Open Data Recovery In APIs: consuming aggregate data from IBGE

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2024.e96185

Keywords:

Open data, Open government data, API, information retrieval, Information Science

Abstract

Objective: To describe the data collection process in the IBGE aggregated data Application Program Interface (API), which provides aggregated data from surveys and censuses carried out in Brazil.

Method: This research is characterized as descriptive and exploratory, with a qualitative approach, and applied because it involves a practical problem, which is data retrieval in the IBGE aggregated data API. To this end, a documentary research was carried out to identify the available routes and the parameters existing in the API that allowed the implementation, in a visual way, of the resource's operating algorithm, which was used to guide the construction of the endpoints for collection.

Results: The API has a main endpoint that must include locale, period, metadata and variable parameters in a unified way. Thus, to present the aggregated searches and their respective granularity, the documentation provided has, in addition to textual information, a functionality for constructing the endpoint. This functionality proved to be important for the “consumption” of the API, as it allowed users who do not have knowledge of the domain to select a search, its aggregated data, variables, periods, geographic level and location, through visual components, converting user needs to the API standard to perform collection in an automated way.

Conclusion: The IBGE aggregated data API has documentation that allowed its “consumption” in an automated manner, an essential requirement to promote interoperability and the effective reuse of open government data. The service proved to be stable and the routes and parameters were in accordance with the records available

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Author Biography

Patrícia Nascimento Silva, Federal University of Minas Gerais

Professora Adjunta no Departamento de Organização e Tratamento da Informação na Escola de Ciência da Informação (ECI) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professora no Programa de Pós-Graduação em Gestão & Organização do Conhecimento (PPGGOC) ECI/UFMG. Coordenadora do Núcleo de Assessoramento à Pesquisa ECI UFMG. Doutora em Gestão e Organização do Conhecimento pelo PPGGOC ECI UFMG. Recebeu o Prêmio UFMG de Teses 2019 pela melhor tese do PPGGOC ECI UFMG em 2018. Mestre em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento pela Universidade FUMEC, Especialista em Gestão de Tecnologia da Informação pelo Centro Universitário do Sul de Minas (UNIS), Especialista em Teste de Software pela Universidade do Ceuma, Bacharel em Sistemas de Informação (PUC Minas), Técnica em Informática Industrial CEFET-MG. Certificada ISTQB e CBTS. Atuou como Analista de Tecnologia da Informação na UFMG por 10 anos e possui mais de 15 anos de experiência como Analista de Sistemas, atuando na área de Engenharia de Software e Gestão da Informação e do Conhecimento. Pesquisadora na área de Ciência da Informação e Sistemas de Informação atuando nas seguintes áreas: Organização e Tratamento da Informação, Recuperação de Informação, Engenharia de Software, Acesso, uso e reúso de Dados Abertos e Privacidade e Proteção de Dados. Integrante dos grupos de pesquisa: CEPRECRI - Centro de Pesquisas em Representação do Conhecimento e Recuperação da Informação, RECRI - Representação do Conhecimento e Recuperação da Informação e MHTX - Modelagem Conceitual para Organização Hipertextual de Documentos, Grupo de extensão Modelagem para Organização da Informação. Integra o Núcleo Docente Estruturante do Curso de Graduação em Sistemas de Informação. Integra a Comissão Editorial da Revista Docência do Ensino Superior e é Professora Colaboradora na Diretoria de Inovação e Metodologias de Ensino GIZ/PROGRAD UFMG.

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Published

2023-12-13

How to Cite

NASCIMENTO SILVA, Patrícia; DA SILVA, Gabriel Vieira Pereira. Open Data Recovery In APIs: consuming aggregate data from IBGE. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, [S. l.], v. 29, p. 01–17, 2023. DOI: 10.5007/1518-2924.2024.e96185. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/96185. Acesso em: 19 may. 2024.

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