Informação, Dados e Tecnologia
Guilherme Ataíde Dias
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) | guilhermeataide@ccsa.ufpb.br | https://orcid.org/0000-0001-6576-0017 | https://lattes.cnpq.br/9553707435669429
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa – UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University – CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo – USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB. Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.
Moisés Lima Dutra
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | moises.dutra@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-1000-5553 | https://lattes.cnpq.br/1973469817655034
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas de pesquisa estão relacionadas a Inteligência Artificial Aplicada (Machine Learning, Deep Learning, Web Semântica, Linked Data) e a Data Science (Text Mining, Big Data, IoT). Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).
Fábio Mosso Moreira
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | fabio.moreira@unesp.br | https://orcid.org/0000-0002-9582-4218 | https://lattes.cnpq.br/1614493890723021
Graduado em Administração de Empresas pela Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/Tupã). Mestrado concluído em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Doutorado em andamento Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Atua como membro do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação - GPNTI (UNESP/Marília) e Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados -GPTAD (UNESP / Tupã). Editor de Conteúdo da Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF). Possui Habilidade Profissional Técnica em Informática pela ETEC Massuyuki Kawano - Centro Paula Souza de Tupã. Tem experiência profissional na área de Sistemas de Informação ERP para Operações de Logística. Atualmente realiza pesquisas com foco na investigação de temas ligados à utilização de recursos digitais para a disponibilização e acesso a dados governamentais de Políticas Públicas no âmbito dos pequenos produtores.
Fernando de Assis Rodrigues
Universidade Federal do Pará (UFPA) | fernando@rodrigues.pro.br | https://orcid.org/0000-0001-9634-1202 | https://lattes.cnpq.br/5556499513805582
Professor Adjunto no Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, lotado na Faculdade de Arquivologia da Universidade Federal do Pará. Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela UNESP - Universidade Estadual Paulista. Especialista em Sistemas para Internet pela UNIVEM - Centro Universitário Eurípides de Marília. Bacharel em Sistemas de Informação pela USC - Universidade do Sagrado Coração. Membro dos grupos de pesquisa GPNTI - Novas Tecnologias em Informação e GPTAD - Tecnologias de Acesso a Dados (UNESP), GPIDT - Informação, Dados e Tecnologia (USP) e GPDM - Dados e Metadados (UFSCar). Editor do periódico RECoDAF - Revista Eletrônica Competências Digitas para a Agricultura Familiar. Atua nas áreas da Ciência da Informação e da Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Bancos de Dados, Tecnologia de Informação e Comunicação e Ambientes Informacionais Digitais, focado principalmente nos seguintes temas: Coleta de Dados, Dados, Acesso a Dados, Serviços de Redes Sociais Online, Linked Data, Linked Open Data, Metadados, Internet Applications, Linguagens de Programação, Banco de Dados e Bases de Dados, Privacidade, Governo eletrônico, Open Government Data e Transparência Pública.
Ricardo César Gonçalves Sant'Ana
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | ricardo.santana@unesp.br | https://orcid.org/0000-0003-1387-4519 | https://lattes.cnpq.br/1022660730972320
Professor Associado da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Engenharias - FCE, Campus de Tupã, em regime de dedicação exclusiva, onde é Presidente da Comissão de Acompanhamento e Avaliação dos cursos de Graduação - CAACG, Coordenador Local do Centro de Estudos e Práticas Pedagógicas - CENEPP e Ouvidor Local. Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista, Campus de Marília. Graduado em Matemática e Pedagogia, Mestrado em Ciência da Informação (2002), Doutorado em Ciência da Informação (2008) e Livre-Docente em Sistemas de Informações Gerenciais pela UNESP (2017). Possui especializações em Orientação à Objetos (1996) e Gestão de Sistemas de Informação (1998). Parecerista ad hoc de periódicos e de agências de fomento. Lider do Grupo de Pesquisa - Tecnologias de Acesso a Dados (GPTAD) e membro do Grupo de Pesquisa - Novas Tecnologias em Informação GPNTI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atualmente realiza pesquisas com foco em: ciência da informação e tecnologia da informação, investigando temas ligados ao Ciclo de Vida dos Dados, Transparência e ao Fluxo Informacional em Cadeias Produtivas. Atuou como professor na Faccat Faculdade de Ciências Contábeis e Administração de Tupã, onde coordenou curso de Administração com Habilitação em Análise de Sistemas por dez anos e o curso de Licenciatura em Computação. Atuou no setor privado como consultor, integrador e pesquisador de novas tecnologias informacionais de 1988 a 2004.
Organizadores
Guilherme Ataíde Dias
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) | guilhermeataide@ccsa.ufpb.br | https://orcid.org/0000-0001-6576-0017 | https://lattes.cnpq.br/9553707435669429
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa – UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University – CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo – USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB. Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.
Moisés Lima Dutra
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | moises.dutra@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-1000-5553 | https://lattes.cnpq.br/1973469817655034
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas de pesquisa estão relacionadas a Inteligência Artificial Aplicada (Machine Learning, Deep Learning, Web Semântica, Linked Data) e a Data Science (Text Mining, Big Data, IoT). Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).
Fábio Mosso Moreira
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | fabio.moreira@unesp.br | https://orcid.org/0000-0002-9582-4218 | https://lattes.cnpq.br/1614493890723021
Graduado em Administração de Empresas pela Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/Tupã). Mestrado concluído em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Doutorado em andamento Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Atua como membro do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação - GPNTI (UNESP/Marília) e Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados -GPTAD (UNESP / Tupã). Editor de Conteúdo da Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF). Possui Habilidade Profissional Técnica em Informática pela ETEC Massuyuki Kawano - Centro Paula Souza de Tupã. Tem experiência profissional na área de Sistemas de Informação ERP para Operações de Logística. Atualmente realiza pesquisas com foco na investigação de temas ligados à utilização de recursos digitais para a disponibilização e acesso a dados governamentais de Políticas Públicas no âmbito dos pequenos produtores.
Fernando de Assis Rodrigues
Universidade Federal do Pará (UFPA) | fernando@rodrigues.pro.br | https://orcid.org/0000-0001-9634-1202 | https://lattes.cnpq.br/5556499513805582
Professor Adjunto no Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, lotado na Faculdade de Arquivologia da Universidade Federal do Pará. Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela UNESP - Universidade Estadual Paulista. Especialista em Sistemas para Internet pela UNIVEM - Centro Universitário Eurípides de Marília. Bacharel em Sistemas de Informação pela USC - Universidade do Sagrado Coração. Membro dos grupos de pesquisa GPNTI - Novas Tecnologias em Informação e GPTAD - Tecnologias de Acesso a Dados (UNESP), GPIDT - Informação, Dados e Tecnologia (USP) e GPDM - Dados e Metadados (UFSCar). Editor do periódico RECoDAF - Revista Eletrônica Competências Digitas para a Agricultura Familiar. Atua nas áreas da Ciência da Informação e da Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Bancos de Dados, Tecnologia de Informação e Comunicação e Ambientes Informacionais Digitais, focado principalmente nos seguintes temas: Coleta de Dados, Dados, Acesso a Dados, Serviços de Redes Sociais Online, Linked Data, Linked Open Data, Metadados, Internet Applications, Linguagens de Programação, Banco de Dados e Bases de Dados, Privacidade, Governo eletrônico, Open Government Data e Transparência Pública.
Ricardo César Gonçalves Sant'Ana
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | ricardo.santana@unesp.br | https://orcid.org/0000-0003-1387-4519 | https://lattes.cnpq.br/1022660730972320
Professor Associado da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Engenharias - FCE, Campus de Tupã, em regime de dedicação exclusiva, onde é Presidente da Comissão de Acompanhamento e Avaliação dos cursos de Graduação - CAACG, Coordenador Local do Centro de Estudos e Práticas Pedagógicas - CENEPP e Ouvidor Local. Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista, Campus de Marília. Graduado em Matemática e Pedagogia, Mestrado em Ciência da Informação (2002), Doutorado em Ciência da Informação (2008) e Livre-Docente em Sistemas de Informações Gerenciais pela UNESP (2017). Possui especializações em Orientação à Objetos (1996) e Gestão de Sistemas de Informação (1998). Parecerista ad hoc de periódicos e de agências de fomento. Lider do Grupo de Pesquisa - Tecnologias de Acesso a Dados (GPTAD) e membro do Grupo de Pesquisa - Novas Tecnologias em Informação GPNTI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atualmente realiza pesquisas com foco em: ciência da informação e tecnologia da informação, investigando temas ligados ao Ciclo de Vida dos Dados, Transparência e ao Fluxo Informacional em Cadeias Produtivas. Atuou como professor na Faccat Faculdade de Ciências Contábeis e Administração de Tupã, onde coordenou curso de Administração com Habilitação em Análise de Sistemas por dez anos e o curso de Licenciatura em Computação. Atuou no setor privado como consultor, integrador e pesquisador de novas tecnologias informacionais de 1988 a 2004.
O termo Big Data: quebra de paradigma dos n-V’s
Páginas: 314 - 325
Autores
Marcos de Souza
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) | marcosdesouza82@gmail.com | https://orcid.org/0000-0002-9829-7249 | https://lattes.cnpq.br/3958131052236839
Doutorando em Gestão e Organização do Conhecimento pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG na linha de pesquisa em Gestão & Tecnologia; possui pós-graduação Stricto Sensu em Cognição e Linguagem pela Universidade Estadual Norte Fluminense - UENF na linha de pesquisa em Pesquisas Interdisciplinares em Comunicação, Educação e Novas Tecnologias da Informação; Pós-graduação Lato Sensu em: Informática na Educação pelo Instituto Federal do Espírito Santo - IFES; Docência do Ensino Superior pelo Centro Universitário São Camilo - Espírito Santo - CeUSC; Desenvolvimento de Aplicação para WEB pelo Centro de Ensino Superior de Juiz de Fora - CESJF; Graduado em Sistemas de Informação pelo Centro Universitário São Camilo - Espírito Santo - CeUSC. Atuou como professor (ago. 2006 até dez. 2016) e coordenador (abr. 2015 até dez. 2016) dos cursos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Sistemas de Informação e professor do curso de pós-graduação Lato Sensu em Docência do Ensino Superior (2014 até 2016). Foi responsável pelo Setor de Educação à Distância, também pelo Centro Universitário São Camilo - Espírito Santo CeUSC. Possui conhecimento nas áreas de Educação à Distância, Publicações e elaboração de Projetos de Cursos. Suas áreas de pesquisas são: Gestão da Informação; Gestão do Conhecimento; Sistemas de Informação; Computador e Sociedade; Engenharia de Software; Novas Tecnologias da Informação e Comunicação; Educação a Distância; Educação e Tecnologias; Interface Homem Máquina; Softwares Livres; Negócios Eletrônicos; Gerenciamento de Projetos.
Fernanda Gomes Almeida
Universidade Federal de Minas Gerais | usernanda@gmail.com | https://orcid.org/0000-0001-7913-827X | https://lattes.cnpq.br/5601300780102290
Doutoranda pelo Programa de Pós-Graduação em Gestão & Organização do Conhecimento da UFMG (2015-2019). Mestre em Ciência da Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da UFMG (2012-2014). Graduada em Biblioteconomia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2006). Atua como bibliotecária na UFMG desde 2008. Áreas de interesse: gestão de dados científicos; serviços de suporte à gestão de dados; curadoria digital; Portal de Periódicos da Capes; Sistemas de Recuperação da Informação; Estudos de usuários; Competência informacional na educação superior; Avaliação da competência informacional; Comportamento de busca de informação; Treinamentos de usuários
Renato Rocha Souza
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Fundação Getúlio Vargas (FGV) | rsouza.fgv@gmail.com | https://orcid.org/0000-0002-1895-3905 | https://lattes.cnpq.br/4726949697973381
Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1993), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000), doutorado em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2005) e pós-doutorado (01/2009-01/2010) em Tecnologias Semânticas para Recuperação de Informação - University of South Wales, UK, sob supervisão de Douglas Tudhope, com bolsa do CNPQ. É atualmente professor e pesquisador da Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da Fundação Getúlio Vargas e professor colaborador da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais. É Visiting Fellow da University of South Wales (2009-2019) e Pesquisador Adjunto Sênior da Universidade de Colúmbia. É membro do Corpo Editorial do periódico "Knowledge Organization" e Editor Adjunto do periódico "New Review of Hypermedia and Multimedia". Atua nas áreas de Matemática Aplicada, Ciência da Informação e Data Science, tendo como temas de pesquisa: Representação do Conhecimento, Processamento de Linguagem Natural, Machine Learning, Sistemas de Recuperação de Informações, Indexação Automática, Ontologias, Semântica e Gestão do Conhecimento. Possui extensa experiência em Tecnologia da Informação, inclusive aplicada à Educação, além de experiência em Ensino a Distância.
Transcrição do Vídeo
Olá essa é uma apresentação referente ao trabalho aprovado junto ao 2º Workshop de Informação Dados e Tecnologia - WIDAT, que nessa edição de 2018 acontece na Universidade Federal da Paraíba. É uma pesquisa realizada com contribuição dos pesquisadores Fernando Gomes Almeida da Universidade Federal de Minas Gerais, Renato Rocha Souza também da UFMG e da Fundação Getúlio Vargas do Rio de Janeiro e por mim Marcos de Souza da Universidade Federal de Minas Gerais. O título da pesquisa é “O TERMO BIG DATA: quebra de paradigma dos n-V’s”.
Trata-se de uma pesquisa de referencial teórico, mas como muita contribuição no que diz respeito especificamente dos conceitos e das características de um Big Data. Pois bem para a gente poder falar de Big Data a gente tem que falar de dados, uma matéria que saiu no ano de 2017 no “The Economist” diz que os dados são considerados um novo petróleo na era digital, possuindo um valor altamente estratégico, nessa matéria destacam por exemplo as organizações que detém os dados também detém todo o poder. Ainda mais falando na questão econômica, alguns exemplos, Apple, facebook, Google e a Microsoft tiveram um faturamento de 25 bilhões de dólares apenas no primeiro semestre de 2017. Quer dizer, no ano passado é um faturamento consideravelmente muito alto, empresas que trabalham com dados.
Toda essa questão de produção e armazenamento de dados tem passado por um processo evolutivo desde a popularização dos computadores e da difusão da internet, desta forma pegar destaque a partir de uma produção massiva de dados realizada por exemplo por sites, por redes sociais digitais, por smartphones, sistemas informatizados, satélites, sensores de carros, aviões e trens, câmeras de segurança entre outros tipos de serviços como por exemplo stream que é esse agora que vocês estão vendo neste momento.
Além da evolução referente à capacidade de armazenamento de dados a autora Rosângela Marquesone, ela destaca que faz necessário ressaltar a quantidade de vezes que esses mesmos dados são compartilhados pelos próprios usuários. Partindo deste princípio de dados a gente consegue chegar ao conceito de Big Data cunhado a partir do crescimento e integração do grande volume de dados digitais como esses excitados agora há pouco, por exemplo diversos meios de tecnologias bem como o uso de ferramentas que perpassa pela por algumas etapas sendo elas produção, compartilhamento, curadoria e análise de uma maneira eficiente nessa gigantesca quantidade de dados.
Como resultado nessas informações elas geram por exemplo padrões significativo de novos conhecimentos. A Gartner desenvolveu um estudo no ano de 2001 no qual apresentou três características de um Big Data, sendo elas volume, variedade e velocidade, conhecido na literatura como 3-v’s, como um dos maiores desafios da manipulação e gestão de dados, esse viés tem sido discutido massivamente com muita relevância no meio acadêmico. Posteriormente surgiram mais dois v’s que é a “veracidade” relacionada à qualidade e o “valor” relacionado à relevância, formando assim ou incorporando assim os 5 v’s também na literatura, só que com a veracidade e com valor está voltado mais para um viés empresarial. Então essas cinco características, elas contribuem para uma definição de Big Data.
Justifica-se a importância desse trabalho pela notoriedade do termo de Big Data nos últimos anos, tanto no meio acadêmico quanto no meio empresarial e a discrepância no qual você encontra os conceitos na literatura, não existe uma homogeneidade de um conceito de Big Data e como hipótese acredita-se que por se tratar de um termo relativamente novo, principalmente por estar atrelado aos meios e avanços tecnológicos, pode surgir forma cotidiana novas características que contribuem com a diversidade desse conceito.
O objetivo dessa pesquisas está em identificar os conceitos relacionados ao termo Big Data e as características que compunham este conceito, então a definição de Big Data por exemplo por alguns autores é muito criticado, então por exemplo Boyd e Crawford falam que o tema Big Data é considerado muito pop, é equivocado e genérico por Davenport em um livro de 2017 recém lançado. O conteúdo desse trabalho ele parte do princípio que Big Data é um termo em fase de amadurecimento e que ainda está em processo de consolidação do seu conceito.
Trata-se de uma pesquisa de natureza básica abordando o problema de forma qualitativa do ponto de vista dos seus objetivos a pesquisa se classifica como exploratória e descritiva, da perspectiva dos procedimentos técnicos identifica-se como pesquisa bibliográfica, lógico que estamos nos apoiando em nomes de autores como Gil por exemplo. A pesquisa consiste em um levantamento de análise e seleção de trabalhos que faz a conceituação de Big Data, bem como suas características publicadas entre o período de 2011 e 2018, esse período temporal nós encontramos diversos conceitos que de fato não existe uma homogeneidade do conceito em cima e sim uma discrepância, hoje apresentado no apêndice desta pesquisa.
Os trabalhos foram identificados através de pesquisas realizadas no portal de periódicos da CAPES, no Google Acadêmico além de livros que foram utilizados e artigos científicos, livros digitais, impressos na área de domínio de Big Data. As publicações selecionadas serviram como base para a identificação dos conceitos relacionados ao termo Big Data e com a identificação das características que compõem este conceito.
As características já encontrada massivamente na literatura, nós temos o volume, variedade, velocidade nos três v’s, focado na área acadêmica a veracidade e valor voltado para o meio empresarial, entretanto essa pesquisa trouxe alguns resultados muito interessantes, por exemplo mais dois v’s que a viabilidade e a venalidade. Além disso outro diferencial dessa pesquisa é que o termo que nós utilizamos para o título “n-v’s” não foi encontrada na base de periódicos da CAPES, algumas variações mesmo assim foram zero resultados encontrados.
Do conceito de Big Data, a gente pode falar que é um fenômeno tecnológico e humano no qual são formados dados em diversos formatos que são armazenadas em grande quantidade de dados em dispositivos de armazenamento, refere-se assim as características inerentes de Big Data os n-v’s, em que a literatura hoje fala em 5-v’s, nós já estamos identificando sete e possam surgir novos v’s, novas características que serão apresentados.
Desses novos 2-v’s nós vamos destacar aqui a “viabilidade” que destina-se a investigar um relacionamento entre as variáveis e padrões latente de dados, é uma citação de Biehn de 2013, o que seria isso é padrões latentes de dados na viabilidade pode ser utilizado por exemplo há um conceito de modelagem de tópicos, faz uso de machine learning por exemplo em cima de processamento de linguagem natural, por exemplo eu tenho grandes corpora de dados e aí eu quero identificar a viabilidade por exemplo da imersão desses tópicos, qual é a freqüência desses tópicos, a relação desses tópicos, em cima de um grande Big Data? Então eu trato com relação a isso essa parte latente que é de viabilidade.
Davenport em 2017 a questão da legalidade, projeção futuramente de formatos de Big Data que possam ser vendidos. A gente pode falar assim: ah mas hoje dados são vendidos, por exemplo se eu adquirir um número novo de uma linha telefônica no outro dia já tem alguém oferecendo algum determinado tipo de produto, a venda de fato realmente acontece, mas o que Davenport trabalha, que ele está pleiteando futuramente ou almejando é a questão de um formato de venda de dados.
Considerações finais o termo Big Data comparado a outros conceitos científicos já consolidados na literatura apresenta uma diversidade de conceitos e contribui para uma não consolidação do termo, este fato pode ser observado junto da pesquisa certamente terão acesso aos anais, no apêndice dela nós construímos uma linha temporal de 2011 até 2018 onde vocês poderão observar por exemplo uma não uniformidade entre as definições elaborada pelos autores, inclusive com críticas, com disparidade de conceito e a não homogeneidade das características do conceito.
Essa evolução de características de palavras iniciadas com a letra “v” tem acontecido mediante o surgimento de novas necessidades que aparece para realizar o processamento do Big Data, também por conta dos avanços tecnológicos, isso que as tecnologias estejam longe de serem estabilizadas e com isso novas possibilidades de novas “v’s” poderão surgir nos próximos anos, como por exemplo a variabilidade que diz respeito à capacidade de submeter-se a variações mudança e a própria visualização de dados que já existe mas que pode ser conceituada, associada a um Big Data, então a gente está falando e 9-v’s, n-v’s de acordo com as necessidades de processamento e avanços tecnológicos vão surgir “n” características para tentar formar um conceito sólido de Big Data.
Sugere-se como pesquisas futuras, quebra de paradigmas com a caracterização real do termo. Por fim só mais 2-v’s que são apresentados potencializando mais 2-v’s chegando assim a 9-v’s, para poder caracterizar Big Data, são características que acabam sendo descaracterizados, não sei, seria uma questão mais de discussão. Fica a mesma dica para pesquisas futuras, tenhamos de fato um conceito real, quanto tempo isso vai levar eu não sei responder, mas de toda forma nós agradecemos a contribuição realizada para o evento e todas as críticas, sugestões vocês podem entrar em contato conosco.
Obrigado.