Resumen Con el aumento exponencial de la cantidad de datos generados diariamente, se ha intensificado el interés de las organizaciones por desarrollar estrategias para el manejo de Big Data. Un ejemplo de Big Data brasileño es la Plataforma CNPq Lattes, que permite extraer información de los currículos de los investigadores registrados en ella. Una de las limitaciones de la plataforma es que la información se ordena individualmente para cada investigador y sin un estándar de indexación, lo que hace imposible extraer datos de los investigadores simultáneamente. Para remediar este problema, se desarrolló el software ScriptLattes, utilizado en el presente estudio, para extraer información de los currículos de investigadores en oncología inyectable, con el fin de obtener una visión panorámica de sus producciones técnico-científicas. En cuanto a las actividades realizadas por estos especialistas en el período analizado, se observaron un total de: 85.465 artículos completos publicados, 24.068 producciones técnicas y 13.496 proyectos implementados. Los análisis de red realizados con la ayuda del software Gephi señalaron al Dr. Fernando de Queiroz Cunha, de la Facultad de Medicina de Ribeirão Preto (USP), como el investigador más destacado del área. A pesar de las limitaciones de la Plataforma Lattes, los resultados demostraron ser eficientes, posibilitando la generación de conocimiento científico y tecnológico en oncología inyectable en varios niveles institucionales.
Abstract With the exponential increase in the amount of data generated daily, the interest of organizations in developing strategies for handling Big Data has intensified. An example of Brazilian Big Data is the CNPq Lattes Platform, which allows extracting information from the curricula of researchers registered therein. One of the limitations on the platform is that the information is arranged individually for each researcher and without an indexing standard, making it impossible to extract data from researchers simultaneously. To remedy this problem, the ScriptLattes software was developed, used in the present study, to extract information from the curricula of researchers in injectable oncology, to obtain a panoramic view of their technical and scientific productions. Regarding the activities carried out by these specialists in the analyzed period, a total of: 85,465 published complete articles, 24,068 technical productions and 13,496 implemented projects were observed. Networking analyzes performed applying Gephi software pointed Dr. Fernando de Queiroz Cunha, from the Faculty of Medicine of Ribeirão Preto (USP), as the most prominent researcher in the area. Despite the limitations of the Lattes Platform, the results proved to be efficient, enabling the generation of scientific and technological knowledge in injectable oncology at various institutional levels.
Resumo Com o aumento exponencial na quantidade de dados gerados diariamente, têm-se intensificado o interesse das organizações em desenvolver estratégias para o tratamento do Big Data. Um exemplo de Big Data brasileiro é a Plataforma Lattes do CNPq, que permite extrair informações dos currículos dos pesquisadores nela cadastrados. Uma das limitações na plataforma é que as informações são dispostas individualmente para cada pesquisador e sem um padrão de indexação, impossibilitando a extração dos dados dos pesquisadores simultaneamente. Para sanar tal problema, foi desenvolvido o software ScriptLattes, utilizado no presente estudo, para extrair as informações dos currículos dos pesquisadores em oncológicos injetáveis, visando obter uma visão panorâmica das produções técnicas e científicas destes. Em relação às atividades realizadas por esses especialistas no período analisado, observou-se um total de: 85.465 artigos completos publicados, 24.068 produções técnicas e 13.496 projetos implementados. As análises de rede realizadas com o auxílio do software Gephi apontaram o Dr. Fernando de Queiroz Cunha, da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (USP), como o pesquisador mais proeminente na área. Apesar das limitações da Plataforma Lattes, os resultados mostraram-se eficientes, possibilitando a geração de conhecimento científico e tecnológico em oncológicos injetáveis em vários níveis institucionais.