No exemplo apresentado no Código 5, ao definir um “@context” como “http://schema.org” e um “@type”
como “Book” estamos a definir o Uniform Resource Identifier (URI) “http://schema.org/Book”, que significa que os dados estruturados no documento descrevem um “livro” através do dicionário (vocabulário)
“schema.org”. Comparativamente com um documento em RDF, o “@context” é equivalente à área de definição
de namespaces presente num RDF/XML(linha 04 do Código 1, na página 17), visto que dá indicação ao analisador para prefixar todos os nomes de elementos com o namespace contextual (Tools, 2015b).
A jeito de resumo e conclusão, para a manipulação de informação numa rede federada, contexto que abrange este trabalho, será necessário representar cada um dos seus recursos tanto na sua componente estrutural, como no significado que a eles estará associado. Para além disso, as relações entre esses recursos representarão a forma de conseguir apoiar processos de co-decisão sobre a pertinência de respostas obtidas em processos de descoberta de recursos, dito brokering.
2.2.3. Impacto dos Dados
A análise e trabalho sobre os metadados contribui diretamente para a interoperabilidade desses dados. Tal processo é melhor suportado caso essa análise possa ser feita também sobre os próprios dados. Visto que dia após dia é gerada uma enorme quantidade e variedade de dados, torna-se fundamental a eficácia na forma como se adquirem e se processam. Requerem-se, por isso, um conjunto de ferramentas e processos preparados para lidar de forma eficiente e eficaz com essas grandes quantidades de dados. O Big Data representa isso mesmo! Na indústria, o Big Data é definido pela política dos três V’s: Volume (quantidade de dados que são gerados a cada segundo no mundo digital), Velocidade (velocidade com que novos dados são gerados e o ritmo a que os dados se movem de um ponto para o outro) e Variedade (diferentes tipos de dados, como texto, imagem, voz, etc.). Recentemente foram introduzidos mais dois V’s (Figura 10), que também são vistos com muita importância: Veracidade (qualidade dos dados) e Valor (o processamento de grandes volumes de dados devem trazer valor a partir de conhecimentos adquiridos) (Saporito, 2014), surgindo assim os cinco V’s do Big Data.
Figura 10 - Os 5 V's do Big Data (BigData Black, 2016)
No passado, o foco estava nos dados estruturados, mas hoje em dia 80% dos dados apresentam-se como “não-estruturados” (Figura 11), não sendo fácil colocá-los em estruturas tipo tabelas (como acontece com os dados estruturados), visto estarmos a falar, entre outros, de áudio, vídeo, e-mail, pesquisas, ou feeds de redes socias. Daí a importância de ferramentas/tecnologias que permitem a “junção” de dados estruturados e não-estruturados de forma a retirar total proveito dos mesmos (Marr, 2014).
Figura 11 - O crescimento da quantidade de dados (Couchbase, 2013)
Big Data é visto como uma grande oportunidade para as empresas dos media, embora se encontrem longe de
extrair o máximo benefício disso. Considerando a estratégia do Big Data, segundo um conjunto de etapas (Figura 12), o nível atual das empresas estará entre a informação e o conhecimento. Para chegar ao nível do
conhecimento (e, posteriormente, sabedoria), as empresas têm de continuar a apostar em estratégias de Big
Data, tecnologias e formação, de forma a usar o conhecimento para melhorar os serviços (Stone, 2014).
Figura 12 - Estratégia do Big Data (Jung, 2015)
A relevância de sistemas apoiados na capacidade potenciada pelo Big Data, acrescenta mais-valias que até
então não eram possíveis. Tradicionalmente as estratégias assentam na análise de estados passados de informação ou resultados. Processos de Business Analytics e Intelligence apoiam os decisores a reorientarem as suas linhas de atuação.
Com algoritmos de Big Data, com condições reunidas, e nunca antes tidas, para aprendizagem não programada (Artificial Intelligence e Machine Learning), com as infraestruturas comunicacionais distribuídas com capacidade de processamento ímpares (a computação na nuvem – cloud computing – projetou esta arquitetura), o cenário de conseguir gerar novo conhecimento a partir de conhecimento já existente é real e a possibilidade
de antecipar cenários ou simular contextos é uma ferramenta de enorme vantagem. Os dashboards caminham
para ferramentas de previsão e antecipação – Predictive Decison Support – onde as decisões são suportadas por conhecimento que, embora pudesse existir, até então não era possível escrutinar.
Estes cenários tornam-se, de facto, importantes em contextos reais de monitorização ambiental. A possibilidade de desenvolver arquiteturas de múltiplos sistemas (informação, mecânicos, eletrónicos, pessoas, outros
recursos) integrados, em cenários complexos como estufas ou atividades agropecuárias, onde o interesse em: i) controlar os ambientes internos; ii) controlar remotamente a atuação reativa ou preditiva; iii) otimizar a eficiência energética e iv) aplicar eficazmente qualquer recurso (incluindo humanos), é fundamental para a sustentabilidade de todo o ecossistema que se desenvolve.
Conseguir reunir e interpretar o vasto conjunto de dados que advém dos múltiplos sistemas (redes de sensores, máquinas, etc.), processá-los e descobrir (brokering) soluções (recursos) para eventuais problemas, serão tarefas inovadoras e disruptivas. O Big Data terá aí um papel essencial.
2.3. Colaboração e Cooperação
Hoje em dia, milhões e milhões de mensagens são trocadas diariamente em todo o planeta. A internet apresenta uma nova forma de comunicar e colaborar, isto porque usar a internet e usar o web browser tornou-se praticamente sinónimo. As pessoas usam o web browser como plataforma primária para realizar qualquer tarefa, e as ferramentas de comunicação não fogem “à regra”. Daí a necessidade de desenvolver aplicações “ricas” (Rich Internet Application – RIA), que funcionam num web browser, na tentativa de ir ao encontro das espectativas do utilizador. Um bom exemplo destas aplicações são as redes sociais, que são construídas para trabalharem num web browser e suportar comunicação em tempo-real, tanto a nível de atualização do
dashboard como a nível de comunicação entre as pessoas (Smolka, 2013).
Numa relação entre recursos (nomeadamente humanos), a possibilidade de colaborarem (todos em prol de um mesmo objetivo) ou cooperarem (todos juntos serão mais fortes) traduz-se em mecanismos que, ao serem suportados, representam mais valias e sustentam a co-decisão e co-criação.
Este capítulo apresenta algumas plataformas/tecnologias/protocolos comunicacionais atuais que contribuem, por um lado, para a comunicação síncrona (tempo-real) e por outro para a colaboração e cooperação.
2.3.1. XMPP
O Extensible Messaging and Presence Protocol (XMPP) é um protocolo para mover dados entre duas ou mais
entidades (Moffitt, 2010). Este também é visto como uma tecnologia aberta para comunicação em tempo-real, através do uso de XML como formato-base para a troca de informações (Saint-Andre, Smith, & Tronçon, 2009), oferecendo à comunicação uma estrutura “rica” e extensível.
Quanto aos serviços, este protocolo permite encriptação de sinal, autenticação, lista de contactos, notificações, troca de mensagens entre múltiplas pessoas, assim como sessões P2P de forma a permitir chamadas de voz e vídeo, como também a transferência de ficheiros (Saint-Andre et al., 2009).
Os principais benefícios a retirar deste protocolo são: i) segurança, fornecendo criptografia de canal e autenticação; ii) descentralização, i.e., qualquer pessoa ou organização pode criar o seu próprio servidor XMPP; iii) extensibilidade, visto que a troca de informações se baseia em XML e tem sido usado em aplicações de Instant Messaging, jogos, redes sociais, geolocalização, etc., e iv) escalabilidade, devido ao seu modelo “push” para a transferência de informação (Moffitt, 2010).
O facto de ser descentralizado também pode constituir uma desvantagem devido à falta de um “cliente” ou servidor oficial, que pode levar ao afastamento das pessoas. O esquema aplicado ao nome do utilizador também poderá constituir uma desvantagem, visto que há a necessidade de memorizar um nome que é parecido a um
e-mail e pode provocar confusão naquelas pessoas com menos aptidão para as tecnologias (Seer, 2015). Além
disso, o XMPP não é otimizado para sessões de curta duração ou pedidos simples. Este necessita de um número considerável de recursos para criar, manter e destruir sessões. Para ligações mais longas, a sobrecarga do
XMPP é insignificante em comparação com uma solução baseada em Hypertext Transfer Protocol (HTTP)
(Moffitt, 2010).
No Código 6 é possível observar um pequeno excerto de XMPP relativo ao envio de uma mensagem de texto.