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Diversos segmentos da sociedade ainda carecem de integração de pessoas com deficiência visual, como o mercado de entretenimento, onde os jogos são predominantes. Uma das formas de entretenimento favoritas para os jogadores são os jogos de cartas, que não são compatíveis com as necessidades deste público. As adaptações existentes são limitadas, devido ao alto custo, baixa disponibilidade e ao fato de que ainda não é possível aplicá-las em todos os jogos. Entre os jogos de cartas, Magic: The Gathering é o mais jogado do mundo. Este artigo apresenta os resultados de uma pesquisa qualitativa e um processo de co-design com um usuário cego, onde buscamos uma solução para tornar o jogo acessível e inclusivo.

Na última década, diversos domínios científicos vêm produzindo um grande volume de dados heterogêneos (i.e., estruturados e não-estruturados) e variantes ao longo do tempo. Apesar da popularidade, tecnologias como Data Warehouses têm se mostrado pouco adaptáveis a esses tipos de dados. Por outro lado, os Data Lakes se mostram flexíveis nesse cenário, uma vez que não necessitam de modelagem prévia (os dados são armazenados em seu formato bruto) e provêem mecanismos de consulta. Apesar de existirem diversas soluções voltadas para Data Lakes (a maioria baseada no stack Hadoop), elas requerem determinada expertise em computação que nem todo cientista possui. Esse artigo apresenta o ξ-DL, um sistema de gerência de Data Lakes para dados científicos, que permite que cientistas sem conhecimento profundo em computação possam gerenciar seus Data Lakes. O ξ-DL foi avaliado por meio de um estudo de viabilidade com um dataset de COVID-19 no Brasil. A avaliação inicial com usuários do domínio mostrou que a abordagem é promissora.