Impactos de Big Data na Gestão de TI

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Apresentação do meu TCC que teve como foco destacar os principais impactos causados pela implantação de Big Data na gestão de TI nas empresas.

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Impactos de Big Data na Gestão de TI

  1. 1. André Pires de Camargo Faculdade de Computação e Informática Orientador: Prof. Vivaldo José Bretenitz Universidade Presbiteriana Mackenzie
  2. 2.  De acordo com a IBM: 2,5 exabytes de dados são criados todos os dias.  Facebook, Twitter, Google, etc. geram grande volume de dados em diversos formatos.  Surgimento de novas tecnologias.
  3. 3. Big Data para as empresas:  Oportunidade de crescimento e desenvolvimento.  Suporte no processo decisório.  Melhor entendimento da organização.  Descoberta de valores.
  4. 4. Gartner Group: Volume, Velocidade e Variedade. IBM: Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade. Outras definições: Volume, Velocidade, Variedade, Viabilidade e Valor
  5. 5. Segundo William E. Deming e Peter F. Drucker: “ You can’t manage what you don’t measure.” De acordo com McAfee e Brynjolfsson no artigo “Big Data: the Management Revolution”: “Data-driven decisions are better decisions. It’s as simples as that. Using Big Data enables managers to decide on the basis of evidence rather than intuition. For that reason it the potential to revolutionize management.”
  6. 6. Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson, em seu estudo, apontam cinco desafios de Big Data para a gestão empresarial:  Liderança  Gestão de Talentos  Tecnologia  Tomada de Decisão  Cultura da Empresa
  7. 7. Áreas de grande relevância para a gestão de TI:  Software  Hardware  Recursos Humanos  Técnicas de Gestão  Políticas da Empresa
  8. 8.  Evolução das ferramentas computacionais em relação a velocidade e volume.  Sistemas tradicionais de gerenciamento de dados não conseguem tratar dados semi-estruturados e não estruturados.  Desafios das empresas no desenvolvimento de suas próprias aplicações.
  9. 9. Surgimento de novas ferramentas computacionais no mercado:  Sistemas de armazenamento de dados em larga escala e diversidade:  Sistemas de processamento de volumes massivos de dados:
  10. 10. De acordo com Anirban Chatterjee, Gerente de Marketing de Produtos da Power Systems IBM: “Choosing the right platform is incredibly important because you can get a lot benefit in how you handle data and eliminate restrictions on the access to your data so you can really transform it, modify it and analyze it much more effectively.”
  11. 11.  Virtualização e Computação na Nuvem são algumas soluções buscadas pelas empresas.  Data Centers adquirem mais responsabilidades além de armazenar os dados.  Necessidade de melhoria na infraestrutura dos data centers e na própria organização.
  12. 12. Perfil do Cientista de Dados:  Capacidade analítica.  Domínio em programação, matemática e estatística.  Conhecimento no negócio e mercado em que a empresa atua.  Capacidade de comunicação em linguagem técnica e de negócio.
  13. 13.  Escassez de profissionais de Big Data.  Empresas buscam parcerias para desenvolver seus próprios profissionais.  Equipes formadas com profissionais de diversas áreas.
  14. 14. Processo Decisório nas empresas:  Decisões baseadas na intuição e experiência.  Confiança no “HiPPO” (Highest–Paid Person’s Opinion). Processo Decisório utilizando Big Data:  Decisões baseadas nas análises dos dados.  Empresas “Data-Driven”.
  15. 15. Pontos em destaque:  Big Data é uma tecnologia que tem como público- alvo o CEO, focando nas operações de negócio e não ao CIO.  Big Data não acaba com a necessidade de uma visão ou insight humano.
  16. 16.  Mudança na política de compartilhamento de dados da organização.  Cuidados nas questões de privacidade dos empregados.  Melhoria na segurança dos dados adquiridos em diversas fontes pela empresa.
  17. 17. OBRIGADO!

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