Big data architectures for FAIR-compliant repositories: a systematic review
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Arquiteturas de big data para repositórios compatíveis com FAIR: uma revisão sistemática
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Resumo
The FAIR Principles state that scientific data should be Findable, Ac-
cessible, Interoperable, and Reusable in order to adhere to the Open Science
movement. However, designing a FAIR-compliant repository can be a challenge
due to the complexity of managing a huge volume and variety of research data
and metadata, which can also be generated at a high velocity. This complexity
calls for a Software Reference Architecture (SRA) to guide data engineers dur-
ing the implementation process. In this paper, we conduct a systematic review
that encompasses research efforts regarding architectural solutions for imple-
menting FAIR-compliant repositories. We analyze 323 references from Scopus,
ACM, IEEEXplore, and specialists recommendations. From this analysis, we
discover 7 studies that describe general purpose big data SRAs, 13 pipelines
that implement the FAIR Principles to specific contexts, and 3 FAIR-compliant
big data SRAs. We describe their key characteristics and discuss their limita-
tions, highlighting tendencies and research opportunities
Abstract
Os Princípios FAIR afirmam que os dados científicos devem ser Localizáveis, Acessíveis, Interoperáveis e Reutilizáveis para aderir ao movimento Open Science.
No entanto, projetar um repositório compatível com FAIR pode ser um desafio
devido à complexidade de gerenciar um grande volume e variedade de dados de pesquisa
e metadados, que também podem ser gerados em alta velocidade. Essa complexidade
exige uma Arquitetura de Referência de Software (SRA) para orientar engenheiros de dados durante o processo de implementação. Neste artigo, conduzimos uma revisão sistemática
que abrange esforços de pesquisa sobre soluções arquitetônicas para implementar repositórios compatíveis com FAIR. Analisamos 323 referências do Scopus,
ACM, IEEEXplore e recomendações de especialistas. A partir dessa análise,
descobrimos 7 estudos que descrevem SRAs de big data de propósito geral, 13 pipelines
que implementam os Princípios FAIR em contextos específicos e 3 SRAs de big data compatíveis com FAIR. Descrevemos suas principais características e discutimos suas limitações, destacando tendências e oportunidades de pesquisa.
Assunto
Big Data, Repositórios Institucionais, Ciência Aberta, Software, Arquitetura
Palavras-chave
Big Data, Repositórios institucionais, Science, Software architecture
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https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/25518