O documento discute o tema de Big Data, abordando conceitos como os 4Vs (Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade), além de exemplos de como grandes empresas como Facebook e YouTube lidam com enormes volumes de dados diários. Também apresenta princípios como imprecisão, correlação e reutilização de dados em Big Data.

1. COMUNICAÇÃO
DIGITAL
CRP-0420
AULA 04: BIG DATA

2. PROGRAMA:
4/8 - CONTEXTO
11/8 - PÓS-MODERNO E EMERGÊNCIA
18/8 - DEBATES 1
25/8 - BIG DATA
1/9 - DATA SCIENCE E LIVRE ARBÍTRIO
8/9 - SEMANA DA PÁTRIA
15/9 - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
22/9 - VR, AR
29/9 - DEBATES 2
6/10 - IoT E SMART CITIES
13/10 - DATASFERA E DATACRACIA
20/10 - CIBERATIVISMO, HACK E CODE
27/10 - DEBATES 3
3/11 - EDUCAÇÃO
10/11 - INTERFACES
17/11 - UX/UI, VR, AR
24/11 - PECHA KUCHA 1
1/12 - PECHA KUCHA 2

3. BIG DATA

4. FUCKIN’ BIG DATA.

7. BIG FUCKIN’ DATA.

10. FERORMÔNIO
TRANSAÇÕES ONLINE DEIXAM RASTRO OU
DIGITAL

12. DADOS ESTRUTURADOS
PARA OPERAÇÕES AUTOMÁTICAS,
SÃO INFORMAÇÕES COM ALTO GRAU
DE ORGANIZAÇÃO, DE FORMA QUE
SUA INCLUSÃO EM UM BANCO DE
DADOS É TRANSPARENTE E
FACILMENTE ACESSÍVEL.

13. NÃO ESTRUTURADOS
JÁ OS DADOS
PARECEM FICÇÃO CIENTÍFICA:
NÃO TEM UM MODELO DE REGISTRO,
ESTÃO MISTURADOS OU NÃO ESTÃO
ORGANIZADOS DA FORMA ESPERADA,
SUA LEITURA TEM IRREGULARIDADES E
AMBIGUIDADES QUE OS TORNAM DIFÍCIL
DE ENTENDER POR VIAS TRADICIONAIS.

15. DADOS
ESTRUTURADOS
• 2.7 ZETABYTES NO MUNDO DIGITAL
• FACEBOOK ARMAZENA E ANALISA MAIS DE 30
PETABYTES DE DADOS GERADOS POR USUÁRIOS.
• AKAMAI (MÍDIA PUBLICITÁRIA) ANALISA 75
MILHÕES DE EVENTOS POR DIA PARA DESCOBRIR
OS MELHORES LOCAIS PARA ANÚNCIOS.
• A MAIOR BASE DE DADOS DA AT&T TEM UM BANCO
DE DADOS DE 312 TERABYTES, COM 1,9 TRILHÕES
DE ITENS, INCLUINDO REGISTROS TELEFÔNICOS.

16. DADOS
NÃO ESTRUTURADOS
• A CADA MINUTO, USUÁRIOS DO YOUTUBE
AGREGAM CERCA DE 300H DE NOVOS VÍDEOS.
• DROPBOX RECEBE DIARIAMENTE CERCA DE UM
BILHÃO DE DOCUMENTOS.
• ESTIMA-SE QUE A PRODUÇÃO DE DADOS EM 2020
SERÁ 43 VEZES MAIOR DO QUE ERA EM 2009.
• A CADA SEGUNDO CERCA DE 6000 MENSAGENS
ENVIADAS PARA O TWITTER, 500 MILHÕES/DIA.
• A NSA ESTÁ CONSTRUINDO UM DATA CENTER EM
UTAH COM CAPACIDADE ESTIMADA ENTRE 5
ZETTABYTES E "ALGUNS YOTTABYTES”

18. FACEBOOK:
• 1,4 BILHÃO DE USUÁRIOS, 890 MILHÕES ATIVOS
DIARIAMENTE. 6% DO TEMPO GASTO NA INTERNET.
• 250 BILHÕES DE FOTOS, CRESCE A CERCA DE 350
MILHÕES POR DIA.
• USUÁRIOS COMPARTILHAM 4,75 BILHÕES DE ITENS
DE CONTEÚDO E 10 BILHÕES DE MENSAGENS/DIA.
• EMPRESAS TEM CERCA DE 50 MILHÕES DE
PÁGINAS ARMAZENADAS NO SERVIÇO DIGITAL.
• 100 TERABYTES DE DADOS ENVIADOS
DIARIAMENTE PARA O FACEBOOK.
(DADOS DE 2015)

19. BASE DE DADOS:
CPU DE COMPUTADOR VS.
COMO FUNCIONA?

20. BASE DE DADOS:
ALIMENTAÇÃO DE UMA
1ª FASE: FUNCIONÁRIOS
2ª FASE: USUÁRIOS
3ª FASE: MÁQUINAS

21. MUITOS DADOS
E QUANDO SE TEM
QUASE INSTANTÂNEOS?

22. YOUTUBE E FACEBOOK
OU SEJA: COMO FAZEM
ENTRE OUTROS?
COMO EVITAR UMA SOBRECARGA
DO SISTEMA?

23. TRANSFERIDOS
OS DADOS NÃO SÃO
PARA O PROCESSADOR
PROCESSADORES DIVERSOS
ANALISAM CONJUNTOS DE DADOS.

24. HADOOP
TECNOLOGIAS DE BIG DATA:
COMMODITY HARDWARE
(QUALQUER LINUX BOX COM JVM BASTA)
FLEXÍVEL, ESCALÁVEL E BARATA
É O LEGO DOS DATA CENTERS

25. MAPREDUCE
TECNOLOGIAS DE BIG DATA:
TABELA DE REFERÊNCIA
(INDICA O QUE CADA MÁQUINA FAZ COM OS DADOS)
TODAS AS TRANSAÇÕES SÃO
REGISTRADAS E ANALISADAS
POR PROCESSADORES EM PARALELO

26. REVOLUCIONAM
HADOOP E MAPREDUCE
A ANÁLISE DE DADOS
RÁPIDOS (SEM ENTRADA E SAÍDA)
COMPATÍVEIS (DADOS BRUTOS, CRUS)
ARMAZENÁVEIS EM MEMÓRIA FLASH
TODAS AS TRANSAÇÕES SÃO
REGISTRADAS E ANALISADAS.

27. BIG DATA:
APRENDIZADO DE MÁQUINA
E VISÃO COMPUTACIONAL

28. NOVO EMPIRISMO
• TEORIA QUE DEFINE QUE O CONHECIMENTO
VEM PRIMARIAMENTE DA EXPERIÊNCIA.
• ELA ENFATIZA O PAPEL DA EVIDÊNCIA, DE
PREFERÊNCIA SENSORIAL, NA FORMAÇÃO
DAS IDEIAS SOBRE A NOÇÃO DE IDEIAS
INATAS OU TRADIÇÕES.
• É A BASE DO MÉTODO CIENTÍFICO

29. BIG DATA: PREVISÕES
APLICA ANÁLISES ESTATÍSTICAS PARA
ENORMES QUANTIDADES DE DADOS, A
FIM DE INFERIR PROBABILIDADES:
PROCURAR OS MELHORES SINAIS E
PADRÕES À MEDIDA QUE MAIS DADOS
SÃO ALIMENTADOS, O QUE LEVA A
UMA NATURAL MELHORIA DE SEUS
RESULTADOS AO LONGO DO TEMPO.

30. RECOMENDAÇÕES
• AMAZON: LIVRO IDEAL
• GOOGLE: WEBSITE MAIS RELEVANTE
• FACEBOOK: CONTEÚDOS COM BASE NAS
PREFERÊNCIAS DE SEUS USUÁRIOS
• WAZE: INDICAR CAMINHOS
• NETFLIX: NOVOS FILMES
• AS MESMAS TECNOLOGIAS PODERÃO SER
APLICADAS PARA DIAGNOSTICAR DOENÇAS E
RECOMENDAR TRATAMENTOS.

31. SCHRÖDINGER:
EFEITO
OBSERVAÇÃO E INFLUÊNCIA.

32. PRECISO?
BIG DATA É
ISSO É RELEVANTE?

33. AMOSTRAGEM
E ESCASSEZ
• A AMOSTRAGEM É FRUTO DE ESCASSEZ DE
INFORMAÇÃO, TÍPICA DE TEMPOS ANALÓGICOS.
• AMOSTRAS MUITO MAIORES, NA ORDEM DE
BILHÕES DE REGISTROS, OU ATÉ A BASE DE
DADOS INTEIRA, É POSSÍVEL VER DETALHES QUE
AMOSTRAS PEQUENAS NÃO AVALIARIAM SEM UMA
GRANDE MARGEM DE ERRO.
• BASES DE DADOS MAIORES DESOBRIGAM A BUSCA
POR EXATIDÃO. QUANDO O VALOR É ENORME,
NÃO É POSSÍVEL NEM RELEVANTE CONTÁ-LO. O
RESULTADO SATISFATÓRIO É APROXIMADO.

34. BIG DATA
E EXATIDÃO
• PENSE NA QUANTIDADE DE AUTOMÓVEIS,
CRIANÇAS OU ANIMAIS EM UMA CASA (VALORES
PEQUENOS, DISCRETOS E IMPORTANTES) EM
COMPARAÇÃO COM O NÚMERO DE GRÃOS DE
AREIA, MOLÉCULAS OU ESTRELAS.
• VOLUMES PEQUENOS PRECISAM SER COMPUTADOS
COM EXATIDÃO. VALORES MUITO GRANDES
PRECISAM DE UM SENSO DE DIREÇÃO GERAL, EM
VEZ DE SUA ANÁLISE EM DETALHE.

35. BIG DATA:
DIREÇÃO GERAL
O QUE SE PERDE EM PRECISÃO NO
NÍVEL MICRO, GANHA-SE EM
PERCEPÇÃO NO NÍVEL MACRO.

36. PRINCÍPIOS:
IMPRECISÃO
• AUMENTAR O VOLUME FACILITA A INEXATIDÃO.
• NÚMEROS ERRADOS E AMOSTRAS CORROMPIDAS
SEMPRE PENETRARAM CONJUNTOS DE DADOS.
• O QUE NUNCA FOI CONSIDERADO, APESAR DE
INEVITÁVEL, ERA APRENDER A VIVER COM ELES.
• AO PARTIR DE AMOSTRAS PEQUENAS, BUSCAVA-
SE A MAIOR PRECISÃO POSSÍVEL. EM
AMOSTRAGEM, A BUSCA POR EXATIDÃO ERA
CRÍTICA, O QUE FAZIA COMPLETO SENTIDO.
• UM NÚMERO LIMITADO DE DADOS PODERIA
INCORRER NA AMPLIFICAÇÃO DOS ERROS E
REDUZIR A PRECISÃO DOS RESULTADOS GLOBAIS.

37. PRINCÍPIOS:
CORRELAÇÃO
• CORRELAÇÕES QUANTIFICAM RELAÇÕES
ESTATÍSTICAS ENTRE DOIS VALORES DE DADOS.
• CORRELAÇÃO FORTE: QUANDO UM DOS VALORES
DE DADOS MUDA, HÁ GRANDE PROBABILIDADE
DO OUTRO TAMBÉM MUDAR.
• CORRELAÇÃO FRACA: QUANDO UM VALOR MUDA,
O OUTRO POUCO SE ALTERA.
CORRELAÇÕES FORTES NÃO SÃO PERFEITAS.
É POSSÍVEL QUE DOIS FATOS SE COMPORTEM
DE FORMA SEMELHANTE POR COINCIDÊNCIA.

38. PRINCÍPIOS:
REUTILIZAÇÃO
• ÀS VEZES O VALOR DE UMA BASE DE DADOS SÓ
PODE SER DESENCADEADO QUANDO COMBINADO
COM OUTRA, GERANDO RELAÇÕES IMPENSADAS.
• OS RESULTADOS NÃO ERAM DESCOBERTOS ANTES
PORQUE A AMOSTRA ESTUDADA ERA PEQUENA, O
PERÍODO DE TEMPO COBERTO ERA CURTO, OU OS
DADOS NÃO ERAM MEDIDOS, MAS RELATADOS.
• COM BIG DATA A SOMA É MAIS VALIOSA DO QUE
SEUS COMPONENTES INDIVIDUAIS.

40. QUATRO Vs: VOLUME
O TAMANHO DA BASE DE DADOS DETERMINA O VALOR
E POTENCIAL DOS DADOS EM QUESTÃO. EXEMPLOS:
• TRANSAÇÕES ARMAZENADAS AO LONGO DOS ANOS
• INTERAÇÕES DE MÍDIA SOCIAL
• SENSORES E COMUNICAÇÃO MÁQUINA-A-MÁQUINA
• SE NO PASSADO O VOLUME EXCESSIVO DE DADOS
GERAVA UM PROBLEMA DE ARMAZENAMENTO, COM
A DIMINUIÇÃO DOS CUSTOS OUTRAS QUESTÕES
EMERGEM, COMO A RELEVÂNCIA DAS RELAÇÕES EM
GRANDES VOLUMES DE DADOS.

41. QUATRO Vs:
VELOCIDADE
• NOVOS DADOS SÃO ACUMULADOS A UMA
VELOCIDADE SEM PRECEDENTES, PRECISAM
SER ADMINISTRADOS EM TEMPO HÁBIL.
• SISTEMAS DE BIG DATA PRECISAM LIDAR
COM ENXURRADAS DE DADOS EM TEMPO
QUASE REAL;

42. QUATRO Vs:
VARIEDADE
• DADOS HOJE CHEGAM EM DIVERSOS TIPOS E
FORMATOS. ESTRUTURADOS E NÃO-
ESTRUTURADOS, EM DIVERSAS MÍDIAS,
FORMATOS, TAMANHOS E FORMAS DE
INTERCONEXÃO.
• GERIR, FUNDIR E ADMINISTRAR DIFERENTES
VARIEDADES DE DADOS É FUNDAMENTAL;

43. QUATRO Vs:
VERACIDADE
• A QUALIDADE DOS DADOS CAPTURADOS
PODE VARIAR MUITO.
• A PRECISÃO DA ANÁLISE DEPENDE DA
QUALIDADE DOS DADOS DE ORIGEM.

44. MAIS Vs:
• VARIABILIDADE - FLUXOS DE DADOS PODEM SER
ALTAMENTE INCONSISTENTES, TANTO EM VOLUME,
COM PICOS PERIÓDICOS, QUANTO EM QUALIDADE.
• VALOR DA INFORMAÇÃO - INFORMAÇÕES PASSÍVEIS
DE ANÁLISE E CONVERSÃO EM MATERIAL APLICÁVEL
NA TOMADA DE DECISÃO.
• VIABILIDADE - A GESTÃO DE DADOS PODE SE
TORNAR UM PROCESSO MUITO COMPLEXO. OS
DADOS TEM QUE SER CONECTADOS E
CORRELACIONADOS, PARA QUE SEJA POSSÍVEL SE
EXTRAIR A INFORMAÇÃO DESEJADA.

45. METADADOS• "DADOS SOBRE DADOS"
PODEM SER DE DOIS TIPOS:
• ESTRUTURAIS, DIZEM RESPEITO AO PROJETO E
ESPECIFICAÇÕES DA ESTRUTURA DOS DADOS; E
• DESCRITIVOS, QUE DIZEM RESPEITO AO
CONTEÚDO DOS DADOS.
• UMA DAS PRIMEIRAS APLICAÇÕES DE METADADOS
FORAM FICHAS CATALOGRÁFICAS DE
BIBLIOTECAS. À MEDIDA QUE A INFORMAÇÃO
TORNOU-SE CADA VEZ MAIS DIGITAL, METADADOS
TAMBÉM PASSARAM A SER USADOS PARA
DESCREVER DADOS DIGITAIS.

46. RADICAL.
Precisamos de transparência
Quero saber QUEM usa meus dados,
COMO e QUANDO.

47. PROPRIEDADE
COMO RESOLVER O PROBLEMA DA
DOS DADOS?
IDENTIFICÁ-LOS COMPLETAMENTE
PODE SER UMA SOLUÇÃO?

48. BOLHA DE FILTRO.
ISSO SEM LEVAR EM CONTA A

49. LIBERDADE
E PRIVACIDADE?
TUDO É MUITO LINDO, MAS COMO FICAM
BIG DATA, PARA TER VALOR, PRECISA SER
BEM ADMINISTRADA.
ELA NÃO SIGNIFICA INFINITUDE
AUTOMÁTICA NEM SUBSTITUTO PARA A
VISÃO. MUITO PELO CONTRÁRIO.
MÁS ANÁLISES PODEM GERAR
RESULTADOS CATASTRÓFICOS.

51. VANTAGENS

52. VANTAGENS
• DETECÇÃO DE FRAUDES - ANALISA TRANSAÇÕES
EM TEMPO REAL, IDENTIFICANDO PADRÕES DE
COMPORTAMENTO ANÔMALO
• ANÁLISE DE REGISTRO DE CHAMADAS DE SUPORTE
TELEFÔNICO – REGISTROS E DADOS DE
RASTREAMENTO PODEM SER BEM APROVEITADOS,
IDENTIFICANDO OPORTUNIDADES DE OTIMIZAÇÃO
DE DESEMPENHO INCREMENTAL;
• SEGMENTAÇÃO – PARA ENTENDER MELHOR OS
CLIENTES, COMPORTAMENTOS E PREFERÊNCIAS.
AS EMPRESAS OS UTILIZAM PARA EXPANDIR
BANCOS DE DADOS COM DADOS DE MÍDIA SOCIAL.

53. VANTAGENS
• CRIAÇÃO DE MODELOS PREDITIVOS – GOVERNOS E
EMPRESAS OTIMIZAM CAMPANHAS UTILIZANDO
ANÁLISE DE BIG DATA;
• COMPREENSÃO E OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS –
OTIMIZAR VAREJO E DESCOBRIR TENDÊNCIAS, DE
MARKETING A LOGÍSTICA
• QUANTIFICAÇÃO PESSOAL – DE RELÓGIOS A
PRIVADAS, SENSORES PODEM DAR A SEUS
USUÁRIOS RICOS INSIGHTS. MAS O VALOR REAL
ESTÁ NA ANÁLISE DOS DADOS COLETIVOS.
SERVIÇOS DE RELACIONAMENTO ONLINE APLICAM
FERRAMENTAS DE BIG DATA E ALGORITMOS PARA
ENCONTRAR OS PARES MAIS ADEQUADOS.

54. DESVANTAGENS

55. http://www.google.com.br/url?
a=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&docid=_drQP5Vo
M&tbnid=4ioKWlxpf3DKaM:&ved=0CAUQjRw&url=http%3A%
%2F981theriver.com%2Fhand-picked
%2F&ei=4zbZU8i8JpHgsASRy4HgDA&bvm=bv.
1778758,d.cWc&psig=AFQjCNHdbi0P8BkMh3YNi9xamMBcS
WA&ust=1406830683992231
CEGUEIRA SISTÊMICA:
A ILUSÃO DA
COMPREENSÃO.
O que é correlação?
O que é coincidência?
O que é erro estatístico?

56. 99,9% NÃO É 100%
NÚMEROS SÃO MAIS FALÍVEIS DO QUE
APARENTAM. DADOS NÃO REPRESENTAM A
VERDADE, SOMENTE UMA AMOSTRA ESTATÍSTICA.

57. MENSURAÇÃO
E ANÁLISE DE DADOS
SÃO ÓTIMAS. SEM ELAS É QUASE IMPOSSÍVEL
PROGREDIR. MAS É PRECISO CAUTELA NO USO.
A IGNORÂNCIA NUNCA É UMA BÊNÇÃO. OS
BENEFÍCIOS DO CONHECIMENTO SÃO ÓBVIOS.

58. NÃO BASTA
COLETAR OS DADOS
DEVE-SE REFLETIR E PLANEJAR NOVAS METAS
PERIODICAMENTE, IDENTIFICANDO PADRÕES DE
COMPORTAMENTO NOCIVOS E RECORRENTES NA
BASE DE DADOS E NO PESQUISADOR.

59. PROBLEMAS
• REUTILIZAÇÃO DE DADOS
• RECOMBINAÇÃO DE DADOS
• PUNIÇÃO PREVENTIVA (PROFILING)
• SEGREGAÇÃO E PRECONCEITO
• PESSOAS VERSUS PREVISÕESDITADURA DE DADOS
(FETICHE)
• RISCOS DE PRIVACIDADE E SEGURANÇA
• PRIVACIDADE VS. PRESTAÇÃO DE CONTAS
• CORRELAÇÃO NÃO É CAUSALIDADE.

60. DATACRACIA
• BIG DATA PODE ÚTIL PARA A TOMADA DE DECISÕES
RACIONAIS. USADA DE FORMA IMPRUDENTE, PODE
SE TORNAR UM INSTRUMENTO DE REPRESSÃO,
CONTROLE OU RETALIAÇÃO.
• DECISÕES ESTRATÉGICAS SÃO TIRADAS DE DADOS
VÁLIDOS EM UM CONTEXTO VÁLIDO. QUANDO
ALGUMA DESSAS CONDIÇÕES NÃO É VERDADEIRA
OU NÃO PODE SER VERIFICADA, O RESULTADO PODE
SER, NO MÍNIMO, IRRELEVANTE. OU PIOR, PERIGOSO.

62. QUESTÃO ÉTICA
COMO FICA A
DE BIG DATA?

64. DADOS:
FONTE DE RENDA
QUANDO VOCÊ NÃO PAGA PELO
PRODUTO VOCÊ É O PRODUTO.
QUANDO PAGA TAMBÉM É.

65. DATA BROKERS
FACEBOOK E GOOGLE SÃO BONZINHOS.
SÃO OS CORRETORES DE DADOS
QUE OS COLETAM DADOS DE VÁRIAS
FONTES, EM GRANDE PARTE SEM
CONHECIMENTO DE QUEM OS FORNECE.

66. DATA BROKERS
COMBINAM DADOS ONLINE E OFF-LINE.
• COMBINAM E ANALISAM DADOS PARA FAZER
INFERÊNCIAS, INCLUINDO RELAÇÕES
POTENCIALMENTE SENSÍVEIS.
• ALEGAM TER:
• INFORMAÇÕES SOBRE 1,4 BILHÃO DE TRANSAÇÕES
REALIZADAS E MAIS DE 700 BILHÕES ELEMENTOS DE
DADOS AGREGADOS
• UM TRILHÃO DE DÓLARES EM TRANSAÇÕES DE CONSUMO;
• TRÊS BILHÕES DE NOVOS REGISTROS POR MÊS A SEUS
BANCOS DE DADOS;
• CERCA DE 3000 REGISTROS DE DADOS PARA QUASE
TODOS OS CONSUMIDORES DOS ESTADOS UNIDOS;

67. ACXIOM
FATURAMENTO ENTRE 800 MILHÕES
E 1,1 BILHÃO DE DÓLARES POR ANO,
O QUE REPRESENTA MAIS DE 12% DO
SETOR DE MARKETING E SERVIÇOS
DIRETOS NOS EUA.

68. SERASA
É UM DOS MAIORES CORRETORES DE
DADOS FINANCEIROS NO BRASIL.
COMPRADO PELA IRLANDESA
EXPERIAN EM 2007.
EM 2014, A RECEITA DA FILIAL
BRASILEIRA US$ 819 MILHÕES, 17% DO
FATURAMENTO GLOBAL DA EMPRESA.

69. DADOS COLETADOS
• DADOS DE IDENTIFICAÇÃO:
• NOME ANTERIOR, HISTÓRICO DE ENDEREÇO, TELEFONE, IDENTIFICAÇÃO
GOVERNAMENTAL, DATA DE NASCIMENTO DE CADA MEMBRO DA FAMÍLIA
• DADOS DEMOGRÁFICOS:
• RAÇA E ETNIA, PAÍS DE ORIGEM, RELIGIÃO, LÍNGUA FALADA, PAI IDOSO,
CRIANÇAS, ESCOLARIDADE, LAÇOS FAMILIARES, DEMOGRAFIA DOS MEMBROS
DA FAMÍLIA EM CASA, NÚMERO DE SOBRENOMES EM CASA, CHEFE DE FAMÍLIA
HISPÂNICO OU LATINO, EMPREGO E OCUPAÇÃO DE CADA MEMBRO DA FAMÍLIA,
DURAÇÃO DA POSSE OU ALUGUEL DA RESIDÊNCIA, DISTRITO ELEITORAL,
FAMÍLIAS SOMENTE COM PAI OU MÃE, FILIAÇÕES RELIGIOSAS OU ÉTNICAS
• DADOS JURÍDICOS:
• FALÊNCIAS, INFRAÇÕES PENAIS E CONDENAÇÕES, JULGAMENTOS, REGISTROS,
LICENÇAS (CAÇA OU PROFISSIONAL), IDENTIFICAÇÃO PARTIDÁRIA;
• DADOS DE TECNOLOGIA E MÍDIAS SOCIAIS:
• COMPRAS DE ELETRÔNICOS, AMIGOS E CONEXÕES, TIPO DE CONEXÃO,
PROVEDOR DE ACESSO, NÍVEL DE USO E EXPERIÊNCIA, PARTICIPAÇÃO EM REDES
SOCIAIS, MEMBRO DE MAIS DE 5 REDES SOCIAIS, INFLUENCIADOR ON-LINE,
SISTEMA OPERACIONAL, COMPRAS DE SOFTWARE, TIPO DE MÍDIA PUBLICADA

70. DADOS COLETADOS
• DADOS RESIDENCIAIS E DE VIZINHANÇA:
• MORADIA PÚBLICA OU GOVERNAMENTAL, TIPO DE HABITAÇÃO, AQUECIMENTO E
REFRIGERAÇÃO, VALOR DA RESIDÊNCIA, HIPOTECA E JUROS, TAMANHO DA CASA,
CRIMINALIDADE NO BAIRRO, NÚMERO DE CÔMODOS, ANO DE CONSTRUÇÃO
• DADOS DE INTERESSE GERAL:
• PREFERÊNCIAS DE VESTUÁRIO, PARTICIPAÇÃO EM EVENTOS ESPORTIVOS,
DOAÇÕES, HÁBITO DE JOGO - CASINOS, LOTERIAS, ACONTECIMENTOS DA VIDA
(APOSENTADORIA, CASAMENTO, GRAVIDEZ), ASSINATURAS DE REVISTAS, CANAIS
DE TV ASSISTIDOS, ANIMAIS DE ESTIMAÇÃO, INCLINAÇÕES POLÍTICAS,
CELEBRIDADES DE PREFERÊNCIA, GÊNEROS DE FILME E MÚSICA PREDILETOS,
HOBBIES, ESTILO DE VIDA (MOTOCICLISMO, OUTDOOR / CAÇA E TIRO, NATIVO,
NEW AGE / ORGÂNICO), MEMBRO DE MAIS DE 5 SITES DE COMPRAS, DADOS
FINANCEIROS, INADIMPLÊNCIA, CATEGORIA DE CRÉDITO DO CARTÃO,
DIFICULDADES FINANCEIRAS, NÍVEL DE RENDA, CRÉDITO ATIVO
• DADOS DO VEÍCULO:
• PREFERÊNCIAS DE MARCA, RENOVAÇÃO DO SEGURO, MARCA E MODELO,
NÚMEROS DE IDENTIFICAÇÃO DE CADA VEÍCULO DE PROPRIEDADE, PROPENSÃO
À COMPRA DE VEÍCULO NOVO OU USADO, PROPRIETÁRIO DE MOTOCICLETA,
DATA DE AQUISIÇÃO, INFORMAÇÕES DE COMPRA, INTENÇÃO DE COMPRA

71. DADOS COLETADOS
• DADOS DE VIAGENS:
• PREÇO MAIS ALTO PAGO POR UMA VIAGEM, DATA DA ÚLTIMA VIAGEM,
PASSAGEIRO FREQUENTE, PROPRIEDADE DE FÉRIAS, TIPO DE FÉRIAS (CASINO,
TIME SHARE, CRUZEIROS), DESTINO PREFERIDO, COMPANHIA AÉREA PREFERIDA
• DADOS DE COMPORTAMENTO DE COMPRA:
• MONTANTE GASTO EM BENS, FORMA DE PAGAMENTO PREFERIDO, CANAL DE
PREFERÊNCIA (INTERNET, CORREIO, TELEFONE), TIPO DE ENTRETENIMENTO
COMPRADO, TIPO DE ALIMENTOS ADQUIRIDOS, MÉDIA DE DIAS ENTRE COMPRAS,
ÚLTIMA COMPRA (ON-LINE E OFF-LINE), COMPRAS EM CATÁLOGOS POPULARES E
ENCOMENDAS EM CATÁLOGOS DE ALTO PADRÃO, TAMANHOS DAS ROUPAS,
VOLUME E TIPO DE LIVROS COMPRADOS
• DADOS DE SAÚDE:
• PROPENSÃO A BUSCA POR DADOS DE SAÚDE, DOENÇAS E PRESCRIÇÕES ONLINE,
FUMANTE EM CASA, SUPRIMENTOS GERIÁTRICOS, USO DE LENTES CORRETIVAS,
ALERGIAS, PLANO DE SAÚDE INDIVIDUAL, USUÁRIO DE SAÚDE PÚBLICA, MARCA
MAIS USADA DE REMÉDIO, PERDA DE PESO E SUPLEMENTOS, COMPRAS EM
TÓPICOS DE SAÚDE INCLUINDO: ALERGIAS, ARTRITE, COLESTEROL, DIABETES,
DIETA, FISICULTURISMO, MEDICINA ALTERNATIVA, PRODUTOS DE BELEZA,
REMÉDIOS HOMEOPÁTICOS, ORTOPEDIA ETC

72. FONTE: GOVERNO
• A. GOVERNO FEDERAL
• CENSO: DEMOGRAFIAS DE BAIRROS, COMO A ETNIA, IDADE, NÍVEL DE
ESCOLARIDADE, COMPOSIÇÃO FAMILIAR, RENDA, OCUPAÇÕES, E O TEMPO DE
DESLOCAMENTO. ESTRADAS, ENDEREÇOS, DISTRITOS ELEITORAIS E LIMITES DAS
CIDADES, MUNICÍPIOS, SUBDIVISÕES, E DISTRITOS DE VOTO
• ADMINISTRAÇÃO DE SEGURIDADE SOCIAL: NOMES DE CONSUMIDORES,
REGISTROS FEDERAIS (EQUIVALENTES A CPFS) E DATAS DE ÓBITO
• SERVIÇO POSTAL: ENDEREÇO E MUDANÇAS
• FBI E SERVIÇO SECRETO: LISTAS DE TERRORISTAS E CRIMINOSOS PROCURADOS;
• AGÊNCIAS FEDERAIS E INTERNACIONAIS: INDIVÍDUOS INELEGÍVEIS PARA
RECEBER CONTRATOS COM O GOVERNO OU OUTROS BENEFÍCIOS
• TRIBUNAIS FEDERAIS FORNECEM INFORMAÇÕES SOBRE FALÊNCIAS

73. FONTE: GOVERNO
• B. GOVERNOS ESTADUAIS E MUNICIPAIS:
• LICENÇAS PROFISSIONAIS (PILOTOS, MÉDICOS, ADVOGADOS, ARQUITETOS)
• LICENÇAS RECREATIVAS (CAÇA E PESCA)
• IMÓVEIS E REGISTROS: IMPOSTOS, PATRIMÔNIO, DÉBITOS, HIPOTECAS,
INFORMAÇÕES SOBRE PROPRIEDADES (ÁREA, CÔMODOS, BENEFÍCIOS)
• INFORMAÇÕES ELEITORAIS (NOME, ENDEREÇO, E FILIAÇÃO PARTIDÁRIA);
• REGISTROS: DE VEÍCULOS, JUDICIAIS, CRIMINAIS, AÇÕES CÍVEIS E JUÍZOS,
CERTIDÕES DE NASCIMENTO, CASAMENTO, DIVÓRCIO E ÓBITO.
• NA MAIOR PARTE DAS VEZES OS CORRETORES DE DADOS
CONTRATAM PESSOAS PARA VISITAR REGISTROS LOCAIS E
COMPILAR A INFORMAÇÃO.

74. FONTE: COMERCIAL
• DADOS ESPECÍFICOS DE TRANSAÇÕES DETALHADAS SOBRE
COMPRAS DIRETO DE VAREJISTAS. POR EXEMPLO:
• SAPATOS DE LUXO, ALIMENTOS NATURAIS, CREME DENTAL, ITENS
RELACIONADOS A DEFICIÊNCIAS OU PROBLEMAS ORTOPÉDICOS), O VALOR DA
COMPRA, A DATA E O TIPO DE PAGAMENTO UTILIZADO. VÁRIOS DOS
CORRETORES DE DADOS TAMBÉM OBTER INFORMAÇÕES DE EDITORAS DE
REVISTAS SOBRE OS TIPOS DE ASSINATURAS VENDIDAS.
• OUTRAS FONTES:
• LISTAS DE CLIENTES DE SITES DE VAREJO, NOTÍCIAS E VIAGENS, COMPRAS
RELACIONADAS À SAÚDE
• EMPRESAS DE TELEFONIA
• EMPRESAS DE SERVIÇOS BANCÁRIOS
• CONCESSIONÁRIAS DE VEÍCULOS E CORRETORES DE IMÓVEIS
• GRANDES VAREJISTAS
• PESQUISAS DE MARKETING, REGISTROS DE GARANTIA, CONCURSOS.

75. AXCIOM VS. NSA
QUAL É PIOR?

76. VIESES E
HEURÍSTICAS

77. DANIEL KAHNEMAN:
• DOIS MODOS DE PENSAMENTO:
• SUBCONSCIENTE, RÁPIDO, EMOCIONAL,
AUTOMÁTICO, FREQUENTE, INSTINTIVO E
ESTEREOTÍPICO; E
• CONSCIENTE, MAIS LENTO, DELIBERATIVO,
CALCULADO, LÓGICO E POUCO FREQUENTE.

78. HEURÍSTICAS:
ATALHOS MENTAIS
INFERIMOS RESULTADOS A PARTIR
DA EXPERIÊNCIA VIVIDA.

79. VIESES:
ERROS NOS ATALHOS
NEM SEMPRE
O CAMINHO MAIS RÁPIDO É O MELHOR

80. VIESES:
• ANCORAGEM
• O CÉREBRO HUMANO BUSCA POR COMPARAÇÕES. PONTOS DE REFERÊNCIA PARA
DEFINIR TAMANHOS, PESOS, PREÇOS, CONFORTO, VIABILIDADE ETC. PREÇOS
MUITO ALTOS EM UM CARDÁPIO, PODEM LEVAR SEUS CLIENTES A CONSIDERAR OS
VALORES MENORES COMO OPORTUNIDADES
• DISPONIBILIDADE
• JULGAMOS A PROBABILIDADE DE EVENTOS DE ACORDO COM A FACILIDADE DE
IMAGINÁ-LOS."SE ALGO PODE SER IMAGINADO, DEVE SER IMPORTANTE." A
PERCEPÇÃO DAS CONSEQUÊNCIAS ASSOCIADAS A UMA AÇÃO ESTÁ DIRETAMENTE
RELACIONADA À PERCEPÇÃO DE SUA MAGNITUDE
• SUBSTITUIÇÃO
• SUBSTITUIR UMA IDEIA OU QUESTÃO DIFÍCIL POR OUTRA MAIS SIMPLES.
JULGAMENTO INTUITIVO AUTOMÁTICO, EM VEZ DO REFLEXIVO.
• OTIMISMO E AVERSÃO À PERDA
• O VIÉS OTIMISTA GERA A ILUSÃO DE CONTROLE, QUE PODE TER UMA UTILIDADE
NA ADAPTAÇÃO DA ESPÉCIE AOS DIFERENTES AMBIENTES. O OTIMISMO PROTEGE
O INDIVÍDUO DA AVERSÃO À PERDA, A TENDÊNCIA DE TEMER A PERDA MAIS DO
QUE SE VALORIZA OS GANHOS.

81. VIESES:
• ENQUADRAMENTO (FRAMING)
• AS PESSOAS REAGEM A UMA ESCOLHA DE ACORDO COM O CONTEXTO EM QUE
ELA É APRESENTADA
• CUSTOS IRRECUPERÁVEIS
• QUANDO UMA DESPESA JÁ FOI REALIZADA E NÃO PODERÁ SER RECUPERADA, A
MAIORIA CONTINUA A INVESTIR EM VEZ DE RECONSIDERAR. NÃO É
SURPREENDENTE QUE O MERCADO TENHA DIFICULDADES EM SE COMPORTAR DE
MANEIRA QUE OS ECONOMISTAS CONSIDERARIAM "RACIONAL".
• VIESES COGNITIVOS
• “ATALHOS” DE PENSAMENTO, COMO EXCESSO DE CONFIANÇA; PESSIMISMO;
EFEITO PLACEBO; RACIONALIZAÇÃO PÓS-COMPRA; PROCRASTINAÇÃO;
RECIPROCIDADE; E ESTEREÓTIPOS.

83. VIESES COGNITIVOS:
• APOIO À ESCOLHA
• TENDÊNCIA A SE SENTIR BEM APÓS UMA TOMADA DE DECISÃO POR TER RESOLVIDO
UM CONFLITO
• AVESTRUZ
• AVERSÃO A FATOS PERIGOSOS OU NEGATIVOS
• CLUSTERING
• BUSCAR PADRÕES EM EVENTOS ALEATÓRIOS
• CONFIRMAÇÃO
• ESCUTAR SOMENTE A INFORMAÇÃO QUE CONFIRMA CERTEZAS E PRECONCEITOS
• CONFORMIDADE
• ADAPTAÇÃO AO GRUPO
• CONSERVADORISMO
• DAR PREFERÊNCIA A FATOS ANTERIORES DO QUE A ELEMENTOS QUE OS CONTESTEM

84. VIESES COGNITIVOS:
• DESCOMPASSO DE EMPATIA
• QUEM ESTÁ EM UM ESTADO DE ESPÍRITO NÃO CONSEGUE ENTENDER QUEM ESTÁ
EM OUTRO ESTADO DE ESPÍRITO
• DISPONIBILIDADE HEURÍSTICA
• SUPERESTIMAR A IMPORTÂNCIA DA INFORMAÇÃO DISPONÍVEL
• EXPECTATIVA
• INFLUENCIA INCONSCIENTEMENTE A PERCEPÇÃO DE UM RESULTADO
• FREQUÊNCIA
• PALAVRA, PESSOA OU OBJETO QUE SE ACABOU DE APRENDER PARECE ESTAR
EM TODOS OS LUGARES
• HALO
• UM ATRIBUTO POSITIVO DE ALGUÉM É ASSOCIADO COM A PESSOA COMO UM
TODO
• MANADA
• ADOTAR UMA CRENÇA COM BASE EM SUA POPULARIDADE

85. VIESES COGNITIVOS:
• NEGAÇÃO DE DURAÇÃO
• A DURAÇÃO DE UM EVENTO TRAUMÁTICO É MENOSPREZADA
• NEGATIVIDADE
• COLOCAR MAIS ÊNFASE EM EXPERIÊNCIAS NEGATIVAS DO QUE
POSITIVASPERCEPÇÃO SELETIVA
• EXPECTATIVAS INFLUENCIAM A VISÃO DE MUNDO
• PONTO CEGO
• DEIXAR DE RECONHECER VIESES COGNITIVOS
• RESULTADO
• JULGAR DECISÕES COM BASE EM SEUS RESULTADOS, MESMO QUE TENHAM SIDO
EFEITO DE SORTE A PARTIR DE DECISÕES IMPRUDENTES, TÍPICOS DE HISTÓRIAS
VISTAS EM RETROSPECTO
• RETORNO IMEDIATO
• PARECE MAIS INTERESSANTE DO QUE UM GANHO MAIOR NO FUTURO;

86. FIM

87. TAREFAS:

88. PALESTRAS TED:
HANS ROSLING: LET MY DATASET CHANGE YOUR MINDSET
DAVE DEBRONKART: MEET E-PATIENT DAVE
ALESSANDRO ACQUISTI: WHAT WILL A FUTURE WITHOUT
SECRETS LOOK LIKE?
JOEL SELANIKIO: BIG-DATA REVOLUTION IN HEALTHCARE
JESSICA DONOHUE: THE UP-SIDE OF DATA
CHRISTOPHER SOGHOIAN: GOVERNMENT SURVEILLANCE —
THIS IS JUST THE BEGINNING
ANNE MILGRAM: WHY SMART STATISTICS ARE THE KEY TO
FIGHTING CRIME
MALTE SPITZ: YOUR PHONE COMPANY IS WATCHING

89. LEITURAS
DATABASE NATION - CAPS 2, 8, 11
TAMING THE BIG DATA TIDAL WAVE - CAPS 3 E 4
DATACLYSM - CAPS 13, 14
SOCIAL PHYSICS - CAPS 1, 3, 10
BIGA DATA: A REVOLUTION - CAPS 2, 3 E 9

90. FICÇÃO
THE TRUMAN SHOW
MINORITY REPORT
ENEMY OF THE STATE

91. DOCUMENTÁRIOS:
HORIZON: THE AGE OF BIG DATA
THE HUMAN FACE OF BIG DATA
THE WALL STREET CODE

92. PENSADOR DO TEMA:
DANIEL KAHNEMAN: BIT.LY/1L8WI1N