The objective of this study was to evaluate the influence of information quality in the prediction of genetic values for the Nellore cattle\'s growth traits. The information regarding the Nellore cattle from four farms participating in a program of the Brazilian National Association of Breeders and Researchers (ANCP, acronym in portuguese), named Nellore Brasil, is corresponding to the years 2012 and 2013. The selected farms are certified by the ANCP for quality of zootechnical information, having received the association\'s seal of approval, Global G1. Field data such as batch or management group were considered an assessment criteria, and the growth traits related to the body weight at 120 (W120), 210 (W210), 365 (W365) and 450 (W450) days were evaluated under different scenarios of information quality: inclusion of all management lot information and random inclusion of management lot information in 90%, 70%, 50%, 30% and absence of information on management lots. During the scrutiny of different scenarios of management lot information for the genetic evaluation of growth traits, it was found that there were changes in the file structure for genetic evaluation, after the statistical treatment of the data. The contemporary group experienced changes in the number of animals due to the poor quality of information. Changes were observed in all the (co)variance components and genetic parameters compared to those obtained by the scenario used as a reference. Concerning growth traits, there was an increase in the estimates of heritability and the additive genetic variance in as far as the number of information about management lots decreased. Due to the change in contemporary groups in the absence of information on management lots, the results obtained in genetic analyzes\' were biased, reaching overestimated breeding values, which can be misleading as to the choice of animals. With respect to the average of predicted breeding values, it was found that for the maternal additive genetic effects of the body weight at 120 and 210 days of age, the change in the information quality interfered negatively, leading to reduction of average breeding values of the herds evaluated. When evaluating correlations or Spearman rank breeding values obtained from data with information quality (scenario), in three groups of accuracy of breeding values compared to those obtained in different scenarios of the inclusion of information, in different proportions, it was found that there was a change in the animal classification for growth traits. / Objetivou-se com este trabalho avaliar a influência da qualidade da informação na predição de valores genéticos para as características de crescimento em bovinos da raça Nelore. Foram utilizadas informações de bovinos da raça Nelore provenientes de fazendas participantes do Programa Nelore Brasil da Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP), correspondentes aos anos de 2012 a 2013. As fazendas selecionadas são certificadas quanto à qualidade da informação zootécnica, possuindo o selo Global G1. Considerou-se como critério de avaliação dados de campo, como lote ou grupo de manejo, sendo analisadas características de crescimento relacionadas aos pesos padronizados aos 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365) e 450 (P450) dias de idade, avaliadas sob diferentes cenários de qualidade da informação: inclusão de todas as informações de lote de manejo; inclusão aleatória das informações de lote de manejo em 90%, 70%, 50%, 30% e dados sem a informação do lote de manejo dos animais com medidas fenotípicas. Ao considerar os diferentes cenários das informações de lotes de manejo para a avaliação genética das características de crescimento, verificou-se que houve alterações na estrutura dos arquivos para avaliação genética, após o tratamento estatístico dos dados. O grupo de contemporâneo sofreu alterações no número dos animais em decorrência da pouca qualidade da informação. Observou-se alterações em todos os componentes de (co)variância e parâmetros genéticos, quando comparados aos obtidos pelo cenário utilizado como referência. Para as características de crescimento houve aumento nas estimativas de herdabilidade e nas variâncias genéticas aditivas à medida que se reduziu o número de informações sobre os lotes de manejo. Devido à alteração nos grupos contemporâneos na ausência de informações sobre os lotes de manejo, foram obtidos resultados viesados nas análises genéticas, atingindo valores genéticos superestimados, que podem levar a enganos quanto à escolha dos animais. Ao avaliar as correlações de posto ou Spearman dos valores genéticos obtidos a partir de dados com qualidade na informação (cenário REF), em três grupos de acurácia dos valores genéticos, comparados aos obtidos nos diferentes cenários de inclusão das informações de lotes de manejo houve alteração na classificação dos animais para as características de crescimento avaliadas. / Mestre em Ciências Veterinárias

Os efeitos dos dados defeituosos sobre os resultados dos processos analíticos são notórios. Aprimorar a qualidade dos dados exige estabelecer alternativas a partir de vários métodos, técnicas e procedimentos disponíveis. O processo de Avaliação da Qualidade dos Dados - pAQD - provê relevantes insumos na definição da alternativa mais adequada por meio do mapeamento dos defeitos nos dados. Relevantes abordagens computacionais apoiam esse processo. Tais abordagens utilizam métodos quantitativos ou baseados em asserções que usualmente restringem o papel humano a interpretação dos seus resultados. Porém, o pAQD depende do conhecimento do contexto dos dados visto que é impossível confirmar ou refutar a presença de defeitos baseado exclusivamente nos dados. Logo, a supervisão humana é essencial para esse processo. Sistemas de visualização pertencem a uma classe de abordagens supervisionadas que podem tornar visíveis as estruturas dos defeitos nos dados. Apesar do considerável conhecimento sobre o projeto desses sistemas, pouco existe para o domínio da avaliação visual da qualidade dos dados. Isto posto, este trabalho apresenta duas contribuições. A primeira reporta uma taxonomia que descreve os defeitos relacionados aos critérios de qualidade da acuracidade, completude e consistência para dados estruturados e atemporais. Essa taxonomia seguiu uma metodologia que proporcionou a cobertura sistemática e a descrição aprimorada dos defeitos em relação ao estado-da-arte das taxonomias. A segunda contribuição reporta relacionamentos entre propriedades-defeitos que estabelecem que certas propriedades visuais-interativas são mais adequadas para a avaliação visual de certos defeitos em dadas resoluções de dados. Revelados por um estudo de caso múltiplo e exploratório, esses relacionamentos oferecem indicações que reduzem a subjetividade durante o projeto de sistemas de visualização de apoio a avaliação visual da qualidade dos dados. / The effects of poor data quality on the reliability of the outcomes of analytical processes are notorious. Improving data quality requires alternatives that combine procedures, methods, techniques and technologies. The Data Quality Assessment process - DQAp - provides relevant and practical inputs for choosing the most suitable alternative through a data defects mapping. Relevant computational approaches support this process. Such approaches apply quantitative or assertions-based methods that usually limit the human interpretation of their outcomes. However, the DQAp process strongly depends on data context knowledge since it is impossible to confirm or refute a defect based only on data. Hence, human supervision is essential throughout this process. Visualization systems belong to a class of supervised approaches that can make visible data defect structures. Despite their considerable design knowledge encodings, there is little support design to data quality visual assessment. Therefore, this work reports two contributions. The first reports a taxonomy that organizes a detailed description of defects on structured and timeless data related to the quality criteria of accuracy, completeness and consistency. This taxonomy followed a methodology which enabled a systematic coverage of data defects and an improved description of data defects in regard to state-of-art literature. The second contribution reports a set of property-defect relationships that establishes that certain visual and interactive properties are more suitable for visual assessment of certain data defects in a given data resolution. Revealed by an exploratory and multiple study case, these relationships provides implications that reduce the subjectivity in the visualization systems design for data quality visual assessment.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:22Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009 / Este estudo visa explorar o Sistema de Comunicação de Internação Hospitalar (CIH) propondo critérios para avaliação da qualidade dos dados, com o objetivo de sinalizar a existência dos aspectos limitantes, e contribuir para a melhoria da qualidade dos dados dessa importante fonte de informação. O trabalho objetiva, também, incentivar o uso do CIH, ressaltando o seu potencial de utilização na epidemiologia e na gestão da saúde do País. Trata-se de um estudo ecológico em um banco de dados em nível nacional, no período de 2007 e 2008. A metodologia adotada na avaliação da qualidade dos dados foi baseada nas experiências do Instituto Canadense de Informação para a Saúde (Canadian Institute for Health Information) e da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (Ripsa), adaptando-se seus conceitos e recomendações às necessidades inerentes ao CIH. O estudo demonstrou que, no período analisado, a base de dados do CIH possui fragilidade na coleta das informações, porém tem boa completitude e mostra coerência das informações na série histórica. / This study explored the Communication System for Hospital (CIH) proposing criteria for evaluating the quality of data in order to signal the existence of the limiting aspects and contribute to the improvement of data quality of this important source of information. The work also aims at encouraging the use of CIH, highlighting its potential use in epidemiology and health management in the country. This is one ecological study in a database at the national level, between 2007 and 2008. The methodology used in assessing the quality of the data was based on the experiences of the Canadian Institute for Health Information and the Inter-Agency Network for Health Information (Ripsa), adapting its concepts and recommendations to the needs inherent CIH. The study showed that during the period analyzed, the database of the CIH has weakness in the data collection, but has shown good consistency and completeness of the information in the series.

Os efeitos dos dados defeituosos sobre os resultados dos processos analíticos são notórios. Aprimorar a qualidade dos dados exige estabelecer alternativas a partir de vários métodos, técnicas e procedimentos disponíveis. O processo de Avaliação da Qualidade dos Dados - pAQD - provê relevantes insumos na definição da alternativa mais adequada por meio do mapeamento dos defeitos nos dados. Relevantes abordagens computacionais apoiam esse processo. Tais abordagens utilizam métodos quantitativos ou baseados em asserções que usualmente restringem o papel humano a interpretação dos seus resultados. Porém, o pAQD depende do conhecimento do contexto dos dados visto que é impossível confirmar ou refutar a presença de defeitos baseado exclusivamente nos dados. Logo, a supervisão humana é essencial para esse processo. Sistemas de visualização pertencem a uma classe de abordagens supervisionadas que podem tornar visíveis as estruturas dos defeitos nos dados. Apesar do considerável conhecimento sobre o projeto desses sistemas, pouco existe para o domínio da avaliação visual da qualidade dos dados. Isto posto, este trabalho apresenta duas contribuições. A primeira reporta uma taxonomia que descreve os defeitos relacionados aos critérios de qualidade da acuracidade, completude e consistência para dados estruturados e atemporais. Essa taxonomia seguiu uma metodologia que proporcionou a cobertura sistemática e a descrição aprimorada dos defeitos em relação ao estado-da-arte das taxonomias. A segunda contribuição reporta relacionamentos entre propriedades-defeitos que estabelecem que certas propriedades visuais-interativas são mais adequadas para a avaliação visual de certos defeitos em dadas resoluções de dados. Revelados por um estudo de caso múltiplo e exploratório, esses relacionamentos oferecem indicações que reduzem a subjetividade durante o projeto de sistemas de visualização de apoio a avaliação visual da qualidade dos dados. / The effects of poor data quality on the reliability of the outcomes of analytical processes are notorious. Improving data quality requires alternatives that combine procedures, methods, techniques and technologies. The Data Quality Assessment process - DQAp - provides relevant and practical inputs for choosing the most suitable alternative through a data defects mapping. Relevant computational approaches support this process. Such approaches apply quantitative or assertions-based methods that usually limit the human interpretation of their outcomes. However, the DQAp process strongly depends on data context knowledge since it is impossible to confirm or refute a defect based only on data. Hence, human supervision is essential throughout this process. Visualization systems belong to a class of supervised approaches that can make visible data defect structures. Despite their considerable design knowledge encodings, there is little support design to data quality visual assessment. Therefore, this work reports two contributions. The first reports a taxonomy that organizes a detailed description of defects on structured and timeless data related to the quality criteria of accuracy, completeness and consistency. This taxonomy followed a methodology which enabled a systematic coverage of data defects and an improved description of data defects in regard to state-of-art literature. The second contribution reports a set of property-defect relationships that establishes that certain visual and interactive properties are more suitable for visual assessment of certain data defects in a given data resolution. Revealed by an exploratory and multiple study case, these relationships provides implications that reduce the subjectivity in the visualization systems design for data quality visual assessment.