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repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/5749
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Uamba, António Paulo | - |
dc.date.accessioned | 2024-09-06T15:18:01Z | - |
dc.date.available | 2024-09-06T15:18:01Z | - |
dc.date.issued | 2024-04-22 | - |
dc.identifier.citation | UAMBA, A. P. (2024) | pt_BR |
dc.identifier.uri | repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/5749 | - |
dc.description | UAMBA, Antonio Paulo. Solução para queries complexas em bigdata utilizando mapreduce com banco de dados mongodb: um estudo de caso com dados do caged. 2024, 55f. Monografia - Curso de Engenharia de Computação, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-CE, 2024. | pt_BR |
dc.description.abstract | O processamento de grandes volumes de dados representa um desafio crescente em diversas esferas, abrangendo desde a gestão pública até setores privados e acadêmicos. À medida que a quantidade e a variedade de dados disponíveis para as agências governamentais aumentam exponencialmente, surge a necessidade urgente de desenvolver estratégias eficazes para analisar e utilizar essas informações de maneira inteligente e proativa na tomada de decisões. No âmbito das políticas públicas, a análise de dados desempenha um papel crucial ao fornecer insights valiosos para medir resultados, avaliar o desempenho de programas e projetos governamentais e embasar a formulação de políticas mais eficientes e eficazes. No entanto, o processamento de grandes volumes de dados requer abordagens e tecnologias especiais para garantir resultados precisos e oportunos. Nesse contexto, este trabalho propõe a aplicação da tecnologia de MapRe- duce em conjunto com o banco de dados MongoDB para lidar com os desafios associados ao processamento de grandes volumes de dados governamentais. O MapReduce, um modelo de programação paralela e distribuída, permite a divisão de tarefas em várias etapas de mapeamento e redução, possibilitando o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados em ambientes distribuídos. Por sua vez, o MongoDB, um banco de dados NoSQL altamente escalável e flexível, oferece um ambiente propício para armazenar e manipular grandes volumes de dados de forma eficiente. O principal objetivo deste trabalho é investigar a viabilidade e a eficácia da utilização da tecnologia de MapReduce com MongoDB no contexto do processamento de dados gover- namentais. Por meio de um estudo prático, serão avaliadas as capacidades dessas tecnologias em lidar com as demandas específicas de análise e processamento de dados governamentais, visando aprimorar a capacidade das agências governamentais de extrair insights valiosos e tomar decisões fundamentadas com base em evidências. Ao finalizar esta pesquisa, espera-se contribuir significativamente para o avanço do conhecimento no campo do processamento de grandes volumes de dados governamentais, além de fornecer insights práticos e recomendações para o aprimoramento dos processos de análise e utilização de dados nas esferas governamentais. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Big data | pt_BR |
dc.subject | Informações governamentais | pt_BR |
dc.subject | MapReduce | pt_BR |
dc.subject | MongoDB | pt_BR |
dc.subject | Processo distribuido | pt_BR |
dc.title | Solução para queries complexas em bigdata utilizando mapreduce com banco de dados mongodb: um estudo de caso com dados do caged | pt_BR |
dc.type | Monograph | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Monografias - Engenharia da Computação |
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