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Administração de dados complexo em larga escala, Big Data, Engenharia de…

- - - - Limpeza de dados
        
        Incorporação de cohecimento previo
        
        Associar os dados a conhecimentos externos
        
        Mineração de dados
        
        Interpretação dos resultados
        
        Depende de:
        
        Base de dados:
        Cardinalidade (quantidade de linhas),
        Dimensionalidade (quantidade de colunas);
        Dominio dos dados (informação da celular).
        Ex.
        Um experimento de instrumentaliazção da maquina JD, cada linha é uma amostra, cada coluna um sensor (T, vazao, etc), cada celula o valor (pode ser um valor seco, booleano, um video, etc)
        
        automatização dos processos
        
        Escalabiilidade:
        Algoritmos mais eficientes (usando indexação e precomputação)
        Tecnicas de:
        
        Paralelização e distribuição de dados;
        Particionamento de dados;
        
        Representação relacional
        
        Medidas incompletas, e ver o que pode aproveitar
      - Formatar para analise
    - - Data warehouse (armazenamento estruturado e estavel, geralmente usado em BI) 0x Data Lakes (dados nao estruturados sem planejamento, geralmento usado em data mining)