O pesquisador da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNEATLANTICO), Dr. Yini Airet Miró, colabora em uma pesquisa que propõe um ciclo de vida de gestão de dados adaptado ao ecossistema de big data do governo (GBDE).
O termo dados é de origem latina “datum”, que significa entidade distinta, não estruturada e não processada. As organizações processam dados de acordo com suas necessidades específicas para obter informações importantes, como eventos, objetos, fatos ou conceitos. Por outro lado, big data refere-se a dados que têm características como alto volume, velocidade, variedade e veracidade.
No mercado digital, o big data tornou-se uma abordagem ativa elementar para organizações orientadas por dados. O aumento da big data é evidente nos setores público e privado. É frequentemente chamado de petróleo do século XXI, devido ao seu valor para impulsionar o sucesso de organizações sem fins lucrativos, da sociedade civil e de órgãos governamentais. A segurança dos dados é uma parte essencial do ciclo de vida do big data, e os algoritmos de criptografia baseados em aprendizado de máquina são usados para proteger os dados contra violações e ameaças à segurança.
Criar um ambiente de gestão de dados eficiente é fundamental para otimizar o valor dos dados. Atualmente, há vários modelos de ciclo de vida de dados que fornecem uma visão geral de alto nível das fases de gestão de dados; no entanto, eles têm certas limitações que são especialmente importantes no ecossistema de big Data do governo.
As desvantagens estão relacionadas à segurança, à privacidade e à adaptabilidade a diferentes contextos no setor governamental. Além disso, é preciso levar em conta as considerações éticas relacionadas ao big data, como a parcialidade e a possível discriminação. O ecossistema de big data do governo envolve várias partes interessadas e diversas fontes de dados, exigindo uma gestão de dados eficaz para atingir objetivos, melhorar os processos de tomada de decisão e garantir a transparência e a responsabilidade na administração pública.
Portanto, o objetivo desta pesquisa foi projetar um ciclo de vida de gestão de dados especificamente adaptado ao ecossistema de Big Data do governo, para enfrentar os desafios e as limitações dos modelos de ciclo de vida de dados existentes. O objetivo final é otimizar o valor dos dados, garantir a privacidade dos dados e melhorar o desempenho organizacional no setor governamental. Para tanto, o uso do ciclo de vida de gestão seguro de dados (SDMLC) foi proposto como modelo para o ciclo de vida do big data. Esse modelo é aplicável e significativo em vários campos governamentais, como educação, transporte, saúde e produção; também é aplicável a dados governamentais abertos, dados de empresas comerciais e fatos científicos e de pesquisa.
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