Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data (2018)
- Authors:
- Autor USP: SAES, KEYLLA RAMOS - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: BANCO DE DADOS; BANCO DE DADOS RELACIONAIS; BIG DATA
- Keywords: 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
- Language: Português
- Abstract: 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
- Imprenta:
- Data da defesa: 22.11.2018
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ABNT
SAES, Keylla Ramos. Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-16012019-212403/. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Saes, K. R. (2018). Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-16012019-212403/ -
NLM
Saes KR. Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-16012019-212403/ -
Vancouver
Saes KR. Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-16012019-212403/
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