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Carregado porMauricio Cesar Santos da Purificação
Big Data Analytics
O documento discute Big Data Analytics e fornece um resumo histórico do assunto. Apresenta Mauricio Purificação e seu trabalho com Business Intelligence, Data Warehousing e Business Analytics. Explora conceitos como Business Intelligence, os 3 V's do Big Data e oportunidades trazidas pela análise de grandes volumes de dados.
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- 1. Big Data Analytics Unime– Lauro de Freitas
- 2. Mauricio C. Purificação Empreendedor,consultor, palestrante, instrutor e especialista no desenvolvimento de soluções de Business Intelligence, Data Warehousing e Business Analytics; Sócio-Diretor da OxenTI - Soluções em Tecnologia da Informação; Analista de Business Intelligence (BI) – Cárdio Pulmonar da Bahia; MBA em Administração/Gestão de Negócios - Universidade Salvador (UNIFACS); Bacharel em Ciência da Computação - Universidade Federal da Bahia (UFBA); Pesquisador nas áreas de Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, Métodos Ágeis e Bancos de Dados Evolutivos. http://lattes.cnpq.br/3312807554334758
- 3. Um Pouco deHistória Antes da revolução da Internet banda larga e das redes sociais os computadores eram de domínio apenas de quem trabalhava com eles; O avanço das tecnologias de hardware, a redução dos custos de acesso e a criação de aplicativos gratuitos inseriram muitas pessoas no cenário digital.
- 4. Um Pouco deHistória Com inúmeros dados e informações os tomadores de decisão passaram a enxergar novas possibilidades de fazer negócio e de alavancá-lo. A integração de informações vindas de diversas fontes traz a possibilidade de entender melhor os consumidores e fornecer produtos mais próximos aos seus desejos e necessidades.
- 5. Um Pouco deHistória 1960 1970 1980 1990 2000
- 6. Business Intelligence? “BI éo uso da informação que permite às organizações melhor decidir, medir, gerir e otimizar o desempenho para ganhar eficiência e benefício financeiro.” Instituto Gartner
- 7. Business Intelligence? BI éum processo. Existem técnicas, tecnologias e software para BI, mas BI é um processo que envolve métodos, técnicas, tecnologias, pessoas, informações, fontes de informações, métricas, ferramentas, etc.
- 8. Business Intelligence? O objetivodo processo de BI é ajudar pessoas e organizações a encontrarem causas e não só apresentar informações, como fazem sistemas gerenciais. A busca por causas passa por analisar dados, talvez grandes quantidades, à procura de padrões, modelos ou repetições.
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- 14. Uma Nova Realidade Volumede Dados no Mundo
- 17. Novos Padrões deArmazenamento de Dados 2009 Redis Initial Release 2004 2006 2007 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2007 MongoDB Started, Neo4J Initial Release 2004 Google’s Map Reduce Paper Published 2012 Google Spanner Paper Published 1998 1998 NoSQL coined 2006 Hadoop Started 2008 Apache Hbase, Apache Cassandra
- 18. Big Data “Big Dataé como sexo na adolescência: todo mundo fala, ninguém realmente sabe como fazer, todo mundo pensa que todo mundo está fazendo, então todo mundo diz que está fazendo. Dan Ariely, Duke University
- 22. Big Data Big Datasão dados que excedem o armazenamento, o processamento e a capacidade dos sistemas convencionais: Volume de dados muito grande Dados são gerados rapidamente Dados não se encaixam nas estruturas de arquiteturas de sistemas atuais Além disso, para obter valor a partir desses dados, é preciso mudar a forma de analisá-los.
- 23. 3 V’s doBig Data
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- 35. Social Mining Descobrir quaispessoas interagem com sua marca, aonde elas se engajam e qual a sua relação com os concorrentes; Identificar os usuários mais interessados /engajados e o que os atrai dentro do conteúdo da marca; Traçar o que mais lhes interessam e fornecer conteúdo personalizado.
- 37. Ciência de Dados Aciência de dados difere das análises estatísticas e da ciência da computação em seu método aplicado aos dados coletados usando princípios científicos. Esta é a diferença entre ser capaz de explicar o que os dados significam agora e prever o que os dados podem representar no futuro.
- 38. Ciência de Dados Aanálise de dados tradicional têm sido implantada para explicar tendências a partir de questões bem-formuladas e da modelagem dos dados. A ciência de dados está procurando descobrir conhecimento demandável a partir de uma quantidade grande e pesada de dados que podem ser usadas para tomar decisões e fazer previsões.
- 43. Tecnologias para BigData Onde o processamento é hospedado? Servidores Distribuídos/Cloud (ex: Amazon EC2) Onde os dados são armazenados? Banco de Dados Distribuídos (ex: Hadoop Distributed File System) Qual o modelo de programação? Processamento Distribuído (ex: MapReduce) Como os dados são armazenados e indexados? BD’s de alta performance sem esquemas (ex: MongoDB)
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