{"id":976,"date":"2020-01-28T01:00:13","date_gmt":"2020-01-28T04:00:13","guid":{"rendered":"http:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=976"},"modified":"2025-11-13T11:21:39","modified_gmt":"2025-11-13T14:21:39","slug":"gerencia-e-administracao-de-base-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/gerencia-e-administracao-de-base-de-dados\/","title":{"rendered":"Ger\u00eancia e Administra\u00e7\u00e3o de Base de Dados"},"content":{"rendered":"<p><span data-contrast=\"auto\">O crescente volume de dados exige que organiza\u00e7\u00f5es desenvolvam estrat\u00e9gias para extrair informa\u00e7\u00f5es valiosas e obter vantagem competitiva. Esse processo envolve coleta, armazenamento, integra\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados estruturados, semiestruturados e n\u00e3o estruturados. Metodologias s\u00e3o investigadas para gerenciar e transformar esses dados em conhecimento \u00fatil para a tomada de decis\u00f5es.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">A pesquisa foca no uso de Intelig\u00eancia Artificial centrada em dados (Data-Centric AI) para preparar informa\u00e7\u00f5es e em t\u00e9cnicas de processamento em larga escala. Um dos desafios abordados \u00e9 o processamento paralelo e distribu\u00eddo de grandes volumes de dados heterog\u00eaneos, comum em \u00e1reas como bioinform\u00e1tica, astronomia e engenharia. Workflows cient\u00edficos s\u00e3o essenciais para esses experimentos, sendo frequentemente executados em clusters, supercomputadores e nuvens.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">O projeto tamb\u00e9m explora frameworks como Apache Spark, otimizando workflows para an\u00e1lise e ger\u00eancia de dados em larga escala. Al\u00e9m disso, investiga t\u00e9cnicas de modelagem conceitual, ontologias, pr\u00e9-processamento, indexa\u00e7\u00e3o e consulta em Big Data. Abordagens baseadas em armazenamento distribu\u00eddo (HDFS), bancos de dados NoSQL, newSQL e sistemas relacional-objeto s\u00e3o consideradas neste projeto, visando efici\u00eancia na manipula\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise dos dados.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Docentes Envolvidos:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span data-contrast=\"auto\">Rafaelli de Carvalho Coutinho (respons\u00e1vel)\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240,&quot;335559740&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"auto\">Eduardo Soares Ogasawara<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240,&quot;335559740&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"auto\">Diego Moreira de Ara\u00fajo Carvalho<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240,&quot;335559740&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"auto\">Jorge de Abreu Soares<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559739&quot;:240,&quot;335559740&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"auto\">Kele Teixeira Belloze<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O crescente volume de dados exige que organiza\u00e7\u00f5es desenvolvam estrat\u00e9gias para extrair informa\u00e7\u00f5es valiosas e obter vantagem competitiva. Esse processo envolve coleta, armazenamento, integra\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados estruturados, semiestruturados e n\u00e3o estruturados. 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