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- Cód. Trabalho: 1243 | Palavras-chave: MongoDB, Rstudio, Banco de dados.
- Título: R Studio e suas ferramentas para acesso a diferentes Bases de Dados relacionais e não relacionais
- Autor(es): Aline Edlaine de Medeiros, Eniuce Menezes de Souza.
- Resumo:
Resumo – Com a ampliação dos serviços disponibilizados via internet, o volume de dados gerados diariamente passou a assumir proporções sem precedentes. Para exemplificar esses números, basta analisar os indicadores de empresas como Netflix, Twitter, Facebook, Google, entre outras. Além da quantidade de informações geradas, a estrutura destes dados transcendeu o estágio dos bancos de relacionais, e passou a lidar com bancos não relacionais, e algumas vezes não estruturados. Seguindo esta tendência várias ferramentas foram criadas tanto para a análise e manipulação, quanto para o armazenamento desses dados, tais como Hadoop, MongoDB, Apache Cassandra, Spark, Elasticsearch, e inúmeras Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs) integrando esses diferentes sistemas. Neste cenário a Estatística exerce um papel notório ao fornecer métricas para sistemas de Business Inteligence (BI) e Big Data, entre outros. Neste sentido, o domínio de um grande volume de ferramentas computacionais se faz cada vez mais necessário, para que se possa ter acesso, e assim poder analisar a crescente massa de informações. Neste aspecto o RStudio, um software livre e amplamente utilizado no meio estatístico, tem acompanhado as tendência de mercado, fornecendo um grande número ferramentas que permitem sua integração a diferentes bases de dados relacionais e não relacionais, neste trabalho vamos elencar algumas dessas ferramentas, incluindo aquelas que permitem a integração com o Banco de Dados MongoDB, exemplificar seu uso, e descrever algumas das vantagens em lidar com bancos de dados não relacionais atrelados a grande volumes de dados.Palavras-chave: MongoDB, Rstudio, Banco de dados.