Big Data 
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Roteiro 
1. O que não seria Big Data? 
2. O que poderia ser Big Data! 
3. Por que agora? 
4. Tecnologias 
5. Aplicações 
6...
O que não seria Big data? 
● Uma ferramenta 
● Algo novo 
● Um banco de dados gigante 
● Business Intelligence (B.I.) 
● A...
O que poderia ser Big Data! 
● Algo grande (“Big”) 
● Algo não ordenado 
● Algo imediato 
● Algo interesante (Inúmeras uti...
Porque agora? 
● Novos paradigmas 
● Rede banda larga mais acessível 
● Discos maiores e mais rápidos 
● Sistemas relacion...
Tecnologias
Aplicações 
● Sistema de recomendações 
● Redes sociais 
● Análise de tráfego(web) 
● Dashboards 
● Sistemas de apoio a de...
Sistemas de recomendações
Redes sociais
Análise de tráfego na rede 
IMAGENS
Técnicas utilizadas 
● Aprendizado de máquina 
● NPL 
● Map Reduce 
● Inteligência nos negócio(BI)
Aprendizado de máquina 
● Perfis de compras 
● Detecção de padrões na área hospitalar 
● Perfis de comportamento
Map Reduce 
● Técnica utilizada para processar 
paralelamente massas enormes de 
dados. 
● Divide o processamento baseado ...
Business Intelligence 
● Algo velho! 
● Diversas fontes de dados 
● Processos de ETL 
● Série de processos definidos para ...
Business Intelligence 
● Soluções OLAP x OLTP 
● Processos de ETL 
● Conceito 
o Fatos 
o Dimensões 
o Métricas
Problemas futuros 
● Invasão de privacidade 
● Segurança
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Big Data para Leigos

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Apresentação realizada na Universidade Tiradentes para exibir conceitos básicos sobre Big Data e Business Intelligence.

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Big Data para Leigos

  1. 1. Big Data we’re inside
  2. 2. Roteiro 1. O que não seria Big Data? 2. O que poderia ser Big Data! 3. Por que agora? 4. Tecnologias 5. Aplicações 6. Tecnicas 7. Big data x Business intelligence 8. Problemas futuros 9. Mercado de trabalho
  3. 3. O que não seria Big data? ● Uma ferramenta ● Algo novo ● Um banco de dados gigante ● Business Intelligence (B.I.) ● Algo realizado ontem
  4. 4. O que poderia ser Big Data! ● Algo grande (“Big”) ● Algo não ordenado ● Algo imediato ● Algo interesante (Inúmeras utilidades) ● Um desafio ● Uma oportunidade
  5. 5. Porque agora? ● Novos paradigmas ● Rede banda larga mais acessível ● Discos maiores e mais rápidos ● Sistemas relacionais não foram feitos para armazenar tudo ● Sistemas antigos não foram feitos pensando na escalabilidade
  6. 6. Tecnologias
  7. 7. Aplicações ● Sistema de recomendações ● Redes sociais ● Análise de tráfego(web) ● Dashboards ● Sistemas de apoio a decisão
  8. 8. Sistemas de recomendações
  9. 9. Redes sociais
  10. 10. Análise de tráfego na rede IMAGENS
  11. 11. Técnicas utilizadas ● Aprendizado de máquina ● NPL ● Map Reduce ● Inteligência nos negócio(BI)
  12. 12. Aprendizado de máquina ● Perfis de compras ● Detecção de padrões na área hospitalar ● Perfis de comportamento
  13. 13. Map Reduce ● Técnica utilizada para processar paralelamente massas enormes de dados. ● Divide o processamento baseado em conjuntos “chave => valor” que serão distribuidos para diversos computadores realizarem o processamento
  14. 14. Business Intelligence ● Algo velho! ● Diversas fontes de dados ● Processos de ETL ● Série de processos definidos para gerar informações e dar suporte a tomada de decisões ● Apoio e suporte as hierarquias de uma empresa
  15. 15. Business Intelligence ● Soluções OLAP x OLTP ● Processos de ETL ● Conceito o Fatos o Dimensões o Métricas
  16. 16. Problemas futuros ● Invasão de privacidade ● Segurança
  17. 17. Mercado de trabalho ● Cientistas de dados o Estatísticos o Matemáticos o Cientistas da computação o Profissionais de BI
  18. 18. Obrigado! perguntas?

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