Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Saes, Keylla Ramos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-16012019-212403/
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Resumo: |
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. 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 |
