Esquemia: proposta de uma solução computacional com apoio de inteligência artificial para diagnóstico estrutural de bancos de dados relacionais

Abstract

O presente trabalho tem como tema a análise estrutural automatizada de bancos de dados relacionais com apoio de inteligência artificial, tendo como foco a proposta do Esquemia, uma solução computacional voltada ao diagnóstico estrutural de bases relacionais pouco documentadas ou de difícil compreensão. A pesquisa parte da constatação de que profissionais da área de dados frequentemente enfrentam dificuldades para compreender bases desconhecidas, especialmente quando não há documentação técnica adequada, quando os relacionamentos entre tabelas não estão claramente definidos ou quando a nomenclatura dos elementos do banco não é suficientemente descritiva. Nesse contexto, propõe-se uma arquitetura conceitual capaz de extrair e organizar metadados estruturais, como tabelas, atributos, chaves primárias, chaves estrangeiras e relacionamentos, apresentando essas informações por meio de representações visuais, grafos e recursos de apoio à interpretação. A proposta também prevê a utilização de modelos de linguagem de grande porte para auxiliar na geração de descrições automáticas, na sugestão de significados para atributos e na identificação de possíveis padrões ou inconsistências estruturais. Para fundamentar a relevância do problema, foi realizado um levantamento com profissionais e estudantes da área de Tecnologia da Informação, cujos resultados indicaram dificuldades recorrentes na compreensão de bancos de dados pouco documentados e receptividade à solução proposta. Destaca-se que o escopo deste trabalho limita-se à proposição e modelagem da solução, não contemplando sua implementação prática ou validação experimental. Como contribuição, o estudo apresenta uma arquitetura conceitual voltada ao apoio à redução do esforço inicial de exploração de bases relacionais, à documentação de metadados e à compreensão estrutural de ambientes de dados complexos.