Fichamento

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UNIVERSIDADE ESTÁCIO DE SÁ 
MBA EM CIÊNCIA DE DADOS E BIG DATA ANALYTICS 
 
 
 
 
Fichamento de Estudo de Caso 
 
Giugliano Santos Severo 
 
Trabalho da disciplina Prática e Laboratório 1, 
 Tutor: Prof. José Luiz dos Anjos Rosa 
 
 
 
Brasília 
2018 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
http://portal.estacio.br/
 
 
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Estudo de Caso de Harvard: Ciência Cidadã Baseada em Big Data Aplicada ao Planejamento 
Urbano. 
 
 
Referência: G. Eliza, M.A.R. Dantas, D.J.de M. Douglas, D. Júlio, R. Carlos De, B. Marcelo, F. 
Luca. 
 
 
Texto do Fichamento: 
 
 Os autores abordam em seu estudo o uso de ferramentas de Big Data em cidades para 
melhorar o funcionamento de seus serviços públicos, utilizando sensores e ferramenta 
produzida especialmente para smart cities. O projeto se baseia em crowdsensing depende do 
compartilhamento de dados das pessoas interessadas para auxilie o sistema implantado. O 
projeto desenvolvido pela Universidade Federal de Santa Catarina e Universidade Estadual de 
Santa Catarina é construída em cima de uma estrutura em 3 camadas: Big Data armazenando 
as informações de várias fontes e vários formatos, formatando tais dados para análise, 
Crowdsensing com aplicações mobiles próprias do projeto proposto para que os cidadãos 
instalem e enviem os dados referentes aos segmentos dos serviços públicos desejados e o 
Website que é um portal para que o cidadão visualize o resultado dos tratamentos de dados. 
 Durante o desenvolvimento do projeto, os autores explicam como cada camada funciona 
no projeto e demonstram um exemplo real de como foi aplicado o projeto ao sistema de limpeza 
urbana para entender como realizar o recolhimento dos resíduos sólidos produzidos pelos 
estabelecimentos e residências em certas épocas do ano como alta temporada de turistas e 
baixa temporada. 
 Os autores também criaram uma figura para exemplificar a arquitetura utilizada 
explicando as tecnologias usadas do projeto, desde o armazenamento dos dados em 
diferentes formatos, ferramentas de integração de a partir de ferramentas ETL (Extract, 
Transform and Load), passando pelo sistema de Data Warehouse que armazena os dados em 
NoSQL, no projeto em específico, o processamento de dados baseado na linguagem de 
programação R, que é utilizada para análises estatísticas e ao final uma camada com interface 
gráfica amigável para o usuário final. 
 No estudo de caso produzido, o autor comparou dois barros da cidade de Florianópolis 
com quantidade de habitantes similar, tendo os dados dos serviços públicos prestados a esses 
bairros para fornecer resultados relevantes de como o funcionamento dos serviços afetam os 
bairros. 
O estudo de caso do projeto tem como objetivo específico a comparação de dois 
bairros, C, com características comerciais, e T, com características turísticas, para verificar a 
quantidade de resíduos sólidos produzidos durante o ano de 2015. Os dados recebidos estão 
em formato csv ou txt e por isso o Kettle os carrega fácil mente e armazena no Cassandra. 
Após serem armazenados, o Programa R processa os dados e os transforma em 
 
 
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informações de acordo com o objetivo do negócio, para que o usuário final possa ter uma 
análise mais precisa do objetivo principal. Através desse estudo pode-se relacionar o 
aumento da produção de resíduos sólidos no bairro T no mês de julho deve-se ao período de 
férias escolares ou se existe alguma relação com a primavera, a safra de frutas e verduras, 
por exemplo. Porém vale ressaltar que o objetivo desse estudo é apresentar um modelo de 
arquitetura a fim de verificar uma situação em tempo real e não propiciar uma análise ampla 
e completa. 
Outros estudos neste sentido, utilizando Big Data para cidades inteligentes, estão 
sendo realizados em outros países como na cidade de Santander, na Espanha, e utilizando 
outras ferramentas de Big Data como Kafka, Storm e Spark para colete, tratamento e 
transformação dos dados em tempo rela. A proposta desse artigo se diferencia, pois 
apresenta um modelo não condicionado a ferramentas ou ambientes, dando assim maior 
autonomia ao desenvolver na escolha da arquitetura.