Estudo de Caso
Apagando Dados no Condado de South Adams
O Distrito de Saneamento e Água do Condado de South Adams (SACWSD) foi formado em 1953 sob as disposições do Distrito Especial do Estado do Colorado para servir a área agora conhecida como Commerce City. Embora o distrito atenda à população de Commerce City, é uma entidade separada e atualmente o maior distrito combinado de água e saneamento no estado do Colorado, cobrindo 65 milhas quadradas e atendendo cerca de 50.000 clientes.
Desafio
A equipe do sistema de informações geográficas (GIS) do SACWSD utiliza várias fontes de dados, incluindo seu próprio trabalho de campo, para compilar três conjuntos de dados separados cobrindo sistemas de água potável, irrigação e esgoto. A equipe usa o ArcGIS para oferecer suporte à expansão, manutenção, substituição e melhoria dos sistemas. Além disso, os dados são compartilhados com aplicativos de terceiros, como o sistema de gerenciamento de ativos do distrito (para solicitações de serviço diário e ordens de serviço concluídas) e o software de modelagem de água, que tem seus próprios requisitos. Portanto, ter dados confiáveis é importante.
No outono de 2016, o distrito de água e saneamento havia acabado de coletar dados usando GPS. O supervisor de GIS, Cliff Sullivan, e o técnico de GIS, Mark Dickman, logo perceberam que a qualidade dos dados variava muito. Dados imprecisos podem reduzir potencialmente a eficiência ao fornecer localizações incorretas de ativos e dificultar a integração com outros sistemas de negócios. Dados melhores também ajudam a melhorar o atendimento ao cliente com atribuições de trabalho precisas e resposta de emergência aprimorada.
O trabalho de apagar os dados começou como um esforço longo e tedioso. Sullivan, Dickman, e um estagiário tiveram que revisar cada feição manualmente para precisão espacial e correção de atributo. Esse tipo de processo de controle de qualidade (CQ) era limitado por ser exploratório e não abrangente.
Esquerda: Equipes de campo usam um detector de metais para localizar uma válvula ausente rastreando a tampa de metal da caixa de válvulas. Uma vez encontrada, sua localização espacial usando coordenadas GPS é atualizada no GIS. Direita: Supervisor de GIS, Cliff Sullivan (à direita), esclarecendo sobre a direção de uma linha de água e a localização de outras válvulas para essa linha.
Solução
Sullivan notou uma Verificação da Integridade de Dados da Esri na agenda de uma próxima conferência. Ele aprendeu que o ArcGIS Data Reviewer, uma extensão do ArcGIS, poderia tornar seu trabalho muito mais rápido. Além da extensão do ArcGIS, o distrito adquiriu serviços de consultoria local e trabalhou com um engenheiro de dados geográficos da Esri para implementar o Data Reviewer e fornecer transferência de conhecimento.
Resultados
Os membros da equipe GIS do SACWSD usaram o Data Reviewer inicialmente para obter uma captura instantânea geral dos dados para ajudá-los a decidir qual das centenas de possíveis verificações de dados seria executada primeiro.
Sullivan disse: "Nosso consultor da Esri foi paciente e muito completo em nos mostrar como usar o produto. Cobrimos muito nos dois dias em que o consultor esteve no local. Nossa experiência com os Serviços Profissionais da Esri foi excelente."
"Trabalhar com a Esri permitiu que a equipe do SACWSD fizesse progressos rápidos. Embora algumas verificações sejam autoexplicativas, a equipe precisava de assistência especializada para entender a lógica por trás da configuração das mais avançadas e fazê-las funcionar corretamente.” disse Dickmann. As melhores práticas agora são capturadas em um modelo e disponibilizadas para qualquer pessoa.
A ferramenta Gerenciador de Trabalhos em Lote do ArcGIS Data Reviewer permite criar ou modificar de forma fácil as verificações automatizadas. Quando as verificações são executadas, o número total de erros encontrados é exibido e armazenado na Tabela do Reviewer.
O Data Reviewer ajudou a padronizar o processo de controle de qualidade de priorização e localização de erros e acompanhamento das correções. Em três meses, um conjunto de dados foi completamente apagado. As edições espaciais nos dois conjuntos de dados maiores restantes foram concluídas recentemente. O foco inicial era encontrar feições desconectadas. As verificações de conectividade garantiram que todas as feições estivessem conectadas corretamente para que o software de modelagem de água fosse executado com sucesso e fornecesse resultados precisos. Em seguida, para que solicitações de serviço e ordens de serviço fossem criadas corretamente no software de gerenciamento de ativos, a ID de cada ativo deveria ser preenchida e não ter valores duplicados. Elas foram determinadas usando a verificação de ID Único.
A Esri também foi fundamental para ajudar o distrito a construir seus bancos de dados e fornecer conselhos sobre modelagem de dados, como o uso de domínios em vez de subtipos. O distrito trabalhou em colaboração com a Esri para construir um esquema de dados que agora é autoexplicativo para os usuários da organização.
Antes de adquirir o Data Reviewer e contratar a ajuda da Esri, Sullivan e Dickman estavam analisando anos de verificação manual de feições enquanto construíam seu banco de dados. Agora, apenas Dickman está trabalhando no esforço, e ele já está seis meses adiantado. Quando todos os três conjuntos de dados estiverem completos, eles esperam ter economizado mais de um homem-ano.
À medida que o desenvolvimento de novas infraestruturas continuar, o distrito planeja usar o ArcGIS Data Reviewer para realizar QC nos novos dados, como também, manter seus dados existentes.
I highly recommend this approach for small shops like ours [whose staff] are not able to dedicate 100 percent of their time to doing QC.
