Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis
| Ano de defesa: | 2025 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-03062025-000943/ |
Resumo: | Este projeto de pesquisa desenvolve uma proposta para um sistema de gestão e análise de grandes volumes de dados, voltado para o gerenciamento de dados de aerossóis, dentro do contexto de transformação digital e cidades inteligentes e sustentáveis que apoie na tomada de decisões, podendo ser estas relacionadas à aplicação de métodos de remediação de solos, ações emergenciais, entre outros tipos de intervenções feitas por especialistas e/ou entidades concernentes. Como casos de estudo foram utilizados dados atmosféricos do Atmospheric Radiation Measurement e dados monitorados de áreas contaminadas do solo da USP-Leste. Estes dados são caracterizados pelo grande volume, potencialmente obtidos por tecnologias de sensores, que geram novos dados em tempo real. A natureza das informações também é muito diversa, desde dados históricos até análises físico-químicas dos materiais presentes nas áreas investigadas. Em função dessas características, os dados são utilizados para estudos que propõem uma arquitetura de informação voltada à análise e gestão, utilizando uma metodologia baseada no ciclo de vida dos dados e na ciência de dados, num contexto de Big Data. |
| id |
USP_f197f547ee2d939d36010409a524c92f |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-03062025-000943 |
| network_acronym_str |
USP |
| network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóisInformation Architecture for Aerosol Data Management and AnalysisAnálise de DadosAtmospheric Data VisualizationBig DataBig DataCiclo de Vida dos DadosCiência de DadosData AnalysisData LifecycleData ScienceMachine LearningMachine LearningVisualização de Dados AtmosféricosEste projeto de pesquisa desenvolve uma proposta para um sistema de gestão e análise de grandes volumes de dados, voltado para o gerenciamento de dados de aerossóis, dentro do contexto de transformação digital e cidades inteligentes e sustentáveis que apoie na tomada de decisões, podendo ser estas relacionadas à aplicação de métodos de remediação de solos, ações emergenciais, entre outros tipos de intervenções feitas por especialistas e/ou entidades concernentes. Como casos de estudo foram utilizados dados atmosféricos do Atmospheric Radiation Measurement e dados monitorados de áreas contaminadas do solo da USP-Leste. Estes dados são caracterizados pelo grande volume, potencialmente obtidos por tecnologias de sensores, que geram novos dados em tempo real. A natureza das informações também é muito diversa, desde dados históricos até análises físico-químicas dos materiais presentes nas áreas investigadas. Em função dessas características, os dados são utilizados para estudos que propõem uma arquitetura de informação voltada à análise e gestão, utilizando uma metodologia baseada no ciclo de vida dos dados e na ciência de dados, num contexto de Big Data.This research project develops a proposal for a system for managing and analyzing large volumes of data, focused on aerosol data management within the context of digital transformation and smart and sustainable cities. The system aims to support decision-making processes, including those related to the application of soil remediation methods, emergency actions, and other types of interventions carried out by specialists and/or relevant entities. As case studies, atmospheric data from the Atmospheric Radiation Measurement program and monitored data from contaminated soil areas at USP-Leste were used. These datasets are characterized by their large volume, potentially obtained through sensor technologies that generate new data in real time. The nature of the information is also highly diverse, ranging from historical data to physicochemical analyses of materials present in the investigated areas. Given these characteristics, the data are used in studies that propose an information architecture focused on analysis and management, employing a methodology based on the data lifecycle and data science within a Big Data context.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCorrêa, Pedro Luiz PizzigattiSouza, Solange Nice Alves deQuille, Rosa Virginia Encinas2025-04-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-03062025-000943/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-09-10T10:28:02Zoai:teses.usp.br:tde-03062025-000943Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-09-10T10:28:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis Information Architecture for Aerosol Data Management and Analysis |
| title |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis |
| spellingShingle |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis Quille, Rosa Virginia Encinas Análise de Dados Atmospheric Data Visualization Big Data Big Data Ciclo de Vida dos Dados Ciência de Dados Data Analysis Data Lifecycle Data Science Machine Learning Machine Learning Visualização de Dados Atmosféricos |
| title_short |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis |
| title_full |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis |
| title_fullStr |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis |
| title_full_unstemmed |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis |
| title_sort |
Arquitetura de informação para gestão e análise de dados de aerossóis |
| author |
Quille, Rosa Virginia Encinas |
| author_facet |
Quille, Rosa Virginia Encinas |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti Souza, Solange Nice Alves de |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Quille, Rosa Virginia Encinas |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Análise de Dados Atmospheric Data Visualization Big Data Big Data Ciclo de Vida dos Dados Ciência de Dados Data Analysis Data Lifecycle Data Science Machine Learning Machine Learning Visualização de Dados Atmosféricos |
| topic |
Análise de Dados Atmospheric Data Visualization Big Data Big Data Ciclo de Vida dos Dados Ciência de Dados Data Analysis Data Lifecycle Data Science Machine Learning Machine Learning Visualização de Dados Atmosféricos |
| description |
Este projeto de pesquisa desenvolve uma proposta para um sistema de gestão e análise de grandes volumes de dados, voltado para o gerenciamento de dados de aerossóis, dentro do contexto de transformação digital e cidades inteligentes e sustentáveis que apoie na tomada de decisões, podendo ser estas relacionadas à aplicação de métodos de remediação de solos, ações emergenciais, entre outros tipos de intervenções feitas por especialistas e/ou entidades concernentes. Como casos de estudo foram utilizados dados atmosféricos do Atmospheric Radiation Measurement e dados monitorados de áreas contaminadas do solo da USP-Leste. Estes dados são caracterizados pelo grande volume, potencialmente obtidos por tecnologias de sensores, que geram novos dados em tempo real. A natureza das informações também é muito diversa, desde dados históricos até análises físico-químicas dos materiais presentes nas áreas investigadas. Em função dessas características, os dados são utilizados para estudos que propõem uma arquitetura de informação voltada à análise e gestão, utilizando uma metodologia baseada no ciclo de vida dos dados e na ciência de dados, num contexto de Big Data. |
| publishDate |
2025 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2025-04-02 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| format |
doctoralThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-03062025-000943/ |
| url |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-03062025-000943/ |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
|
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
| instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
| instacron_str |
USP |
| institution |
USP |
| reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
| repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
| _version_ |
1848370479607316480 |