Prática e Laboratório 01

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FICHAMENTO – PRÁTICA E LABORATÓRIO 01
ALUNO: 
CURSO: CIÊNCIA DE DADOS E BIG DATA ANALYTICS
TEMA DO ARTIGO: Ciência Cidadã Baseada em Big Data Aplicada ao Planejamento Urbano. 
Os autores inicialmente se preocupam em introduzir através de explicações sobre os benefícios de uma cidade inteligente que os seus moradores se beneficiam e colaboram com o uso da tecnologia. Reforça a importância da integração de dados e compartilhamento das informações. É exemplificada a colaboração de habitantes de uma região sobre a situação do tráfego, tornando o sistema de transporte local mais inteligente.
Fica claro na abordagem dos autores, a tentativa de orientar os leitores sobre o desafio de trabalhar com Big Data, quando escrevem que apesar da disponibilidade de dados através de prestadores de serviço, ainda assim é preciso a escolha adequada daquela que vai ser a ferramenta ideal para tratamento. Sendo também necessário escolher a ferramenta ideal para o ambiente de infraestrutura. Logo, o artigo entra naquele que é o cerne das explicações: Modelo de infraestrutura para Big Data.
É discorrido sobre o Projeto ParticipACT Brasil que está sendo desenvolvido na Universidade do Estado de Santa Catarina. É explicado que o projeto visa o compartilhamento de informações com o objetivo de encontrar soluções inteligentes a partir das contribuições voluntárias de entidades públicas e privadas e dividi-se em três partes:
Big Data
Crowdsensing
Website
 É exemplificada a idéia do projeto de buscar com maior precisão a quantidade de turistas que visitas Florianópolis.
Os autores caminham para proposta, ou seja, aquilo que pode guiar os interessados ao caminho de sucesso. Antes disso é necessário caracterizar BigData em seus 3V’s. Após esse entendimento a proposta é destrinchada em um modelo de 05 camadas:
01 - Tipos de dados fornecidos.
02 - Transformação de dados a partir de um ETL.
03 - A Base de Dados
04 - Processamento de dados
05 - Interface de exibição.
É proposto um estudo de caso, cujo objetivo é comparar dois bairros da cidade de Florianópolis. Cada qual tem suas características que podem servir de análise para atração turística. O objetivo é comparar a quantidade de resíduos sólidos produzidos durante o ano de 2015. 
Os autores tomam como plataforma a utilização das ferramentas: Kettle e Cassandra e a partir delas manipulam dados com o objetivo de construir algoritmos inteligentes capazes de exibir indicadores, implementando o modelo e arquitetura propostos e verificando uma situação real. Na simulação surge uma incompatibilidade referente à versão dos sistemas e a orientação de utilizar computadores mais robustos já que estações comuns não são suficientes. 
Por fim, o artigo cita outros trabalhos relacionados e detalhes de cada um deles. Tendo como diferença do artigo, a não utilização de ferramentas específicas, deixando essa decisão a cargo do desenvolvedor. Encerra-se na expectativa de outros estudos de caso, tendo objetivos diversos, mas sem fugir do desafio de encontrar os melhores cenários.