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Cada vez mais o tema big data tem despertado interesse em pesquisadores das mais diferentes áreas do conhecimento, entre eles os cientistas da informação que necessitam compreender seus conceitos e aplicações para poderem contribuir com novas propostas para a gestão das informações geradas a partir dos dados armazenado nestes ambientes. O objetivo deste artigo é apresentar um levantamento das publicações relacionadas a qualidade de dados em big data na base de dados Web of Science até o ano de 2016. Serão apresentados o total de publicações indexadas na base, a quantidade de publicações por ano, o local de origem das pesquisas e uma síntese dos estudos encontrados. A pesquisa na base de dados foi realizada em julho de 2017 e resultou em um total de 23 publicações. A fim de possibilitar a apresentação de um resumo das publicações neste artigo foram realizadas buscas pelos textos completos de todas as publicações na internet e feita a leitura dos que se encontravam disponíveis. Com este levantamento foi possível concluir que os estudos sobre qualidade de dados em big data tiveram suas publicações a partir de 2013, sendo que a sua maioria apresenta revisões da literatura e poucas propostas efetivas para o monitoramento e gestão da qualidade de dados em ambientes com grandes volumes de dados. Sendo assim, pretende-se com este levantamento contribuir e fomentar novas pesquisas sobre o contexto qualidade de dados em ambientes big data.Referências
BATINI, Carlo; SCANNAPIECA, Monica. Data quality: concepts, methodologies and techniques. New York. Springer, 2006
BATINI, Carlo et al. Methodologies for Data Quality Assessment and Improvement. ACM Computing Surveys, n.3, v.41, 2009, p. 1-52. Disponível em: < http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1541883>. Acesso em: 25 mai. 2017.
BATINI, Carlo. et al. From Data Quality to Big Data Quality. Journal of Database Management, v. 26, n. 1, 2015, p. 60–82. Disponível em: < https://www.researchgate.net/publication/283681085_From_Data_Quality_to_Big_Data_Quality>. Acesso em: 7 jul. 2017.
BECKER, David; MCMULLEN, Bill; KING, Trish Dunn. Big Data, Big Data Quality Problem. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA, 2015, Santa Clara. Anais eletrônicos... Santa Clara: 2015. p.2644-2653 Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7364064>. Acesso em: 7 jul. 2017.
CAI, Li; ZHU, Yangyong. The Challenges of Data Quality and Data Quality Assessment in the Big Data Era. Data Science Journal, v. 14, n. 0, 2015, p. 2. Disponível em: < http://datascience.codata.org/article/10.5334/dsj-2015-002/>. Acesso em: 15 jun. 2017.
CIANCARINI, Paolo; POGGI, Francesco; RUSSO, Daniel. Big Data Quality: a Roadmap for Open Data. 2ND IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA COMPUTING SERVICE AND APPLICATIONS, 2., 2016, Oxford. Anais eletrônicos… Praga: 2016. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7474375 >. Acesso em: 7 jul. 2017.
ENDLER, Gregor; BAUMGAERTEL, Philipp; LENZ, Richard. Pay-as-you-go data quality improvement for medical centers. In: CONFERENCE ON EHEALTH - HEALTH INFORMATICS MEETS EHEALTH, 2013, Vienna. Anais eletrônicos… Vienna: 2013. p.13-18. Disponível em: < http://www.ehealth20xx.at/wp-content/uploads/scientific-papers/2013/endler.pdf>. Acesso em: 7 jul. 2017.
ERL, Thomas; KHATTAK, Wajid; BUHLER, Paul. Big data fundamentals: concepts, drivers & techniques. Boston: Prentice Hall, 2016.
FREITAS, Patrícia Alves de et al. Information Governance, Big Data and Data Quality. In: IEEE 16TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL SCIENCE AND ENGINEERING (CSE), 16., 2013, Sydney. Anais eletrônicos… Sydney: 2013. p.1142-1143. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=6755349>. Acesso em 07 jul. 2017.
FURLAN, Patricia Kuzmenko; LAURINDO, Fernando José Barbin. Agrupamentos epistemológicos de artigos publicados sobre big data analytics. Transinformação, v. 29, n. 1, 2017, p. 91-100. Disponível em: < http://www.scielo.br/pdf/tinf/v29n1/0103-3786-tinf-29-01-00091.pdf>. Acesso em: 21 abr. 2017.
GANAPATHI, Archana; CHEN, Yanpei. Data Quality: Experiences and Lessons from Operationalizing Big Data. 4TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA (BIG DATA), 4., 2016, Washington. Anais eletrônicos… Washington: 2016. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7840769>. Acesso em: 7 jul. 2017.
GANDOMI, Amir; HAIDER, Murtaza. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, v. 35, n. 2, 2015, p. 137–144. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007>. Acesso em: 21 abr. 2017.
HARYADI, Adiska Fardani et al. Antecedents of Big Data Quality An Empirical Examination in Financial Service Organizations. 4TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA (BIG DATA), 4., 2016, Washington. Anais eletrônicos… Washington: 2016. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7840595>. Acesso em: 7 jul. 2017.
HAZEN, Benjamin T. et al. Data quality for data science, predictive analytics, and big data in supply chain management: An introduction to the problem and suggestions for research and applications. International Journal of Production Economics, v. 154, 2014, p. 72–80. Disponível em: < http://www-sciencedirect-com.ez46.periodicos.capes.gov.br/science/article/pii/S0925527314001339?via%3Dihub>. Acesso em: 7 jul. 2017.
JUDDOO, Suraj. Overview of data quality challenges in the context of Big Data. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTING, COMMUNICATION AND SECURITY (ICCCS), 2015, Pamplemousses. Anais eletrônicos… Pamplemousses : 2015. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7374131>. Acesso em: 7 jul. 2017.
KAISLER, Stephen et al. Big Data: Issues and Challenges Moving Forward. In: XLVI HAWAII INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCES, 46., Maui, 2013. Anais eletrônicos... Maui, 2013. p.995-1004. Disponível em: < https://www.computer.org/csdl/proceedings/hicss/2013/4892/00/4892a995.pdf>. Acesso em: 22 abr. 2017.
KELLING, Steve et al. Taking a `Big Data’ approach to data quality in a citizen science project. AMBIO, v. 44, n. 4, 2015, p. S601–S611. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4623867/>. Acesso em: 7 jul. 2017.
KWON, Ohbyung; LEE, Namyeon; SHIN, Bongsik. Data quality management, data usage experience and acquisition intention of big data analytics. International Journal of Information Management, v. 34, n. 3, 2014, p. 387–394. Disponível em: < http://www-sciencedirect-com.ez46.periodicos.capes.gov.br/science/article/pii/S0268401214000127?via%3Dihub>. Acesso em: 7 jul. 2017.
LANEY, Doug. Application Delivery Strategies. META Group, 2001. Disponível em: < https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf>. Acesso em: 7 jul. 2017.
MCAFEE, Andrew; BRYNJOLFSSON, Erik. Big Data. The management revolution. Harvard Buiness Review, v. 90, n. 10, 2012 p. 61–68. Disponível em: < https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution>. Acesso em: 22 abr. 2017.
MERINO, Jorge et al. A Data Quality in Use model for Big Data. Future Generation Computer Systems, v. 63, 2016, p.123-130. Disponível em: < http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X15003817/>. Acesso em: 07 jul. 2017.
PAIM, Isis; NEHMY, Rosa Maria Quadros, GUIMARÃES, César Geraldo. Problematização do conceito "Qualidade" da Informação. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 1, n. 1, 1996, p. 111–119. Disponível em < http://portaldeperiodicos.eci.ufmg.br/index.php/pci/article/view/8/27>. Acesso em: 30 mar. 2017.
PORTAL DE PERIÓDICOS DA CAPES/MEC. Disponível em: < http://www.periodicos.capes.gov.br/?option=com_pcollection&mn=70&smn=79&cid=81>. Acesso em: 07 jun. 2017.
RAO, Dhana; GUDIVADA, Venkat N.; RAGHAVAN, Vijay V. Data Quality Issues in Big Data. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA, 2015, Santa Clara. Anais eletrônicos... Santa Clara: 2015. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7364065>. Acesso em: 7 jul. 2017.
RIBEIRO, Claudio José Silva. Big Data: os novos desafios para o profissional da informação. Informação & Tecnologia, v. 1, n. 1, 2014, p. 96–105. Disponível em: < http://periodicos.ufpb.br/index.php/itec/article/view/19380/11156>. Acesso em: 19 abr. 2017.
SADIQ, Shazia; PAPOTTI, Paolo. Big Data Quality - Whose problem is it? 32ND IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA ENGINEERING (ICDE), 32., 2016, Helsinki. Anais eletrônicos… Helsinki: 2016. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7498367>. Acesso em: 07 jul. 2017.
SAHA, Barna; SRIVASTAVA, Divesh. Data Quality: The other Face of Big Data. In: IEEE 30TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA ENGINEERING (ICDE), 30., 2014, Chicago. Anais eletrônicos…Chicago: 2014. Disponível em: < https://people.cs.umass.edu/~barna/paper/ICDE-Tutorial-DQ.pdf>. Acesso em: 7 jul. 2017.
SOMASUNDARAM, G.; SHRIVASTAVA, Alok. Armazenamento e gerenciamento de informações: como armazenar, gerenciar e proteger informações digitais. Porto Alegre: Bookman. 2011. 472p.
TALEB, Ikbal et al. Big data quality: A quality dimensions evaluation. 13TH IEEE INT CONF ON UBIQUITOUS INTELLIGENCE AND COMP, 13., 2016, Toulouse. Anais eletrônicos… Toulouse: 2016. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7816918>. Acesso em: 7 jul. 2017.
VALENTE, Nelma T. Zubek; FUJINO, Asa. Atributos e dimensões de qualidade da informação nas Ciências Contábeis e na Ciência da Informação: um estudo comparativo. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 21, n. 2, 2016, p. 141–167. Disponível em: < http://portaldeperiodicos.eci.ufmg.br/index.php/pci/article/view/2530/1761>. Acesso em: 16 mar. 2017.
VIANNA, William Barbosa; DUTRA, Moisés Lima; FRAZZON, Enzo Morosini. Big data e gestão da informação: modelagem do contexto decisional apoiado pela sistemografia. Informação & Informação, v. 21, n. 1, 2016, p. 185. Disponível em: < http://www.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/23327/18993>. Acesso em: 21 abr. 2017.
WANG, Richard Y.; STRONG, Diane M. Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. Journal of Management Information System, v.12, n.4, 1996, p.5-34. Disponível em: < http://mitiq.mit.edu/Documents/Publications/TDQMpub/14_Beyond_Accuracy.pdf>. Acesso em: 16 abr. 2017.
YANG, Wenlu; SILVA, Alzennyr Da; PICARD, Marie-Luce. Computing Data Quality Indicators On Big Data Streams Using A Cep. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING (IWCIM), 2015, Praga. Anais eletrônicos… Praga: 2015. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7347061>. Acesso em: 10 jul. 2017
ZIKOPOULOS, Paul. et al. Understanding big data: analytics for enterprise class hadoop and streaming data. New York: McGraw-Hill, 2012.
ZHU, Hongwei et al. Data and information quality research: its evolution and future. MIT: Cambridge, 2012. Disponível em: < http://web.mit.edu/smadnick/www/wp/2012-13.pdf>. Acesso em: 10 jul. 2017.
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