Real-Time intelligence

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araújo, Daniel Coutinho
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/47717
Resumo: Dissertação de mestrado em Computer Science
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spelling Real-Time intelligenceReal-time analyticsBig dataNoSQL databasesMachine learningBiometricsMouse dynamicsIndicadores em tempo realBases de dados NoSQLBiométricas comportamentaisEngenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasDissertação de mestrado em Computer ScienceOver the past 20 years, data has increased in a large scale in various fields. This explosive increase of global data led to the coin of the term Big Data. Big data is mainly used to describe enormous datasets that typically includes masses of unstructured data that may need real-time analysis. This paradigm brings important challenges on tasks like data acquisition, storage and analysis. The ability to perform these tasks efficiently got the attention of researchers as it brings a lot of oportunities for creating new value. Another topic with growing importance is the usage of biometrics, that have been used in a wide set of application areas as, for example, healthcare and security. In this work it is intended to handle the data pipeline of data generated by a large scale biometrics application providing basis for real-time analytics and behavioural classification. The challenges regarding analytical queries (with real-time requirements, due to the need of monitoring the metrics/behavior) and classifiers’ training are particularly addressed.Nos os últimos 20 anos, a quantidade de dados armazenados e passíveis de serem processados, tem vindo a aumentar em áreas bastante diversas. Este aumento explosivo, aliado às potencialidades que surgem como consequência do mesmo, levou ao aparecimento do termo Big Data. Big Data abrange essencialmente grandes volumes de dados, possivelmente com pouca estrutura e com necessidade de processamento em tempo real. As especificidades apresentadas levaram ao aparecimento de desafios nas diversas tarefas do pipeline típico de processamento de dados como, por exemplo, a aquisição, armazenamento e a análise. A capacidade de realizar estas tarefas de uma forma eficiente tem sido alvo de estudo tanto pela indústria como pela comunidade académica, abrindo portas para a criação de valor. Uma outra área onde a evolução tem sido notória é a utilização de biométricas comportamentais que tem vindo a ser cada vez mais acentuada em diferentes cenários como, por exemplo, na área dos cuidados de saúde ou na segurança. Neste trabalho um dos objetivos passa pela gestão do pipeline de processamento de dados de uma aplicação de larga escala, na área das biométricas comportamentais, de forma a possibilitar a obtenção de métricas em tempo real sobre os dados (viabilizando a sua monitorização) e a classificação automática de registos sobre fadiga na interação homem-máquina (em larga escala).Novais, PauloRibeiro, AndréUniversidade do MinhoAraújo, Daniel Coutinho20162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/47717eng201615630info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:38:25Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/47717Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:34:51.110412Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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