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Integração entre redes heterogêneas de ativos digitais: modelo híbrido de metadados baseado em meta-modelos dinâmicos

Pessoa, Diego Ernesto Rosa 24 August 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4484678 bytes, checksum: 07ef67519a9b72fcf80724948f89a605 (MD5) Previous issue date: 2012-08-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The increased production of digital assets in enterprise environments makes digital asset management an increasingly complex task, since we must make use of well-defined metadata, so that you can easily find and use assets from different repositories. However, obtaining a standardized model that cover the peculiarities of all involved, is usually a highly complex task due to heterogeneity between the models. In addition, is considered the fact that existing solutions specialize in solving part of the problem, leaving a gap in the other phases of the integration process. Thus, for the development of this dissertation was proposed, implemented and evaluated a service framework for metadata interoperability that aims to encompass most of the workflow of digital asset management integration process. This framework aims to bring together and complement existing solutions, providing support to semi-automatic identification of correlations between elements of metadata models and a component-based architecture responsible for the dynamic generation of meta-models, which in turn will aggregate the result of the correlation analysis and serve as a unified language, enabling interoperability between digital assets repositories, regardless the metadata standard used by each one. Lastly, the work validation was conducted by performing an experiment using a proof of concept applied to a scenario involving heterogeneous models of digital asset management real systems. The objective of experiment was perform an assessment of quality of the automatically mapping obtained. The result was accuracy up to 98% within the universe of elements that had at least an correlation suggestion, which occurred in 66% of the elements of the models. / O crescimento da produção de ativos digitais dentro de ambientes corporativos torna o gerenciamento de ativos digitais uma tarefa cada vez mais complexa, visto que é preciso fazer uso de metadados bem definidos, de maneira que seja possível localizar e utilizar facilmente ativos provenientes de diferentes repositórios. Entretanto, obter um modelo padronizado, que atenda às peculiaridades de todos os envolvidos, é normalmente uma tarefa altamente complexa, devido às heterogeneidades existentes entre os modelos. Adiciona-se ainda o fato de que as soluções existentes se especializam em resolver uma parte do problema, deixando uma lacuna nas demais fases do processo de integração. Sendo assim, para o desenvolvimento dessa dissertação, foi proposto, implementado e avaliado um framework de serviços que visa contemplar a maior parte do fluxo de trabalho do processo de integração entre sistemas de gerenciamento de ativos digitais. Esse framework visa reunir e complementar soluções já existentes, disponibilizando os recursos necessários para apoiar a identificação das correlações entre elementos dos modelos de metadados e fornecendo uma arquitetura baseada em componentes responsáveis pela geração dinâmica de meta-modelos, que por sua vez irão agregar o resultado da análise das correlações e servirão como uma linguagem unificada, possibilitando a interoperabilidade entre os repositórios de ativos digitais, independentemente do padrão de metadados utilizado por cada um. A validação do trabalho foi realizada através da execução de um experimento utilizando uma prova de conceito aplicada a um cenário envolvendo modelos heterogêneos de sistemas de gerenciamento de ativos digitais reais. O objetivo do experimento foi realizar uma avaliação da qualidade do mapeamento fornecido automaticamente. Como resultado foi obtido um índice de acerto de até 98% dentro do universo dos elementos que obtiveram ao menos uma sugestão de correlação, o que ocorreu para 66% dos elementos dos modelos.

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