4ª Semana - Brainstorm week II

Durante a quarta semana de projeto a equipe focou em esboçar novas ideias para desenvolver durante o projeto. Descartamos a nossa última ideia por uma série de questões, entre elas a complexidade de aumentar o escopo. 

O time decidiu voltar a uma antiga ideia que esboçamos semestre passado que consistia em uma aplicação voltada para Museus. Apresentamos a proposta com algumas alterações em relação ao semestre passado para os professores. Eles fizeram algumas sugestões, entre elas utilizar dados de redes sociais para alimentar nossa plataforma. Gostamos das ideias que os professores deram e resolvemos investir nossos esforços para esboçar uma arquitetura que atendesse nossas novas necessidades. 

No final de semana mandamos um e-mail com algumas ideias e o desenho da arquitetura para extrair dados das redes sociais. 

Para  maior compreensão, colocaremos abaixo parte da nossa proposta e a arquitetura proposta.

Proposta

O objetivo da aplicação é ser uma plataforma para integrar dados das redes sociais sobre diversos museus. Através da extração de dados pretendemos ranquear às instituições e exposições mais visitadas, mais comentadas e com maior engajamento nas redes. Também será possível que os nossos usuários interajam através da plataforma, fazendo comentários e avaliando às instituições e exposições da cidade. 

Abaixo, alguns processos da aplicação.

1. Extração e transformação dos dados de diferentes redes sociais;
2. Análise quantitativa dos dados obtidos;
3. Ranqueamento das instituições mais visitadas / comentadas;
4. Ranqueamento das exposições mais visitadas / comentadas;

Abaixo, alguns dos CRUDs da aplicação.

1. Comentar na página dos museus;
2. Dar uma nota no museu visitado;
3. Enviar e-mail semanal com o museu com maior número de visitas (com base nas redes sociais), com maior nota e maior engajamento. 

Para desenvolver a aplicação utilizaremos dois provedores de cloud. Para extração e análise de dados, vamos utilizar Microsoft Azure, para a hospedagem da plataforma, utilizaremos AWS. Segue abaixo a arquitetura do processo de extração.

Arquitetura para extração de dados.