No abstract

Resumo: Algumas das atividades fundamentais do processo de desenvolvimento de software estão relacionadas à disciplina de Engenharia de Requisitos, cujos objetivos são descobrir, analisar, documentar e verificar os requisitos que farão parte do sistema. Os requisitos são as condições ou capacidades que um software precisa ter ou realizar para atender às necessidades de seus usuários. O presente estudo faz parte de uma pesquisa que está sendo desenvolvida com o intuito de propor um modelo de cooperação entre a Ciência da Informação e a Engenharia de Requisitos, e tem como objetivo apresentar os resultados de uma análise sobre as possibilidades de utilização dos sistemas de organização do conhecimento: taxonomias, tesauros e ontologias durante as atividades da Engenharia de Requisitos. Com base nos resultados obtidos, foi possível identificar em qual etapa do processo da Engenharia de Requisitos cada um dos tipos de sistema de organização do conhecimento é passível de ser utilizado. Espera-se com este estudo evidenciar a necessidade de novas pesquisas e propostas para fortalecer o intercâmbio entre a Ciência da Informação, como ciência, cujo objeto de estudo é a informação, e a Engenharia de Requisitos que, por sua vez, tem na informação a matéria-prima para a identificação das necessidades informacionais dos usuários de softwares. Palavras-chave: Ciência da Informação. Engenharia de Requisitos. Sistemas de Organização do Conhecimento. A construção de sistemas de informação de qualidade e que atendam às necessidades informacionais dos seus usuários está fortemente relacionada com o processo utilizado para o seu desenvolvimento. A disciplina pertencente à área da Ciência da Computação, denominada Engenharia de Software, apresenta conceitos, técnicas e ferramentas para serem aplicados durante esse processo, que inclui as etapas de especificação, projeto, codificação, validação e evolução do software (PRESSMAN, 2009; SOMMERVILLE, 2011). Durante a etapa de especificação, ocorre a definição das funcionalidades do sistema e das restrições ao seu funcionamento, e a referida etapa conta com a área da Engenharia de Requisitos para dar suporte à descoberta, análise, documentação e validação dos chamados requisitos de software (SOMMERVILLE, 2011). Contudo, nem sempre as atividades da Engenharia de Requisitos são executadas de maneira a possibilitar o total entendimento das necessidades dos usuários, e os sistemas acabam sendo criados com base em especificações provenientes de visões individuais e específicas, comprometendo a qualidade do software que será entregue e, consequentemente, o projeto como um todo. Pesquisas realizadas com o objetivo de identificar fatores críticos em projetos de software apontam que uma das principais questões relacionadas ao fracasso dos projetos está diretamente ligada às atividades pertencentes à Engenharia de Requisitos, uma vez que erros nessa etapa, se não forem corrigidos, impactam negativamente nas fases subsequentes (HASTIE; WOJEWODA, 2015; DAL FORNO; MÜLLER, 2017). Sendo o foco da Engenha...

A proveniência de dados pode ser entendida como o registro que descreve pessoas, instituições, entidades e atividades envolvidas na produção, influência ou entrega de um dado ou objeto. Já a segurança da informação destina-se a preservar o conjunto de informações que representam valor para indivíduos, organizações ou entidades. Nessa perspectiva, esta pesquisa analisa e identifica as relações interdisciplinares existentes entre proveniência de dados e a segurança da informação no domínio da Ciência da Informação. Trata-se de uma pesquisa de natureza básica, caracterizada bibliográfica de caráter exploratório e de abordagem qualitativa. Com o estudo realizado observa-se que a proveniência de dados por si não garante a confidencialidade, a integridade e a disponibilidade necessária no decorrer de seus processos e que as propriedades da segurança da informação contribuem de forma significativa para isso. Da mesma forma, a proveniência de dados pode ser considerada um requisito importante para estabelecer confiabilidade e prover segurança em sistemas computacionais de informação.

Cada vez mais o tema big data tem despertado interesse em pesquisadores das mais diferentes áreas do conhecimento, entre eles os cientistas da informação que necessitam compreender seus conceitos e aplicações para poderem contribuir com novas propostas para a gestão das informações geradas a partir dos dados armazenado nestes ambientes. O objetivo deste artigo é apresentar um levantamento das publicações relacionadas a qualidade de dados em big data na base de dados Web of Science até o ano de 2016. Serão apresentados o total de publicações indexadas na base, a quantidade de publicações por ano, o local de origem das pesquisas e uma síntese dos estudos encontrados. A pesquisa na base de dados foi realizada em julho de 2017 e resultou em um total de 23 publicações. A fim de possibilitar a apresentação de um resumo das publicações neste artigo foram realizadas buscas pelos textos completos de todas as publicações na internet e feita a leitura dos que se encontravam disponíveis. Com este levantamento foi possível concluir que os estudos sobre qualidade de dados em big data tiveram suas publicações a partir de 2013, sendo que a sua maioria apresenta revisões da literatura e poucas propostas efetivas para o monitoramento e gestão da qualidade de dados em ambientes com grandes volumes de dados. Sendo assim, pretende-se com este levantamento contribuir e fomentar novas pesquisas sobre o contexto qualidade de dados em ambientes big data.

Resumo Com o fenômeno Big Data, o volume de dados e informações que são geradas, processadas, armazenadas e utilizadas para a tomada de decisões aumenta em uma velocidade expressiva, e um dos grandes desafios é garantir que estes dados e informações sejam e permaneçam confiáveis. Uma das características relacionadas aos ambientes Big Data é denominada veracidade e diz respeito a qualidade e credibilidade dos dados, uma vez que é fundamental que o dado seja confiável para produzir informações confiáveis. Este artigo tem como objetivo realizar uma análise dos mecanismos tecnológicos de segurança da informação, identificando aqueles que contribuem para o aumento da veracidade dos dados em ambientes de Big Data. Como resultado deste estudo, foi identificado um conjunto de requisitos relacionados com a veracidade dos dados e para cada um desses requisitos foi proposto o uso de mecanismos de segurança da informação. Este artigo pretende contribuir com novas pesquisas sobre o tema segurança da informação dentro da Ciência da Informação, uma vez que apresentará uma reflexão sobre os mecanismos disponíveis para tratar a segurança da informação, contribuindo com o aumento da confiabilidade das informações geradas a partir de ambientes que envolvam grandes quantidade de dados.