Scripts em Python são muito usados para a execução de experimentos científicos. Entretanto, em função da necessidade de determinar quais dados influenciaram nos resultados obtidos, muitos cientistas têm abandonado o Python para usarem sistemas de gerenciamento de workflows científicos. Esses sistemas capturam a proveniência (origem) dos dados envolvidos na execução e dos resultados do experimento, permitindo que experimentos sejam gerenciados, avaliados e reproduzidos.

O noWorkflow (not only Workflow) foi desenvolvido com objetivo de fornecer uma infraestrutura de captura e análise de proveniência de scripts Python de forma transparente, sem a necessidade de alterar os scripts existentes. Desta forma, noWorkflow permite que experimentos sejam gerenciados, avaliados e reproduzidos, sem a adoção de um sistema de gerência de workflows científico. O objetivo dessa palestra é apresentar o noWorkflow e demonstrar a sua utilização, detalhando quais dados são coletados por ele e como funcionam seus mecanismos para consulta e visualização de proveniência.

Github: https://github.com/gems-uff/noworkflow