FERRAMENTA PARA VISUALIZAÇÃO DE DADOS CONTIDOS EM UMA ESTRUTURA BIG DATA

Resumo

Trabalhando com quantidades grandes de dados como os contidos na estrutura de um Big Data, surge a necessidade de extrair ao máximo informações que façam sentido. A procura por padrões, tendências e correlações são fatores que ajudarão a decifrar os problemas estudados e, em muitos casos, trarão a resposta para alguns desafios. O retorno das informações extraídas dessas bases de dados, necessita de técnicas que estejam adequadas ao volume de informações para que sejam obtidos resultados em tempo de serem utilizados. O Big Data, surge no intuito de acelerar o processo de decisão, redução de custo e tempo de processamento, não estando centralizado apenas na quantidade de arquivos, velocidades das análises e suas disponibilidades, mas também com a relação existente entre informações e volumes. A análise de ferramentas existentes que trabalham com essa estrutura de informações, juntamente com técnicas que estão sendo cada vez mais aprofundadas, irá contribuir com melhorias em uma nova implementação, que tem como objetivo a extração e visualização destas informações com um grau maior de qualidade nos resultados, de acordo com dados já pré-carregados em uma estrutura Big Data, auxiliando assim o profissional, cientista de dados, na análise das informações para uma posterior tomada de decisão. Essas informações estão dispostas em diversos meios e que podem estar em um difícil acesso. Utilizando como parâmetro para comparação as ferramentas já existentes no mercado como o Predixion Software, o SPSS da IBM e o Tableau Software, que trabalham com grande volume de dados, mas que se percebe o uso de alguma estruturação nas informações como planilhas servirão como base para a implementação da ferramenta. Uso de linguagem própria para bancos de dados não estruturados como no caso o NoSQL, bem como pesquisa e implementação de técnicas de mineração de dados e o conceito estudado Data Storytelling para montagem das visualizações. Buscando o retorno de informações mais qualitativas para visualização do usuário final, pessoa essa capaz de compreender o retorno dos dados e usá-los corretamente para os seus devidos fins, contribuindo assim para a melhoria de trabalhos anteriores que não possuíam como objetivo final a visualização dos dados, sendo ainda aproveitada a utilização da estrutura já estudada e consolidada para a construção de Big Datas. O trabalho de implementação das melhorias, bem como análise do que é utilizado hoje no mercado tanto para dados estruturados como não estruturados, contribuirá para a tomada de decisão de profissionais, acrescentando informações com maior qualidade nos dados uma vez que ela faz uso de dados extraídos de diversas fontes que estão inseridas em uma nova estruturação, contendo já uma primeira análise de relacionamento entre elas devido à estruturação já contida em um Big Data, tendo assim o foco exclusivamente na montagem da visualização da informação conforme suas correlações internas.