KG-E: Um Grafo de Conhecimento Semântico Baseado na Integração de Dados de Empresas e Sancionados - Rolim, Tulio Vidal; Avila, Caio Viktor S.; A. Junior, Narciso Moura; Costa, Francisca Jamires; Mariano, Roberval Gomes; Calixto, Tainan; Vidal, Vania Maria Ponte (Anais do Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov), 2021)
A integração de dados permite a descoberta de informações que à priori não eram possíveis em fontes distintas e isoladas. Para tanto, a utilização de Grafos de Conhecimento Semântico (Semantic Knowledge Graphs) fornece uma visão homogênea a partir de fontes heterogêneas integradas semânticamente. Este trabalho descreve o processo de construção e validação de KG-E, um Grafo de Conhecimento Semântico contendo dados de empresas cadastradas na Rede Nacional para a Simplificação do Registro e da Legalização de Empresas e Negócios (REDESIM) e de Sancionados a partir do Cadastro de Empresas Inidôneas e Suspensas (CEIS). KGE-E foi validado através de um estudo de caso com base em questões de competência, apresentando satisfatibilidade quanto às questões relativas ao domínio. Por fim, os resultados sugerem que KG-E demonstrou ser uma visão integrada e enriquecida semanticamente das bases do REDESIM e CEIS, facilitando a construção de aplicações para análises futuras sobre os dados integrados, permitindo desta forma novos insights no âmbito fiscal-empresarial.