Processos e Ferramentas de Análise de Big Data

Com o aumento exponencial na produção de dados a nível mundial, torna-se crucial encontrar processos e ferramentas que permitam analisar este grande volume de dados (comumente denominado de Big Data), principalmente os não estruturados como é o caso dos dados produzidos em formato de texto. As empresas, hoje, tentam extrair valor destes dados, muitos deles gerados por clientes ou potenciais clientes, que lhes podem conferir vantagem competitiva. A dificuldade subsiste na forma como se analisa dados não estruturados, nomeadamente, os dados produzidos através das redes digitais, que são uma das grandes fontes de informação das organizações. Neste trabalho será enquadrada a problemática da estruturação e análise de Big Data, são apresentadas as diferentes abordagens para a resolução deste problema e testada uma das abordagens num bloco de dados selecionado. Optou-se pela abordagem de análise de sentimento, através de técnica de text mining, utilizando a linguagem R e texto partilhado na rede Twitter, relativo a quatro gigantes tecnológicas: Amazon, Apple, Google e Microsoft. Conclui-se, após o desenvolvimento e experimento do protótipo realizado neste projeto, que é possível efetuar análise de sentimento de tweets utilizando a ferramenta R, permitindo extrair informação de valor a partir de grandes blocos de dados.