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O salic-ml (salic-ml.github.io) é um projeto aberto que utiliza data science e inteligência artificial para apoiar o acompanhamento e prestação de contas de projetos culturais viabilizados pela Lei Rouanet (Lei Brasileira de fomento e incentivo à cultura) e acompanhados pelo sistema Salic.

O projeto se iniciou em março de 2018, em uma parceria entre o LAPPIS e o Ministério da Cultura (MinC). A primeira fase do projeto teve foco no levantamento do ciclo de vida de projetos culturais e em seus principais pontos de melhoria. Em julho de 2018 foi iniciada a Fase 2 do projeto, quando foram definidas as primeiras metas e entregas de curto e médio prazo.

Nesta Wiki serão apresentados detalhes de pesquisa, planejamento e guias de contribuição. Discussões e principais ideias podem ser encontradas na seção Issues; e detalhes sobre os resultados preliminares e datasets utilizados estão no GitPage do projeto: salic-ml.github.io.

Entregas

A Fase 2 do projeto tem por objetivo implementar dois sistemas auxiliares para o Salic:

• Sistema de informações de projetos na etapa de análise de resultados: criação de indicadores de complexidade e qualidade de projetos culturais, relação de projetos mais similares e relação de comprovantes mais críticos e suspeitos;
• Sistema de recomendações de projetos durante as fases de admissão e execução: sugestões de modificação da planilha orçamentária e sugestões de acompanhamento do projeto.

Tal fase teve início no dia 16 de julho de 2018 e tem duração de um ano. O trabalho dos próximos 12 meses da frente foi dividido em 7 entregas, a primeira e a última tem duração de um mês e as cinco intermediárias tem duração de dois meses.

A frente tem como meta para a primeira entrega a implementação de um sistema de indicadores de complexidade de projetos culturais. Ao fim das primeiras 4 entregas, a meta do grupo é entregar todo o sistema de informações de projetos na etapa de análise de resultados, e a meta de toda a Fase 2 é entregar os dois sistemas listados acima (sistema de informações e sistema de recomendações).

Desenvolvimento

As entregas ainda foram divididas em sprints de duas semanas e a frente se organizou em três equipes:

1. Time de pesquisa e geração: responsável pelo estudo dos dados do Salic e geração de métricas e indicadores que possam ajudar os técnicos da Sefic (Secretaria de Fomento e Incentivo à Cultura) a analisar projetos culturais, por exemplo: métricas de nível de complexidade de projetos culturais, semelhança entre projetos culturais, entre outras. Repositório da equipe: salic-ml
2. Time de disponibilização de dados: responsável por disponibilizar as métricas e indicadores gerados pelo time de pesquisa e extração para que os mesmos possam ser utilizados de alguma forma na plataforma Salic ou em algum outro sistema de interesse. Repositório da equipe: salic-ml-web
3. Time de DataViz: responsável pela integração das métricas e indicadores gerados na plataforma Salic. Repositório da equipe: salic-ml-web

Todas as sprints contam com uma reunião inicial de planejamento com duração de aproximadamente 3 horas, reuniões não formais ao longo do período de desenvolvimento (conforme a necessidade) e, ao final, uma reunião de revisão e retrospectiva. As reuniões inicial e final são realizadas, idealmente, com todos os membros dos três times da frente.

Como todo o produto será software livre e disponibilizado na plataforma GitHub, o grupo decidiu por utilizar o GitHub com a extensão ZenHub para gerenciar o backlog de tarefas.

Ao início de cada entrega, as tarefas de todas as equipes são cadastradas no repositório salic-ml do GitHub como issues e adicionadas à milestone referente àquela entrega. À cada entrega é dado o nome de uma ponte famosa (Golden Bridge, JK Bridge, entre outras) para facilitar a associação da mesma às suas tarefas.

Todas as issues são adicionadas também ao board "Backlog" do ZenHub. Durante a reunião de planejamento, as tarefas da sprint são priorizadas, atribuídas aos membros do time e movidas para a aba "Sprint Backlog". Durante a sprint, as issues em andamento são movidas para a aba "Doing". Após finalizadas, é aberto um pull request e, assim que ele é revisado e aprovado, a issue é movida para a aba "Done". Durante a reunião de revisão e retrospectiva, as issues finalizadas são movidas para a aba "Closed", o que encerra o ciclo de vida de uma tarefa.

Todas as tarefas devem ter critérios de aceitação bem definidos em sua descrição. É comum para todas as tarefas que a documentação e a criação de testes automatizados sejam escritos como critério de aceitação.

Por fim, aqui na Wiki são documentadas todas as reuniões da frente e eventuais estudos sobre temas relacionados ao projeto.