Notice: Undefined variable: scssVars in /var/www/html/antigo.cariniana.ibict.br/plugins/system/helixultimate/src/Core/HelixUltimate.php on line 1914

Notice: Trying to access array offset on value of type null in /var/www/html/antigo.cariniana.ibict.br/plugins/system/helixultimate/src/Core/HelixUltimate.php on line 1914
Portal da Rede Cariniana - Produto

Produto

Dados Científicos Abertos - E-science

A proliferação das redes sociais e dispositivos conectados à Internet (smartphones, tablets, computadores, câmeras de vídeo, GPS, etc.) geram, disseminam e armazenam diariamente milhões de bytes de dados na rede. Com os avanços de novas infraestruturas tecnológicas, esta enorme quantidade de dados, chamada Big Data, possibilitou que dados massivos sejam tratados e analisados ​​corretamente para obter o maior valor possível.

As organizações capazes de capturar, organizar e lidar com esses grandes conjuntos de dados podem se beneficiar, entre outras coisas, para tomar decisões rapidamente e com resultados eficazes. Um dos primeiros requisitos é que os conjuntos de dados sejam acompanhados de informações que descrevem como eles são derivados, qual é o seu alcance, a autoria, a propriedade e as condições de reutilização, controle de qualidade, etc. Este conjunto de descritores são referidos como metadados. Assim, em conjunto com a interoperabilidade tecnológica, a existência de metadados adequado e padronizado é um requisito essencial para o acesso e reutilização de grandes quantidades de dados.

É possível caracterizar a complexidade dos dados pelo volúme, variedade e velocidade em termos de frequência de medição. Existem muitas iniciativas em curso em todas as áreas do conhecimento para sistematizar o fluxo massivo destes dados e melhorar a eficácia das técnicas utilizadas pelos investigadores para recolher dados e integrar seu uso preciso oriundo de múltiplas fontes. 

Existem gigantescos volumes de dados que empresas e investigadores necessitam extrair informação relevante em momento apropiado. Estes dados requerem novas arquiteturas na sua gestão e manipulação, de modo que, para extrair valor de dados massivos, primeramente é necessário identificar as vantagens para os pesquisadores investirem na tecnología necessária para automatizar o processo de captura, processamento e armazenamento de dados. Depois, planejar uma estratégia de gestão de dados progressiva, que habilite cada sede mantenedora de dados para entender e interpretar os datos que manipula, proporcionando como resultado beneficios tangíveis.

As referências apresentadas a seguir busca reunir conhecimento sobre os enfoques a estes desafios com o uso de tecnologias de apoio e formas inovadoras para reunir, processar, analisar, oferecer acesso, integrar, visualizar e preservar grandes volúmes de dados. 

_______________________________________________________________________________________________________________________

Literatura sobre Dados Científicos Abertos

E-science

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: ANDERSON, Chris.

Título: The end of theory: the data deluge makes the scientific method obsolete. In: Wired Magazine

Local: Disponível em: <http://archive.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory> .  Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Embora o termo “Big Data” tenha começado a ser utilizado com muita frequência, a revista Wired foi um dos primeiros periódicos a publicar uma previsão das mudanças que poderiam ocorrer sobre a quantidade de dados digitais disponíveis. Em um artigo que apresentava o impacto positivo e negativo da imensa quantidade de dados disponíveis, previu que estávamos vivenciando o princípio da “era petabyte”. Apesar das previsões serem bem aceitas, há época pareciam um pouco exageradas, no entanto um petabyte, que equivale a 1.000.000.000.000.000 bytes de dados logo passou a quantidades maiores: exabytes, Zetabytes e iotabytes.

________________________________________________________________________________________________________________________

Autor: BOYD, D.; CRAWFORD, K.

Título: Critical questions for big data Information, Communication & Society. v 15, n 5, Jun. 2012, p 662-679.

Local: Disponível em: <http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2012.678878#.U8qGOagZZn0>. Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Define Big Data como um fenômeno cultural, tecnológico e intelectual que surge pela interconexão dos seguintes elementos: (1) Tecnologia: desenvolvimento da capacidade precisão de algoritmos para reunir, analisar, conectar e comparar grandes conjuntos de dados. (2) Análise: tomar como parâmetro grandes conjuntos de dados para identificar padrões para realizar diagnósticos econômicos, sociais, técnicos e legais. (3) Mitologia: a crença popular de que os grandes conjuntos de dados oferecem uma forma superior de inteligência e conhecimentos que podem gerar dados que anteriormente não eram possíveis, com uma aura de verdade, objetividade e exatidão.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: BRYANT, R. E.; KATZ, R. H.; LAZOWSKA, E. D.

Título: Big-Data computing:creating revolutionary breakthroughs in commerce, science, and society. Computing Community Consortium, v. 8, dez. 2008.

Local: Disponível em: <http://www.cra.org/ccc/files/docs/init/Big_Data.pdf> . Acesso em: 20 jul. 2014.

Descrição: Um grupo de pesquisadores de novas tecnologias afirma que da mesma maneira que os motores de busca alteraram a maneira de encontrar informações, o fenômeno Big Data transformarão as atividades de empresas, cientistas, médicos e as operações de defesa e Inteligência. Apontam que provavelmente a Big Data seja a maior inovação informática da última década, analisando que até agora somente temos visto seu potencial para reunir, organizar e processar dados em todos aspectos de nossas vidas. Concluem o estudo apontando que se o estado investir em tecnologias para gestão de Big Data, seu desenvolvimento poderia acelerar rapidamente.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor:  CUKIER, K.

Título: How much information? Global information industry center. The economist. Fev. 2010.

Local: Disponível em:<http://www.economist.com/node/15557443>. Acesso em: 08 jun. 2014.

Descrição: O estudo institulado “How Much Information?” revela que no ano 2008 os americanos consumiram informação equivalente a cerca de 1,3 bilhões de horas, o que supõe uma media de 12 horas por dia. O consumo total foi de 3,6 zettabytes e de 10.845 bilhões de palavras, o que equivale a uma media de 100.500 palavras e 34 gigabytes por pessoa ao dia. Neste estudo calcularam que os servidores do mundo processaram 9,57 zettabytes de informação, quase 10 ellevado a 22.ª potência, ou dez milhões de gigabytes. Isto equivale a 12 gigabytes de informação ao dia, ou a 3 terabytes de informação por pessoa ao ano. Diversas empresas do mundo inteiro preocessaram, em média, 63 terabytes de informação ao ano.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: CZECHOWSKI, Claude, et.

Título: Al. Big Data. Cómo gestionar el continuo diluvio de datos. Premiun, v. 1, n. 17, p 10-12,2011.

Local: Disponível em: <http://assets1.csc.com/es/downloads/CSCO_1108216_Premium17_ESP.pdf>.  Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Os principais relatórios internacionais apontam que a maioria das empresas passará por significativas alterações nos setores de tecnologia da informação. Empresas pertencentes aos setores financeiros, energético, telecomunicações, vendas e muitas outras que trabalham essencialmente com o acúmulo de dados tomando como base a análise dos conteúdos que recebem progressivamente, estão diante de profundas inovações tecnológicas. Este texto reúne o ponto de vista de diversos especialistas do ramo empresarial debatendo o cenário econômico que envolve a Big Data e suas tendências.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: DUMBILL, Edd.

Título: Planning for Big Data:a CIO's Handbook to the Changing Data Landscape. Boston: O`reilly. 2012.

Local: Disponível em: <http://www.oreilly.com/data/free/planning-for-big-data.csp>. Acesso em: 20 junho 2014.

Descrição: Explica o que é Big Data, sua implicação para os negócios e como começar a resolver problemas relacionados aos dados. Também inclui um capítulo sobre a expansão do fenômeno Big Data e uma descrição detalhada de todo o ecosistema Hadoop e como diferentes fabricantes adotaram esta tecnologia como centro de soluções Big Data.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: GANTZ, John F. et. al.

Título: The expanding digital universe: a forecast of worldwide information growth through. Framingham: IDC, 2007.

Local: Disponível em: <http://www.emc.com/collateral/analyst-reports/expanding-digital-idc-white-paper.pdf> . Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Os pesquisadores da International Data Corporation calcularam um prognóstico da quantidade de dados digitais que foram criados e reproduzidos no ano 2006, quando foram criados e reproduzidos cerca de 161 exabytes de dados, prevendo que um aumento da quantidade de informações oriundas e novos dados na web multiplicadas em até 6 vezes (até 988 exabytes). Em síntese, analisam que a informação será duplicada a cada 18 meses durante os próximos ano. Se consultarmos os informes dos anos 2010 até 2012, é possível verificar que a quantidade de dados digitais a cada ano superou os prognósticos iniciais (1227 exabytes em 2010 e 2837 exabytes em 2012).

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: GLOBAL PULSE.

Título: Big Data for development:challenges & opportunities. Global Pulse, Maio 2012.

Local: Disponível em: <http://www.unglobalpulse.org/sites/default/files/BigDataforDevelopment-GlobalPulseMay2012.pdf>.   Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: As tecnologias emergentes utilizadas para gestão de grandes quantidades de dados são apresentadas como solução para um cenário global em que o fenômeno Big Data se tornou a solução para compreender avanços econômicos, científicos e em diversos âmbitos em que ferramentas utilizadas para extrair conteúdos de dados massivos estão sendo incorporados. Nesse sentido, o relatório apresentado pela Gobal Pulse oferece um panorama global sobre as possibilidades para o desenvolvimento de países ricos e pobres mediante a analítica de dados em áreas como educação, saúde, economia, etc.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: HILBERT, M.; LOPEZ, P.

Título: The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information Science Magazine. Science,v. 332 n. 6025. Abr. 2011. p. 60-65.

Local: Disponível em: <http://www.sciencemag.org/content/332/6025/60> . Acesso em: 08 jun. 2014.

Descrição: Apresenta um estudo do crescimento real dos dados no mundo, calculando que o armazenamento global cresceu a uma taxa anual de 25% desde 1987 até 2007. No mesmo sentido, os autores afirmam que no ano 1986, 99,2% do total de dados armazenados eram analógicos, porém em 2007 94% do armazenamento passou a ser digital. Isto supõe uma alteração radical em um período de tempo de somente 20 anos (em 2002, o armazenamento digital superou o armazenamento não digital pela primeira vez).

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: LOUKIDES, M.

Título: What is data science?O’Reilly Radar Report, 2013.

Local: Disponível em:  http://cdn.oreilly.com/radar/2010/06/What_is_Data_Science.pdf>. Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Na definição de Big Data, podemos identificar dois papéis principais. Desenvolvedores (chamado Hadoopers) e cientistas de dado. Esta última denominação é analisada amplamente. O mercado para especialistas em Data Sciene aumentou consideravelmente; geralmente ocupado por matemáticos, são responsáveis ​​por definir os modelos de análise que serão desenvolvidos pelos hadoopers.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: MCKINSEY & COMPANY.

Título: Big Data, analytics, and the future of marketing & salesNOOk Book(ebook), 2013.

Local: Disponível em: <http://www.barnesandnoble.com/w/big-data-analytics-and-the-future-of-marketing-sales-mckinsey-chief-marketing-sales-officer-forum/1115953376?ean=9781625391315> .  Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Discute os benefícios da gestão de Big Data em e-comerce para facilitar os processos de tomada de decisão. Sugere o uso de tecnologias para identificar potenciais oportunidades de negócios e converter as oportunidades em produtos para clientes diretos. Uma análise mostra que as empresas que investem em Big Data tem níveis de ganho entre 5 e 6% maiores do que as empresas que não o fazem.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: NEEDHAN, J.

Título: Disruptive Possibilities – How Big Data Changes Everything. Chicago: O’Reilly, 2013. 

Local: Disponível em: <http://hortonworks.com/wp-content/uploads/downloads/2013/04/DisruptivePossibilities.pdf> .   Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Apresenta análise sobre o que é e pra que serve o novo cenário tecnológico denominado Big Data. Apresenta tecnologias simples que podem funcionar tanto em código aberto como softwares para gestão de dados comerciais, trazendo à tona conceitos e possibilidades do uso de plataformas robustas com a colaboração de comunidades com interesse em comum.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: NEUMAN, W. R.; PARK, Y. J.; PANEK, E.

Título: Tracking the Flow of Information into the Home: An Empirical Assessment of the Digital Revolution in the United States, 1960–2005International Journal of Communication, v. 6. 2012. p. 1022–1041.

Local: Disponível em:  <http://ijoc.org/index.php/ijoc/article/viewFile/1369/745> . Acesso em: 08 jun. 2014.

Descrição: Os autores apresentam uma relação temporal da quantidade de informação informações que circulam nos meios de comunicação nos Estados Unidos. Passaram de 50.000 minutos por dia no ano 1960 a cerca de 900.000 consumidos em 2005.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: O’REILLY Media.

Título: Big Data Now – Current Perspectives from O’Reilly Media. Boston: O’Reilly. 2012.

Local: Disponível em: <http://cdn.oreillystatic.com/oreilly/radarreport/0636920028307/Big_Data_Now_2012_Edition.pdf >. Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Apresenta um enfoque dedicado aos negócios e como é possível utilizar dados massivos para gerar novos produtos e serviços. Também serve como introdução a linguagem Big Data incluindo definições e estruturas básicas sobre sua arquitetura e funcionamento.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: PATIL, D.J.

Título: Data Jujitsu: the art of turning data into product. O'Reilly Radar Report, 2013.

Local: Disponível em:  <http://www.oreilly.com/data/free/data-jujitsu.csp> . Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Apresenta estudo do uso da tecnologia Big Data para análise massiva de dados com a supervisão de especialistas qualificados utilizando processos de análise automatizada.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: POZZI, Steven R.

Título: Big Data, Big Opportunities. best`s review, n. 11, 2014.

Local: Disponível em: <http://www.informatica.com/Images/2017_big-data-bigger-opportunities_br_en-US.pdf>. Acesso em: 20 jun. 2014. 

Descrição: Uma pesquisa de 2013 realizada pela IBM Global Business Services apontou que 74% das companhias de seguros pesquisadas ​​relatam que o uso de informações, incluindo  análise de grande dados, criam vantagens competitivas para suas organizações. Isso representa um aumento de 111% em apenas dois anos. O desafio para o setor de seguros é  gerir e aproveitar o poder do fenômeno big data. Empresas com sistemas de TI terão dificuldades para integrar e analisar dados estruturados e não estruturados e passarão a buscar funcionários com habilidades para analisar dados massivos.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: TORRES I VIÑALS, Jordi. 

Título: Del cloud computing al big data:visión introductoria para jóvenes emprendedores. Barcelona, Universitat Oberta de Catalunya, 2012.

Local: Disponível em: <http://www.jorditorres.org/wp-content/uploads/2012/03/Del.Cloud_.Computing.al_.Big_.Data_.JordiTorres.ES.pdf>. Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Discute como a computação em nuvem está tornando possível a inserção da tecnologia digital em todas as esferas da economia da sociedade, permitindo que os usuários estejam conectados a este novo mundo digital através de seus dispositivos móveis, exigindo transformações sobre variáveis ​​de armazenamento e processamento deste fenômeno até então invisível e que representa novas oportunidades profissionais.

_______________________________________________________________________________________________________________________

Autor: WORLD ECONOMIC FORUM.

Título: Big data, big impact:  new possibilities for international development, Geneva, Switzerland, 2012.

Local: Disponível em: <http://www3.weforum.org/docs/WEF_TC_MFS_BigDataBigImpact_Briefing_2012.pdf > . Acesso em: 20 jun. 2014.

Descrição: Análise das interações de pessoas que utilizam computadores, dispositivos GPS, telefones celulares e dispositivos médicos. Muitas dessas interações ocorrem através do uso de dispositivos móveis que estão sendo usados ​​por pessoas cujas necessidades e hábitos têm sido mal entendidos até agora. Pesquisadores e governo começaram a discutir alternativas para canalizar grande volúmes de dados em informações úteis que podem ser usadas ​​para identificar as necessidades, prestação de serviços, prever e prevenir crises para o benefício das populações de baixa renda. Conclui que são necessárias novas ações por parte dos governos e iniciativa privada para garantir que esses dados ajudem a sociedade em todos os níveis.

Fontes de Informação sobre Gestão e Preservação de Dados Científicos

Esta publicação foi baseada no Documento técnico contendo revisão da literatura e análise de publicações sobre Ciência Aberta (Open Science) e temas correlatos para elaboração de bibliografia especializada com resumos traduzidos e comentados.  Elaborado pela Consultora Anaiza Caminha Gaspar, publicação em  julho de 2014.

Sub-categorias

Para atender aos propósitos e finalidade dos Termos de Referência que dá origem a este estudo esta Bibliografia Internacional Comentada foi organizada a partir de consultas a grupos de estudo e especialistas sobre fontes e temas a serem arrolados, citados aqui como orientadores e colaboradores no levantamento dos dados e definição das categorias de assunto:

a) Assessoria de Cooperação Internacional do IBICT para delineamento do nível macro de políticas e programas internacionais;

b) Gestores e coordenadores de grupos de trabalho da Rede Cariniana em temas específicos relativos a Big Data,  Preservação Digital e Competências Profissionais; 

c) Gestores de projetos e repositórios de Acesso Livre do IBICT para referenciamento das políticas institucionais em uso nesse campo de atuação.

 

Ciência Aberta - nível macro das políticas públicas e regulamentos internacionais. Estão relacionados documentos contendo declarações de governo e organizações não governamentais sobre o estabelecimento de princípios e diretrizes para publicações de acesso livre e abertura dos dados da pesquisa científica financiada com recursos públicos. Introduz os conceitos e definições da Ciência Aberta (Open Science, e-Research).

Acesso Aberto a Publicações Cientificas -  busca-se estabelecer num marco histórico das iniciativas que estão na origem do Acesso Livre (Open Access), incluindo diretrizes e princípios que marcam o inicio da publicação dos resultados de pesquisa em repositórios institucionais e em revistas cientificas, estendendo-se até os dias atuais.

Dados Abertos da Pesquisa Cientifica - são arroladas as Políticas e Programas de Financiamento que dão ênfase a infraestrutura global e necessidades de compartilhamento dos dados da pesquisa científica, compreendendo o papel das agências de fomento na elaboração de novos requerimentos para a pesquisa científica.

Bİg Data -  entendido como um fenômeno de amplitude econômica e social que delinea um novo setor de atividades de ampla abrangência, tanto para o setor público quanto para a iniciativa privada. Big Data trabalha conjuntos de dados suficientemente grandes e complexos  que desafiam as ferramentas e as técnicas tradicionais. Esta seção  destaca os desafios e o uso de tecnologias de apoio para reunir, processar, analisar, descobrir, oferecer acesso, integrar, visualizar e preservar dados científicos.

Gestão dos Dados de Pesquisa - encontram-se referenciados estudos e projetos de instituições governamentais, muitos deles decorrentes de acordos na esfera público-privada, que se organizam em centros de dados, fundações ou consórcios, envolvendo associações científicas e profissionais para construção de uma mega infraestrutura eletrônica (e-infraestructure). Compõem o item Programas e projetos de e- infraestrutura global para Ciência Aberta em andamento nos países da União Europeia, Estados Unidos, Reino Unido, Canadá e Austrália. Uma mega infraestrutura global não surge espontaneamente por si só da noite para o dia, ela se organiza a partir do uso integrado de e- infraestruturas avançadas, serviços de acesso e processamento, curadoria dos dados, bem como na participação remota (interação) e acesso a experiências científicas, troca e interoperabilidade de dados através de todas as disciplinas e fronteiras nacionais, como forma de ampliar o alcance científico dos conjuntos de dados individuais. Centros e Redes de Dados são arrolados centros  especializados no domínio dos conjuntos de dados com larga  experiência na captura dos dados e organização das coleções, garantindo que as coleções depositadas tenham alta visibilidade e estejam disponíveis para o maior número possível de interessados na reutilização.Citações dos Dados de Pesquisa referencia ferramentas que propiciam a publicação, citação, extração e análise dos dados de pesquisa, incluindo questões legais e políticas de acesso a dados e informações. O principal objetivo dessas ferramentas é resolver os problemas de compartilhamento de dados mediante desenvolvimento de tecnologias que permitam que as instituições reduzam a carga para pesquisadores e editores de dados, e possam incentivá-los a compartilhar seus dados.

Curadoria - Trata dos métodos e processos da curadoria compreendendo todo o ciclo de vida dos dados de pesquisa, desde o plano de gestão dos dados, licença para reutilização como também preservação em longo prazo. Organização de repositórios de dados, passando por questões que vão desde o papel das bibliotecas, bibliotecários e cientistas de dados.

 Preservação Digital – Inclui métodos de preservação de dados de pesquisa e documentos.

Lista de Produtos da Rede Cariniana