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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.100.2019.tde-16012019-212403
Documento
Autor
Nome completo
Keylla Ramos Saes
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2019
Orientador
Banca examinadora
Araújo, Luciano Vieira de (Presidente)
Biscaro, Helton Hideraldo
Josko, João Marcelo Borovina
Lauretto, Marcelo de Souza
Título em português
Abordagem para integração automática de dados estruturados e não estruturados em um contexto Big Data
Palavras-chave em português
Banco de dados não relacionais
Banco de dados relacionais
Big Data
Dados estruturados
Dados não estruturados
Integração de dados
Integração de dados heterogêneos
NoSQL
Resumo em português
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
Título em inglês
Approach for automatic integration of structured and unstructured data in a Big Data context
Palavras-chave em inglês
Big Data
Data integration
Heterogeneous data integration
Non-relational database
NoSQL
Relational database
Structured data
Unstructured data
Resumo em inglês
The increase of data available to use has piqued interest in the generation of knowledge for the integration of such data bases. However, the task of integration requires knowledge of the data and the data models used to represent them. Namely, the accomplishment of the task of data integration requires the participation of experts in computing, which limits the scalability of this type of task. In the context of Big Data, this limitation is reinforced by the presence of a wide variety of sources and heterogeneous data representation models, such as relational data with structured and non-relational models with unstructured data, this variety of features an additional complexity representations for the data integration process. Handling this scenario is required the use of integration tools that reduce or even eliminate the need for human intervention. As a contribution, this work offers the possibility of integrating diverse data representation models and heterogeneous data sources through the use of varied techniques such as comparison algorithms for structural similarity of the artificial intelligence algorithms, data, among others. This flexibility, allows dealing with the growing variety of data, is provided by the proposed modularized architecture, which enables data integration in a context Big Data automatically, without the need for human intervention
 
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Data de Publicação
2019-01-28
 
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