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UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PELOTAS
ESCOLA DE INFORMÁTICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA
Estudo e desenvolvimento de uma Ferramenta de
Visualização de Informações Temporais para
Banco de Dados estruturados no
formato Mestre/Detalhe
por
Edécio Fernando Iepsen
Dissertação apresentada como
requisito parcial para a obtenção do grau de
Mestre em Ciência da Computação
Orientador: Prof. Dr. Paulo Roberto Gomes Luzzardi
Co-orientador: Prof. Dr. Stanley Loh
DM-2008/1-001
Pelotas, fevereiro de 2008
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Livros Grátis
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2
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus pelo maravilhoso presente da vida e por Jesus Cristo meu Senhor
e Salvador.
A minha mãe, Leonídia, pelo incentivo e confiança em todos os momentos da
minha vida e a toda minha família, meu padastro Wersino, meus queridos irmãos Eduardo,
Elenice, Liane e Rudinei.
A minha namorada Delair, pelos momentos compartilhados, pela amizade e apoio
nos momentos difíceis.
Ao meu orientador Prof. Dr. Paulo Roberto Gomes Luzzardi, pelo auxílio na
realização deste trabalho e pelo apoio e amizade no decorrer de todas as etapas do
mestrado.
Ao meu co-orientador Prof. Dr. Stanley Loh, pelas importantes contribuições no
desenvolvimento deste trabalho.
A todos os meus amigos e amigas do mestrado (Verlani, Rosaura, Eduardo,
Cristiano, Vanessa, Rogério, João, Conrado, Diego); das instituições de ensino em que
atuo ou atuei: Senac Pelotas (Paulo Ricardo, Cibele, Mário Capanema, Cléber, André,
Eduardo, Maristela, Mariângela, Márcia, Guilherme...), Senac Porto Alegre (Franz,
Cristiane, Ivonei, Isabel, Adriana, Rodrigo...), Santa Margarida (Adriana, Tiago, Luciane,
Renato...), UCPel (Boaventura, Ana Paula, Hugo, Cláudia, Alexandre...) e Colégio
Objetivo (Rosali, Cláudia...). Pessoas muito importantes em diversos momentos da minha
vida, que me oportunizaram o desafio do ensinar e compartilharam experiências nesta
fascinante arte de viver e ser feliz.
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SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS ...........................................................................................................5
LISTA DE ABREVIATURAS..............................................................................................7
LISTA DE TABELAS ..........................................................................................................8
RESUMO ..............................................................................................................................9
ABSTRACT ..........................................................................................................................10
1. Introdução....................................................................................................................11
1.1 Motivação..............................................................................................................11
1.2 Contexto ................................................................................................................13
1.3 Objetivos ...............................................................................................................14
1.4 Trabalhos Relacionados ........................................................................................15
1.5 Contribuição da Dissertação..................................................................................15
1.6 Organização do Texto ...........................................................................................16
2. Visualização de Informações.......................................................................................17
2.1 A Área ...................................................................................................................17
2.2 Técnicas de Visualização de Informações.............................................................19
2.2.1 Cone Tree.....................................................................................................21
2.2.2 Overview + Detail........................................................................................21
2.2.3 Foco + Contexto...........................................................................................22
2.2.4 Landscapes (Paisagens) ...............................................................................23
2.2.5 Browser Hiperbólico....................................................................................23
2.2.6 Coordenadas Paralelas.................................................................................24
2.2.7 Mosaic Display ............................................................................................26
2.3 Sistemas de Monitoramento..................................................................................28
2.3.1 CIRC (Control Interact Radial Circle)........................................................28
2.3.2 Lifelines........................................................................................................29
2.3.3 Chat Circles.................................................................................................30
2.3.4 TimeMines....................................................................................................31
2.3.5 Parallel Sets.................................................................................................32
2.4 Visual Data Mining...............................................................................................32
4
2.5 Tecnologias OLAP................................................................................................33
2.6 Paradigma da Exploração Visual de Dados ..........................................................34
2.7 Considerações do Capítulo....................................................................................34
3. Ferramenta VisMade....................................................................................................35
3.1 Apresentação .........................................................................................................35
3.2 Tipos de Dados......................................................................................................36
3.3 Metodologia de Desenvolvimento.........................................................................37
3.4 Técnicas Utilizadas pela Ferramenta.....................................................................39
3.5 Tecnologias Utilizadas..........................................................................................40
3.6 Menus....................................................................................................................41
3.6.1 Hierarquia ....................................................................................................41
3.6.2 Filtros...........................................................................................................42
3.6.3 Configurações..............................................................................................42
3.6.4 Cálculo.........................................................................................................43
3.6.5 Comportamento............................................................................................44
3.6.6 Eixo Temporal .............................................................................................44
3.6.7 Ação / Cores.................................................................................................45
3.7 Funcionamento......................................................................................................46
3.8 Considerações do Capítulo....................................................................................57
4. Estudo de Caso ............................................................................................................59
4.1 Tabelas...................................................................................................................59
4.2 Recursos ................................................................................................................60
4.3 Considerações do Capítulo....................................................................................66
5. Análise.........................................................................................................................67
5.1 Critérios de Avaliação definidos por Luzzardi......................................................67
5.2 Análise Crítica da Ferramenta...............................................................................69
6. Conclusões e futuros trabalhos........................................................................................72
Apêndice: Material para Avaliação Heurística utilizando os critérios de avaliação definidos
por Luzzardi.........................................................................................................................74
Referências Bibliográficas...................................................................................................79
5
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Processo de Visualização de Informações...........................................................11
Figura 2: Gráficos: Ferramenta visual amplamente utilizada..............................................12
Figura 3: Parallel Sets utiliza Coordenadas Paralelas na representação visual ..................15
Figura 4: Mapa representando a incidência de determinada doença no Mundo .................18
Figura 5: Classificação das áreas da Visualização de Dados ..............................................18
Figura 6: Tipos de gráficos do Microsoft Excel®...............................................................20
Figura 7: Cone Tree: representação de estruturas hierárquicas...........................................21
Figura 8: Overview + Detail – Recurso do Macromedia Fireworks®................................21
Figura 9: Fisheye Menus: Exemplo da técnica foco+contexto ..........................................22
Figura 10: www.kartoo.com: representação visual do resultado de buscas na Web...........23
Figura 11: Inxight StarTree: Exploração das relações hierárquicas em um contexto........24
Figura 12: Princípio das Coordenadas Paralelas.................................................................24
Figura 13: Seis variáveis representadas nas Coordenadas Paralelas do gráfico..................25
Figura 14: Conjuntos de dados representados por linhas em cores diferentes ...................25
Figura 15: Princípio da Técnica Mosaic Display................................................................26
Figura 16: Mosaic Display relacionando dados de duas dimensões ..................................27
Figura 17: CIRC de monitoramento de acessos ao ENSINET............................................29
Figura 18: Lifelines: Visualização de dados de tratamentos de pacientes...........................30
Figura 19: Interface gráfica do Chat Circles.......................................................................31
Figura 20: TimeMines: identificação de palavras em destaque em períodos de tempo ......31
Figura 21: Representação visual gerada pela Parallel Sets e seus mecanismos de interação
.............................................................................................................................................32
Figura 22: Estrutura de tabelas no modelo “mestre/detalhe” (“um-para-muitos”) .............35
Figura 23: Exemplo de uso da Técnica das Coordenadas Paralelas....................................39
Figura 24: Mosaic Display descrevendo gêneros de filmes................................................40
Figura 25: Sub-menu Hierarquia permite modificar a ordem de exibição dos atributos ....42
Figura 26: Sub-menu Filtros................................................................................................42
Figura 27: Opções do Sub-menu “Configurações”.............................................................43
Figura 28: Tipos de cálculos disponíveis para visualização dos dados...............................43
Figura 29: Opções do sub-menu Comportamento...............................................................44
6
Figura 30: As opções disponíveis ao usuário do sub-menu Eixo Temporal .......................45
Figura 31: Recursos configuráveis sobre o clique do mouse, cores e espessura das linhas 45
Figura 32: Diagrama de funcionamento da ferramenta de Visualização de Informações...46
Figura 33: Processo de exportação de tabelas para XML no Microsoft Access..................47
Figura 34: Conteúdo do Arquivo XML gerado pela exportação.........................................48
Figura 35: Formulário Web inicial para importação dos dados e configurações do sistema
.............................................................................................................................................49
Figura 36: Uso da ferramenta em um tradicional sistema de controle de vendas...............50
Figura 37: Modificação da Hierarquia dos atributos exibidos na ferramenta .....................51
Figura 38: Expandir Hierarquia subdivide um quadro exibindo os itens do 2ª atributo .....52
Figura 39: Destacar modifica a cor da linha do item clicado..............................................53
Figura 40: Cores indicativas de desempenho......................................................................54
Figura 41: Itens com comportamentos similares.................................................................55
Figura 42: Gêneros com comportamentos opostos no período analisado...........................56
Figura 43: Opções do sub-menu “Configurações”..............................................................57
Figura 44: Aplicação de Filtros sobre os dados representados na ferramenta.....................58
Figura 45: Internações hospitalares com o atributo Unidade em destaque .........................60
Figura 46: Doenças que geram internações no hospital......................................................61
Figura 47: “Unidades / Sexo” com as cores indicativas de desempenho............................62
Figura 48: Diferença no número de internações entre os sexos nas faixas etárias [20..29] e
[70..79] ................................................................................................................................63
Figura 49: Crescimento no número de internações de crianças com “Pneumonia”............64
Figura 50: Filtros detalham unidades com baixo número de internações...........................65
Figura 51: Unidades com comportamento semelhante de janeiro a maio de 2007.............66
Figura 52: Critérios de avaliação para representação visual ...............................................68
Figura 53: Mecanismos de interação identificados nas técnicas de visualização de
informações hierárquicas.....................................................................................................69
Figura 54: Análise da Avaliação da Ferramenta .................................................................70
7
LISTA DE ABREVIATURAS
CIRC
Control Interact Radial Circle
PHP
Hypertext Preprocessor
XML
Extensible Markup Language
OLAP
Online Analytical Processing
SGBDs
Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados
W3C
World Wide Web Consortium
JPEG
Joint Photographic Experts Group
PNG
Portable Network Graphics
GIF
Graphics Interchange Format
TIFF
Tagged Image File Format
CSS
Cascading Style Sheets
8
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Dados de duas dimensões representados através da técnica Mosaic Display.... 27
Tabela 2 - Atributos da Tabela Produtos............................................................................. 49
Tabela 3 - Atributos da Tabela Vendas............................................................................... 50
Tabela 4 - Atributos da Tabela Pacientes............................................................................ 59
Tabela 5 - Atributos da Tabela Internações......................................................................... 60
Tabela 6 - Respostas da Avaliação da Ferramenta.............................................................. 73
9
RESUMO
A Visualização de Informações é uma área da Computação Gráfica que procura
representar informações graficamente, permitindo com isso uma melhor compreensão de
um grande volume de informações, geralmente obtidas a partir da mineração de dados em
enormes bancos de dados, textos, hiperdocumentos, etc. Permite também identificar
padrões ou ainda detectar novas informações até então imperceptíveis devido a sua forma
de representação. A visualização gerada deve permitir a interação do usuário – sendo ele o
sujeito da operação. O presente trabalho descreve esta área da Computação Gráfica,
fazendo uma análise das ferramentas de visualização de informações em geral e, com
maior ênfase, para sistemas de monitoramento – que são utilizados para a identificação de
padrões de comportamento e que servem de apoio para a tomada de decisões estratégicas
em uma instituição. Em seguida, a ferramenta VisMade é apresentada. Ela é uma
ferramenta para Visual Data Mining criada na Web para relacionar, através das técnicas
Mosaic Display e Coordenadas Paralelas, o desempenho de sistemas baseados em banco de
dados relacionais do tipo ”mestre/detalhe”, amplamente utilizado em sistemas de
monitoramento. O diferencial desta ferramenta, além de rodar diretamente na Web, é a sua
capacidade de se adaptar a diversos sistemas, a partir dos arquivos ”mestre/detalhe“
exportados pelo usuário no formato XML. No final, um estudo de caso é apresentado a fim
de exemplificar os recursos da ferramenta.
Palavras-Chave: Visualização de Informações, Banco de Dados Mestre/Detalhe, Visual
Data Mining
10
TITLE: “Study and development of a Temporal Information Visualization Tool for
Databases Structured as Master-Detail format”
ABSTRACT
Abstract: Information Visualization is a field of Computer Graphics which aims to
represent information in graphic mode, allowing better understanding of a great amount of
information obtained usually from data mining in large databases, texts, hyperdocuments,
etc. It also allows identifying standards or even detecting new information which was not
previously able to be detected due to its way of representation. The generated visualization
must allow interaction with the user – being users the subjects of the operation. The
present study describes this field of Computer Graphics, analyzing general Information
Visualization tools with emphasis on monitoring systems – which are used for the
identification of behavior standards, and serve as support for strategic decision making in
a given institution. Then, a VisMade tool for visual data mining is presented, executed on
Web for relating, through of the Mosaic Display and Parallel Coordinate techniques, the
performance of systems based on relational databases of master/detail type, widely used in
monitoring systems. The differential of this tools, besides running directly on Web, is its
capacity to adapt to several systems, from the master/detail archives exported by the uses
in XML format. In the end, a case study is demonstrated in order to exemplify the
resources of the tool.
Keywords: Information Visualization, Master-Detail Databases, Visual Data Mining
11
1. Introdução
Este capítulo descreve sobre as motivações para a realização deste trabalho, bem
como, o contexto em que ele se encontra, seus objetivos e trabalhos relacionados. Em
seguida, são abordadas as expectativas com relação à contribuição desta dissertação e
ainda, como o texto em si está organizado.
1.1 Motivação
A quantidade de informações armazenadas em meio eletrônico tem aumentado
significativamente nos últimos anos. Vários estudos destacam este acelerado crescimento
[15] [19] [23]. Contudo, dispor de uma grande quantidade de informações sobre
determinado assunto muitas vezes não significa ampliar o conhecimento sobre ele. Imagine
os milhares de registros de um banco de dados que acompanha as internações e tratamentos
de pacientes de um centro hospitalar. As informações estão armazenadas e podem
rapidamente ser obtidas de diversos modos. Porém, extrair conhecimento significativo
destas informações, principalmente se analisadas a partir de listagens textuais dos dados, é
uma atividade extremamente complexa. Faz-se necessário desenvolver mecanismos
capazes de representar estas enormes quantidades de informações de uma forma mais
acessível à percepção humana. É nesta linha que trabalha a área de Visualização de
Informações (figura 1). Com representações ou metáforas visuais interativas ela procura
facilitar a compreensão dos dados de um determinado sistema.
Figura 1: Processo de Visualização de Informações
Vale destacar que uma das principais características desta área é de que, as
ferramentas desenvolvidas para a visualização de informações, devem permitir a interação
do usuário sobre as representações geradas por estes. Para que seja ele, usuário, o sujeito
12
da análise. A ferramenta apenas exibe uma representação visual, para que a partir dela, seja
explorada a imensa capacidade de percepção visual humana.
Se a falta de informações, ou a dificuldade em obtê-las, era um dos principais
problemas enfrentados há algum tempo, hoje convive-se com um problema oposto: o
excesso de informações dificulta a localização daquilo que realmente se precisa, ou muitas
vezes, impõe-se longas análises para a obtenção dos resultados almejados. Uma pesquisa
no Google, por exemplo, retorna centenas ou, por vezes, milhares de indicações de
páginas, mas em geral, não se utiliza mais de dois ou três links. Uma pesquisa sobre o
WebSearch [4] indicou que apenas 15% dos usuários acessam mais que uma página
resultante de uma consulta. Formas de visualizar e agrupar melhor os resultados de
pesquisas na web estão sendo desenvolvidas, como, por exemplo, o programa kartoo
(www.kartoo.com), descrito na seção 2.2.4.
Outro exemplo presente no nosso dia-a-dia é a geração de gráficos em planilhas
de cálculos, como exemplificado na Figura 2 que compara “locações” e “desocupações” de
imóveis de uma determinada imobiliária. A análise do gráfico facilita em muito a
percepção de informações do tipo: quais meses do ano apresentaram melhores resultados?
Quais os meses em que as desocupações superaram as locações? Quais os meses com o
menor número de locações?
Figura 2: Gráficos: Ferramenta visual amplamente utilizada
Além do exemplo citado acima, pode-se destacar vários outros campos onde a
área de Visualização de Informações pode ser útil para auxiliar na obtenção de
representações que facilitem a análise e compreensão dos dados.
13
A constatação de padrões ou de características visuais, presentes em imagens,
contribui de forma muito mais significativa para o processo de compreensão do que a
simples observação dos dados em sua forma bruta. A construção de uma representação ou
metáfora visual que possibilite essa observação pode ser conseguida organizando os dados
segundo algum critério e apresentando-os de forma gráfica. Em geral, visualizações
acabam possibilitando a recuperação de informações relevantes e a construção de novos
conhecimentos [7].
Este trabalho objetiva apresentar a ferramenta VisMade, utilizada para
visualização de informações temporais armazenadas em banco de dados organizados no
formato “mestre/detalhe” ou “um-para-muitos”. Um grande número de instituições tem os
dados de seus sistemas estruturados neste formato. Pode-se destacar os sistemas de
controle de compras ou vendas de comércios em geral, controles de locações de filmes,
automóveis, sistemas de controle de internações hospitalares, controles de empréstimos de
livros de uma biblioteca, etc. Neste aspecto, acredita-se ser uma ferramenta com uma
abrangência de possibilidades de utilização muito grande e com variados recursos que
facilitem a compreensão dos dados destes sistemas.
1.2 Contexto
A área da Visualização de Informações é uma área da computação que procura
representar informações de modo gráfico, permitindo com isso uma melhor compreensão
de um grande volume de informações textuais ou a visualização das informações obtidas a
partir da mineração em grandes bancos de dados, etc. Permite também identificar padrões
ou ainda detectar novas informações até então imperceptíveis devido a sua forma visual de
representação.
Existem diversas técnicas que são utilizadas para a geração destas representações
visuais, como Mosaic Display [13], Coordenadas Paralelas [14] e Browser Hiperbólico [6].
A partir destas técnicas (ou com algumas variações delas) e buscando auxiliar na
compreensão de um conjunto de dados (muitas vezes, específico) foram desenvolvidas
várias ferramentas de Visualização de Informações, como por exemplo, a Lifelines [17] e a
Chat Circles [22].
A utilização de ferramentas para Visualização de Informações para sistemas de
monitoramento é adequada para permitir o acompanhamento e a avaliação da dinâmica das
14
interações que ocorrem nos respectivos sistemas. Por exemplo, em um sistema que
acompanha as internações e tratamentos de pacientes de um hospital, pode-se analisar em
quais períodos do ano determinadas doenças são mais freqüentes, quais apresentam
desempenho oposto, dentre outros. Com base nesta informação medidas preventivas
poderiam ser tomadas, setores do hospital poderiam ser reorganizados, etc.
A ferramenta VisMade, descrita neste trabalho, pertence a este contexto sendo
uma ferramenta de Visualização de Informações para conjuntos de dados estruturados no
formato ”mestre/detalhe” ou ”um-para-muitos”. As técnicas Mosaic Display e
Coordenadas Paralelas por permitirem identificar importantes informações sobre os dados
organizados neste formato, foram escolhidas para serem utilizadas na ferramenta.
Estas técnicas permitem uma visão geral do desempenho de cada um dos itens
analisados (Mosaic Display), e das variações temporais que eles sofrem no período de
tempo analisado (Coordenadas Paralelas).
1.3 Objetivos
O objetivo principal deste trabalho é desenvolver uma ferramenta visual
adaptável aos dados de diversos sistemas organizados no formato ”mestre/detalhe”,
utilizando as técnicas de Visualização de Informações conhecidas como Mosaic
Display e Coordenadas Paralelas.
Dentre os objetivos específicos do trabalho, pode-se destacar:
1. Aprofundar os conhecimentos na área de Visualização de Informações,
compreendendo as principais técnicas e ferramentas utilizadas na atualidade;
2. Estudar uma metodologia de desenvolvimento de ferramentas de
Visualização de Informações, a fim de gerar representações visuais eficientes;
3. Elaborar a ferramenta VisMade para visualização de informações para
sistemas organizados no formato mestre/detalhe, via web;
4. Aplicar um conjunto real de dados à ferramenta buscando detectar as
vantagens do uso da ferramenta, bem como, suas necessidades de melhorias;
5. Validar a ferramenta, aplicando a metodologia de avaliação proposta por
Luzzardi [16].
15
1.4 Trabalhos Relacionados
Muitas ferramentas de Visualização de Informações têm sido desenvolvidas para
facilitar a compreensão humana sobre determinados assuntos. Pode-se destacar o LifeLines
[17], que gera uma representação visual que acompanha a vida médica de um paciente,
suas hospitalizações, medicações e períodos de internação. E, ainda, o Chat Circles [22],
que é uma interface gráfica para conversações simultâneas que procura revelar o padrão de
atividades que surgem através das interações entre os usuários.
Dentre as ferramentas que utilizam a técnica das Coordenadas Paralelas pode-se
destacar a Parallel Sets [5] que adapta o layout das Coordenadas Paralelas substituindo os
pontos de dados individuais por uma representação baseada em freqüência (figura 3).
Também utiliza esta técnica a XLSTAT
1
que é uma ferramenta que deve ser utilizada em
conjunto com as planilhas do MS-Excel. A partir do conjunto de dados da planilha a
ferramenta apresenta um gráfico representativo dos dados.
Figura 3: Parallel Sets utiliza Coordenadas Paralelas na representação visual
Estas e outras ferramentas apresentam características e recursos diferentes da
VisMade. Além disso, manipulam conjuntos de dados específicos ou em formatos
distintos do formato “mestre/detalhe”, utilizado pela ferramenta proposta neste trabalho.
1.5 Contribuição da Dissertação
A principal contribuição deste trabalho é o desenvolvimento da ferramenta
VisMade, que roda diretamente na Web e pretende ser uma ferramenta prática e de
simples utilização para diversas empresas que contenham seus conjuntos de dados
1
Disponível em www.xlstat.com (Acesso em fevereiro de 2008)
16
organizados no formato ”mestre/detalhe”. Após a exportação dos dados de um sistema
no formato XML e a importação deles pela ferramenta, uma representação inicial é
exibida. Em seguida, o usuário pode interagir com as diversas opções de representação
dos dados disponíveis na ferramenta.
A dissertação também apresenta uma revisão bibliográfica do estado da arte na
área de Visualização de Informações, descrevendo as principais técnicas de
visualização, com ênfase nas técnicas de monitoramento de sistemas. Descreve ainda
sobre Visual Data Mining, técnica que une recursos de Mineração de Dados com
Visualização de Informações e ferramentas OLAP (Online Analytical Processing) que
permite ao usuário extrair e visualizar informações de um banco de dados de forma
seletiva e simples, sob diferentes pontos de vista.
1.6 Organização do Texto
Após este capítulo, o trabalho está organizado da seguinte forma: No capítulo 2 é
realizada uma apresentação da área de Visualização de Informações, bem como, sua
classificação. Ainda neste capítulo, são destacadas técnicas de visualização de informações
e apresentadas ferramentas de monitoração de sistemas. Conclui o capítulo uma breve
descrição sobre Visual Data Mining e os recursos que uma ferramenta de visualização de
informações deve possuir.
Em seguida, capítulo 3, é apresentada a ferramenta Web VisMade desenvolvida
através das técnicas Mosaic Display e Coordenadas Paralelas. Para demonstrar os recursos
da ferramenta será utilizada uma base de dados de um supermercado com valores fictícios.
O objetivo é explorar os recursos da ferramenta, bem como, demonstrar como a ferramenta
pode ser adaptável a conjuntos de dados organizados no formato “mestre/detalhe” de
bancos de dados relacionais.
O capítulo 4 apresenta um caso de uso da ferramenta aplicado a um sistema real
de controle de internações do Hospital Universitário São Francisco de Paula da cidade de
Pelotas. Enquanto que, o capítulo 5 faz a análise da ferramenta, a partir dos critérios de
avaliação definidos por Luzzardi [16].
Finalizando, no capítulo 6, são feitos os comentários finais e indicações sobre
trabalhos futuros.
17
2. Visualização de Informações
Neste capítulo são apresentados os principais conceitos relacionados à área de
Visualização de Informações, sua importância e classificação. Também são exibidas
algumas técnicas de Visualização de Informações para gerar representações visuais e
ferramentas utilizadas para a geração destas representações. No final do capítulo, assuntos
relacionados com o trabalho são descritos.
2.1 A Área
A Visualização de Informações é uma área da Computação Gráfica, que tem por
objetivo a geração de imagens que facilitem a compreensão humana sobre determinado
assunto.
Combinando aspectos de Computação Gráfica, Interfaces Homem-Máquina e
Mineração de Dados [2] [1] [10], a Visualização de Informações permite a apresentação de
dados de forma gráfica de modo que o usuário possa utilizar sua percepção visual para
melhor analisar e compreender as informações [3] [12] [19].
No mundo atual, em que se convive com excesso de informações e grande
competitividade, o uso de ferramentas que auxiliem o homem no entendimento de dados
sobre uma área é de extrema utilidade. Sabe-se que a capacidade humana de lidar com
informações visuais é muito maior do que com dados textuais. Observe o exemplo da
Figura 4. Nela é apresentado um mapa indicando os locais onde a incidência de
determinada doença é maior, sendo que as cores mais intensas representam os países mais
afetados. A representação visual gerada torna muito mais fácil a compreensão e
assimilação do que seria apresentado em um texto sobre o assunto.
18
Figura 4: Mapa representando a incidência de determinada doença no Mundo
Resumidamente, as técnicas de visualização de informações procuram representar
graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação
visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações
espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,
deduza novos conhecimentos [7].
A Visualização de Informações é uma sub-área da Visualização de Dados, que por
sua vez é uma sub-área da Computação Gráfica. Segundo Luzzardi [16], na mesma
hierarquia de classificação da visualização de informações encontram-se a Visualização
Científica e a Visualização de Software. A Figura 5 ilustra esta classificação.
Figura 5: Classificação das áreas da Visualização de Dados
A Computação Gráfica é a parte da Ciência da Computação destinada a geração,
análise e exibição de imagens em geral. Ela pode possuir uma infinidade de aplicações
para diferentes áreas. Desde a própria informática ao produzir interfaces gráficas para
diversos aplicativos, sistemas operacionais e sites da internet, quanto para produzir
animações e jogos. Também está presente em áreas como, por exemplo, cinema, onde é
utilizada para a produção de efeitos especiais, retoques nas imagens de filmes e animações.
19
Já a área de Visualização de Dados relaciona técnicas para produzir imagens para
uma melhor compreensão dos usuários sobre estas imagens. Quando esses dados
correspondem a medidas associadas a objetos físicos, fenômenos ou posições num domínio
espacial, costuma-se referir a esse conjunto de técnicas como Visualização de Dados
Científicos, ou simplesmente Visualização Científica, enquanto a Visualização de
Informações trata dados abstratos como relacionamentos ou informações inferidas a partir
dos dados mensurados [7].
A Visualização de Software é uma área particular da computação que auxilia o
programador a analisar e entender a estrutura e o funcionamento de grandes programas, em
um maior nível de abstração do que quando comparado a uma simples leitura do código
fonte [11].
2.2 Técnicas de Visualização de Informações
As técnicas de visualização de informações já desenvolvidas utilizam
representações ou metáforas visuais para exibir graficamente dados que geralmente não
possuem representação direta, óbvia e natural. Em diversas técnicas, freqüentemente, os
autores buscam inspiração em objetos do mundo real (ou geométricos), para mapear o
conjunto de informações. As técnicas de visualização podem utilizar representações visuais
1D, 2D ou 3D, não necessariamente de acordo com a dimensão do espaço de informação
[16].
Assim como no processo da criação de um gráfico em programas de planilhas
eletrônicas, onde são apresentados diversos formatos para a criação de um gráfico (Figura
6), sendo que a adequação do subtipo do gráfico depende de vários fatores, a construção de
ferramentas para visualização de informações segue a mesma lógica. Há ferramentas mais
ou menos adequadas para representar determinados tipos de informações.
20
Figura 6: Tipos de gráficos do Microsoft Excel®
A construção de sistemas para visualização de informações pode, portanto, se
tornar muito complexa em virtude:
a) da necessidade de criação de uma metáfora visual que permita codificar
visualmente o conjunto de informações com o grau de fidelidade necessário à aplicação;
b) dos mecanismos de interação necessários para manipular os freqüentemente
volumosos e/ou complexos conjuntos de dados;
c) da freqüente necessidade de implementar algoritmos geométricos complexos
tanto para a criação da representação visual como para sua manipulação. Estes aspectos
levam, diretamente, a questões de projeto de interfaces gráficas e avaliação de usabilidade,
inerentes ao contexto de interação homem-computador. Além disto, é cada vez mais
necessária a integração com sistemas de mineração de dados [12], já que a busca em
facilitar o entendimento dos dados passa pelo reconhecimento de padrões, estruturas e
outras informações ocultas no próprio conjunto de dados [7].
As técnicas de Visualização de Informações apresentadas a seguir contemplam a
representação de conjuntos de dados semelhantes aos utilizados para o desenvolvimento da
ferramenta proposta neste trabalho. São exibidas técnicas que trabalham com dados
estruturados em forma hierárquica, com destaque de itens e que tratam do relacionamento
entre os mesmos.
21
2.2.1 Cone Tree
A técnica Cone Tree [18] (Figura 7) é utilizada para representar de forma
tridimensional as informações hierárquicas de um sistema. O retângulo superior representa
o elemento raiz da estrutura e todos os seus filhos são dispostos abaixo deste guardando a
relação de subordinação, facilitando a interpretação das relações hierárquicas existentes
entre as informações.
Figura 7: Cone Tree: representação de estruturas hierárquicas
2.2.2 Overview + Detail
Este tipo de técnica é bastante semelhante a apresentada anteriormente, contudo,
nesta forma de visualização, a região selecionada pelo usuário é exibida em uma janela,
onde são exibidos mais detalhes das informações contidas na região destacada, conforme
ilustra a figura 8.
Figura 8: Overview + Detail – Recurso do Macromedia Fireworks®
22
Em geral, as ferramentas de visualização que utilizam esta técnica, permitem
identificar o local visualizado em destaque (detail) e a representação global (overview), por
regiões sombreadas ou quadros com espessas linhas de referência com cores destacando
uma parte da imagem. Esta abordagem é amplamente utilizada em ferramentas gráficas de
manipulação de imagens e animações.
2.2.3 Foco + Contexto
É um tipo de técnica que permite exibir um conjunto de informações ao usuário,
onde ele pode destacar a parte de seu interesse – geralmente ampliando a informação
selecionada [19]. Este tipo de técnica proporciona uma visão geral dos dados (contexto) e o
detalhamento do que é importante (foco) é detalhado para o usuário do sistema (Figura 8).
As técnicas do tipo foco+contexto são também conhecidas como Fisheye, por justamente
simular um olho de peixe.
Figura 9: Fisheye Menus: Exemplo da técnica foco+contexto
2
2
Disponível em http://www.cs.umd.edu/hcil/fisheyemenu/fisheyemenu-demo.shtml (acesso em Junho/2006)
23
2.2.4 Landscapes (Paisagens)
Este tipo de técnica de visualização faz uso de paisagens (landscapes) para a
representação das inter-relações de grupos de dados contendo imagens metafóricas
relacionadas. Esta proposta tem sido utilizada, entre outras aplicações, para indicar a
similaridade e o relacionamento entre documentos de texto com base em palavras chaves.
Uma ferramenta que utiliza esta técnica é o kartoo, um site de metabusca na web
(figura 10). Nele, ao posicionar o mouse sobre cada representação, linhas ligando as
imagens apresentadas sobre a paisagem indicam as relações que os documentos possuem
entre si. Caso os documentos não tenham relações uns com os outros, nenhuma linha é
exibida.
Figura 10: www.kartoo.com: representação visual do resultado de buscas na Web
2.2.5 Browser Hiperbólico
Nesta forma de Visualização de Informações, um grafo ou uma árvore
representam a estrutura e o relacionamento entre os objetos. Os grafos são modelos
matemáticos amplamente utilizados na Visualização de Informações, que são formados por
estruturas simples que consistem de um conjunto de vértices e um conjunto de arestas. Os
vértices representam as informações identificadas em uma estrutura e as arestas indicam as
relações entre estas informações [6].
24
Muitas das ferramentas de visualização combinam duas ou mais técnicas para
ampliar os recursos de apresentação das informações e interação com o usuário, como é o
caso da Hyperbolic Tree Magnifind, utilizada no software de navegação da Inxight
(www.inxight.com), exemplificado na figura 11. Nele um grafo indica a relação entre as
palavras-chaves identificadas em uma consulta.
Figura 11: Inxight StarTree: Exploração das relações hierárquicas em um contexto
2.2.6 Coordenadas Paralelas
A técnica de Coordenadas Paralelas, proposta por Inselberg [14], permite
relacionar informações entre si a partir de linhas que percorrem as coordenadas da
representação visual. Estas coordenadas podem representar informações diferentes ou,
então, períodos de tempo. A figura 12 apresenta o princípio da técnica. Nela dois itens são
analisados, número de dormitórios e preço de três casas. Em uma análise superficial, pode-
se identificar que o preço de uma residência não está diretamente relacionado com o seu
número de dormitórios.
Figura 12: Princípio das Coordenadas Paralelas
25
Um grande número de variáveis pode ser representado utilizando as Coordenadas
Paralelas, bem como, períodos de tempo. Cada coordenada ilustra uma destas variáveis e
as linhas que as percorrem, representam um dos itens em análise. É possível acompanhar
cada uma das linhas para ter uma percepção do comportamento de cada item ou buscar
uma visão geral, sem ter a preocupação com os itens isolados. Observe a representação da
figura 13. É fácil perceber um relacionamento entre as variáveis A e B – com
comportamentos opostos – e entre as variáveis B e C – com comportamentos semelhantes.
Figura 13: Seis variáveis representadas nas Coordenadas Paralelas do gráfico
A técnica das Coordenadas Paralelas também pode ser utilizada para representar
grandes quantidades de dados, agrupados em categorias [19]. Desta forma, cada conjunto
de dados é representado em uma cor diferente, conforme ilustra a figura 14.
Figura 14: Conjuntos de dados representados por linhas em cores diferentes
3
3
Disponível em http://www.curvaceous.com/six%20sigma%20application.htm (Acesso em Janeiro de 2008)
26
De modo geral, Coordenadas Paralelas são adequadas para mineração de dados
com várias dimensões, pois permitem transformar a busca por relações entre as variáveis
de um determinado conjunto de dados em um processo mais intuitivo de reconhecimento
de padrões 2D. A técnica enfatiza, principalmente, relações entre eixos adjacentes e
conjuntos de dados que possuem padrões similares [11].
2.2.7 Mosaic Display
A técnica Mosaic Display, proposta por Hartigan and Kleiner [13], permite
através de uma representação visual baseada em quadros, relacionar proporcionalmente o
tamanho do quadro com o seu valor representativo. A figura 15 demonstra um exemplo de
uma representação visual utilizando a técnica Mosaic Display. Nela o tamanho do quadro
que representa os itens (como, por exemplo, clientes) relativos ao “Centro” ocupa um
espaço maior que “Fragata” e “Laranjal”. Como nas demais técnicas de Visualização de
Informações a representação gerada permite que seja explorada a grande capacidade de
percepção visual humana, neste caso, de associar o tamanho do quadro com o seu valor
representativo.
Figura 15: Princípio da Técnica Mosaic Display
Dados de duas ou mais dimensões podem ser relacionados na representação visual
da técnica Mosaic Display [13]. A tabela 1 ilustra uma relação entre cor dos cabelos e cor
dos olhos de um conjunto de pessoas. Esta tabela é representada pela figura 16, que
relaciona estas duas dimensões analisadas.
27
Brown Blue Hazel Green TOTAL
Black 0.6296 0.1852 0.1389 0.0463 1.0
Brown 0.4161 0.2937 0.1888 0.1014 1.0
Red 0.3662 0.2394 0.1972 0.1972 1.0
Blond 0.0551 0.7402 0.0787 0.1972 1.0
Tabela 1: Dados de duas dimensões representados através da técnica Mosaic Display
Figura 16: Mosaic Display relacionando dados de duas dimensões
4
Com a técnica Mosaic Display pode-se facilmente demonstrar a proporção que
cada item contribui para a composição de um todo. Permite auxiliar na percepção de quais
as partes destacam-se na montagem de diversos sistemas.
4
Disponível em http://www.math.yorku.ca/SCS/Online/mosaics/about.html (Acesso Fevereiro de 2008).
28
2.3 Sistemas de Monitoramento
Os sistemas de monitoramento verificam e acompanham as atividades que
ocorrem em um sistema, fornecendo aos seus administradores características do sistema,
como a freqüência de determinados acontecimentos. Servem de base para análises e
tomadas de decisão a respeito das ações a serem tomadas para a manutenção e ou
melhorias do mesmo.
Diversas são as ferramentas que realizam controle sobre tarefas de
monitoramento. Enquadram-se neste grupo, os sistemas de controle de ensino à distância e
acompanhamento médico de pacientes, descritos a seguir, como exemplos de sistemas de
monitoramento. Estas atividades tendem a gerar um volume muito grande de registros nas
bases de dados que a controlam, sendo que o desenvolvimento de ferramentas de
visualização podem ser muito úteis para a identificação de padrões e a percepção de
anomalias no comportamento dos agentes destes sistemas.
Ainda como exemplo de sistemas de monitoramento, pode-se citar os sistemas de
controle de venda de passagens de um terminal rodoviário, de hospedagens de um hotel ou
de compra/venda de moedas estrangeiras de uma casa de câmbio. No sistema de controle
de passagens de um terminal rodoviário de uma grande cidade, considerando que a emissão
de um bilhete de passagem gera um novo registro, no final de um dia serão milhares de
registros adicionados à base de dados. As tarefas de análises dos dados de sistemas como
este, são áreas férteis para o desenvolvimento de ferramentas de visualização de
informações. Respostas para perguntas como, por exemplo, quais os períodos em que
ocorrem as maiores taxas de vendas de passagens do tipo Golden Class (um tipo especial
de ônibus), podem ser melhor compreendidas se analisadas com o auxílio de ferramentas
de representação visual e interativa dos resultados.
Como ferramentas de visualização de sistemas de monitoramento são
apresentadas as ferramentas CIRC [8], LifeLines [17], Chat Circles [22] e TimeMines [20]
descritos a seguir.
2.3.1 CIRC (Control Interact Radial Circle)
Esta ferramenta de visualização [8] que está em fase de desenvolvimento, permite
acompanhar e avaliar a dinâmica das interações que possam ocorrer no sistema ENSINET,
29
que é um sistema de ensino a distância da UCPel – Universidade Católica de Pelotas. É
uma ferramenta baseada na Web que mostra os monitoramentos dos diversos objetos do
sistema em um gráfico de círculo sub-dividido em setores. No centro é exibido um ícone
informando sobre qual agente está focada a visualização e ao redor cada setor representa a
freqüência de acesso de um objeto. As cores são utilizadas para indicar uma classificação
dos objetos por um determinado assunto.
A figura 17 mostra a exibição simultânea de vários círculos utilizados para
acompanhar a evolução no tempo da freqüência de acesso de um objeto. A ferramenta
possui mecanismos interativos que permitem ao usuário refinar a visualização corrente. A
seleção de um setor através do mouse cria uma nova janela de exibição onde o foco passa a
ser o objeto selecionado.
Figura 17: CIRC de monitoramento de acessos ao ENSINET
2.3.2 Lifelines
Lifelines [17] é uma ferramenta de visualização de informações que faz o
acompanhamento do registro de atendimentos e tratamentos médicos realizados por
pacientes. O sistema exibe um ambiente onde podem ser visualizadas informações sobre o
histórico de um paciente (Figura 18). Registros de atendimentos, problemas de saúde,
hospitalizações e medicamentos são representados como uma linha horizontal, onde ícones
representam eventos, como por exemplo, consultas e exames. Recursos e filtros do
programa permitem ao usuário focar em partes da imagem de seu interesse, revelando
maiores detalhes.
30
A ferramenta LifeLines permite reduzir as chances de esquecimento da análise de
alguma informação sobre a saúde do paciente, além de facilitar a percepção de anomalias e
tendências de doenças das pessoas cadastradas. Com a ação do mouse e opções de menus,
o usuário pode ampliar a linha do tempo de análise dos tratamentos e diagnósticos obtidos.
Figura 18: Lifelines: Visualização de dados de tratamentos de pacientes
2.3.3 Chat Circles
O Chat Circles [22] é uma interface gráfica para conversações simultâneas que
usa formas abstratas para representar as identidades e atividades de seus participantes. O
objetivo desta ferramenta é usar gráficos para conduzir a dinâmica das conversas, assim
como para revelar o padrão de atividades que surgem através da interação entre os
usuários.
Cada participante é representado por um círculo colorido na tela onde sua palavra
ou frase é exibida ao lado do seu nome (Figura 19). O círculo cresce e se ilumina com cada
mensagem e “desbota” e diminui nos períodos de silêncio, não desaparecendo
completamente enquanto o participante estiver conectado no chat.
31
Figura 19: Interface gráfica do Chat Circles
2.3.4 TimeMines
O sistema TimeMines [20] é uma ferramenta que gera automaticamente uma linha
do tempo de palavras que se relacionam, a partir da análise de textos com tags que
identificam as datas em que elas ocorreram. TimeMines detecta, classifica e agrupa
características semânticas das palavras baseadas em suas propriedades estatísticas de
ocorrência em um texto.
No gráfico exibido pelo TimeMines (Figura 20) ao posicionar sobre uma palavra
destacada, outras palavras que se relacionam com a palavra em destaque são apresentadas,
permitindo identificar seus relacionamentos.
Figura 20: TimeMines: identificação de palavras em destaque em períodos de tempo
32
2.3.5 Parallel Sets
A idéia básica da Parallel Sets consiste em duas partes: (a) uma metáfora visual
que lida com dimensões categóricas e (b) uma interação de conceitos que facilita a
exploração de dados bem como a criação de novas informações sobre os dados [5].
As técnicas utilizadas pela Parallel Sets também são as Coordenadas Paralelas e a
Mosaic Display. As representações geradas permitem relacionar os dados em eixos
proporcionais aos valores de cada item, com cores distintas para cada um deles, conforme
ilustra a figura 21.
Figura 21: Representação visual gerada pela Parallel Sets e seus mecanismos de interação
2.4 Visual Data Mining
Para gerar uma visualização das informações a partir de um grande volume de
dados é necessário, inicialmente, selecionar e organizar estes dados de forma que eles
possam transmitir concisamente uma informação. Não basta simplesmente transformar
dados textuais em representações gráficas. A Visual Data Mining consiste na junção das
técnicas de Mineração de Dados com as técnicas de Visualização de Informações.
A área de Mineração de Dados, ou Descoberta do Conhecimento em bases de
dados, consiste em um processo não-trivial de identificar, em bases de dados, padrões que
sejam válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis ao usuário. Diversas são as
técnicas e ferramentas inteligentes e automáticas utilizadas para auxiliar pessoas a analisar
grandes volumes de dados para “garimpar” conhecimento útil [15].
33
Dentre as técnicas de mineração de dados a serem utilizadas para a preparação dos
dados, submetidos a uma ferramenta de visualização de informações, podemos destacar: a)
classificação: tem por objetivo alocar elementos em classes pré-existentes; b) clustering:
identifica grupos e avalia as similaridades existentes entre eles; c) análise de séries
temporais: que procura encontrar padrões na repetição seguida de valores.
Para a mineração de dados ser efetiva, é importante incluir o usuário no processo
de exploração de dados e combinar flexibilidade, criatividade e conhecimento geral do
homem com a capacidade de armazenagem e, ainda, o enorme poder computacional dos
computadores de hoje. A idéia básica da Visual Data Mining é apresentar os dados de
alguma forma visual, permitindo ao usuário obter uma visão dos dados, tirar conclusões e
interagir diretamente com/ou sobre os dados [15].
Portanto, a utilização da Visual Data Mining tem como principal objetivo integrar
o usuário no processo de exploração de dados, aplicando suas habilidades de percepção das
características das informações apresentadas graficamente. Cabe ao usuário interagir com a
ferramenta visual para obter dela as evidências de que um determinado padrão ou de que
uma nova informação possa ser descoberta.
2.5 Tecnologias OLAP
As tecnologias OLAP (Online Analytical Processing) procuram gerar respostas
rápidas a consultas realizadas sobre bases de dados e permitir a visualização destes dados
de forma multidimensional. Esta característica possibilita modelar os dados de uma
aplicação para representação em diferentes organizações hierárquicas visando obter
informações de suporte a decisão importantes sobre eles [9]. Ou seja, pode-se escolher
dentre os diversos atributos que compõem um sistema, qual a hierarquia deve ser utilizada
em uma representação.
Esta característica é importante de ser adicionada a uma ferramenta de
Visualização de Informações, uma vez que permite ao usuário gerar diversas
representações utilizando a mesma base de dados.
34
2.6 Paradigma da Exploração Visual de Dados
Segundo Keim [15], em seu artigo “Information Visualization and Visual Data
Mining”, a exploração visual de dados geralmente segue um processo de três etapas:
“Overview”, “zoom and filter” e “details-on-demand” (que também é chamado
Information Seeking Mantra).
A tecnologia de visualização pode ser usada em todas as etapas do processo de
exploração de dados, visto que a ferramenta de Visual Data Mining deve: a) exibir uma
visão geral dos dados e permitir ao usuário investigar detalhes que possam ser úteis para a
descoberta de novas informações; b) interagir com a ferramenta para ampliar ou reduzir a
visualização dos dados e definir filtros que possam facilitar a análise e exploração dos
dados; c) ocultar ou ampliar as informações sobre o conjunto de dados apresentados na
representação visual.
2.7 Considerações do Capítulo
Neste capítulo foram apresentados os principais conceitos sobre Visualização de
Informações, algumas das técnicas utilizadas para representação de dados, bem como,
ferramentas de Visualização de Informações com ênfase em monitoramento de sistemas.
Também foi descrito sobre Visual Data Mining, operações OLAP e sobre o paradigma da
exploração visual de dados.
O objetivo deste capítulo foi o de trabalhar com os assuntos relacionados com a
área em que situa-se a ferramenta VisMade. Identificar as técnicas de Visualização de
Informações – entre elas as Coordenadas Paralelas e a Mosaic Display – e descrever
sobre o processo de Visual Data Mining, utilizado na organização dos dados a serem
utilizados nas representações visuais da ferramenta. As etapas que devem conter uma
exploração visual de dados também foram apresentadas no final do capítulo. Estas etapas
foram seguidas na construção da ferramenta proposta.
35
3. Ferramenta VisMade
Neste capítulo será apresentada a ferramenta VisMade – as características do
conjunto de dados a ser submetido à ferramenta, a metodologia utilizada, as técnicas e
tecnologias empregadas. Em seguida, são descritos os menus do sistema, bem como,
detalhado o funcionamento da ferramenta.
3.1 Apresentação
Inúmeras aplicações que utilizam banco de dados estão organizadas no formato
“mestre/detalhe”. Neles, há uma tabela principal e uma tabela relacionada a ela que
armazena interações do sistema sobre estes dados. A ferramenta Web de visualização de
informações desenvolvida é genérica para estes sistemas e está disponível para uso no
endereço eletrônico www.edecio.com.br/vismade.
A idéia do desenvolvimento desta ferramenta surgiu a partir da observação de que
a estrutura das tabelas de aplicativos como controles de estoque, controles acadêmicos,
consultórios médicos, hospitais, etc. possuem uma estrutura semelhante: tem-se produtos e
vendas destes produtos; tem-se pacientes e suas consultas; filmes e suas locações, todos
ocorridos em um intervalo de tempo. Ou seja, para uma tabela “mestre” há uma tabela
“detalhe” com indicações de ocorrências na tabela “mestre”.
Observe os modelos típicos de estruturação destes tipos de tabelas na figura 22,
que apresenta o relacionamento entre a tabela Filmes (mestre) e a tabela Locações
(detalhe) de um tradicional sistema de controle de locações de filmes de uma vídeo-
locadora.
Figura 22: Estrutura de tabelas no modelo “mestre/detalhe” (“um-para-muitos”)
36
Muitas instituições têm nos sistemas que utilizam tabelas estruturadas no modelo
“mestre/detalhe” as informações que são o foco principal das suas atividades. Desenvolver
uma ferramenta visual que possa facilitar a análise dos dados destes sistemas pode
significar, em alguns casos, a percepção do desempenho da própria instituição.
3.2 Tipos de Dados
Uma das características de maior destaque da ferramenta proposta é o fato dela ser
adaptável aos dados a serem submetidos pelo usuário, ampliando em muito a sua
utilização. Estes dados devem ser estruturados oriundos de Sistemas Gerenciadores de
Bancos de Dados (SGBD) que permitam a sua exportação no formato XML (recurso
disponível na maioria dos SGBDs atuais).
Para um correto funcionamento da ferramenta proposta, os dados necessitam estar
organizados e possuir algumas características de estruturação e conteúdo, descritas a
seguir:
Tabela Mestre
:
• Deve possuir, no mínimo, um atributo (campo) a ser utilizado para exibição da
listagem dos dados, a partir do qual os dados serão agrupados e também sobre
o qual podem ser definidos filtros;
• Deve possuir um atributo que estabelece o relacionamento com a tabela das
interações (chave estrangeira), sendo eles do mesmo tipo.
Tabela Detalhe
:
• Deve possuir um atributo que estabelece o relacionamento com a tabela
principal, sendo do mesmo tipo de dado;
• Deve possuir um atributo que indica a data de ocorrência do evento a ser
analisado, que será exibido no eixo temporal da representação visual;
• Deve possuir um ou mais atributos do tipo numérico sobre os quais serão
realizados os cálculos a serem representados na ferramenta. Estes atributos são
recomendados, porém não obrigatórios, visto que o cálculo básico de
37
contagem de ocorrências das interações pode ser exibido, a partir dos dois
atributos indicados acima.
3.3 Metodologia de Desenvolvimento
Para construir uma nova ferramenta de Visualização de Informações, segundo
Ferreira e Nascimento [11], deve-se utilizar uma metodologia que contemple as seguintes
etapas:
• Estudo do problema e dos dados a serem visualizados;
• Construção de visualizações;
• Definição dos mecanismos de interação;
• Implementação de um sistema protótipo;
• Avaliação das visualizações.
Etapas estas, cuidadosamente observadas no desenvolvimento da ferramenta
proposta. Na primeira etapa, como a característica da ferramenta é de ser adaptável a um
amplo conjunto de dados, o estudo foi realizado a partir da estruturação das bases de dados
a serem submetidas à ferramenta.
Justamente o fato de a ferramenta ser desenvolvida para utilização em qualquer
sistema de monitoramento, onde dados com variações temporais e agrupamentos em níveis
hierárquicos podem ser analisados, fez com que a construção de visualizações ficassem
restritas as técnicas que oportunizassem este tipo de exibição dos dados. Foi escolhida a
técnica das Coordenadas Paralelas para exibir as variações dos itens nos períodos de
tempo analisados. Já a técnica Mosaic Display foi escolhida para a exibição da coluna
inicial – pois permite dar uma visão geral do valor que cada item exibido representa no
montante total dos itens analisados. Permite também, a divisão dos subitens que compõe
aquele item, de acordo com as necessidades do usuário em visualizar estes elementos.
Sobre os mecanismos de interação disponíveis, a ferramenta proposta dispõe de
filtros, seleção para comparação de itens, exibição/ocultação de dados de forma
hierárquica, definição de períodos de análise e vários recursos de configuração -
demonstrados a partir do tópico 3.6.
38
Além do conhecimento dessa metodologia, para desenvolver uma ferramenta de
Visualização de Informações, é necessário ter o domínio de uma linguagem de
programação com suporte à construção de interfaces gráficas (como é o caso do PHP, Java,
C/C++), ótimos conhecimentos de estruturas de dados avançadas e de algoritmos,
conhecimento de OpenGL e de XML e de conceitos e técnicas de avaliação de usabilidade
da área de IHC - Interação Homem-Computador [11].
Também foi utilizado como referência para a construção da ferramenta o
paradigma de exploração visual proposto por Keim [15], em que a exploração visual de
dados deve seguir um processo de três etapas: visão geral, zoom & filtro e detalhe por
demanda.
Segundo estas indicações, a ferramenta exibe inicialmente uma representação
visual dos dados com os valores default do sistema. A partir desta representação, permite
ao usuário ampliar ou restringir (filtrar) a visualização dos registros “clicando” sobre eles.
Nesta etapa, Keim [15] sugere a especificação de filtros para melhor visualizar os dados
sobre os quais o usuário pode identificar a incidência de prováveis padrões ou a descoberta
de novas informações. Para isso, a ferramenta permite ao usuário definir filtros
selecionando os dados da análise do seu interesse.
Detalhes por demanda, indicado na terceira etapa do processo de Visual Data
Mining, é um método usado no estágio da transformação de dados para ampliar um
pequeno conjunto de objetos, revelando mais informações sobre eles [15]. Para esta etapa,
a ferramenta permite a seleção entre duas formas de destacar os itens apresentados no
formulário: visualização da hierarquia ou destacar o item selecionado. Através da
escolha do modo de seleção dos dados, permite ao usuário ampliar o detalhamento dos
itens a serem apresentados ou então destacar um item, comparando o seu desempenho com
todos os demais, ou ainda, relacionando dois ou mais itens específicos.
O processo de avaliação da ferramenta foi realizado através dos dois conjuntos de
critérios de avaliação, definidos por Luzzardi [16], para avaliar as técnicas de Visualização
de Informações em relação aos aspectos relacionados a representação visual e aos
mecanismos interativos presentes nas ferramentas.
39
3.4 Técnicas Utilizadas pela Ferramenta
As técnicas de Visualização de Informações que nos pareceram mais adequadas
(como será demonstrado a seguir) para a representação de dados estruturados no formato
“mestre/detalhe” são as técnicas Mosaic Display e Coordenadas Paralelas. Com estas
técnicas é possível exibir os grupos de registros da tabela mestre nos quadros
representativos da Mosaic Display, enquanto que, os valores obtidos na tabela detalhe (dos
monitoramentos) são representados nas “coordenadas paralelas” da técnica.
Observe a representação visual exibida na figura 23, onde as locações de filmes
agrupados por gênero são demonstradas. Com a técnica das Coordenadas Paralelas pode-
se:
• Fazer com que cada coluna da representação visual contenha um período a ser
analisado, no exemplo, os meses do ano;
• Demonstrar pelo local em que as linhas percorrem estas colunas, o valor
aproximado de locações do grupo em cada um dos meses;
• Exibir após a coluna final a faixa de valores representada.
Figura 23: Exemplo de uso da Técnica das Coordenadas Paralelas
Já para apresentar os itens analisados na representação visual, bem como, para
indicar o valor percentual que cada item representa em relação aos demais, foi escolhida a
técnica conhecida como Mosaic Display. Com ela é possível:
• Exibir diversas informações sobre cada um dos itens apresentados – como
descrição, percentual e sinais de desempenho;
40
• Subdividir cada quadro apresentando as partes que compõem aquele item.
Esta divisão pode se dar em vários níveis (subdividir a subdivisão);
• Aplicar uma ordenação por valores nos itens que compõem a ilustração. Este
recurso é bastante interessante para ser utilizado em conjunto com as
Coordenadas Paralelas, pois faz com que as linhas representativas ocupem
faixas próximas as valores representados por cada item.
A figura 24, abaixo, exibe uma representação utilizando a técnica Mosaic Display
para gêneros de filmes, onde um deles e subdividido em tipo de mídia.
Figura 24: Mosaic Display descrevendo gêneros de filmes
3.5 Tecnologias Utilizadas
A ferramenta VisMade foi desenvolvida com tecnologia não-proprietária. É
utilizada a linguagem PHP, com suporte as bases de dados no formato XML. Os dados são
convertidos para uma base de dados em MySQL, tradicionalmente utilizado em conjunto
com a linguagem PHP.
41
O formato XML, que significa eXtensible Markup Language é uma especificação
criada pela W3C, desenvolvida especialmente para documentos da Web, que pretende ser
uma linguagem universal para a troca de informações de forma estruturada através da
Internet. Permite que os programadores transportem dados de um servidor para outro da
rede de forma transparente e organizada [6].
A linguagem PHP, de Hypertext Preprocessor (pré-processador de hipertexto), é
uma linguagem de programação open source, mundialmente utilizada, sendo que suas
aplicações principais são o desenvolvimento de sites dinâmicos para o ambiente web [21].
Possui suporte a criação e manipulação de imagens em vários formatos, tais como JPEG,
PNG, GIF e TIFF. Esta funcionalidade está disponível no PHP mediante a presença da
biblioteca de imagens GD (disponível para download em http://www.boutell.com/gd/).
O banco de dados MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados
relacionais que permite a criação e manipulação de tabelas através de comandos SQL e é
amplamente utilizado na internet, estando disponível na maioria dos servidores Web [21].
3.6 Menus
Para interagir com o usuário, a ferramenta dispõe de um conjunto de menus
criados com o recurso de camadas, utilizando as folhas de estilo (CSS). Nela, ao posicionar
o mouse sobre um dos itens do menu um quadro com as opções daquele item é exibido.
Desta forma, o menu ocupa apenas uma linha do browser, ampliando o espaço reservado
para a representação visual em si.
3.6.1 Hierarquia
A figura 25 apresenta o sub-menu “Hierarquia”, que permite ao usuário alterar a
ordem dos atributos a serem apresentados a partir da técnica Mosaic Display na
ferramenta. A quantidade de atributos é definida no processo de importação dos dados.
42
Figura 255: Sub-menu Hierarquia permite modificar a ordem de exibição dos atributos
3.6.2 Filtros
O sub-menu “filtros” permite restringir os dados da tabela mestre a serem
visualizados na ferramenta (para filtrar os dados da tabela detalhe deve ser utilizado o sub-
menu Eixo Temporal). Conforme ilustra a figura 26, o usuário pode selecionar o atributo a
ser aplicado o filtro, o tipo de comparação (=, <>, >, <, Contém) e o conteúdo do filtro.
Para definir mais de um filtro, o usuário deve indicar o conector (e / ou). Além disso, novas
linhas de filtro podem ser adicionadas, conforme a necessidade do usuário.
Figura 26: Sub-menu Filtros
3.6.3 Configurações
Conforme os dados a serem representados na ferramenta, pode ser adequado para
o usuário ampliar ou reduzir a largura ou altura do gráfico, ampliar a largura da primeira
43
coluna, modificar o tamanho da fonte, etc. Estas opções estão disponíveis no sub-menu
“Configurações” (figura 27). Os valores default são apresentados e podem ser alterados
pelo usuário em qualquer representação visual gerada.
Figura 27: Opções do Sub-menu “Configurações”
3.6.4 Cálculo
O sub-menu “cálculo”, figura 28 abaixo, permite definir o tipo de cálculo a ser
realizado sobre os dados exibidos na ferramenta. O usuário pode selecionar “Contar” – que
irá contar o número de ocorrências de registros de cada item representado; “Somar” – neste
caso o usuário deve indicar sobre qual atributo da tabela deve ocorrer a soma dos valores
dos registros; e “Média” – da mesma forma que o “Somar”, modificando apenas o tipo de
cálculo.
Figura 28: Tipos de cálculos disponíveis para visualização dos dados
44
3.6.5 Comportamento
Importantes correlações entre os dados podem ser obtidas através do sub-menu
“Comportamento” – figura 29, com as opções: Todos, Opostos e Semelhantes. Ao
selecionar “Opostos”, a ferramenta exibe as linhas dos itens em cores brancas e destaca em
pares de cores coloridas os itens que tiveram comportamento oposto. Entende-se que
possuem comportamentos opostos, aqueles itens que apresentaram sinais de acréscimo (+)
e decréscimo (-) inversos no período analisado. Da mesma forma para o “Comportamento
Semelhante”, tendo, neste caso, sinais idênticos.
Figura 29: Opções do sub-menu Comportamento
3.6.6 Eixo Temporal
O sub-menu “Eixo Temporal” (figura 30) permite identificar o tipo de intervalo a
ser exibido nas Coordenadas Paralelas da representação visual. Pode ser selecionado:
Anual, Mensal ou Diário. Também através deste sub-menu pode ser definido um filtro
para as datas da tabela detalhe a serem representadas na ferramenta. Por padrão (sem a
especificação das datas), todos os registros da tabela detalhe são representados.
45
Figura 30: As opções disponíveis ao usuário do sub-menu Eixo Temporal
3.6.7 Ação / Cores
O sub-menu “Ação / Cores” apresenta importantes recursos da ferramenta a serem
configurados pelo usuário, conforme ilustra a figura 31 abaixo. Inicialmente, ao clicar
sobre um quadro do Mosaic Display a ferramenta irá expandir a hierarquia daquele item,
ou seja, subdividi-lo a partir do segundo ou terceiro atributo selecionado no menu
hierarquia. O usuário pode optar por, a ação do clique do mouse, destacar a cor daquele
item dos demais. Desta forma é possível comparar o desempenho entre dois ou mais itens.
As demais opções deste sub-menu referem-se as cores e a espessura das linhas
apresentadas na representação visual gerada pelo VisMade.
Figura 31: Recursos configuráveis sobre o clique do mouse, cores e espessura das linhas
46
3.7 Funcionamento
A figura 32 ilustra o funcionamento da ferramenta VisMade, ou seja, para utilizar
a ferramenta o usuário deve inicialmente exportar sua base de dados para o formato XML.
Em seguida, ele precisa acessar o site da ferramenta, www.edecio.com.br/vismade
, e
preencher o formulário de importação dos dados, selecionando estes arquivos XML,
mestre e detalhe, para serem enviados para a ferramenta.
Os dados importados são convertidos em uma base MySQL, que será acessada
pela ferramenta e que gera uma visualização inicial dos dados.
Figura 32: Diagrama de funcionamento da ferramenta de Visualização de Informações
A partir desta primeira visualização o sistema fica aguardando as interações do
usuário, permitindo as seguintes especificações:
• Filtros para a seleção de registros conforme a hierarquia dos atributos indicado
pelo usuário na tabela principal;
• Filtros pelo campo data definido na tabela dos monitoramentos, para a
composição do eixo temporal;
• Modificações na configuração da exibição das linhas da representação visual;
• Clique sobre um item exibido no gráfico fazendo com que a linha do mesmo
seja destacada das demais ou exiba detalhes da sua composição;
• Seleção do tipo de cálculo a ser representado no gráfico;
• Seleção do período de exibição de tempo no eixo temporal.
47
Para uma melhor compreensão do funcionamento e dos recursos da ferramenta de
Visualização de Informações VisMade, será apresentado um exemplo de uso da
ferramenta em todas as suas etapas, utilizando dados fictícios. Os dados referem-se a um
sistema que contém as tabelas Produtos e Vendas e que realizam o controle das vendas de
um supermercado. As tabelas estão inicialmente armazenadas no Microsoft Access e são
exportadas para “produtos.xml” e “vendas.xml”. O processo de exportação de uma base
de dados para o formato XML é simples e está disponível na maioria dos SGBD atuais. As
figuras 33 e 34 ilustram as duas etapas do processo de exportação da tabela de Produtos
para o formato XML no Microsoft Access. Ou seja, a seleção do formato XML ao exportar
o arquivo e o conteúdo do arquivo, com as Tags XML geradas.
Figura 33: Processo de exportação de tabelas para XML no Microsoft Access
48
Figura 34: Conteúdo do Arquivo XML gerado pela exportação
A figura 35 exibe o formulário de importação dos dados preenchido com as
tabelas “Produtos.xml” e “Vendas.xml”. Observe que o sistema identifica a estrutura das
tabelas e submete esta estrutura para que o usuário indique os atributos que definem o
relacionamento entre a tabela principal e a tabela de monitoramentos. Após, o usuário deve
fazer a seleção da hierarquia dos atributos da tabela principal em que ele quer que os dados
fiquem organizados (a quantidade de atributos é variável, conforme as informações do
arquivo importado). Ou seja, qual o grupo principal será inicialmente exibido pela
ferramenta e quais os subgrupos estarão subordinados a ele. Esta ordem pode ser alterada
posteriormente através do menu “Hierarquia”.
49
Figura 35: Formulário Web inicial para importação dos dados e configurações do sistema
As tabelas de “produtos” e “vendas” contém os atributos indicados nas tabelas 2 e
3 (formato do Microsoft Access).
Produtos
Código Número
Nome Texto
Gênero Texto
Marca Texto
Quantidade Número
Preço Moeda
Tabela 2: Atributos da tabela Produtos
50
Vendas
Numero Número
CodProduto Número
Quant Número
Preço Moeda
DataVenda Data/Hora
Tabela 3: Atributos da tabela “Vendas”
A partir do preenchimento do formulário, com a indicação da tabela de
“produtos.xml”, como tabela mestre e a tabela de “vendas.xml”, como sendo a tabela dos
monitoramentos, a ferramenta gera uma visualização inicial sobre a qual o usuário poderá
interagir (figura 36).
Figura 36: Uso da ferramenta em um tradicional sistema de controle de vendas
51
O gráfico inicialmente apresentado, ainda conforme a figura 36, exibe os grupos
de produtos classificados pela ordem do cálculo aplicado sobre os valores constantes no
arquivo XML. No eixo temporal, os dados da tabela de monitoramentos (vendas.xml) são
totalizados e agrupados pelos anos que constam nesta tabela.
O usuário pode, através do menu “Hierarquia”, modificar a ordem dos atributos a
serem representados na ferramenta. Ao selecionar os atributos e clicar em “Aplicar” uma
nova representação visual é exibida, conforme ilustra a figura 37. Nela o atributo marca foi
destacado como primeiro nível na hierarquia da representação.
Figura 37: Modificação da Hierarquia dos atributos exibidos na ferramenta
Dentre as várias opções que podem ser configuradas pelo usuário, podem-se
destacar:
• Ação do clique do mouse: Esta opção do menu “Ação/Cores” serve para
definir se o clique do mouse sobre um quadro no Mosaic Display do gráfico
fará a ferramenta ampliar ou reduzir o nível de detalhamento dos itens
apresentados ou destacar este item em comparação aos demais. As figuras 38 e
52
39 relacionam os dois tipos de interação do gráfico disponíveis para esta ação.
Caso “Expandir Hierarquia” esteja selecionado, um clique sobre “Alimentos”
(1º Atributo) faz com que as marcas (2º Atributo) dos produtos do grupo
“Alimentos” sejam apresentados. Porém, se “Destacar” estiver selecionado,
todas as linhas dos itens inicialmente ficam na cor branca e clicar sobre um
item modifica a sua cor, destacando-o dos demais. O usuário pode
“destacar/relacionar” quantos itens ele desejar, sendo que a ferramenta, neste
caso, exibe cada item de uma cor diferente.
Figura 38: Expandir Hierarquia subdivide um quadro exibindo os itens do 2ª atributo
• Eixo Temporal: Permite ao usuário selecionar o intervalo de tempo a ser
exibido no gráfico. O usuário pode selecionar entre Ano, Mês e Dia. Serve
também para ampliar a análise sobre os dados relacionados com o período de
tempo em que as interações ocorrem. Possibilita ao usuário checar indicações
do tipo: quais os meses em que determinados produtos têm acréscimo de
53
venda, meses em que o movimento de vendas no geral aumenta ou diminui,
etc.
Figura 39: Destacar modifica a cor da linha do item clicado
• Cores e Espessuras das Linhas: Permitem ao usuário indicar a forma de uso
das cores no gráfico. Ele pode optar por utilizar cores diferentes para cada item
apresentado ou cores indicativas de acréscimo (+) ou decréscimo (-) nas
interações da tabela detalhe. As cores diferentes permitem acompanhar melhor
o desempenho de um item ou de um grupo de itens no decorrer do período
visualizado. Já as cores indicativas – figura 40 - servem para que o usuário
tenha uma visão geral do desempenho dos itens de um período para outro. Por
exemplo, se do ano de 2003 para o ano de 2004 prevalecer a cor verde sobre a
cor vermelha, é sinal de que houve uma melhora geral nas vendas dos produtos
neste período. Já a opção que permite definir a espessura das linhas do gráfico
permite exibir as linhas todas na mesma espessura, ou então, fazer com que ela
54
fique proporcional ao tamanho do quadro apresentado na coluna do Mosaic
Display.
Figura 40: Cores indicativas de desempenho
• Cálculo: Indica o tipo de cálculo a ser aplicado sobre os itens da tabela
detalhe. O usuário pode selecionar entre Somar
, Contar ou Calcular o valor
médio. No caso da soma ou média é necessário também indicar o campo sobre
o qual será realizado o cálculo. Dependendo do sistema a ser analisado, pode
ser mais interessante para o usuário saber quantas vezes um determinado
produto foi vendido, ou então o montante total de vendas, ou ainda, efetuar o
cálculo sobre o número médio de vendas dos itens em comparação aos demais.
• Comportamento: Possibilita ao usuário destacar os itens que apresentam
comportamento similar, ou então, que se comportaram de maneira oposta no
período analisado. Os itens com comportamento a destacar são exibidos em
cores diferentes no gráfico. No caso dos itens com comportamento oposto, um
par de cores claras/escuras indica a relação. A figura 41 mostra os itens com
55
comportamentos Similares, enquanto que a figura 42 destaca os itens com
comportamentos Opostos. Importantes correlações podem ser obtidas a partir
da análise dos dados com este recurso da ferramenta, como pode ser visto na
figura 42, que mostra que os gêneros “Cigarros” e “Doces” tem
comportamentos opostos na base de dados analisada.
Figura 41: Itens com comportamentos similares
56
Figura 42: Gêneros com comportamentos opostos no período analisado
Várias outras opções de configuração da ferramenta podem ser modificadas pelo
usuário (figura 43), como a largura da primeira coluna, o tamanho da fonte, número de
valores da última coluna, a ordem de exibição dos itens no Mosaic Display, entre outros.
Isto permite adaptar a ferramenta ao conjunto de dados submetido pelo usuário. Por
exemplo, itens com descrições longas podem exigir que a largura da primeira coluna seja
maior; uma representação visual gerada para ser impressa, pode ser melhor compreendida
em um tamanho maior e com maior número de valores na coluna final, etc.
Além disso, podem ser definidos filtros para que o usuário possa selecionar para a
análise os dados que possam indicar padrões ou permitir a descoberta de novos
conhecimentos, conforme ilustra a figura 44. Ou seja, a ferramenta procura atender o
objetivo principal da área de Visualização de Informações que é o de facilitar a
compreensão humana sobre os dados de um determinado sistema.
57
Figura 43: Opções do sub-menu “Configurações”
3.8 Considerações do Capítulo
Este capítulo teve por finalidade apresentar as características da ferramenta
VisMade. Para tanto foram descritas a metodologia utilizada, o formato dos dados a serem
submetidos à ferramenta, bem como, justificada a utilização das técnicas de Visualização
de Informações empregadas na ferramenta. Todos os menus e sub-menus do sistema foram
descritos, com a indicação dos itens que compõem cada um deles. A partir de um conjunto
de dados fictício, de um sistema de vendas de um supermercado, foram apresentados os
processos de exportação e importação dos dados pela ferramenta. Com base nestes dados,
diversas telas demonstrando os recursos da ferramenta foram exibidos, a fim de facilitar a
sua compreensão.
58
Figura 44: Aplicação de Filtros sobre os dados representados na ferramenta
59
4. Estudo de Caso
Com o objetivo de explorar as funcionalidades da ferramenta VisMade e também
validar os seus recursos, um estudo de caso, com dados reais, foram submetidos a mesma.
As informações referem-se às internações de pacientes no Hospital Universitário São
Francisco de Paula – da cidade de Pelotas, no período de Janeiro à Julho de 2007. A base
de dados, armazenada em Postgresql, foi importada pela ferramenta VisMade conforme o
processo descrito na capítulo anterior.
4.1 Tabelas
O sistema contém as tabelas “Pacientes” (mestre) e “Internações” (detalhe) –
detalhadas nas tabelas 4 e 5. Os atributos das tabelas selecionados para a análise foram
indicados pela direção do Hospital. Alguns dos atributos, inicialmente relacionados à
tabela “Internações”, foram importados para tabela “Pacientes” – para permitir as análises
desejadas pela direção do hospital. O atributo “doença” é um exemplo desta mudança, já
que para o hospital importa relacionar quantas internações ocorrem em cada doença.
Assim, um paciente internado com duas doenças diferentes, terá seu nome duplicado na
tabela “Pacientes”. Este estudo de caso pode ser acessado no endereço eletrônico
www.edecio.com.br/hu
Tabela 4: Atributos da tabela “Pacientes”
Pacientes
Código Número
Nome Texto
Unidade Texto
Doença Texto
Idade Número
60
Tabela 5: Atributos da tabela Internações
4.2 Recursos
Um recurso importante de ser explorado com a ferramenta, conforme citado no
capítulo 2.5, é a possibilidade de visualizar a representação dos dados em diferentes
perspectivas. A figura 45 apresenta os dados com o atributo “Unidade” na primeira
hierarquia. Isto permite à direção do hospital ter uma visão geral do percentual de
internações em cada uma das unidades, bem como, o desempenho delas no decorrer dos
meses analisados.
Figura
45: Internações hospitalares com o atributo Unidade em destaque
Internações
Código Número
CodPac Número
DataInternacao Data/Hora
DiasInternacao Número
61
A figura 45 apresenta a visualização inicial da ferramenta após o processo de
importação dos dados. A partir deste ponto, o usuário pode explorar os recursos da
ferramenta, como, por exemplo, definir filtros, modificar a hierarquia dos atributos ou
identificar itens com comportamento oposto ou similar.
Ainda explorando o recurso do menu “hierarquia”, ao colocar o atributo “doença”
como o atributo principal da visualização é possível observar, conforme ilustra a figura 46,
quais as doenças com maior número de internações no hospital. Observa-se também a
grande variação no número de internações entre os meses e a enorme quantidade de
doenças, o que impossibilita ao usuário identificar na ferramenta o nome das doenças
menos freqüentes.
Figura 46: Doenças que geram internações no hospital
Modificando a configuração das cores das linhas (menu “Ação / Cores”) é
possível ter uma visão geral das internações no hospital no período analisado. Com a figura
47 pode-se observar que prevalece a cor verde, de forma bastante acentuada, entre os
62
meses de fevereiro (2007-02) e março (2007-03). Também entre os meses de abril (2007-
04) e maio (2007-05) a cor verde se destaca, indicando o crescimento no número de
internações entre estes meses. Já entre os meses de junho (2007-06) e julho (2007-07) as
unidades com maior número de internações tiveram crescimento, enquanto que as demais
tiveram diminuição no número das internações – destacadas pela linha vermelha do
gráfico. Também na figura 47 é exibido o atributo sexo, indicado como segundo no nível
da hierarquia da representação visual. Com ele é possível observar qual o percentual de
ocupação de cada sexo em cada uma das unidades exibidas.
Figura 47: “Unidades / Sexo” com as cores indicativas de desempenho
Interagindo com as demais opções da ferramenta é possível verificar algumas
informações interessantes. A figura 48 apresenta os dados das internações hospitalares com
o atributo “grupo_idade” (em atributos numéricos a ferramenta adiciona automaticamente
um novo atributo com os valores agrupados, inicialmente, em 10 faixas) como primeiro na
hierarquia de montagem do gráfico. Estando o atributo sexo como segundo na hierarquia
63
de exibição é possível observar a diferença acentuada no número de internações entre os
sexos (F e M) na faixa dos [20..29] anos, enquanto que na faixa dos [70..79] os percentuais
são quase os mesmos. Para gerar a figura 48 utilizou-se o recurso de destacar os itens
clicados (sub-menu “Ação / Cores”).
Figura 48: Diferença no número de internações entre os sexos nas faixas etárias [20..29] e [70..79]
A partir do recurso que permite a criação de filtros nos dados a serem
representados na ferramenta pode-se verificar a ocorrência de, por exemplo, uma
determinada doença nas faixas etárias dos pacientes internados. A figura 49 apresenta o
crescente número de internações de crianças de [0..9] anos com a doença “Pneumonia”
(provavelmente relacionado com o período de inverno).
64
Figura 49: Crescimento no número de internações de crianças com “Pneumonia”
Também com o recurso de filtro é possível ver com maiores detalhes alguns dos
itens representados na ferramenta. Na figura 50 foram definidos filtros para destacar as
unidades “U.T.I. Geral”, “U.T.I. Pediátrica” e “Berçário” que apresentam um baixo
número de internações e, por conseqüência, ocupam um pequeno quadro no Mosaic
Display da ferramenta. As doenças que geram internações nestas unidades do hospital
foram exibidas como segundo nível na hierarquia dos atributos visualizados.
65
Figura 50: Filtros detalham unidades com baixo número de internações
Com o recurso de restringir o período analisado pelo “Eixo Temporal”,
selecionando o intervalo de meses de janeiro à maio (2007-01 à 2007-05) é possível
observar que dois grupos de unidades apresentam comportamentos semelhantes, conforme
demonstrado na figura 51. As cores azul e laranja representam estes comportamentos
semelhantes destes grupos. Observa-se também que a ferramenta destaca o comportamento
dos grupos [++-+] e [-+++]. Onde + indica o crescimento do valor representado e – indica
decréscimo, entre os períodos analisados.
66
Figura 51: Unidades com comportamento semelhante de janeiro a maio de 2007.
Diversas outras simulações poderiam ser realizadas com o objetivo de detectar
informações relevantes para a instituição hospitalar. Com as representações apresentados
acredita-se ser possível verificar os recursos da ferramenta em um sistema real, bem como,
suas possibilidades de auxílio na análise e compreensão do andamento das atividades da
instituição.
4.3 Considerações do Capítulo
A proposta deste estudo de caso foi demonstrar quais as informações podem ser
obtidas com a ferramenta para um conjunto de dados reais. Informações estas disponíveis
na instituição hospitalar, mas sem uma forma de visualização que facilite a sua
compreensão e possibilite a tomada de decisões gerenciais que busquem a melhor
adequação da instituição aos dados representados na ferramenta.
67
5. Análise
Um dos aspectos importantes no desenvolvimento de uma ferramenta de
Visualização de Informações – e de qualquer outro tipo de software – é a submissão do
programa a um processo de análise/avaliação. Tendo como objetivo, verificar se o
programa está de acordo com as especificações iniciais, bem como, se cumpre com todas
as tarefas a ele designadas. Neste capítulo será apresentado o processo de avaliação ao qual
foi submetida a ferramenta, bem como, a análise dos resultados apresentados.
5.1 Critérios de Avaliação definidos por Luzzardi
As representações visuais geradas pela ferramenta VisMade ficam organizadas
em um formato hierárquico, onde o usuário pode selecionar quantos níveis de visualização
serão expandidos a partir de cada quadro inicial – representado pela técnica Mosaic
Display da ferramenta. Desta forma, optou-se por utilizar o conjunto de critérios de
avaliação de representações visuais hierárquicas, desenvolvido por Luzzardi [16], um
avaliando a representação visual estática e outro os mecanismos de interação
fornecidos pela ferramenta de visualização. A figura 52 exibe os critérios a serem
considerados no processo de avaliação referentes a representação visual.
Os critérios estão organizados em cinco classes para avaliar a representação visual
estática:
• Limitações,
• Complexidade cognitiva,
• Organização espacial,
• Codificação de atributos e
• Transição entre estados.
Com exceção da última classe, os critérios avaliam um “momento” da
representação visual, ou seja, suas características estáticas desconsiderando a transição de
um estado a outro. As características da transição entre um estado e o seguinte, resultado
de alguma operação, são avaliadas seguindo os critérios reunidos na última classe [16].
68
Figura 52: Critérios de avaliação para representação visual
Já os mecanismos interativos freqüentemente providos pelas técnicas de
visualização, dependendo do domínio de aplicação, são classificados como operações
sobre os dados e operações sobre as representações visuais [16], sumarizados pela figura
53.
69
Figura 53: Mecanismos de interação identificados nas técnicas de visualização de informações
hierárquicas
Para avaliar se as representações visuais e os mecanismos interativos estão de
acordo com os critérios destacados nas Figuras 52 e 53, Luzzardi [16] elaborou um
questionário, destacado no Apêndice, com quinze perguntas contendo valores relacionados
aos critérios de avaliação sugeridos. As respostas para estas perguntas, foram dadas por um
usuário especialista na ferramenta, neste caso, o próprio desenvolvedor, relacionando as
representações geradas pela ferramenta com os critérios de avaliação. Para cada pergunta,
existe um espaço para o avaliador justificar a alternativa escolhida – destacando os
aspectos considerados relevantes sobre a questão destacada.
5.2 Análise Crítica da Ferramenta
Conforme pode ser observado no Apêndice, para cada pergunta elaborada a partir
dos critérios de avaliação heurística proposta por Luzzardi [16], existem cinco alternativas
a serem selecionadas pelo avaliador, com pesos diferentes para cada uma delas: Sem
importância (0), Cosmético (1), Simples (2), Grave (3) e Catastrófico (4). A tabela 6
apresenta o número de respostas para cada uma das alternativas e a figura 54 destaca um
gráfico relacionando o percentual das respostas dadas pelo avaliador.
70
Alternativa Peso Nº Respostas %
Sem importância 0 8 53,3%
Cosmético 1 2 13,3%
Simples 2 4 26,7%
Grave 3 1 6,7%
Catastrófico 4 0 0%
Tabela 6: Respostas da Avaliação da Ferramenta
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Gráfico Relacionando Respostas aos Critérios de
Avaliação propostos por Luzzardi
Sem importância (0)
Cosmético (1)
Simples (2)
Grave (3)
Catastrófico (4)
Figura 54: Análise da Avaliação da Ferramenta
Pode-se observar que a maioria das respostas foi positiva, considerando “Sem
importância” o grau de severidade apresentado pela questão. Grande parte destas respostas,
consideraram os recursos de configuração da ferramenta, que permite ao usuário ajustar a
ferramenta tanto ao conjunto de dados submetidos a ela, quanto as preferências do usuário
com a representação visual gerada.
Duas respostas apresentaram o grau de severidade “Cosmético” – a questão
número 1, que pode apresentar problema caso o usuário não ajuste o tamanho da
representação para ficar adequado ao nível de hierarquia por ele expandido. E ainda, a
questão 13, que aborda o tempo de resposta do sistema – aspecto este relacionado
diretamente com a velocidade de acesso a Web.
71
Quatro questões apresentaram o grau de severidade “Simples”. Na pergunta de
número 4, onde é abordado sobre formas alternativas de representação de informações
relevantes. Neste aspecto a ferramenta apresenta duas técnicas, onde as informações
relevantes do sistema são apresentadas a partir delas. Na questão de número 6, que trata
sobre a oclusão de objetos. Esta situação pode ocorrer, dependendo da quantidade de
informações a serem representadas na ferramenta e do tamanho do gráfico selecionado
pelo usuário – porém, pode ser ajustado pelas configurações do sistema e pela criação de
filtros.
Ainda apresentaram grau de severidade “Simples”, as questões número 9 e
número 11. A questão número 9, aborda sobre formas alternativas de codificação das
informações. Como o usuário pode ajustar a largura da coluna que exibe as informações
representadas no gráfico, considera-se inicialmente, desnecessário a criação de formas de
codificação das informações exibidas. Já a questão número 11, trata sobre o tempo gasto
com a exibição de uma nova representação visual. Neste sentido, para não depender da
velocidade de acesso ao sistema na Web, pode-se projetar como trabalhos futuros uma
forma alternativa de utilização da ferramenta, onde os dados ficariam em uma base local.
Uma questão apresentou grau de severidade “Grave”, que refere-se a pergunta de
número 14, onde é citado a utilização de ajuda pelo usuário. A ferramenta não dispõe ainda
deste recurso, e o mesmo deverá ser implementado antes da disponibilização da ferramenta
para uso por outras instituições, além daquela onde o estudo de caso foi realizado.
72
6. Conclusões e futuros trabalhos
A área da Visualização de Informações apresenta um campo que permite o
desenvolvimento de diversas ferramentas a serem utilizadas para facilitar a compreensão
dos mais variados assuntos.
Este trabalho fez uma descrição dos principais conceitos utilizados nesta área da
Ciência da Computação, bem como, das técnicas e ferramentas utilizadas para suas
representações.
Fez ainda a apresentação e descrição da ferramenta VisMade, criada para a
análise de dados estruturados no formato “mestre-detalhe”, buscando a descoberta de
novas informações (Visual Data Mining), além de visualizar o desempenho dos dados em
um período de tempo.
Suas funcionalidades permitem a análise de itens com comportamento “similar”
e/ou “oposto” e também identificar rapidamente às tendências de crescimento ou queda de
desempenho dos itens apresentados na representação visual.
Um dos diferenciais da ferramenta é o fato de que ela inicialmente utiliza e
solicita os dados, no formato XML, a serem enviados para a análise, tornando-a adaptável
para os mais diversos sistemas que possuem os dados estruturados neste formato.
Dois estudos de caso foram apresentados: um com dados fictícios de um
supermercado e outro com informações reais – em que dados das internações de pacientes
do Hospital Universitário São Francisco de Paula da cidade de Pelotas, foram submetidos a
ferramenta. Onde, através de várias representações visuais, os recursos e os tipos de
descoberta de informações que podem ser obtidas com a ferramenta foram demonstrados.
Após, foi realizada a avaliação da VisMade, empregando o conjunto de critérios
de avaliação de técnicas de visualização de Informações definidos por Luzzardi [16]. Com
base nesta avaliação, os aspectos negativos destacados na análise crítica da ferramenta,
serão analisados e ajustados.
O passo seguinte, a apresentação deste trabalho, será a disponibilização da
ferramenta para a sociedade, onde dados de diferentes sistemas possam ser submetidos a
ela e mais facilmente analisados por seus usuários.
73
Desta forma, o presente trabalho, pretende contribuir na difusão da área de
Visualização de Informações e também auxiliar as empresas a terem uma melhor
percepção das informações que possuem em seus sistemas, através dos recursos
disponíveis na VisMade.
Por outro lado, a partir do retorno destas empresas, poderá ser realizado os ajustes
e aperfeiçoamentos sugeridos, visando uma melhor qualificação da ferramenta.
Conforme os resultados alcançados e a perspectiva de auxílio a um número
expressivo de empresas, a realização deste trabalho serviu para os propósitos iniciais por
ele almejados.
74
Apêndice: Material para Avaliação Heurística
utilizando os critérios de avaliação definidos por
Luzzardi
Critérios de Avaliação
Sessão de avaliação
Representação Visual
1. Limitações
Verificação:
Existe limitação na quantidade de diferentes tipos de informações, no
número máximo de elementos de informações, no número de níveis na
hierarquia e no número máximo de janelas auxiliares?
Grau de severidade
Problema:
A ferramenta VisMade não apresenta limites para a quantidade de
informações, número máximo de elementos ou janelas auxiliares.
Apenas quanto aos níveis de hierarquia que, se muito expandidos,
podem causar a oclusão das informações representadas.
( ) Sem importância Æ 0
(X) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 1: Limitações
Representação Visual
2. Densidade dos dados
Verificação:
O número de diferentes elementos de informação afeta a densidade dos
dados?
Grau de severidade
Problema:
O número de diferentes elementos de informação não irá afetar a
densidade dos dados, uma vez que o próprio usuário pode
redimensionar a representação visual.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 2: Densidade dos dados
Representação Visual
3. Dimensão dos dados
Verificação:
O número de níveis da hierarquia afeta a interpretação das
informações, ou seja, o número de dimensões é muito alto?
Grau de severidade
Problema:
Acredita-se que o número de níveis de dimensões não fique muito alto,
uma vez que o usuário pode reorganizar a qualquer momento a
hierarquia dos atributos de forma a gerar uma nova representação
visual.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 3: Dimensão dos dados
75
Representação Visual
4. Exibição de informações relevantes
Verificação:
Existe a representação de informações relevantes pela utilização de
formas alternativas de representação?
Grau de severidade
Problema:
A ferramenta VisMade dispõe de duas técnicas para representação das
informações ( Mosaic Display e Coordenadas Paralelas). O usuário
pode expandir ou condensar o uso de cada uma delas.
( ) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
(X) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 4: Exibição de informações relevantes
Representação Visual
5. Ordem lógica
Verificação:
A desordem visual, ambigüidade na representação visual e distribuição
dos elementos no layout afetam a localização dos objetos?
Grau de severidade
Problema:
O layout da ferramenta não possui desordem visual e os elementos
estão distribuídos de forma organizada nas representações.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 5: Ordem lógica
Representação Visual
6. Oclusão de objetos
Verificação:
O número de elementos de informação completamente ocultos é muito
grande, afetando a localização de objetos?
Grau de severidade
Problema:
A oclusão de elementos nas representações visuais geradas pela
ferramenta VisMade pode ocorrer dependendo da quantidade de
elementos a serem visualizados e do tamanho da representação. O
usuário pode configurar estes itens a fim de evitar esta oclusão.
( ) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
(X) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 6: Oclusão de objetos
76
Representação Visual
7. Detalhes
Verificação:
É permitido que o usuário controle o nível de detalhes?
Grau de severidade
Problema:
Sim. O usuário pode expandir o nível de detalhe de cada um dos
atributos apresentados na ferramenta a partir de um clique do mouse
sobre ele. Para voltar ao nível anterior basta outro clique sobre o item
expandido.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 7: Detalhes
Representação Visual
8. Contexto de referência
Verificação:
A legibilidade e visibilidade do contexto de referência são adequadas?
Existe a representação da localização do foco no contexto de
referência?
Os elementos de informação já visitados são destacados na hierarquia?
Grau de severidade
Problema:
Como todas as informações permanecem exibidas na representação,
ela mantém boa legibilidade e visibilidade do contexto. A ferramenta
permite destacar elementos a fim de estabelecer relacionamentos entre
eles. Deste modo destaca os elementos selecionados dos demais.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 8: Contexto de referência
Representação Visual
9. Codificação de informações em atributos visuais
Verificação:
São utilizadas formas alternativas para codificar informações?
Grau de severidade
Problema:
A ferramenta não apresenta formas alternativas de codificar as
informações, mas permite expandir a coluna onde as informações
representadas são exibidas.
( ) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
(X) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 9: Codificação de informações em atributos visuais
77
Representação Visual
10. Características de realismo
Verificação:
Existem características de realismo na técnica de visualização?
Grau de severidade
Problema:
Sim, existem. Com a técnica Mosaic Display é possível relacionar
proporcionalmente o tamanho dos quadros com o seu valor
representativo. Já com as Coordenadas Paralelas visualizar o
desempenho dos itens no período analisado.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 10: Características de realismo
Representação Visual
11. Tempo de resposta
Verificação:
O tempo de geração de uma nova representação é razoável?
Grau de severidade
Problema:
Como o acesso a ferramenta é via Web e o conjunto de registros a
serem pesquisados pode ser muito grande, existe a possibilidade de
para alguns filtros a geração de novas representações fique lenta. Em
suma, irá depender da velocidade de acesso a Internet.
( ) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
(X) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 11: Tempo de resposta
Representação Visual
12. Senso de orientação
Verificação:
Em algum momento houve mudança brusca no layout?
Grau de severidade
Problema:
Não. O layout mantém o mesmo padrão em todas as representações.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 12: Senso de orientação
78
Mecanismos de interação
13. Facilidade de uso
Verificação:
O tempo de resposta do sistema é razoável?
A técnica permite que o usuário corrija seus erros?
(Pode ser verificado o número de vezes que o usuário realizou
operações undo).
Grau de severidade
Problema:
O tempo de resposta depende da velocidade de acesso a Internet e da
quantidade de registros importados para representação. Como o
acesso é via browser, é possível ao usuário voltar rapidamente a
representação anterior através do botão voltar e ter a relação da lista
de vezes em que ele utilizou esta opção.
( ) Sem importância Æ 0
(X) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 13: Facilidade de uso
Mecanismos de interação
14. Eficiência no uso
Verificação:
O tempo gasto na execução de cada tarefa é razoável?
A quantidade de erros compromete a execução das tarefas?
O usuário executa muitos passos desnecessários?
O usuário busca muita ajuda?
Grau de severidade
Problema:
As tarefas a serem executadas pela ferramenta são rápidas de serem
executadas e de fácil acesso - através dos menus suspensos da tela
principal. O que não gera passos desnecessários pelo usuário.
Contudo, não existe ainda o recurso de ajuda ao usuário.
( ) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
(X) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 14: Eficiência no uso
Mecanismos de interação
15. Satisfação subjetiva
Verificação:
Há indícios da satisfação ou insatisfação do usuário frente à esta
técnica de visualização?
Grau de severidade
Problema:
As técnicas de Visualização de Informações utilizadas pela ferramenta
são adequadas para a representação dos dados no formato
“mestre/detalhe” proposto pela ferramenta, não gerando indícios de
insatisfação do usuário.
(X) Sem importância Æ 0
( ) Cosmético Æ 1
( ) Simples Æ 2
( ) Grave Æ 3
( ) Catastrófico Æ 4
Tabela 15: Satisfação subjetiva
79
Referências Bibliográficas
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80
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