DataHub e Apache Atlas: uma análise comparativa de ferramentas de catalogação de dados

Big Data introduces a significant increase of complexity to projects, in which, the use of inadequate data will inevitably produce inadequate and incorrect analysis. Data Catalogs centralize the system’s metadata into one place, providing a global view of the stored data, so it is essential to use appropriate data catalog tools. The choice of the tool that best suits the needs of the projects must be well-founded. This paper uses the OSSpal methodology, usually used for comparing open-source technologies, to do a comparative analysis of two tools: DataHub and Apache Atlas.Big Data introduz um acréscimo significativo de complexidade aos projetos, nos quais, a utilização de dados inadequados irá produzir, inevitavelmente, análises inadequadas e incorretas. Os catálogos de dados centralizam todos os metadados de um sistema de Big Data num único local, fornecendo uma visão global dos dados armazenados, pelo que é fundamental a utilização de ferramentas de catalogação de dados adequadas aos projetos em que inserem. A escolha da ferramenta que melhor se adequa às necessidades dos projetos deve ser o mais fundamentada possível. Neste trabalho foi aplicada a metodologia OSSpal, de comparação de tecnologias open-source, para a análise comparativa de duas ferramentas: DataHub e Apache Atlas.FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia(POCI/LISBOA-01-0247-FEDER-046119

DataHub and Apache Atlas: A Comparative Analysis of Data Catalog Tools

Big Data introduces a significant increase of complexity to projects, in which, the use of inadequate data will inevitably produce inadequate and incorrect analysis. Data Catalogs centralize the system’s metadata into one place, providing a global view of the stored data, so it is essential to use appropriate data catalog tools. The choice of the tool that best suits the needs of the projects must be well-founded. This paper uses the OSSpal methodology, usually used for comparing open-source technologies, to do a comparative analysis of two tools: DataHub and Apache Atlas

Análise de aplicações de gestão de projetos para suporte à gestão de conhecimento

A Gestão do Conhecimento é um elemento essencial para a execução bem-sucedida de projetos. Dada a natureza temporária dos projetos e das equipas que neles participam, a transferência, integração e gestão do conhecimento entre projetos revela-se muito importante para propiciar a partilha de “melhores práticas” evitando a repetição de erros anteriores, com vista a aumentar a probabilidade de sucesso dos projetos e da organização. Por esta razão, as aplicações de Gestão de Projetos podem desempenhar um papel significativo no suporte à Gestão do Conhecimento. A presente tese teve como objetivo fazer a análise e avaliação das aplicações de gestão de projetos do quadrante Líder da Gartner, relativamente às suas potencialidades para a Captura, Armazenamento, Partilha e Aplicação de conhecimento, para suporte aos artefactos do Project Management Body of Knowledge (PMBOK). Posteriormente, comparou-se os resultados dessa análise com os da aplicação “Confluence”. Esta aplicação serviu como referência de comparação, sendo recomendada na literatura pelas suas capacidades de gestão de conhecimento. Como resultado desta investigação obteve-se um artefacto de análise e comparação das aplicações, cujo desenvolvimento seguiu a metodologia Design Science Research. Os resultados obtidos permitem fazer uma análise comparativa das potencialidades de cada aplicação para as diferentes etapas do ciclo de vida da gestão do conhecimento, relativamente aos artefactos do PMBOK. Das sete aplicações do quadrante Líder da Gartner, a que mais se destacou foi “Targetprocess” com boas classificações por análise comparativa com as restantes, relativamente às suas capacidades para a Captura, Armazenamento, Partilha e Aplicação de conhecimento.Knowledge Management is an essential element for the successful implementation of projects. Due to the temporary nature of the projects and the teams that participate in them, the transfer, integration, and management of knowledge among projects becomes very important to promote sharing best practices and to avoid the repetition of previous mistakes, to increase the probability of success for the projects and the organization. For this reason, Project Management applications can play a significant role in supporting Knowledge Management. The thesis aims to analyse and evaluate the project management applications of the Gartner Leader quadrant, regarding their potential for the Capture, Storage, Sharing and Application of knowledge to support the artifacts in the Project Management Body of Knowledge (PMBOK). Subsequently, the results of this analysis were compared to those of the “Confluence” application. This application was used as a benchmark, recommended by the literature for its knowledge management capabilities. As a result of this research, an artifact of analysis and comparison of the applications was produced, whose development was based on the Design Science Research methodology. The results obtained make it possible to perform a comparative analysis of the capabilities of each application for the different stages of the knowledge management life cycle regarding the PMBOK artifacts. Out of the seven applications in the Gartner Leader quadrant, “Targetprocess” was the one that stood out the most with great ratings when compared to the others regarding its capabilities for Capturing, Storing, Sharing, and Applying knowledge