http://repositorio.unb.br/handle/10482/22055
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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2016_GustavoHenriqueMoreiraAlvaresdaSilva.pdf | 3,02 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título : | Um modelo de visualização de dados utilizando banco de dados orientado a grafo suportado por big data |
Otros títulos : | A model of data platform based on big data as support for police investigation |
Autor : | Silva, Gustavo Henrique Moreira Alvares da |
Orientador(es):: | Deus, Flávio Elias Gomes de |
Assunto:: | Investigação policial Polícia judiciária Plataforma de dados |
Fecha de publicación : | 4-ene-2017 |
Data de defesa:: | 7-jul-2016 |
Citación : | SILVA, Gustavo Henrique Moreira Alvares da. Um modelo de visualização de dados utilizando banco de dados orientado a grafo suportado por big data. 2016. xxiii, 150 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016. |
Resumen : | Este trabalho propõe um modelo de plataforma de dados baseado em ferramentas big data voltado para o processo de investigação criminal das polícias judiciárias brasileiras. Os organismos de investigação criminal necessitam buscar soluções frente aos desafios tecnológicos que lhes são regularmente impostos, particularmente em relação ao novo contexto informacional, em que variáveis como volume, velocidade, variedade, validade, veracidade e volatilidade dos dados que aportam nessas organizações impactam diretamente suas atividades. Sabe-se que os bancos de dados relacionais não foram arquitetados para lidar com esse novo paradigma informacional, sendo necessário, portanto, a busca por outras alternativas. A solução apresentada utiliza um banco de dados orientado a grafos, suportado por big data, que é capaz de melhorar o trabalho investigativo e pericial, à medida em que suporta visualização e análise de vínculo de milhares de entidades e seus relacionamentos. A solução também contempla um cluster de máquinas baseado em sistema de arquivos distribuído, no qual é possível aplicar variados tipos de operações sobre um conjunto de dados semiestruturadas. Neste estudo é apresentado um cenário hipotético de investigação criminal que foi utilizado para testar e demonstrar os benefícios da plataforma proposta. |
Abstract: | This work proposes a data platform based on big data tools, geared towards the criminal investigation processes of the Brazilian law enforcement agencies. Este trabalho propõe um modelo de plataforma de dados baseado em ferramentas big data voltado para o processo de investigação criminal das polícias judiciárias brasileiras. Criminal investigation agencies need to find solutions to the technological challenges often imposed on them, particularly due to new information context, in which variables as volume, velocity, variety, validity, veracity and volatility directly impact their activities. It is well known that relational databases management systems were not designed to deal with this new informational paradigm. Therefore, the search for viable alternatives is needed. The solution proposed in this thesis uses a graph-oriented database, supported by big data, which is capable of improving the investigative and forensic tasks, as in that supports visualization and link analysis of thousands of entities and their relationships. The solution also includes a cluster of machines based on distributed file system in which it is possible to apply various types of operations on the mass of semi-structured data. As a proof of concept, it is presented a hypothetical investigation scenario to test and demonstrate the benefits of the proposed data platform. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
Descripción : | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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DOI: | http://dx.doi.org/10.26512/2016.07.D.22055 |
Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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