A novel cloud based elastic framework for big data preprocessing

A number of analytical big data services based on the cloud computing paradigm such as Amazon Redshift and Google Bigquery have recently emerged. These services are based on columnar databases rather than traditional Relational Database Management Systems (RDBMS) and are able to analyse massive datasets in mere seconds. This has led many organisations to retain and analyse their massive logs, sensory or marketing datasets, which were previously discarded due to the inability to either store or analyse them. Although these big data services have addressed the issue of big data analysis, the ability to efficiently de-normalise and prepare this data to a format that can be imported into these services remains a challenge. This paper describes and implements a novel, generic and scalable cloud based elastic framework for Big Data Preprocessing (BDP). Since the approach described by this paper is entirely based on cloud computing it is also possible to measure the overall cost incurred by these preprocessing activities

Big data reduction framework for value creation in sustainable enterprises

Value creation is a major sustainability factor for enterprises, in addition to profit maximization and revenue generation. Modern enterprises collect big data from various inbound and outbound data sources. The inbound data sources handle data generated from the results of business operations, such as manufacturing, supply chain management, marketing, and human resource management, among others. Outbound data sources handle customer-generated data which are acquired directly or indirectly from customers, market analysis, surveys, product reviews, and transactional histories. However, cloud service utilization costs increase because of big data analytics and value creation activities for enterprises and customers. This article presents a novel concept of big data reduction at the customer end in which early data reduction operations are performed to achieve multiple objectives, such as a) lowering the service utilization cost, b) enhancing the trust between customers and enterprises, c) preserving privacy of customers, d) enabling secure data sharing, and e) delegating data sharing control to customers. We also propose a framework for early data reduction at customer end and present a business model for end-to-end data reduction in enterprise applications. The article further presents a business model canvas and maps the future application areas with its nine components. Finally, the article discusses the technology adoption challenges for value creation through big data reduction in enterprise applications

Gestão de dados científicos: produção e impacto a partir de dados da base Dimensions

The study aims to analyze the scientific production of research data management indexed in Dimensions. Using the term “research data management”, 677 articles were retrieved and analyzed using output and citation bibliometric indicators. The multidisciplinary in research data management was demonstrated by publications occurring in different research areas, such as computer science, information systems, library and information science, medicine and health sciences, and history and archeology. The countries with the highest publication rates were the United States, Germany, and the United Kingdom. About 60% of the publications had at least one citation, with 3,598 citations found, featuring a growing academic impact since the volume of production and citations have grown over time. When it comes to the Big Data era, data management is a topic under development that ensures its sharing and reuse and, consequently, the advancement of science. This bibliometric study made it possible to monitor the literature performance on research data management.A pesquisa objetivou analisar a produção científica sobre gestão de dados científicos indexada na Dimensions. A partir da busca pelo termo “research data management” foram recuperados 677 artigos, analisados por meio de indicadores bibliométricos de produção e citação. A multidisciplinaridade em gestão de dados de pesquisa foi demonstrada pelas publicações ocorrerem em diferentes áreas de pesquisa, como Information and Computing Sciences, Information Systems, Library and Information Studies, Medical and Health Sciences e History and Archaeology. Os países com maiores índices de publicações foram Estados Unidos, Alemanha e Reino Unido. Cerca de 60% das publicações tiveram pelo menos uma citação, com um total de 3.598 citações encontradas, caracterizando-se um impacto acadêmico crescente uma vez que o volume de produção e de citações têm crescido ao longo do tempo. Ao pensar na era do Big Data, a gestão de dados é um tema em desenvolvimento para garantir o compartilhamento e reuso destes, e consequentemente, o avanço da ciência. Desta forma, este estudo bibliométrico permitiu acompanhar o desempenho da literatura sobre gestão de dados científicos

Identificação e Avaliação da Conexão Científica e Tecnológica entre os Pesquisadores Atuando em Oncologia e Medicina Nuclear Segundo a Base Lattes

In the era of Big Data, the open sharing of data in research, networking and the rapid identification of experts in specific areas becomes urgent. The Lattes Platform is the main Brazilian curriculum repository, making it possible to extract various information from researchers, such as the institution where they work, research lines, scientific productions, etc. There are limitations on the platform, such as the specialists' information being arranged individually and without an indexing standard. Thus, considering the importance of radiopharmaceuticals for Brazilian and global public health, this work aimed to identify the most relevant specialists in Brazilian territory working on the subject. A quantitative approach was used as a case study to analyze the information registered in cancer with specificity in technetium-99m of the essential competences in the area, using the computational tool ScriptLattes. The results proved to be efficient in generating scientific and technological knowledge at various institutional levels, which can be replicated in different areas of science.Na era do Big Data, torna-se premente o compartilhamento aberto de dados em pesquisa, trabalho em rede e a rápida identificação de especialistas em áreas específicas. A Plataforma Lattes é o principal repositório curricular brasileiro, sendo possível extrair diversas informações de pesquisadores, como instituição onde trabalham, linhas de pesquisa, produções científicas, etc. Há limitações na plataforma, como as informações dos especialistas estarem dispostas individualmente e sem um padrão de indexação. Dessa forma, considerando a importância dos radiofármacos para a saúde pública brasileira e mundial, este trabalho objetivou identificar os especialistas mais relevantes em território brasileiro atuando no tema. Utilizou-se como estudo de caso a abordagem quantitativa para análise das informações cadastradas em câncer com especificidade em tecnécio-99m das competências essenciais na área, utilizando a ferramenta computacional ScriptLattes. Os resultados mostraram-se eficientes pela geração de conhecimento científico e tecnológico em vários níveis institucionais, podendo ser replicado em diversas áreas da ciência

The use of prediction models for foresight intelligence: a case study in subscribers’ acquisition for the news portal GaúchaZH

With the increase in capacity for generating, capturing and processing data, especially at digital product and services market, the utilization of these methods by organizations is also expanding. Data-driven companies, as those in which strategic decision processes are totally anchored in real data are called, increase in number and encourage several organizations from different segments start extracting value from it\u27s data. This article was made based in a case study in which data processing methods were applied in order to extract foresight intelligence to optimize ROI of marketing efforts in acquiring digital services subscribers. The case belongs to Grupo RBS, specifically GaúchaZH\u27s digital signatures team, a local publisher news that has fifteen million unique users monthly as average. This research\u27s goal is to analyze the utilization of predictive analysis to extract intelligence for marketing tactics. Therefore, the research presents itself as a source of references for developments in the use of predictive methodologies to increase ROI in marketing and its effectiveness as well. Con el aumento de la capacidad para generación, captura y procesamiento de datos, especialmente en el mercado de productos y servicios digitales, los usos de estos métodos por parte de las organizaciones también se están expandiendo. Las empresas impulsadas por datos, cómo denominanse las empresas con procesos de decisión estratégica totalmente anclados en datos reales, aumentan en número y alentan a varias organizaciones de diferentes segmentos a empezar extraer valor de los datos que tienen. Este artículo se elaboró a partir de un caso de estudio en que se aplicaron metodologias de procesamiento de datos al fin de extraer inteligencia anticipada para optimizar el ROI de los esfuerzos de marketing para la adquisición de suscriptores en un servicio digital. El caso utilizado pertenece al Grupo RBS, específicamente al equipo de suscripción digital de GaúchaZH, un portal noticioso local con media de quince millones de usuarios únicos mensuales. El objetivo de esta investigación es analizar el uso del análisis predictivo para extraer inteligencia en tácticas de marketing. Se concluye que la aplicación consciente de datos en las organizaciones representa un importante diferencial estratégico, especialmente en un escenario en el que muchos actores aún se encuentran en etapas incipientes de procesamiento de sus informaciones. Por tanto, la investigación presentase como fuente de referencias para evoluciones en el uso de metodologías predictivas para incrementar la efectividad del marketing y su ROI. Com o aumento da capacidade de geração, captação e tratamento de dados, sobretudo no mercado de serviços e produtos digitais, ampliam-se também os usos desses métodos pelas organizações. As data-driven companies, como são chamadas as empresas com processos de decisão estratégica totalmente ancoradas em dados reais, aumentam em número e incentivam que diversas organizações, de variados segmentos, também comecem a extrair valor dos dados que possuem. O presente artigo foi elaborado a partir de um estudo de caso no qual foram aplicados processos de tratamento de dados com o objetivo de extrair inteligência antecipativa para otimizar o ROI dos esforços de marketing para aquisição de assinantes em um serviço digital. O caso utilizado pertence ao Grupo RBS, especificamente à equipe de assinaturas digitais de GaúchaZH, portal de notícias locais que possui em média quinze milhões de usuários únicos mensais. O objetivo desta pesquisa é analisar a utilização de análise preditiva para extração de inteligência em táticas de marketing. Conclui-se que a aplicação consciente dos dados nas organizações representa um importante diferencial estratégico, sobretudo em um cenário no qual muitos players ainda se encontram em estágios incipientes de tratamento das suas informações. Portanto, a pesquisa se apresenta como fonte de referenciais para evoluções no uso de metodologias preditivas para aumento da efetividade e ROI de marketing

Auditoria em tempos de Big Data & Analytics. Requisitos mínimos de controlo

O estudo debruça-se sobre o conceito de “Big Data” e “Analytics”, com o objetivo de investigar o seu potencial como ferramenta capaz de agregar valor para as organizações de diversos segmentos, revertendo em estratégias de negócio num contexto de auditoria, numa conjuntura de requisitos mínimos de controlo. Estamos perante o fenómeno Big Data & Analytics quando nos referimos ao crescimento do volume e variedade de dados, gerados a uma grande velocidade, agregado também à veracidade e valor da informação em função dos avanços tecnológicos. O grande objetivo é apresentar soluções para dar resposta às novas tendências, à análise metódica dos dados para melhorar as decisões. Neste trabalho apresentam-se conceitos formulados por organizações e especialistas sobre o Big Data & Analytics, uma das tendências organizacionais, e a sua ligação ao trabalho do auditor, nomeadamente nos desafios que representa para estes profissionais. Os resultados do estudo de caso apresentado são o reflexo de várias entrevistas realizadas a profissionais de auditoria a nível nacional. A pertinência desta amostra está relacionada com o acompanhamento que os auditores devem fazer perante a evolução das tecnologias e na realização de investimentos na formação e implementação de novas técnicas e metodologias. Estamos numa era em que se tornou imprescindível encontrar formas de trabalhar com todo o volume de dados gerados diariamente. Desta forma, existe um conjunto de desafios a ultrapassar no que diz respeito à qualidade de dados, de segurança e de formação de utilizadores, para que analisar dados seja mais rápido e eficaz. Torna-se necessário o estudo das técnicas, das ferramentas e estruturas que suportam o processamento da quantidade de dados, para dar um impulso à Analytics aplicado em Big data ainda que este seja um caminho longo a percorrer pelas organizações de Portugal

Perspectivas contemporâneas em administração e organizações

A Administração como área de conhecimento das Ciências Sociais Aplicadas tem gradativamente elaborado e desenvolvido novas formas de conhecer o fenômeno organizacional, cooperando assim para novas possibilidades de ação por parte dos gestores em uma realidade tecnologicamente globalizada. Pelo seu caráter interdisciplinar, a Administração hoje não mais importa apenas pressupostos de tradicionais áreas afins do conhecimento, mas também já exporta suas ideias para elas, enriquecendo e aperfeiçoando significativamente o seu repertório teórico e a sua capacidade prática de apresentar soluções. Tal é a via fundadora que motivou a idealização do presente compêndio que conta com uma equipe especial de profissionais, docentes e pesquisadores de conceituadas instituições de ensino públicas e privadas de todo o território nacional. Equipe essa que com a sua diversidade de contribuições conceituais, experienciais e acadêmicas agrupou os seus saberes nos cinco temas a seguir: - Estratégias, empreendedorismo e organizações. - Gestão pública e gestão do desenvolvimento local sustentável. - Gestão da tecnologia da informação e gestão do conhecimento. - Aprendizagem, memória, gestão de pessoas e organizações. - Sistemas de informação e inteligência competitiva. Espera-se com esse trabalho incentivar a diversificação de pesquisas e práticas na área de Administração e Ciências Sociais Aplicadas, de modo a intercambiar conhecimentos de diversas linhas de pesquisa e reflexão, com o propósito de contribuir para o compartilhamento do conhecimento da Administração