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Janailton Lopes Souza, Paulo George Miranda Martins, Rogério Aparecido Sá Ramalho
O termo Big Data se refere ao grande volume de dados produzidos e disponibilizados em ambientes digitais. Ao longo dos últimos anos novos modelos de representação têm sido propostos no intuito de aperfeiçoar as formas de representação de informações em ambientes digitais. O presente trabalho está vinculado a um projeto de pesquisa em andamento, financiado pelas agências FAPESP e CNPq, e possui como objetivo analisar os princípios que fundamentam o Big Data e sua relação com os novos padrões de representação Resource Description Framework (RDF); Simple Knowledge Organization System (SKOS) e Ontology Web Language (OWL). A pesquisa possui caráter teórico e abordagem qualitativa, pois busca apresentar características voltadas à descrição, com-preensão e explicação das relações do Big Data com os novos modelos de representação. A partir do levantamento teórico realizado, foi verificado que os modelos de representação analisados contribuem para interligar grandes volumes de dados sem perder o contexto no qual são originados, favorecendo um melhor entendimento do Big Data e os novos paradigmas de representação em ambientes digitais.
The term Big Data refers to the large volume of data produced and made available in digital environments. Over the last few years, new models of representation have been proposed to improve the forms of representation of information in digital environments. The present work is linked to an ongoing research project, funded by FAPESP and CNPq agencies, and aims to analyze the principles underlying Big Data and its relationship with the new Resource Description Framework (RDF) representation patterns; Simple Knowledge Organization System (SKOS) and Onto-logy Web Language (OWL). The research has a theoretical char-acter and a qualitative approach, as it seeks to present characteristics aimed at describing, understanding and explaining the relationships between Big Data and the new models of representation. From the theoretical survey carried out, it was verified that the representation models analyzed contribute to the interconnection of large volumes of data without losing the context in which they originated, favoring a better understanding of Big Data and the new paradigms of representa-tion in digital environments.
