Modelo de Ecossistema Semântico de Informações Corporativas para processamento de objetos multimídia

Autores

DOI:

https://doi.org/10.22478/ufpb.1809-4783.2020v30n4.57789

Resumo

Neste trabalho é proposto um modelo conceitual de ecossistema semântico de informações corporativas tendo como foco o processamento de objetos de informação não estruturados, em especial os multimídia, amplamente utilizados em ambientes de negócios. A metodologia baseou-se no Design Science, abordagem que visa resolver problemas práticos e, também, de problemas de conhecimento. O modelo baseia-se na aplicação de vocabulários semânticos a objetos multimídia, de modo a expandir as suas potencialidades de representação e recuperação. O modelo proposto é construído de modo a aproveitar-se da utilização de elementos estáveis no ambiente organizacional, como atores, processos, metadados de negócios, objetos de informação e, também, algumas infraestruturas básicas do ambiente informacional corporativo. As etapas previstas do modelo são: Ambientação, Declaração de parâmetros, Destilação dos dados, Enriquecimento de metadados e Armazenamento. Como resultado, em termos teóricos o modelo permite o processamento de dados heterogêneos e não estruturados segundo os recortes estabelecidos e mediante os parâmetros acima elencados. Além disso, o modelo prevê aplicação e adaptabilidade ao ecossistema informacional de variados tipos de organizações.

Palavras-chave: Enriquecimento semântico de metadados. Organização da Informação e do Conhecimento. Gestão de Conteúdo Corporativo. Web Semântica. Multimídia.

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Biografia do Autor

Sergio de Castro Martins, UFRJ

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Federal Fluminense, Brasil. Líder do Grupo de Pesquisa Tecnologias Semânticas e Inteligência Informacional.

Publicado

2021-02-22

Como Citar

Martins, S. de C. . (2021). Modelo de Ecossistema Semântico de Informações Corporativas para processamento de objetos multimídia. Informação &Amp; Sociedade, 30(4), 1–34. https://doi.org/10.22478/ufpb.1809-4783.2020v30n4.57789

Edição

Seção

Memórias Científicas Originais