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Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data

Keylla Ramos Saes Luciano Vieira de Araújo

2019

Localização: EACH - Esc. Artes, Ciências e Humanidades    (t005.74 S127a )(Acessar)

  • Título:
    Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data
  • Autor: Keylla Ramos Saes
  • Luciano Vieira de Araújo
  • Assuntos: BANCO DE DADOS; BANCO DE DADOS RELACIONAIS; BIG DATA; Banco De Dados Não Relacionais; Dados Não Estruturados; Data Integration; Heterogeneous Data Integration; Integração De Dados; Integração De Dados Heterogêneos; Non-Relational Database; Nosql; Unstructured Data
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: O aumento de dados disponíveis para uso tem despertado o interesse na geração de conhecimento pela integração de tais dados. No entanto, a tarefa de integração requer conhecimento dos dados e também dos modelos de dados utilizados para representá-los. Ou seja, a realização da tarefa de integração de dados requer a participação de especialistas em computação, o que limita a escalabilidade desse tipo de tarefa. No contexto de Big Data, essa limitação é reforçada pela presença de uma grande variedade de fontes e modelos heterogêneos de representação de dados, como dados relacionais com dados estruturados e modelos não relacionais com dados não estruturados, essa variedade de representações apresenta uma complexidade adicional para o processo de integração de dados. Para lidar com esse cenário é necessário o uso de ferramentas de integração que reduzam ou até mesmo eliminem a necessidade de intervenção humana. Como contribuição, este trabalho oferece a possibilidade de integração de diversos modelos de representação de dados e fontes de dados heterogêneos, por meio de uma abordagem que permite o do uso de técnicas variadas, como por exemplo, algoritmos de comparação por similaridade estrutural dos dados, algoritmos de inteligência artificial, que através da geração do metadados integrador, possibilita a integração de dados heterogêneos... (Continua)
    (Continuação) Essa flexibilidade permite lidar com a variedade crescente de dados, é proporcionada pela modularização da arquitetura proposta, que possibilita que integração de dados em um contexto Big Data de maneira automática, sem a necessidade de intervenção humana
  • Data de criação/publicação: 2019
  • Formato: 103 p il.
  • Idioma: Português
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