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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/10560
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Big Data e Processamento de Dados: Uma Jornada para a Descoberta de Insights |
Autor(es): | MATEUS BARBOSA CASSIANO ISADORA SANDRI DA SILVA |
Primeiro orientador: | GRAZIELA SANTOS DE ARAUJO |
Resumo: | Este trabalho visa explorar como o uso de técnicas de Big Data, aliado ao processo de ETL (Extração, Transformação, Carga), pode transformar grandes volumes de dados em informações úteis para aprimorar a experiência do usuário. Com o aumento exponencial na geração de dados na era digital, impulsionado por dispositivos conectados, redes sociais e serviços de streaming, o tratamento adequado desses dados é essencial para gerar insights e auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Os resultados demonstram a eficácia do processo na criação de um dashboard interativo, onde usuários podem explorar rankings de músicas e artistas com base em métricas, visualizar gráficos e personalizar filtros de acordo com suas preferências. Essa abordagem possibilitou destacar tendências entre diferentes gêneros musicais por meio da análise de dados. O trabalho conseguiu simular um cenário de Big Data e demonstrar como o uso estruturado de dados pode criar valor. O tratamento adequado de dados não apenas melhora a experiência do usuário, mas também tem o potencial de revolucionar o uso de informações em diversos setores. |
Abstract: | This work aims to explore how the use of Big Data techniques, combined with the ETL (Extract, Transform, Load) process, can transform large volumes of data into valuable insights to enhance the user experience. With the exponential growth of data generation in the digital age, driven by connected devices, social networks, and streaming services, the proper handling of this data is crucial for generating insights and supporting strategic decision-making. The results demonstrate the effectiveness of the process in creating an interactive dashboard, where users can explore music and artist rankings based on various metrics, view graphs, and customize filters according to their preferences. This approach made it possible to highlight trends between different musical genres through data analysis. The work successfully simulated a Big Data scenario and showed how the structured use of data can generate value. Proper data handling not only improves the user experience but also has the potential to revolutionize the use of information across various sectors. |
Palavras-chave: | Big Data ETL Spotify Visualização de Dados |
País: | |
Editor: | Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul |
Sigla da Instituição: | UFMS |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/10560 |
Data do documento: | 2024 |
Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM) |
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