Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinto, Clícia dos Santos
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19307
Resumo: Transformar os dados armazenados em informações úteis tem sido um desafio cada vez maior e mais complexo a medida em que o volume de dados produzidos todos os dias aumenta. Nos últimos anos, conceitos e tecnologias de Big Data têm sido amplamente utilizados como solução para o gerenciamento de grandes quantidades de dados em diferentes domínios. A proposta deste trabalho diz respeito `a utiliza¸c˜ao de técnicas de ETL (extração,transformação e carga) no desenvolvimento de um módulo de pré-processamento para o pareamento probabilístico de registros em bases de dados na área de Saúde Pública. A utiliza¸c˜ao da ferramenta de processamento distribuído do Spark garante o tratamento adequado para o contexto de Big Data em que esta pesquisa está inserida, gerando respostas em tempo hábil.
id UFBA-2_ac55e34aab6e6e2e9924ad098e215539
oai_identifier_str oai:repositorio.ufba.br:ri/19307
network_acronym_str UFBA-2
network_name_str Repositório Institucional da UFBA
repository_id_str 1932
spelling Pinto, Clícia dos SantosBoratto, Murilo do CarmoSantos, Carlos Antonio de Souza TelesDurão, Frederico Araujo2016-05-30T15:55:34Z2016-05-30T15:55:34Z2016-05-302015-03-05http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19307Transformar os dados armazenados em informações úteis tem sido um desafio cada vez maior e mais complexo a medida em que o volume de dados produzidos todos os dias aumenta. Nos últimos anos, conceitos e tecnologias de Big Data têm sido amplamente utilizados como solução para o gerenciamento de grandes quantidades de dados em diferentes domínios. A proposta deste trabalho diz respeito `a utiliza¸c˜ao de técnicas de ETL (extração,transformação e carga) no desenvolvimento de um módulo de pré-processamento para o pareamento probabilístico de registros em bases de dados na área de Saúde Pública. A utiliza¸c˜ao da ferramenta de processamento distribuído do Spark garante o tratamento adequado para o contexto de Big Data em que esta pesquisa está inserida, gerando respostas em tempo hábil.Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2016-05-30T15:55:34Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5)Made available in DSpace on 2016-05-30T15:55:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5)Ciência da ComputaçãoBig DataETLpré-processamentocorrelação de registrosSparkAplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde públicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisInstituto de Matemática. Departamento de Ciência da ComputaçãoMestrado Multiinstitucional em Ciência da ComputaçãoUFBABrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALDissertação_Mestrado_Clicia(1).pdfDissertação_Mestrado_Clicia(1).pdfapplication/pdf2228201https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/19307/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Mestrado_Clicia%281%29.pdfd990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1345https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/19307/2/license.txt0d4b811ef71182510d2015daa7c8a900MD52TEXTDissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf.txtDissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf.txtExtracted texttext/plain144897https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/19307/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Mestrado_Clicia%281%29.pdf.txt8b975d78a4e3881b14336d77f55fe4efMD53ri/193072022-02-20 21:42:07.036oai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322022-02-21T00:42:07Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
title Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
spellingShingle Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
Pinto, Clícia dos Santos
Ciência da Computação
Big Data
ETL
pré-processamento
correlação de registros
Spark
title_short Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
title_full Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
title_fullStr Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
title_full_unstemmed Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
title_sort Aplicação de ETL para a integração de dados com ênfase em big data na área de saúde pública
author Pinto, Clícia dos Santos
author_facet Pinto, Clícia dos Santos
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Pinto, Clícia dos Santos
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Boratto, Murilo do Carmo
Santos, Carlos Antonio de Souza Teles
Durão, Frederico Araujo
contributor_str_mv Boratto, Murilo do Carmo
Santos, Carlos Antonio de Souza Teles
Durão, Frederico Araujo
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Ciência da Computação
topic Ciência da Computação
Big Data
ETL
pré-processamento
correlação de registros
Spark
dc.subject.por.fl_str_mv Big Data
ETL
pré-processamento
correlação de registros
Spark
description Transformar os dados armazenados em informações úteis tem sido um desafio cada vez maior e mais complexo a medida em que o volume de dados produzidos todos os dias aumenta. Nos últimos anos, conceitos e tecnologias de Big Data têm sido amplamente utilizados como solução para o gerenciamento de grandes quantidades de dados em diferentes domínios. A proposta deste trabalho diz respeito `a utiliza¸c˜ao de técnicas de ETL (extração,transformação e carga) no desenvolvimento de um módulo de pré-processamento para o pareamento probabilístico de registros em bases de dados na área de Saúde Pública. A utiliza¸c˜ao da ferramenta de processamento distribuído do Spark garante o tratamento adequado para o contexto de Big Data em que esta pesquisa está inserida, gerando respostas em tempo hábil.
publishDate 2015
dc.date.submitted.none.fl_str_mv 2015-03-05
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-05-30T15:55:34Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-05-30T15:55:34Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-05-30
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19307
url http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19307
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação
dc.publisher.program.fl_str_mv Mestrado Multiinstitucional em Ciência da Computação
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFBA
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFBA
instname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)
instacron:UFBA
instname_str Universidade Federal da Bahia (UFBA)
instacron_str UFBA
institution UFBA
reponame_str Repositório Institucional da UFBA
collection Repositório Institucional da UFBA
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/19307/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Mestrado_Clicia%281%29.pdf
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/19307/2/license.txt
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/19307/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Mestrado_Clicia%281%29.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99
0d4b811ef71182510d2015daa7c8a900
8b975d78a4e3881b14336d77f55fe4ef
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801502578386665472

Registros relacionados