O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como conjuntos extremamente grandes de dados que precisam de ferramentas especializadas para lidar com volumes e velocidades crescentes. Explica que o Big Data pode ser usado para inovação e tomada de decisão, e destaca o crescimento exponencial na geração de dados oriundo da internet e dispositivos móveis. Também aborda profissões emergentes e soluções tecnológicas para o armazenamento e análise de grandes volumes de dados.

1. BIGDATA
Guilherme Lúcio
Tiago Marques

2. BIGDATA
• Big Data é um termo popular usado para descrever o crescimento exponencial, a
disponibilidade e o uso da informação, estruturadas e não estruturadas;
• Muito tem sido escrito sobre a tendência de dados grande e como ele pode servir de
base para a inovação, diferenciação e crescimento;

3. CONCEITO DE BIGDATA
• A princípio, podemos definir o conceito de Big Data como sendo conjuntos de dados
extremamente grandes e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmente
preparadas para lidar com grandes volumes, de forma que toda e qualquer informação
nestes 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 no
tratamento do aspecto cada vez mais "caótico" dos dados para tornar as referidas
aplicações 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 é
interpretado com clareza no filme “Moneyball” (O homem que virou o jogo) com o ator
Brad Pitt, no qual o gerente de um time de beisebol usa o Big data para reunir um elenco
de 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 já
preocupam os especialistas pela falta de espaço;
• Segundo a IBM em 2008 foram produzidos cerca de 2,5 quintilhões de bytes todos os
dias;
• 90% dos dados no mundo foram criados nos últimos dois anos, decorrente a adesão das
grandes empresas à internet, como exemplo as redes sociais, dados dos
GPS, dispositivos embutidos e móbil;

5. • Está em documentos, informações e
pessoas, e não em sistemas de
informação;
• Essas informações costumam ser
muito valiosas e a sua sistematização
representa um grande desafio no
campo da gestão documental, da
gestão da informação e da gestão do
conhecimento.
• Encontra-se em sistemas de
informação, muitas vezes dispersos
pela organização, com um grau
importante de
inconsistência, redundância e falta de
integração
• Dados que compõem esses sistemas
normalmente não foram planejados
para gerar informação estratégica e
auxiliar no processo de tomada de
decisão;
• Esse quadro contribui para a cegueira
informacional que paira em muitas
organizações e instituições.
INFORMAÇÕES ESTRUTURADAS/NÃO-ESTRUTURADAS
INFORMAÇÕES ESTRUTURADAS INFORMAÇÕES NÃO-ESTRUTURADAS

7. COMPARAÇÃO DATA WAREHOUSE X BIGDATA
• Data Warehouse (Armazém de dados) é um conjunto de dados baseado em assuntos
integrados, não voláteis, variáveis em relação ao tempo, e destinado a auxiliar em
decisões de negócios;
• Subconjunto limpo de dados do utilizador para os colocar numa “data warehouse” e
serem 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 maior
velocidade;
• Recolhe todos os dados que uma organização gera e permite que os administradores e
analistas se preocupem em como usá-los mais tarde;
• São mais escaláveis do que os bancos de dados tradicionais e as “datas warehouses”;

8. • O Big Data está
compreendido
entre 3
dimensões:
Volume, Varieda
de e Velocidade.

9. O Facebook é um exemplo de empresa que se beneficia de Big Data: as bases de dados do serviço
aumentam todo dia e são utilizadas para determinar relações, preferências e comportamentos dos
usuários.

10. MERCADO DE TRABALHO
• As oportunidades de carreira na área de TI estão aumentando graças ao Big Data, que
fez necessário a criação de um novo profissional denominado – “Cientista de Dados”, a
qual normalmente tem formação em ciências da computação ou matemática e um alto
conhecimento em estatística;
• Visando esse crescimento a IBM criou a Big Data University, que forma estudantes com
conhecimento mais aprofundado na área do Big Data;

11. SOLUÇÕES DE BIG DATA

12. CONSIDERAÇÕES FINAIS
• Não podemos considerar as soluções de Big Data como um arsenal
computacional perfeito: sistemas do tipo são complexos, ainda
desconhecidos por muitos gestores e profissionais de TI e a sua própria
definição ainda é passível de discussão. Fato é que a ideia de Big Data
reflete um cenário real: há, cada vez mais, volumes de dados gigantescos e
que, portanto, exigem uma abordagem capaz de aproveitá-los ao máximo. E
facilidade do tratamento dos dados pelo Big Data o coloca como o futuro da
gestão de dados para grandes empresas no meio tecnológico.

13. 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_in
novation
• 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