1) O documento discute as novas competências necessárias para profissionais da informação gerirem grandes volumes de dados, conhecidos como Big Data. 2) Inclui uma definição de Big Data e discute o perfil de um cientista de dados de acordo com o projeto EDISON. 3) Argumenta que a gestão de Big Data representa um desafio e oportunidade para profissionais da informação e requer competências interdisciplinares.

1. PERFIL E COMPETÊNCIAS DO
PROFISSIONAL DA INFORMAÇÃO PARAA
GESTÃO DE DADOS EM MASSA (BIG DATA)
Luísa Alvim

2. Sumário
Introdução
Os Dados em massa e novas competências:
• Definição de dados em massa;
• Novas competências para gerir dados em massa:
• Perfil do gestor de dados em massa,
• Projeto EDISON;
Resultados e discussão;
Conclusões e trabalho futuro.
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3. Introdução
3
• Dados em massa
(Big Data)
• Perfil e
competências para
gerir dados em
massa
• Profissional da
Informação

4. Dados em massa
4

5. Dados em massa
5
Fonte http://bahia.ugr.es/bigdade/index.php/bigdata-snapshots/
3vs
• Volume
• Velocidade
• Variedade
Doug Laney (2001)

6. Dados em massa
6
https://www.m-brain.com/home/technology/big-data-with-8-vs/
• Volume
• Velocidade
•
• Variedade
• Veracidade
• Valor
• Visualização
• Verificação
• Variabilidade
• Viabilidade
• Vulnerabilidade

7. Ciclo dos dados em massa
Fonte: https://blog.teclogica.com.br/big-data/
7

8. Open data
8

9. Ciclo da gestão de dados em massa
Perfil do gestor de dados em massa Ciclo da gestão dos dados em massa
processos requeridos no ciclo da gestão de dados massivos:
(síntese)
• desenvolvimento e implementação de soluções de gestão;
• desenvolvimento de atividades para gerir os dados, armazenar, tratar e manutenção da
qualidade;
• administração e manutenção da arquitetura dos sistemas de informação;
• extração da informação e criação de conhecimento para obter benefício dos dados mediante
a análise.
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10. Perfil do gestor de dados em massa
Cientista de dados
(síntese)
• Habilidades analíticas
• Habilidades de comunicação
• habilidades técnicas (engenharias)
• Habilidades multidisciplinares: Tecnologia da Informação, Negócios e Analíticas Avançadas
• Etc.
European e-Competence Framework
The Skills Framework for the Information Age - SFIA
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11. Fonte: http://edison-project.eu/
11

12. Perfil do gestor de dados em massa / EDISON
1. Análise de dados;
2. Desenvolvimento de software e hardware;
3. Competências e conhecimento de temas científicos (no âmbito de negócio);
4. Gestão de dados e preservação;
5. Métodos de investigação.
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13. Resultados e discussão
• Projeto EDISON – cientista de dados
Profissional da Informação
• trabalha pela qualidade de vida dos dados e pelo ciclo de vida da informação e do
conhecimento, analisa os dados e facilita às organizações a geração do conhecimento para
ação mediante a criação de produtos de informação.
• conhecimento sobre legislação que afeta a proteção de dados
• aspetos éticos no uso da informação
• conhecimentos sobre preservação e recuperação dos dados em sistemas orientados ao
utilizador
• facilidade no acesso dos dados e usabilidade.
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14. Resultados e discussão
• Reflexão sobre novas competências para o perfil do profissional da informação
• Debates, fóruns, etc.
• A partir de referenciais de competências Euroreferencial ID, Observatório da Profissão de
Informação e Documentação da Universidade do Porto, etc.
• Área da gestão de dados em massa é emergente
• O caso dos dados de investigação
• Literacia dos dados
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15. Conclusões
• Mais lugares para profissionais da informação especializados neste domínio da gestão de
dados em massa;
• Perfil e competências do gestor de dados em massa está em construção – EDISON;
• Open data;
• Gestão de dados em massa - desafio e oportunidade para os profissionais da informação;
• O conhecimento e as aptidões necessárias para os profissionais da informação nesta área
dos dados em massa são interdisciplinares, transversais, especializados e complexos;
• Exige uma reflexão sobre o modelo formativo - ensino da Informação/Documentação
ajustado ao mercado de trabalho;
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16. Referências selecionadas
Alonso Arévalo, J., & Vásquez Vásquez, M. (2016). Big Data: la próxima «gran cosa» en la gestión de la información. BiD: Textos Universitaris de Biblioteconomia I
Documentación, (36). Retrieved from http://bid.ub.edu/es/36/alonso.htm&gt
CEN European Committee for Standardization. (2014). European e-Competence Framework 3.0. Retrieved from http://www.ecompetences.eu/wp-
content/uploads/2014/02/European-e-Competence-Framework-3.0_CEN_CWA_16234-1_2014.pdf
Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171–209. http://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0
Conselho Europeu das Associações de Informação e Documentação. (2005). Euro-Referencial I-D. Lisboa: INCITE.
Costa, C., & Santos, M. (2017). The data scientist profile and its representativeness in the European e-Competence framework and the skills framework for the information
age. International Journal of Information Management.
Demchenko, I., & Belloum, A. (2016). Data Science competence framework: Approch and first working. EDISON Discussion Document. Retrieved from http://edison-
project.eu/sites/edison-project.eu/files/attached_files/node-29/edison-cf-ds-draft-cc-v06.pdf
Demchenko, I., & Belloum, A. (2017). EDISON: Discussion Document: Part 1. Data Science Competence Framework (CF-DS) release 2. Retrieved from http://edison-
project.eu/sites/edison-project.eu/files/filefield_paths/edison_cf-ds-release2-v08_0.pdf
EDISON Project UE. (2015). EDISON: Building the data science profession. Retrieved from http://edison-project.eu/
García Alsina, M. (2017). Big Data: Gestión y explotación de grandes volúmenes de datos. Barcelona: Editorial UOC.
O’Reilly Media. (2017). Big Data Now. United States of America: O’Reilly Media.
Ochôa, P. (2017). Painel Perfis e competências profissionais. In Encontro Curadoria Digital – Estratégias e experiências: atas.
Príncipe, P., & Furtado, F. (2017). Relatório do 2o Fórum de Gestão de Dados de Informação. Retrieved from http://hdl.handle.net/1822/46338
Research Data Alliance. (2016). 23 coisas: Bibliotecas e Dados Científicos.
SAS. (2013). Big Data Analytics: An assessment of demand for labour and skills, 2012-2017. London. Retrieved from
file:///C:/Users/luisa/Downloads/BigDataAnalyticsAnassessmentofdemandforlabourandskills2012-2017 (1).pdf
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17. Muito obrigada pela atenção.
Luísa Alvim
mluisa.alvim@gmail.com
Este trabalho é financiado por Fundos Nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia no
âmbito do projeto UID/HIS/00057/2013