Ambiente de data warehousing espacial para tomada de decisão sobre dados de crimes

• Juliana Bernardes Freitas Universidade de São Paulo (USP)
• João Paulo Clarindo Universidade de São Paulo (USP)
• Cristina D. Aguiar Universidade de São Paulo (USP)

DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2023.232760

Resumo

A ocorrência de crimes é uma realidade preocupante, com inúmeros casos registrados diariamente. A análise dos dados provenientes dos boletins de ocorrência pode fornecer informações valiosas para os gestores de segurança pública, auxiliando na tomada de decisão estratégica para a segurança pública e o combate à criminalidade. Dentro deste contexto, este artigo propõe a criação de um ambiente de data warehousing espacial para auxiliar gestores de segurança pública a identificar padrões, direcionar recursos e tomar decisões mais eficazes para combater a criminalidade. São apresentados exemplos de consultas analíticas espaciais com dados disponibilizados pela Secretaria de Segurança Pública do estado de São Paulo, e como elas podem ser utilizadas na tomada de decisão.

Palavras-chave: Bases de dados multidimensionais e temporais, Gerenciamento e design de esquemas, Bancos de dados espaço-temporais

Referências

Al-Sai, Z. A. and Abualigar, L. M. (2017). Big Data and E-government: A review. In 8th International Conference on Information Technology (ICIT)580, pages 580–587.

BRASIL (2022). Plano de Dados Abertos 2022-2024. Technical report, Ministério da Justiça e Segurança Pública, Brası́lia.

Cerqueira, D., Bueno, S., Palmieri Alves, P., Sergio de Lima, R., R. A. da Silva, E., Ferreira, H., Pimentel, A., Barros, B., Marques, D., Pacheco, D., de Oliveira Accioly Lins, G., dos Reis Lino, I., Sobral, I., Figueiredo, I., Martins, J., Chacon Armstrong, K., and da Silva Figueiredo, T. (2020). Atlas da Violência 2020. Relatório Institucional, pages 1–91.

Chaudhuri, S. and Dayal, U. (1997). An overview of data warehousing and OLAP technology. ACM SIGMOD Record, 26(1):65–74.

Freitas, J. B., Clarindo, J. P., and Aguiar, C. D. (2023). SPSafe: um dataset sobre dados de criminalidade no estado de São Paulo. XXXVIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados: V Dataset Showcase Workshop (DSW), SBBD 2023 Companion.

Han, J., Stefanovic, N., and Koperski, K. (1998). Selective materialization: An efficient method for spatial data cube construction. In LNCS, volume 1394, pages 144–158, Berlin, Heidelberg, Germany. Springer.

Kasprzyk, J.-P. and Donnay, J.-P. (2016). A Raster SOLAP for the Visualization of Crime Data Fields. 8th International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, pages 121–125.

Macedo, D. F. and Lemos, D. L. d. S. (2021). Dados abertos governamentais: iniciativas e desafios na abertura de dados no Brasil e outras esferas internacionais. AtoZ: novas práticas em informação e conhecimento, 10(2):14.

Rivest, S., Bédard, Y., and Marchand, P. (2001). Toward better support for spatial decision making: defining the characteristics of Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP). Geomatica, 55(4):539–555.

Sá, B. C., Muller, G., Banni, M., Santos, W., Lage, M., Rosseti, I., Frota, Y., and Oliveira, D. d. (2021). PolRoute-DS: um Dataset de Dados Criminais para Geração de Rotas de Patrulhamento Policial. Anais do Dataset Showcase Workshop (DSW), pages 117–127.

Santos, W. and Oliveira, D. d. (2018). Um Ambiente de Apoio à Decisão baseado em Data Warehouse para a Área de Segurança Pública do Estado do Rio de Janeiro. Anais do Workshop Brasileiro de Cidades Inteligentes (WBCI).

Vaisman, A. and Zimányi, E. (2014). Data Warehouse Systems: Design and Implementation. Springer Publishing Company, Incorporated, Berlin, Heidelberg, Germany.