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Title: Desenvolvimento de sistemas big data: um mapeamento sistemático da literatura
Authors: Laigner, Rodrigo Nunes
metadata.dc.contributor.advisor: Monteiro, Rodrigo Salvador
metadata.dc.contributor.advisorco: Kalinowski, Marcos
metadata.dc.contributor.members: Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de
Issue Date: 2017
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Abstract: De acordo com um estudo realizado em 2015, a atual quantidade de dados gerados nas organizações levou a um maior investimento em desenvolvimento de infraestrutura e data analytics. Entretanto, a dimensão do desenvolvimento de aplicações de software é subestimada. Com o objetivo de habilitar o desenvolvimento de aplicações para usuários-finais utilizando big data, o campo da engenharia de software apresenta um conjunto sólido de diretrizes para avaliar diferentes domínios de aplicação, processos de desenvolvimento e engenharia de requisitos. É fundamental a investigação de que esforços tem sido empregados no desenvolvimento de sistemas big data com o objetivo de prover a pesquisadores e profissionais informações que habilitem maiores atividades de pesquisa. Esse estudo objetiva inspecionar a pesquisa existente na área da engenharia de software para big data com o objetivo de identificar abordagens empregadas, estratégias de desenvolvimento e identificar as pesquisas atuais. Um mapeamento sistemático foi realizado baseado em um conjunto de 8 questões de pesquisa. No total, 305 estudos, datados de 2011 a 2016, foram avaliados. Nós propusemos um novo protocolo e recuperamos um conjunto de estudos primários, identificamos uma lista de abordagens e analisamos o atual estado na construção de sistemas de software big data, identificando tendências e lacunas onde novos esforços de estudo podem ser investidos. Os resultados desse mapeamento sistemático podem suportar pesquisadores e profissionais em escolhas de desenvolvimento e pesquisa futura.
metadata.dc.description.abstractother: According to study made in 2015, the current amount of data generated in organizations have led to an increased investment in infrastructure development and data analytics. However, the applications software development side is underestimated. In order to enable the development of end-user applications utilizing big data, software engineering field presents a solid set of directives to assess different application domains, development processes and requirements engineering. It is fundamental to investigate what efforts in big data systems development have been employed in order to provide both researchers and practitioners with information that enable further research activities. This study aims at surveying existing research on big data software engineering in order to identify approaches employed, development strategies, and identifying current research. A systematic mapping study was performed based on a set of 8 research questions. In total, 305 studies, dated from 2011 to 2016, were evaluated. We proposed a novel protocol and retrieved a set of primary studies, identified a list of approaches, and analyzed the current state on building big data software systems, identifying trends and gaps where new research efforts can be invested. The results of this systematic mapping can support researchers and practitioners in development choices and future research.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/7607
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