Impactos da remoção da tabela de férias pendentes do SID

3.1. Abordagem geral

O SID é um sistema relativamente pequeno, em termos de estrutura de dados, vejamos seu diagrama:

Fonte: Setic

O sistema conta com dados datados a partir do ano de 2016 e até o atual momento conta com o total de 63.934 solicitações de férias ou remarcação de férias e possui 1752 portarias em sua base de dados.

Em análise preliminar foi identificado alguns problemas que impactam na a remoção da referida tabela de Férias Pendentes dos servidores, quando consultamos a tabela, observamos o total de 87481 itens, vejamos:

3.2. Da quebra do código

O sistema SID, desde sua criação, foi delegado sua responsabilidade por vários times de desenvolvimento no ambiente da SETIC, suas regras de negócios foram demandando várias alterações com o tempo. Tais alterações ocasionaram bugs no decorrer do caminho e alguns dos bugs ocasionaram a falta da qualidade de dados do sistema.

Um exemplo na prática é do impacto que poderia ser a remoção da tabela de férias pedentes do SID:

Fonte: Setic

Tal procedimento anteriormente acontecia no passado. O que na maioria das vezes fazia com que a solicitação de férias pendentes fosse atualizada no banco de dados apenas de modo retroativo, o que corrompia a credibilidade de muitos dados portariados.

A melhoria contínua dos bugs no SID, pelo time Titãs, melhoraram a qualidade dos atuais dados de 2021 até o ano corrente, no entanto a maior preocupação é com os dados passados, dados estes que já ingressaram no banco de dados de forma incorreta ou foram atualizados erroneamente.

3.3. Procedimentos para atender a necessidade

3.3.1. Descrever detalhadamente os dados para remoção da tabela referida

Descrever bem os dados do SID é fundamental. Uma boa descrição e metadados ajudam a fornecer contexto para os dados, padroniza formatos e regras dentro e entre secretarias de governo e melhora o uso de dados em geral. Bons metadados melhoram a qualidade dos dados melhorando a consistência.

3.3.2. Prevenir os problemas antes que eles ocorram para que não seja precise remover tabelas

Corrigir erros de dados é demorado e difícil. A criação de tempo adicional para planejamento e preparação antes de começar a coletar e analisar dados, pode ajudar a evitar a ocorrência de erros e economizar tempo e esforço valiosos. Esse trabalho é frequentemente descrito como garantia de qualidade e é um trabalho essencial no gerenciamento de dados. O trabalho de garantia de boa qualidade ajuda a definir metas para o uso dos dados.

3.3.3. Priorizar e corrigir erros comuns para manter a estrutura substituta após a remoção da tabela

Não importa quanta prevenção se faça, alguns erros ocorrerão. Detectar e corrigir erros, ou controle de qualidade, é um componente chave da qualidade dos dados. O controle de qualidade geralmente é feito manualmente, mas pode ser simplificado por meio do uso de ferramentas de criação de perfil de dados e da catalogação de problemas de dados comuns com correções simples. O uso de estatísticas resumidas para revisar seus dados também pode ajudar a descobrir possíveis erros que precisam ser corrigidos. A correção de erros comuns ajuda a melhorar a precisão , integridade e consistência de seus dados. Garantir que pessoas e recursos sejam dedicados a essa etapa é a última linha de defesa para melhorar a qualidade dos dados.

3.4. Complexidades da remoção das férias pendentes

Dados incorretos ou falhas devido a remoção da tabela de férias pendentes podem ter consequências negativas e significativas para a SETIC. Os dados do SID, ou sua estabibilidade de build, pode ser frequentemente apontado como a fonte de confusão operacional, análises imprecisas e estratégias mal concebidas. Exemplos de danos econômicos que problemas tais problemas podem causar, incluem despesas adicionais, quando as férias que possuem períodos pendentes não forem atendidas.

Falta de qualidade nos dados da tabela de férias pendentes também faz com que fique complexo quando é hora de usar os dados armazenados. A principal complicação enfrentada durante um processo é usar os dados e seus atributos de forma eficiente e para a finalidade pretendida. Devido a essa série de problemas, o processo de correção é árduo e manual, ocasionando impactos negativos na equipe de desenvolvimento.

Por regra, a existência dos dados deveria satisfazer os requisitos da finalidade pretendida quando removida a tabela. Se os dados armazenados não puderem atender aos requisitos da SETIC, eles são considerados de baixa qualidade, e o custo da má qualidade dos dados é altamente subestimado.

3.5.  Valor agregado

A longo prazo, dados de alta qualidade é a base das melhorias práticas. À medida que a qualidade dos dados melhora, a organização fica mais forte, permitindo que os usos potenciais dos dados se multipliquem em outros dados ou informações. Encontrar maneiras da SETIC prevenir, detectar e corrigir problemas de qualidade de dados do SID preparará o cenário para que os dados sejam colocados em serviço de várias maneiras, desde melhorar a marcação de férias e até fornecer informações precisas sobre o cenário do planejamento de férias.

4. Conclusão

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O presente ESTUDO TÉCNICO PRELIMINAR, elaborado pelos integrantes TÉCNICOS do time TITÃS, considerando a análise dos desafios técnicos envolvidos e citados, conclui pela RECOMENDAÇÃO CRITERIOSA DE REMOVER A TABELA PRETENDIDA, uma vez que foram considerados as vantagens e desvantagens em termos de eficiência, principalmente potenciais problemas que afetem a disponibilidade do serviço. Em complemento, os contratempos identificados são administráveis, pelo que RECOMENDAMOS o prosseguimento da demanda a iniciar pelo sistema SID, uma vez que, o projeto já encontra em um estado de preocupação técnica.