Fundamentos de Big Data e Visualização de Dados

Fundamentos de Big Data e Visualização de Dados

1. "O que sabemos é uma gota; o que ignoramos é um oceano". Isaac Newton

2. Big Data é um conjunto de conceitos teóricos que servem de base ao desenvolvimento de ferramentas para recolher, armazenar e processar dados

   • 5Vs do Big Data
     • Volume
       • Refere-se a grande quantidade ou conjunto de dados geradas por humanos e máquinas
     • Velocidade
       • refere-se à rapidez com que dados são gerados e distribuídos, que se traduz num desafio quanto à análise em tempo real de dados;
     • Variedade
       • refere-se aos diferentes tipos e formas de dados que derivam de diferentes fontes
     • Veracidade
       • refere-se à integridade dos dados, que se pode traduzir em falhas de qualidade como incerteza, imprecisão, valores perdidos e distorção de dados
     • Valor
       • refere-se à descoberta de conhecimento que está relacionada com a qualidade da análise do conjunto de dados

3. A visualização é a apresentação gráfica da informação, com o objetivo de proporcionar ao espectador uma compreensão qualitativa dos conteúdos informativos.

   • Visualização de dados não se trata de entender individualmente os números, mas sobre compreender os padrões, tendências e relações que existem em grupos de dados.
     • É uma extensão da IHC que se integra a técnicas de computação gráfica
       • O objetivo é é útil para simplificar e transformar a os dados e/ou a informação numa representação percetível ao ser humano
         • 5 Formas para a visualização de dados
           • Modelagem de dados
           • Seleção dos dados
           • Dados para mapeamentos visuais
           • Ajuste de parâmetros visuais
           • Renderização ou geração da visualização
       • Card, S. K., & Mackinlay, J. (1997). The Structure of the Information Visualization Design Space. Xerox PARC, 92–99.
     • Olshannikova, E., Ometov, A., Koucheryavy, Y., & Olsson, T. (2015). Visualizing Big Data with augmented and virtual reality: challenges and research agenda. Journal of Big Data, 2(1), 22.
   • MATTHEW O. W.; GRINSTEIN, G.; KEIM, D. Interactive Data Visualization Foundations Techniques and Applications. 2nd Edition, CRC Press, 2010.