TY - JOUR AU - Ayub, Daniel AU - Silva, Wiliam de Assis AU - Marques, Marcos Augusto Mendes AU - Kleina, Mariana AU - Drozda, Fabiano Oscar PY - 2021/08/27 Y2 - 2024/03/29 TI - Análise de Big Data por meio de estatísticas multivariadas na Indústria 4.0: uma revisão da literatura JF - Revista Competitividade e Sustentabilidade JA - ComSus VL - 8 IS - 1 SE - Artigos DO - 10.48075/comsus.v8i1.23757 UR - https://e-revista.unioeste.br/index.php/comsus/article/view/23757 SP - 3-16 AB - <p align="left">Com relação ao tema Big Data, observa-se atualmente uma quantidade significativa e um aumento considerável de publicações relacionadas ao assunto, porém ainda os pesquisadores sentem falta de meios para auxiliar na escolha dos referenciais teóricos. Desta forma, o objetivo deste trabalho é demonstrar um processo utilizado para a seleção das publicações relevantes, as quais são o produto de uma revisão sistemática da literatura e que buscam nortear os pesquisadores, agregando conhecimento para conduzir uma pesquisa sobre os métodos analíticos aplicados em Big Data, em ambientes de Manufaturas Inteligentes e apoiadas por abordagens multivariadas. Para buscar esse objetivo foi desenvolvido um roteiro de pesquisa e uma técnica de classificação das publicações mais relevantes. Como principais resultados deste processo, foi possível identificar 14 publicações aderentes, e que permitiram integrar os conceitos sobre Big Data, Indústria 4.0 e abordagens multivariadas, além de demonstrar a análise preditiva de dados como uma dos modelos mais utilizados na análise de Big Data.</p> ER -