Banca de QUALIFICAÇÃO: GABRIEL DA SILVA PEREIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GABRIEL DA SILVA PEREIRA
DATA : 08/09/2026
HORA: 10:00
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Um Modelo Arquitetural para Gerenciamento de Dados Mestres em Ecossistemas de Software com Múltiplas Fontes de Dados

PALAVRAS-CHAVES:

Gerenciamento de Dados Mestres; MDM; Modelo Arquitetural; Integração de Dados; Qualidade de Dados.

PÁGINAS: 70
RESUMO:

A crescente utilização de múltiplos sistemas e fontes de dados em ecossistemas de software amplia os desafios relacionados à integração, à consistência e à qualidade dos dados compartilhados. Nesse contexto, o Gerenciamento de Dados Mestres (Master Data Management - MDM) busca estabelecer mecanismos para identificar, integrar, padronizar e manter entidades de dados mestres utilizadas por diferentes sistemas. Esta pesquisa tem como objetivo propor e avaliar um modelo arquitetural de MDM para ecossistemas de software com múltiplas fontes de dados, por meio de sua implementação em um contexto real, considerando aspectos de integração, consistência e qualidade dos dados mestres. Inicialmente, foi realizada uma revisão da literatura para caracterizar o estado da arte em MDM, abrangendo conceitos, modelos arquiteturais, práticas, modelos de maturidade e desafios. Em seguida, foi conduzida uma investigação sobre o estado da prática em oito projetos reais de software, permitindo analisar a adoção de práticas de MDM e identificar limitações relacionadas à arquitetura, à integração, à resolução de entidades, à qualidade e ao gerenciamento do ciclo de vida dos dados mestres. Os resultados evidenciaram diferenças entre as abordagens descritas na literatura e as observadas na prática, incluindo a adoção fragmentada de capacidades relacionadas ao MDM. Como continuidade da pesquisa, essas evidências serão utilizadas, juntamente com as características dos diferentes modelos arquiteturais de MDM, para derivar requisitos e orientar a proposição do modelo arquitetural. O modelo será posteriormente implementado e avaliado empiricamente em um contexto real com múltiplas fontes de dados, considerando sua capacidade de apoiar a integração, a consistência e a qualidade dos dados mestres.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 3064882 - ANDRE MAGNO COSTA DE ARAUJO
Interno(a) - 1966412 - FABIO JOSE COUTINHO DA SILVA
Externo(a) à Instituição - BERNARDO PEREIRA NUNES