Exploring Architectural Solutions for Implementing the FAIR Principles in Big Data Environments - Castro, João P. C.; Aguiar, Cristina D. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais Estendidos do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2023)
O conceito de Ciência Aberta surgiu como um facilitador para a colaboração científica. Neste contexto, os Princípios FAIR foram propostos para desenvolver repositórios de dados. Porém, satisfazer esses princípios pode ser desafiador devido ao grande volume de dados e metadados científicos em diferentes formatos coletados e disponibilizados em alta velocidade. Uma possível solução é desenvolver uma Arquitetura de Referência de Software (SRA) que leve em consideração as características dos ambientes de big data e os Princípios FAIR. Apesar da importância dessa solução para a Ciência Aberta, a literatura existente carece de uma SRA para ambientes de big data que alcance plena conformidade com os Princípios FAIR. A pesquisa atual preenche esta lacuna ao propor duas arquiteturas FAIR para ambientes de big data, as validando com estudos de caso e avaliações de desempenho. Contribuições futuras incluem o desenvolvimento de algoritmos para instanciar as arquiteturas propostas e a criação de conjuntos de dados artificiais em conformidade com os Princípios FAIR para auxiliar em demais validações.