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BIG DATA

Jorge MendesDiretor Estratégico de Business Intelligencejormend@mjv.com.br

BIG DATA – ADOÇÃO PELASINDÚSTRIAS

O QUE É BIG DATA?

Estão presentes as seguintes características:

Volumes massivode dados

Fluxo de dados em velocidade muito rápida

Formatos de dados que não se ajustam as estruturas

da grande maioria dos banco de dados

São dados que excedem a capacidade de processamento dos sistemas de banco de dados convencionais.

A EXPLOSÃO DO BIG DATA

1 Exabyte ~ 1.000.000 Terabytes 1 Zettabyte ~ 1.000 Exabytes

Reduções importantes são observadas noscursos de processadores e memórias RAM

INCENTIVO AO BIG DATA

POPULARIZAÇÃO DO BIG DATA

Atualmente, uso de hardware comumente encontrados, arquiteturas de cloud e soluções open source permitem o processamento de Big Data a custos viáveis.

O processamento do Big Data já é possível até mesmo para startups de garagem, que podem alugar por preços baixos, períodos de processamento em servidores em ambiente de cloud.

AGREGANDO VALOR COM O BIG DATA

O valor do Big Data para uma organização reside em duas categorias: uso analítico e viabilização da criação de novos produtos.

O uso analítico do Big Data pode revelar oportunidades escondidas em dados cujo processamento tradicional possui custo proibitivo. Por exemplo: influência na decisão de compra existente entre consumidores, revelada através da análise sobre as transações de compras, sobre dados gráficos e de redes sociais.

Com o Big Data, viabiliza-se o processamento de grandes volumes de dados em tempo razoável.

Seu processamento contrasta com a natureza estática dos relatórios executados de forma predeterminada nos BIs tradicionais.

BIG DATA – CIÊNCIA DE DADOS

O fenômeno do Big Data está estreitamente ligado ao surgimento da disciplina de Ciência de Dados, que combina matemática, programação de computadores e instinto científico.

Para se beneficiar do Big Data, é necessário investir em equipes com conjunto de conhecimentos específicos, e o entendimento por parte da empresa da vantagem no uso dos dados.

As seguintes qualificações caracterizam um cientista de dados:

Conhecimento técnico

Curiosidade

Habilidade de usar os dados para contar uma estória de forma eficiente

Inteligência para analisar criativamente um problema de vários modos

BIG DATA – CIÊNCIA DE DADOS

A visualização dos dados é importante para auxiliar a compreensão humana dos resultados obtidos, através dos processos analíticos computacionais.

DESAFIOS DO BIG DATA

DESAFIOS DO BIG DATA

BIG DATA – PONTOS IMPORTANTES

Entre os desenvolvedores de Big Data é consenso de que 80% do esforço envolvido no processamento dos dados está relacionado à sua limpeza e correção.

Gasta-se mais tempo com uma fonte de dados “bagunçada” transformando-a em algo útil do que em todo o resto gasto no processo de análise dos dados.

Devido ao alto custo de aquisição e limpeza dos dados, deve-se sempre levar em consideração que fonte de dados deve ser tratada durante o processo de carga de um Big Data.

Existem várias empresas provedoras de fontes de dados públicos ou privados, e a qualidade desses dados varia de empresa para empresa. Deve-se avaliar as empresas conforme a conveniência.

BIG DATA – SOLUÇÃO CLOUD OU IN-HOUSE ?

A maioria das soluções é provida de três formas: apenas software, como um appliance ou cloud-based.

A decisão sobre que caminho seguir irá depender, entre outras coisas, de questões como a localização dos dados, privacidade e regulatório, recursos humanos e requisitos do projeto.

Muitas empresas optam por uma solução híbrida, usando recursos de cloud on-demand como complemento às soluções in-house.

BIG DATA – SABER ONDE SE QUER CHEGAR

É importante saber que Big Data não é uma panaceia.

É possível se encontrar padrões e pistas nos dados processados, porém é preciso saber o que fazer com isso.

Antes de tudo, deve-se decidir que problemas queremos resolver.

Deve-se selecionar um problema real de negócio que precisa ser resolvido, como por exemplo: “Como podemos mudar a estratégia de publicidade de modo a aumentar as vendas por cliente ?” Questões dessa natureza irão conduzir a implementação.

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Jorge MendesDiretor Estratégico de Business Intelligencejormend@mjv.com.br

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