Big data

  • 526 views
Uploaded on

 

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
    Be the first to like this
No Downloads

Views

Total Views
526
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0

Actions

Shares
Downloads
11
Comments
0
Likes
0

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. BIGDATAGuilherme LúcioTiago Marques
  • 2. BIGDATA• Big Data é um termo popular usado para descrever o crescimento exponencial, adisponibilidade e o uso da informação, estruturadas e não estruturadas;• Muito tem sido escrito sobre a tendência de dados grande e como ele pode servir debase para a inovação, diferenciação e crescimento;
  • 3. CONCEITO DE BIGDATA• A princípio, podemos definir o conceito de Big Data como sendo conjuntos de dadosextremamente grandes e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmentepreparadas para lidar com grandes volumes, de forma que toda e qualquer informaçãonestes meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil;• A proposta de uma solução de Big Data é a de oferecer uma abordagem ampla notratamento do aspecto cada vez mais "caótico" dos dados para tornar as referidasaplicações e todas as outras mais eficientes e precisas;
  • 4. CRIAÇÃO• O uso do Big Data pode ser uma arma contra os problemas socioeconômicos, onde ele éinterpretado com clareza no filme “Moneyball” (O homem que virou o jogo) com o atorBrad Pitt, no qual o gerente de um time de beisebol usa o Big data para reunir um elencode primeira linha sem gastar muito;• Com a globalização e o modelo “Just in time” a expansão virtual se tornou necessária;• A partir da ultima década de 2000 houve uma crescente de dados exponencial que jápreocupam os especialistas pela falta de espaço;• Segundo a IBM em 2008 foram produzidos cerca de 2,5 quintilhões de bytes todos osdias;• 90% dos dados no mundo foram criados nos últimos dois anos, decorrente a adesão dasgrandes empresas à internet, como exemplo as redes sociais, dados dosGPS, dispositivos embutidos e móbil;
  • 5. • Está em documentos, informações epessoas, e não em sistemas deinformação;• Essas informações costumam sermuito valiosas e a sua sistematizaçãorepresenta um grande desafio nocampo da gestão documental, dagestão da informação e da gestão doconhecimento.• Encontra-se em sistemas deinformação, muitas vezes dispersospela organização, com um grauimportante deinconsistência, redundância e falta deintegração• Dados que compõem esses sistemasnormalmente não foram planejadospara gerar informação estratégica eauxiliar no processo de tomada dedecisão;• Esse quadro contribui para a cegueirainformacional que paira em muitasorganizações e instituições.INFORMAÇÕES ESTRUTURADAS/NÃO-ESTRUTURADASINFORMAÇÕES ESTRUTURADAS INFORMAÇÕES NÃO-ESTRUTURADAS
  • 6. COMPARAÇÃO DATA WAREHOUSE X BIGDATA• Data Warehouse (Armazém de dados) é um conjunto de dados baseado em assuntosintegrados, não voláteis, variáveis em relação ao tempo, e destinado a auxiliar emdecisões de negócios;• Subconjunto limpo de dados do utilizador para os colocar numa “data warehouse” eserem consultados a partir de um número limitado de formas pré-determinadas• Big Data que se baseia em grande volume de dados, voláteis ou não, com maiorvelocidade;• Recolhe todos os dados que uma organização gera e permite que os administradores eanalistas se preocupem em como usá-los mais tarde;• São mais escaláveis do que os bancos de dados tradicionais e as “datas warehouses”;
  • 7. • O Big Data estácompreendidoentre 3dimensões:Volume, Variedade e Velocidade.
  • 8. O Facebook é um exemplo de empresa que se beneficia de Big Data: as bases de dados do serviçoaumentam todo dia e são utilizadas para determinar relações, preferências e comportamentos dosusuários.
  • 9. MERCADO DE TRABALHO• As oportunidades de carreira na área de TI estão aumentando graças ao Big Data, quefez necessário a criação de um novo profissional denominado – “Cientista de Dados”, aqual normalmente tem formação em ciências da computação ou matemática e um altoconhecimento em estatística;• Visando esse crescimento a IBM criou a Big Data University, que forma estudantes comconhecimento mais aprofundado na área do Big Data;
  • 10. SOLUÇÕES DE BIG DATA
  • 11. CONSIDERAÇÕES FINAIS• Não podemos considerar as soluções de Big Data como um arsenalcomputacional perfeito: sistemas do tipo são complexos, aindadesconhecidos por muitos gestores e profissionais de TI e a sua própriadefinição ainda é passível de discussão. Fato é que a ideia de Big Datareflete um cenário real: há, cada vez mais, volumes de dados gigantescos eque, portanto, exigem uma abordagem capaz de aproveitá-los ao máximo. Efacilidade do tratamento dos dados pelo Big Data o coloca como o futuro dagestão de dados para grandes empresas no meio tecnológico.
  • 12. REFERÊNCIAS• http://www.ibm.com/software/data/bigdata• http://oglobo.globo.com/infograficos/bigdata/• http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/• http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation• http://www.sas.com/big-data/• http://www.infowester.com/big-data.php• http://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data• http://info.abril.com.br/noticias/extras/ja-ouviu-falar-em-big-data-24022012-37.shl• http://www.arquivar.com.br/informativo-solucoes/novas-estrategias-no-uso-da-informacao