ETL4FAIR: Uma evolução do ETL4LOD+ voltada para dados FAIR

Rodrigues, Henrique Fernandes; Pinto, Nickolas Gomes

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/15779

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	ETL4FAIR: Uma evolução do ETL4LOD+ voltada para dados FAIR
Author(s)/Inventor(s):	Rodrigues, Henrique Fernandes Pinto, Nickolas Gomes
Advisor:	Campos, Maria Luiza Machado
Co-advisor:	Borges, Vânia Jesus de Araujo Soares
Abstract:	A natureza interdisciplinar e o rápido desenvolvimento da Web Semântica levaram à publicação em massa de dados na forma de triplas, utilizando a representação padrão conhecida como Resource Description Framework (RDF), serializada em diversos formatos amplamente aceitos. Dado esse grande crescimento, torna-se cada vez mais importante manter todo esse volume de dados acessível, usável, correto e confiável. Esta preocupação, somada a esforços para a Ciência aberta, ou seja, a abertura de dados seguindo padrões de transparência e colaboração, levaram a comunidade científica mundial, a definir um conjunto de princípios a serem seguidos para garantir a facilidade de descoberta, acesso, interoperabilidade e reuso aos dados. Tais princípios foram chamados de Princípios FAIR e estipulam uma série de processos e tratamentos, a chamada FAIRificação, que devem ser aplicados sobre todo o ciclo de vida de dados e metadados, para que se tornem FAIR. Este trabalho apresenta o ETL4FAIR, um conjunto de novas extensões e melhorias para o já existente ETL4LOD+, criado sobre a plataforma Pentaho Data Integration, para apoiar a publicação de dados conectados. O ETL4FAIR fornece uma interface intuitiva que permite conectar-se a várias fontes e formatos de dados. As novas extensões, empregando o framework em Java do RDF4J, inserem melhorias que promovem o acesso a repositórios de dados triplificados, a terminais SPARQL e a soluções de banco de dados RDF líderes com suporte a SPARQL 1.1 como, por exemplo, o GraphDB.
Keywords:	Gerenciamento de dados Princípios FAIR Dados vinculados COVID-19
Subject CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Production unit:	Instituto de Computação
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	19-Nov-2021
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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