Uma proposta de modelo combinando thick data e big data para potencializar os resultados das análises de dados

O big data apresenta uma revolução no que diz respeito ao armazenamento de dados. Tais dados permitem diversas análises, possibilidades para gerações de insights de valor e também para o suporte em tomadas de decisão, contudo a maioria destas análises ainda apresentam falhas ou baixa rentabilidade quando se observa o valor investido frente aos resultados obtidos. Considerando este cenário, o presente trabalho tem como objetivo principal analisar como o thick data combinado com o big data pode ser utilizado para tornar as análises mais assertivas. Em suma, o thick data busca entender o comportamento humano e como ocorre a evolução do relacionamento do ser humano com determinado produto ou serviço ao longo do tempo. Compreender tais questões permite a extração mais acurada dos dados, logo, tende a geração de melhores resultados. Para a condução da pesquisa foi utilizado o método de pesquisa Design Science Research (DSR). Ao decorrer do trabalho, é apresentada a prova de conceito do modelo desenvolvido e também duas avaliações para observar a viabilidade do mesmo, uma teórica utilizando dois cases retirados da literatura e outra prática utilizando dados obtidos através da API do Twitter e dados do Governo Federal referentes a Covid-19. O principal resultado obtido a partir deste trabalho é demonstrar a possibilidade da combinação do thick data com o big data para viabilizar análises de dados mais abrangentes. Além disso, entre as principais contribuições desta pesquisa pode-se citar o artefato gerado, isto é, o modelo que agrega o thick data à uma estrutura de big data, com foco em utilizar os dados qualitativos juntamente aos dados quantitativos