Bancos de Dados Temporais

Nas últimas décadas, o modelo de base de dados relacional tornou-se popular por sua simplicidade e sólida base matemática. Entretanto, o modelo relacional não endereça a dimensão temporal, tratando a variação dos dados no tempo da mesma forma que os dados ordinários – ou seja, apenas armazenam informações do estado presente quando o registro é lançado. Isso é insuficiente para aplicações que requerem valores de dados do passado, presente e futuro, como é o caso de algumas aplicações das áreas médica, empresarial, geográfica, acadêmica e qualquer outra na qual o dado faz parte de um processo histórico.

Para lidar com estes requisitos, os modelos de dados precisam explicitar a incorporação de aspectos temporais nos sistemas, que podem ser precisos, imprecisos, relativos, qualitativos e com raciocínio de tempo.

Entenda melhor a limitação dos bancos de dados relacionais e de que forma os aspectos temporais construídos dentro de um banco de dados podem resolver diversos problemas práticos na live desta segunda-feira, 04/out/2021, às 19h, com o Pós-doutor Romualdo Alves Pereira Júnior, pesquisador do Instituto Modal.

O Instituto Modal é uma Instituição de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICT), de natureza privada e sem fins lucrativos. Além de projetos e aplicações baseados em inteligência artificial, ciência de dados e tecnologias educacionais, desenvolvemos, a partir da nossa experiência em consultorias de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados, o curso ‘LGPD: Implementação & Conformidade’, totalmente ‘online’ e a distância, com 40 horas/aula, conteúdos e materiais para ajudar as organizações a estarem em conformidade com a nova lei.

Romualdo é Coordenador de Modernização institucional da Defensoria Pública da União – DPU, desde 2020. Também já coordenou a área de Análise de Dados e Inteligência da Informação da Presidência da República, atuou como analista sênior de Ciência & Tecnologia do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE, e foi chefe da Divisão de Informática e outros cargos na Agência Espacial Brasileira, dentre outras várias experiências profissionais. Possui Pós-Doutorado em Ciência da Computação pela University of Ottawa, Canada, na linha de pesquisa em Data Science (Machine Learning e Textual Analysis); doutorado em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília – UnB; mestrado em Informática pela Universidade Federal da Paraíba; especialização em Engenharia de Software pela Universidade Católica de Brasília – UCB; e graduação em Tecnologia de Processamento de Dados pela UnB. Já exerceu a função de professor de Pós-Graduação em Gestão de Tecnologia da Informação na UnB e foi orientador e membro de bancas examinadoras de dezenas de trabalhos de pós-graduação em Gestão de TI na UnB e UCB. Atualmente, é pesquisador e responsável pela área de Inteligência Artificial no Instituto Modal.

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