Detecção e Aplicação de Dependências de Dados

Dependências de dados são fundamentais em importantes áreas do gerenciamento de dados, tais como qualidade, integração e análise de dados. Esta tese apresenta contribuições relevantes para importantes problemas relacionados à tais dependências. O primeiro é relacionado à detecção de dependências. Estudamos a detecção de restrições de negação, pois elas generalizam outros tipos de dependências, e conseguem expressar complexas regras de qualidade de dados. Apresentamos um algoritmo para a descoberta de restrições de negação e o avaliamos em uma variedade de cenários. Em comparação com soluções do estado da arte, nosso algoritmo melhora significativamente a eficiência da detecção em termos de tempo de execução. O segundo problema diz respeito à aplicação de dependências na melhoria da consistência de dados. Mostramos que é possível extrair evidências de conjuntos de dados para descobrir restrições que se mantêm aproximadamente e que identificam, com boa precisão e recuperação, inconsistências no conjunto de dados de entrada. Apresentamos, ainda, um sistema para detecção de erros baseados em restrições de negação que apresenta execuções até três ordens de magnitude mais rápidas do que as de soluções do estado da arte, especialmente para conjuntos de dados maiores e restrições complexas. Por fim, nossa última contribuição é sobre a aplicação de dependências na otimização de consultas. Apresentamos um sistema para a detecção e seleção automática de dependências funcionais baseado em representações extraídas das cargas de trabalho. Nossos experimentos mostram que a aplicação das dependências selecionadas pode reduzir o tempo de resposta geral de diversas consultas. As contribuições acima foram publicadas em veículos de renome nacional (SBBD) e internacional (PVLDB, CIKM e DEXA), e possibilitaram cooperação nacional com universidades federais (UFPR e UTFPR), bem como internacional com institutos de pesquisa (HPI-Alemanha e SnT-Luxemburgo).