gestor fracassado. Por isso, é muito difícil de desenvolver uma pesquisa que avalie esta situação com certo grau de precisão e imparcialidade. Se fosse feita uma pesquisa avaliando a utilização do banco de dados espacial num contexto de melhorias de processos de negócios, possivelmente os resultados iriam expor um cenário alarmante que poderia desestimular o investimento neste tipo de tecnologia por parte das instituições públicas e privadas. 

2 comentários:

Augusto Sapienza disse...

Acho que há duas questões muito importantes por trás do sucesso de um SGDB-G: modelagem apropriada ao universo "geográfico" como UML-Geoframe e OMT-G e a questão da qualidade dos dados geográficos.

A modelagem já é rara em muitos bancos de dados não-geográficos, quem dirá naqueles com dados espaciais. Entretanto nesse último ainda temos um agravante, os relacionamentos espaciais.

Em termos de qualidade a situação ainda é muito pior. Simplesmente não há ainda instaurada essa cultura nos principais grupos de trabalho da área e muito menos nas empresas que estão implantando a cultura das geotecnologias.

Enfim, não temos bancos de dados geográficos, temos arquivos em formatos como, por exemplo, shapefiles, espalhados e um tanto tumultuados. Essa é a diferença entre bando de dados e banco de dados.

Quem perde são os usuários daqueles dados. A falta de estrutura e qualidade diminui a capacidade de extração de informação e conhecimento daquela base de dados. Lembrando que um dos maiores ativos das empresas hoje em dia é exatamente a informação, que por sua vez gera conhecimento quando bem explorada.

Engenheiro Helton Uchoa disse...

Boas observações do companheiro Augusto. Realmente a modelagem bem feita do universo "não geográfico" já é rara. A modelagem do universo "geográfico" é praticamente insignificante no universo das instituições e empresas que possuem potencial para o desenvolvimento de projetos com inteligência geográfica.

Vou citar algumas informações interessantes sobre os projetos nos quais estou envolvido. Os processos de modelagem e desenvolvimento de soluções da OpenGEO são totalmente orientados aos processos de negócio do cliente. Desta forma, depois de um conjunto de grandes projetos que coordenei eu pude observar que um banco de dados corporativo modelado de forma integrada (universo geográfico e “não geográfico”) contempla menos de 20% de entidades geográficas. No nosso processo de modelagem criamos o conceito de entidade geográfica de negócio e entidade geográfica assessória. De forma simplificada, as entidades geográficas que participam de alguma análise (query), normalmente geográfica ou topológica, no âmbito do banco de dados é considerada de entidade geográfica de negócio. As demais são assessórias. Este conceito nos possibilitou conduzir processos de modelagem de banco de dados de forma bem eficiente pois as análises topológicas e geográficas são resultantes diretos das regras de negócio do cliente.

Espero abordar nos próximos posts algumas visões práticas de modelagem de banco de dados corporativos com inteligência geográfica.