O documento discute as oportunidades e desafios da implementação de big data pela administração pública. Apresenta os conceitos e características de big data, incluindo volume, velocidade e variedade de dados. Discute os desafios de armazenamento de dados, segurança e falta de profissionais qualificados. Também apresenta exemplos de como big data pode melhorar serviços públicos de saúde, transporte, educação entre outros. Conclui que organizações devem buscar equilíbrio entre desafios e benefícios de big data.
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados), analisada à luz de modelos como DMBOK(Data management Association) e DMM(Data Management Maturity Model, do CMMI Institute).
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados) analisada à luz dos modelos DAMA/DMBOK(Data Management Association) e DMM(Data Management Maturity Model do CMMI Institute). Por aspectos de direitos, foram refeitos diagramas do modelo DMBOK.
Autores: Renata Gonçalves Curty e Jucenir da Silva Serafim
Disponibilizado no site da Universidade Federal de Londrina : www.uel.br
RESUMO Introdução: Cientistas de dados têm recebido grande destaque nos últimos anos seguindo as demandas do mundo do trabalho estimuladas pela ciência aberta e pela era big data. Amplamente divulgada em 2008, e agora presente nos mais diferentes setores e aplicações, a terminologia “cientista de dados” foi anunciada em 2012 como a mais atraente e uma das mais bem remuneradas do século XXI, culminando em uma crescente oferta de cursos de formação. Objetivo: Caracterizar e compreender os aspectos formativos do cientista de dados. Metodologia: O artigo relata um recorte de uma pesquisa de levantamento com base na análise preliminar de 93 cursos em ciência de dados ofertados por instituições estadunidenses. Resultados: A análise de conteúdo das informações contidas nos websites dos programas identificados permitiu evidenciar que este profissional é formado para lidar com aspectos relacionados à coleta, tratamento, transformação, análise, visualização e curadoria de grandes e heterogêneas coleções de dados orientadas à resolução de problemas práticos e reais. Conclusão: Foi possível constatar que, de modo geral, a formação em ciência de dados atribui grande ênfase a habilidades estatísticas, matemáticas e computacionais, incluindo programação e modelagem avançada, sendo que muitas destas são pré- requisitos para ingresso nestes cursos.
Palavras-chave: Ciência de Dados. Cientista de Dados. Competências Profissionais. Formação Profissional.
Aula Magna Sobre BI & BigData na UNIA, Luanda - Angolaalexculpado
Breve abordagem sobre o que é, o presente e o futuro do BI (Business Intelligence) o que nos remete a uma breve abordagem sobre o que vem a ser o BIGDATA e suas aplicações na sociedade. Mostrando algumas limitações exixtentes na BI tradicional. Tratou-se de uma aula magna com estudantes da UNIA- Univesidade Independente de Angola.
breve abordagem sobre a importância do bigdata, grandes armazens de dados.
apresentado nas 2ª jornadas tecnologicas do CINFOTEC, em alusão ao seu 5º aniversário.
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados), analisada à luz de modelos como DMBOK(Data management Association) e DMM(Data Management Maturity Model, do CMMI Institute).
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados) analisada à luz dos modelos DAMA/DMBOK(Data Management Association) e DMM(Data Management Maturity Model do CMMI Institute). Por aspectos de direitos, foram refeitos diagramas do modelo DMBOK.
Autores: Renata Gonçalves Curty e Jucenir da Silva Serafim
Disponibilizado no site da Universidade Federal de Londrina : www.uel.br
RESUMO Introdução: Cientistas de dados têm recebido grande destaque nos últimos anos seguindo as demandas do mundo do trabalho estimuladas pela ciência aberta e pela era big data. Amplamente divulgada em 2008, e agora presente nos mais diferentes setores e aplicações, a terminologia “cientista de dados” foi anunciada em 2012 como a mais atraente e uma das mais bem remuneradas do século XXI, culminando em uma crescente oferta de cursos de formação. Objetivo: Caracterizar e compreender os aspectos formativos do cientista de dados. Metodologia: O artigo relata um recorte de uma pesquisa de levantamento com base na análise preliminar de 93 cursos em ciência de dados ofertados por instituições estadunidenses. Resultados: A análise de conteúdo das informações contidas nos websites dos programas identificados permitiu evidenciar que este profissional é formado para lidar com aspectos relacionados à coleta, tratamento, transformação, análise, visualização e curadoria de grandes e heterogêneas coleções de dados orientadas à resolução de problemas práticos e reais. Conclusão: Foi possível constatar que, de modo geral, a formação em ciência de dados atribui grande ênfase a habilidades estatísticas, matemáticas e computacionais, incluindo programação e modelagem avançada, sendo que muitas destas são pré- requisitos para ingresso nestes cursos.
Palavras-chave: Ciência de Dados. Cientista de Dados. Competências Profissionais. Formação Profissional.
Aula Magna Sobre BI & BigData na UNIA, Luanda - Angolaalexculpado
Breve abordagem sobre o que é, o presente e o futuro do BI (Business Intelligence) o que nos remete a uma breve abordagem sobre o que vem a ser o BIGDATA e suas aplicações na sociedade. Mostrando algumas limitações exixtentes na BI tradicional. Tratou-se de uma aula magna com estudantes da UNIA- Univesidade Independente de Angola.
breve abordagem sobre a importância do bigdata, grandes armazens de dados.
apresentado nas 2ª jornadas tecnologicas do CINFOTEC, em alusão ao seu 5º aniversário.
Artigo Científico apresentado à Faculdade de Tecnologia da Zona Sul – Fatec-ZS como exigência parcial para a obtenção do título de Tecnólogo em Informática para Gestão de Negócios.
Orientador: Prof. Alex Macedo de Araujo.
O Big Data surge como um conceito que vem causando muito falatório no mercado. Muitos dizem que ele revolucionará a forma de tratar informações, outros dizem que ele pode até prever acontecimentos. No entanto, poucos sabem dizer ao certo o que realmente é o Big Data. Por isso, entrevistamos Cezar Taurion, gerente de novas tecnologias da IBM Brasil, para falar sobre o assunto.
Apresentação da aula ministrada por Fabiana Andrade Pereira sobre o tema Big Data, apresentada na Aula Aberta especial FESPSP - "Novas Tecnologias e o profissional da Informação", que ocorreu em 05 de dezembro de 2018, na FESPSP.
Fabiana Andrade Pereira é graduada em Biblioteconomia e Ciência da Informação e pós-graduada em Gestão da Comunicação em Mídias Digitais. Trabalha no Centro de Documentação e Informação da FAPESP, atuando no Projeto Biblioteca Virtual da FAPESP (BV FAPESP).
Autor: Juan Felipe dos Reis Barbosa
Orientador: Dr. Kleber de Oliveira Andrade
Trabalho de Conclusão de Curso - Engenharia da Computação (12/2017) - UNISAL/São José
Campinas/São Paulo - Brasil
EMC Summer School on Big Data 2013
http://web.archive.org/web/20130627152404/http://emcbigdataschool.nce.ufrj.br/index.php/speakers-and-schedule/slides.html
http://2014.emcbigdataschool.nce.ufrj.br/images/presentations/
Apresentação realizada na IV Conferência sobre Tecnologia Cultura e Memória (CTCM-2017).
Palestrante: Batista, Conceição; Macêdo, Roberta
Palestra: Data analysis open data.
Facebook:
https://www.facebook.com/pg/CTCMUFPE/
https://www.facebook.com/liberufpe/
1. BIG DATA:
Oportunidades e Desafios de Sua
Implementação Pela Administração Pública
43º Seminário Nacional de TIC para a Gestão Pública
07, 08 e 09/10/2015 – Salvador/BA
Marcelo Veloso
2. Para alguns pesquisadores, o Big Data é tão
revolucionário na vida humana quanto
a descoberta do fogo ou o início da
agricultura
Motivação
Fonte: Veja Edição 2321 - Vida Digital - Big Data
3. Estima-se que o impacto da utilização do Big
Data nos 28 Estados Membros da
União Europeia poderá representar uma
contribuição de 206 bilhões de euros para
a economia europeia até 2020
Motivação
Fonte: http://www.bigopendata.eu/
4. Recolhe 500 terabytes de
dados por dia, incluindo 2,5
bilhões de peças de conteúdo,
2,7 bilhões de "likes", e
300 milhões de fotos
Gigantes do Big Data
5. Admitiu ter armazenado 100
petabytes de fotos e vídeos a
partir de 2012
Gigantes do Big Data
6. Processa 3,5 bilhões de
solicitações por dia.
Em 2009, se preparava para ter mais
de 1 exabyte de dados. Estima-
se que hoje esteja armazenando mais
de 10 exabytes
Gigantes do Big Data
7. Amazon extrai dados de 152
milhões de compras realizadas
para ajudar os usuários a decidir quais
itens comprar. Estima-se que tenha
1 exabyte de dados
armazenados
Gigantes do Big Data
8. O que são as medidas?
Unidade Tamanho Equivalência
Byte 1 byte 1 letra
Megabyte 1.024 kilobytes 1 livro
Gigabyte 1.024 megabytes 1.600 livros
Terabyte 1.024 gigabytes 1.600.000 livros
Petabyte 1.024 terabytes 160.000.000 livros
Exabyte 1.024 petabytes 1.600.000.000.000 livros
9. 90% de todos os dados do
mundo de hoje foram produzidos
nos últimos dois anos
Crescimento
11. Calcula-se que hoje 2,5 quintilhões de
bytes de dados é produzida todos os dias:
2.500.000.000.000.000.000
Crescimento
12. Em 2011 foram criados 2 zettabytes, tendo
esse número passado para 3 em 2012, 5 em
2013, com previsão de alcançar 8 em 2015 e
que chegará em 35 zettabytes em 2020
Crescimento
Zettabyte = 10(21)
13. Apresentar quais os principais desafios a
serem enfrentados, além de exemplos de
oportunidades reais a serem alcançadas
através da implementação de soluções de
big data pela administração pública brasileira
Objetivo
14. “Big data é de alto volume, de alta velocidade e de alta
variedade dos ativos de informação que demandam
formas inovadoras e rentáveis de processamento de
informação para uma melhor percepção e tomada de
decisão”
Definição
(Gartner, 2014)
16. Refere-se à enorme quantidade de dados gerada e que
devem ser analisada e gerenciada para se conseguir
tomar decisões com base em uma análise completa.
Para o Big Data, quanto mais dados a serem analisados
melhores serão os resultados apresentados
Volume
17. Refere-se a quão rápido os dados estão sendo produzidos
e o quão rápido devem ser tratados.
A identificação dos dados deve ser feita em um tempo
hábil, sendo em muitas vezes em tempo real.
Significa garantir acessibilidade
Velocidade
18. A ascensão da informação proveniente a partir de novas
fontes, tanto de dentro quanto de fora da organização.
Apresentam-se como estruturados, não estruturados ou
semiestruturados, oriundos das mais diversas fontes.
Estima-se que 80% dos dados de uma organização não
sejam numéricos
Variedade
19. Uma nova geração de tecnologias e arquiteturas
concebidos para extrair o valor econômico de volumes
muito grandes de uma ampla variedade de dados,
permitindo a alta velocidade de captura, descoberta,
e/ou análise
Valor
Fonte: IDC, 2012
20. Para os que consideram esse 5º V, refere-se a uma
característica fundamental do Big Data, pois afirmam que
não seria possível gerar valor a partir da combinação de
"volume + velocidade + variedade" se os dados não
forem confiáveis
Veracidade
23. Necessidade de recursos tecnológicos capazes de suportar o
armazenamento de expressivos volumes de dados,
Necessidade de capacidade de processamento desses dados
Exigência de investimentos significativos, o que pode representar
empecilhos para o desenvolvimento de projetos de Big Data
Armazenamento de
Dados
24. Aumento na complexidade do ambiente de Tecnologia da Informação
Ameaças internas e externas aos dados, naturalmente existentes pelo
valor que pode ser obtido a partir dos mesmos
Aumento das chamadas Advanced Persistent Threat – APT (Ameaça
Persistente Avançada)
Grande diversidade de dados utilizados, que exigem tratamento diferente
de técnicas tradicionais para Segurança da Informação
Segurança e
Privacidade de Dados
25. Área de conhecimento nova. Falta profissionais experientes
Exigência de conhecimentos especializados em variadas ciências:
matemática, estatística e linguagens de programação. Falta profissionais
qualificados
Qualificação através de programas de mestrado ou doutorado
Estimativa do Gartner para 2015 previa a criação de 4,4 milhões postos de
empregos em todo o mundo para se trabalhar com Big Data
Falta de Profissionais
27. Saúde: qualidade e eficiência em políticas de saúde pública; detecção
de surtos de doenças
Transportes: tráfego mais seguro e com menos interrupção
Educação: análise de como alunos aprendem
Arrecadação: detecção de fraudes/sonegações
Meio Ambiente: monitoramento em tempo real; previsões climáticas
Segurança: patrulhamento baseado em análises preditivas
Oportunidades
32. Big Data é uma realidade com a qual se convive hoje e
que apresenta diversas possibilidades de utilização com
os mais variados objetivos. Organizações devem buscar
o equilíbrio entre os desafios a serem enfrentados com os
benefícios a serem alcançados, na busca da melhoria da
prestação de serviços aos cidadãos
Conclusão