Transformação de dados geográficos: estruturar, garantir a fiabilidade e industrializar os seus fluxos de dados
Os dados geográficos estão por todo o lado: redes, ativos, equipamentos, territórios, levantamentos, entregáveis de prestadores…
São frequentemente heterogéneos, fornecidos em diferentes formatos, com estruturas variáveis e níveis de qualidade desiguais.
A transformação de dados geográficos consiste em tornar estes dados comparáveis, utilizáveis e fiáveis, automatizando ao máximo os processos para ganhar tempo, coerência e robustez.
Na Dotic, implementamos uma expertise dedicada à estruturação, normalização, controlo de qualidade e industrialização do tratamento de dados georreferenciados, nomeadamente através de abordagens ETL.
Por que transformar dados geográficos?
A transformação de dados geolocalizados é necessária quando precisa de:
- Consolidar várias fontes (internas / prestadores / dados históricos),
- Converter formatos para os tornar utilizáveis nas suas ferramentas,
- Harmonizar estruturas de dados (atributos, valores, codificações)
- Garantir a fiabilidade antes da utilização (controlos, deteção de anomalias),
- Repetir estas operações regularmente (novas entregas, atualizações, evolução de perímetro).
O desafio não é apenas técnico: é uma alavanca para reduzir erros, acelerar os tempos de processamento e garantir a utilização operacional.
O que abrange a transformação de dados geográficos
Conversão e harmonização multi-formato
Os dados podem vir de formatos muito variados. O objetivo é obter uma base de dados ou entregáveis coerentes e prontos para utilização.
Exemplos de ações:
- Conversão de formatos
- Agrupamento de camadas/ficheiros
- Adaptação de esquemas e renomeação
- Homogeneização de atributos e valores
Estruturação e normalização
Estruturar consiste em alinhar os dados com um modelo alvo (referencial interno, modelo de negócio, padrão) para tornar a informação utilizável e comparável ao longo do tempo.
Exemplos:
- Criação/complemento de atributos
- Normalização de valores
- Cálculos e enriquecimentos simples
- Garantia de consistência entre objetos
Controlo de qualidade e fiabilidade dos dados
Os dados transformados devem ser controláveis: consistência, completude, regras de negócio e deteção de anomalias.
Exemplos de controlos:
- Completude dos campos
- Consistência dos valores (domínios, codificações)
- Deteção de incoerências entre objetos
- Regras de qualidade adaptadas aos usos
Correção e preparação para a utilização
Quando pertinente, algumas correções podem ser automatizadas (ou pré-corrigidas) para reduzir a carga manual e melhorar a fiabilidade global dos dados.
Industrialização dos fluxos de dados
A industrialização consiste em tornar os processos:
- Repetíveis (mesmas regras em cada entrega)
- Rastreáveis (logs, relatórios, indicadores)
- Escaláveis (volumes crescentes, múltiplos projetos)
A nossa abordagem : tornar os dados utilizáveis, sem complexidade desnecessária
O objetivo é produzir dados que não sejam apenas “convertidos”, mas utilizáveis e fiáveis ao longo do tempo.
Intervimos com uma lógica simples:
1.
Compreender o contexto: origem dos dados, usos, âmbito, constrangimentos.
2.
Definir o objetivo: estrutura esperada, regras e nível mínimo de qualidade.
3.
Implementar os processos: conversão, estruturação e controlo.
4.
Industrializar:execução repetível, indicadores e entregáveis claros.
Expertise em ETL spara dados geográficos (FME)
Para transformar dados heterogéneos e automatizar processos, o ETL (Extract, Transform, Load) é uma abordagem particularmente eficaz: extrair dados de uma fonte, transformá-los e carregá-los num sistema de destino.
A Dotic baseia-se nomeadamente no FME (SAFE Software), uma ferramenta de referência para conceber fluxos de tratamento adaptados a dados geográficos e alfanuméricos, e para industrializar fluxos de dados.
Exemplos de contextos em que intervimos
- Entregáveis heterogéneos de prestadores: a harmonizar e consolidar
- Migração de um modelo de dados para outro
- Melhoria da qualidade de um património georreferenciado antes da sua utilização
- Industrialização de controlos e entregáveis (fluxos recorrentes)
- Normalização de dados de infraestruturas (redes, equipamentos, obras)
Por que escolher a Dotic ?
- Cultura de dados de infraestruturas: : compreendemos as necessidades operacionais por detrás dos dados (construção / operação).
- Pragmatismo : prioridade aos dados utilizáveis, não à complexidade desnecessária.
- Fiabilidade e repetibilidade : processos reproduzíveis, controlos e entregáveis claros.
- Dupla capacidade : expertise combinada com desenvolvimento de soluções quando o contexto exige ir além de um tratamento pontual.
