Banca de QUALIFICAÇÃO: Beatriz Fragnan Pimento de Oliveira

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Beatriz Fragnan Pimento de Oliveira
DATA : 15/09/2022
HORA: 21:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

Ciclo de Vida de Data Warehouse Baseado em NoSQP: Adaptações e Análise de Desempenho de Arquiteturas


PALAVRAS-CHAVES:

Data Warehouse, NoSQL, Big Data, OLAP, NOLAP


PÁGINAS: 60
RESUMO:

O contexto de Data Warehouse (DW) encontra-se em constante transformação nas or- ganizações públicas e privadas. Tendo em vista que os DW originalmente se apoiavam nos bancos de dados relacionais, com o surgimento do Big Data, novas propostas para a gestão de grandes volumes de dados têm sido definidas na literatura, motivando um investimento em soluções alternativas por parte de diversas organizações. Como centro de um Sistema de Apoio à Decisão (SAD), o DW precisa extrair valor dessa grande massa de dados disponível. Assim, uma das alternativas existentes é utilizar soluções Not-only SQL (NoSQL) para modelar e processar DW, devido às suas características de flexibilidade e escalabilidade. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo analisar os desafios advindos da adoção do novo paradigma (NoSQL) e sugerir uma adaptação ao ciclo de vida de DW proposto por Kimball, quando se migra para o paradigma NoSQL, para diferentes bancos de dados NoSQL pré-selecionados. Posteriormente, será feito um estudo caso para desenvolver DW baseados em bancos de dados NoSQL com dados abertos do Exército Brasileiro. Com a implementação do estudo de caso será possível não só verificar a influência da modelagem de dados no desempenho das consultas selecionadas, mas também realizar uma comparação de desempenho dos paradigmas relacional e não-relacional.

 

 


MEMBROS DA BANCA:
Interna - 2358912 - CELIA GHEDINI RALHA
Externo à Instituição - DANIEL CARDOSO MORAES DE OLIVEIRA - UFF
Presidente - 1713597 - MARISTELA TERTO DE HOLANDA
Notícia cadastrada em: 15/09/2022 20:45
SIGAA | Secretaria de Tecnologia da Informação - STI - (61) 3107-0102 | Copyright © 2006-2024 - UFRN - app18.sigaa18