32,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
16 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Com popularização dos sistemas de informação, a quantidade de dados armazenados tem crescido diariamente, analisar esse grande volume de dados se tornou um requisito importante de negócio. A necessidade de se obter o melhor desempenho ao menor custo está cada vez mais presente no dia a dia das organizações. Dessa forma, o grande desafio é desenvolver novas tecnologias e modelos de dados que consigam armazenar e analisar de forma eficiente a gigantesca massa de dados gerada nos dias de hoje. Tendo como base esse cenário de mudanças, este trabalho tem por objetivo modelar e implementar uma base…mehr

Produktbeschreibung
Com popularização dos sistemas de informação, a quantidade de dados armazenados tem crescido diariamente, analisar esse grande volume de dados se tornou um requisito importante de negócio. A necessidade de se obter o melhor desempenho ao menor custo está cada vez mais presente no dia a dia das organizações. Dessa forma, o grande desafio é desenvolver novas tecnologias e modelos de dados que consigam armazenar e analisar de forma eficiente a gigantesca massa de dados gerada nos dias de hoje. Tendo como base esse cenário de mudanças, este trabalho tem por objetivo modelar e implementar uma base de dados orientada à grafos, a fim de identificar suas diferenças em relação a abordagem relacional. Para isso, foi desenvolvido um estudo de caso baseado em análise social onde bases de dados foram carregadas com dados obtidos através do Facebook, a fim de verificar o desempenho dos dois modelos de dados em consultas recursivas. Os resultados apresentados pelos testes de performance foram satisfatórios fornecendo as informações necessárias sobre as principais diferenças na utilização de bases de dados relacionais e as orientadas a grafos para a análise de redes sociais e Big Data.
Autorenporträt
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade do Sul de Santa Catarina. Mestrando no Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina. As principais áreas de pesquisa são: Bancos de Dados; Estruturas de dados; Inteligência Artificial e Engenharia do Conhecimento.