Revista: | Informacao & sociedade |
Base de datos: | CLASE |
Número de sistema: | 000487582 |
ISSN: | 0104-0146 |
Autores: | Pinto, Vitor Afonso1 Cardoso, Ana Maria Pereira1 Pinheiro, Marta Macedo Kerr1 Parreiras, Fernando Silva1 |
Instituciones: | 1Universidade FUMEC, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
Año: | 2019 |
Periodo: | Oct-Dic |
Volumen: | 29 |
Número: | 4 |
Paginación: | 61-74 |
País: | Brasil |
Idioma: | Portugués |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, descriptivo |
Resumen en inglés | Data Science and Big Data are leveraged by businesses in many ways to improve operational and strategic capabilities, and ultimately, to positively impact corporate financial performance. However, there are challenges related to Big Data, such as modelling, new paradigms and novel architectures that require original approaches to address data complexities. In the specific case of iron ore mining industry, there is a considerable pressure at present to reduce costs due to the recent major fall in iron ore prices. This study discusses if an interdisciplinary approach could help mining industries to extract the most of data science initiatives over big data. In this study we applied a narrative literature review method to briefly present a chronological review of disciplines and interdisciplinarity as well as the evolution of data science over big data. Then we discussed: 1) the importance of involving people from different profiles; 2) the relevance of technology transfer inside computing research field; 3) the requirements for integrating so many different people and technologies in such initiative. We concluded that achieving results with Data Science initiative over big data is not related to a single knowledge area, especially in mining industries |
Resumen en portugués | Ciência de Dados e Big Data são alavancados por empresas de várias maneiras visando melhorar capacidades operacionais e estratégicas e, em último estágio, impactar positivamente o desempenho financeiro corporativo. No entanto, existem desafios relacionados a Big Data tais como modelagem, novos paradigmas e arquiteturas modernas que requerem abordagens criativas para endereçar complexidades de dados. No caso específico da indústria de mineração, existe uma pressão considerável no momento para redução de custos devido à recente grande queda nos preços de minério de ferro. Este estudo discute se uma abordagem interdisciplinar poderia ajudar as indústrias de mineração a extrair o máximo das iniciativas de ciência de dados sobre big data. Neste estudo, utilizamos o método de revisão narrativa para apresentar uma breve revisão cronológica de disciplinas e interdisciplinaridade bem como a evolução da ciência de dados sobre big data. Em seguida são discutidos: 1) a importância do envolvimento de pessoas de diferentes perfis; 2) a relevância da transferência de tecnologia dentro da área de pesquisa em computação; 3) os requisitos para integrar diferentes pessoas e tecnologias em tais iniciativas. Concluímos que a obtenção de resultados com iniciativas de Ciência de Dados sobre Big Data não está relacionada com uma única área de conhecimento, especialmente em indústrias de mineraç |
Disciplinas: | Bibliotecología y ciencia de la información, Geociencias |
Palabras clave: | Tecnología de la información, Geología, Ciencia de datos, Big data, Minería, Interdisciplinariedad |
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