Aplicações agrícolas e ambientais dependem de dados georreferenciados. A obtenção desse tipo de dado exige recursos elevados relacionados a hardware e recursos humanos especializados. A extração de dados da Web pode ser uma alternativa viável para criação de datasets para essa demanda. É possível encontrar repositórios públicos em ambiente Web para criar ou complementar datasets no domínio agrícola e ambiental, seja para delimitação de áreas agrícolas ou identificação e monitoramento de áreas ambientais. O presente artigo apresenta uma proposta para extração de dados da Web com o objetivo de criar um dataset para uso agrícola e ambiental por meio da extração de geo-coordenadas em repositórios públicos.

A produção científica depende em grande parte de termos técnicos específicos para cada área do conhecimento. Esses termos usualmente não seguem um vocabulário convencional ou tradução livre principalmente no compartilhamento de dados e informações entre idiomas. No domínio agrícola a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO) contribui com uma importante ferramenta para auxiliar o intercâmbio de informações em diferentes idiomas: o dicionário Agrovoc. O Agrovoc funciona como um vocabulário de termos composto também por uma ontologia colaborativa contando com termos em até 40 idiomas. A disponibilização desse vocabulário juntamente com a estrutura de uma ontologia pode dificultar a integração com sistemas de terceiros, como por exemplo Enterprise Resource Planning ou ERP. A contribuição desse trabalho está na apresentação de uma alternativa para criação de um dataset tabular a partir do dicionário Agrovoc para uso dos termos em bases de dados relacionais permitindo facilmente a integração com aplicações destinadas à agricultura.

Este artigo apresenta uma ferramenta para análise da qualidade de dados de bases de dados, cujo objetivo é fornecer uma interface para auxiliar na verificação e análise dos dados. A solução foi desenvolvida combinando recursos de dicionário de dados e dos dados armazenados possibilitando a investigação e análise de aspectos relevantes para análise baseada em critérios de dimensões de qualidade de dados. Com isso, pretende-se fornecer resultados qualitativos referentes à estrutura na qual os dados estão armazenados indicando características inadequadas como integridade, objetividade e validade entre outras dimensões

Dados de boa qualidade melhoram a precisão de informações resultando em decisões mais assertivas. Para avaliar os diversos aspectos envolvidos, é necessária uma abordagem que faça uso de dimensões para a verificação. Neste artigo, é apresentado um estudo acerca de dimensões de qualidade de dados no domínio do agronegócio. A validação das dimensões é feita sobre duas bases de dados reais, a primeira com foco no meio ambiente e a segunda em agricultura familiar. Os resultados mostram como cada base de dados se comporta em relação às dimensões definidas.