Uma plataforma distribuída de mineração de dados para big data: um estudo de caso aplicado à Secretaria de Tributação do Rio Grande do Norte

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, Diego Soares dos
• Orientador(a): Xavier Júnior, João Carlos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE SOFTWARE
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Mineração de texto; Aprendizado de máquina; Big Data
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27508

O volume de dados armazenados e acessados diariamente vem crescendo em escala geométrica. Todos os dias são gerados cerca de 2,5 bilhões de gigabytes. Além disso, 90% dos dados no mundo foram produzidos nos últimos dois anos. Muitos termos têm sido utilizados para descrever esse volume gigante de dados armazenados de forma estruturada ou não. Big Data é um desses termos. Para muitos pesquisadores, Big Data é o fenômeno em que os dados são produzidos em vários formatos e armazenados por uma grande quantidade de dispositivos e equipamentos. Muito também tem sido feito para oferecer ferramentas e frameworks de código aberto que possam lidar ou oferecer funcionalidades capazes de manipular e minerar esse enorme volume de dados. Contudo, como a natureza dos dados é bastante diversa, escolher ou desenvolver ferramentas para lidar com esses dados se torna um problema nada trivial. Além disso, poucas ferramentas conseguem extrair conhecimento dos dados. Isso torna a tarefa de manipulação de dados difícil, principalmente devido às características muito específicas, tais como a descrição de um produto, que é totalmente flexível e sem validação. Por essa razão, em certos domínios de problema, é necessário aplicar técnicas de mineração de dados em atributos textuais para extrair valores padronizados. O objetivo principal deste trabalho é propor uma plataforma distribuída de mineração de dados para a Secretaria de Tributação do Rio Grande do Norte, que possa extrair conhecimento de maneira variada, considerando as características específicas das notas fiscais eletrônicas (NFC-e’s).