Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data

• Autor(a) principal: Saes, Keylla Ramos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-16012019-212403/
• topic: Banco de dados não relacionais; Banco de dados relacionais; Big Data; Big Data; Dados estruturados; Dados não estruturados; Data integration; Heterogeneous data integration; Integração de dados; Integração de dados heterogêneos; Non-relational database; NoSQL; NoSQL; Relational database; Structured data; Unstructured data

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