Trabalho sobre Big Data apresentado na disciplina Tópicos Especiais de TI no curso de Sistemas de Informação do IFAL. Fala sobre algumas definições que auxiliaram no surgimento do que hoje chamamos de Big Data, além de falar sobre a ferramenta SPLUNK
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.
O documento discute o Big Data, definindo seus conceitos principais como Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também aborda as ferramentas Hadoop e Cassandra, explicando o que são, suas características e como instalá-las.
O documento discute o conceito de Big Data e como a enorme quantidade de dados digitais gerados diariamente podem ser analisados para diferentes fins, como prever crimes, fazer negócios ou catalogar o cosmos. A geração exponencial de dados está ligada ao crescimento da internet, das redes sociais e dos dispositivos conectados. Empresas como a Amazon e o Walmart usam análises de Big Data em suas estratégias de negócios.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como o foco em grandes volumes de dados e velocidades de processamento. Explora os 5 V's do Big Data (Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade e Valor) e apresenta exemplos de como empresas usam Big Data para identificar padrões e tomar decisões mais rápidas. Finalmente, discute tecnologias como Hadoop usadas para armazenar e processar grandes volumes de dados distribuídos.
Big data é o conjunto de tecnologias para captura, armazenamento e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes. Os principais desafios são a captura, curadoria, armazenamento, busca, compartilhamento, análise e visualização destes dados. Profissionais qualificados como cientistas de dados e administradores de big data são necessários para extrair insights valiosos destas informações.
Big data refers to very large data sets that cannot be analyzed using traditional methods. It is characterized by volume, velocity, and variety. The volume of data is growing exponentially from various sources like social media and sensors. This data is generated and processed at high speeds. It also comes in different formats like text, images, videos. Storing and analyzing big data requires different techniques and tools than traditional data due to its scale. It can provide valuable insights when mined properly and has applications in many domains like healthcare, manufacturing, and retail. However, it also poses risks regarding privacy, costs and being overwhelmed by the data.
Ciência de Dados: a revolução na tomada de decisõesMarlesson Santana
O documento discute a área de Ciência de Dados, como ela vem transformando a tomada de decisões e se tornando cada vez mais importante. Apresenta exemplos de como empresas como Netflix, Amazon e Nubank usam dados para melhorar seus negócios. Também aborda o perfil desejado para profissionais de dados e dicas para aqueles que desejam atuar na área.
Ciência de Dados: a revolução na tomada de decisõesMarlesson Santana
1. O documento discute a área de Ciência de Dados e sua aplicação em tomada de decisões nas empresas.
2. A disponibilidade em massa de dados e o baixo custo computacional tornaram a Ciência de Dados uma área em expansão.
3. A Ciência de Dados pode ser aplicada em diversas áreas como recomendação, crédito, fraude, logística e saúde para geração de insights.
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.
O documento discute o Big Data, definindo seus conceitos principais como Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também aborda as ferramentas Hadoop e Cassandra, explicando o que são, suas características e como instalá-las.
O documento discute o conceito de Big Data e como a enorme quantidade de dados digitais gerados diariamente podem ser analisados para diferentes fins, como prever crimes, fazer negócios ou catalogar o cosmos. A geração exponencial de dados está ligada ao crescimento da internet, das redes sociais e dos dispositivos conectados. Empresas como a Amazon e o Walmart usam análises de Big Data em suas estratégias de negócios.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como o foco em grandes volumes de dados e velocidades de processamento. Explora os 5 V's do Big Data (Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade e Valor) e apresenta exemplos de como empresas usam Big Data para identificar padrões e tomar decisões mais rápidas. Finalmente, discute tecnologias como Hadoop usadas para armazenar e processar grandes volumes de dados distribuídos.
Big data é o conjunto de tecnologias para captura, armazenamento e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes. Os principais desafios são a captura, curadoria, armazenamento, busca, compartilhamento, análise e visualização destes dados. Profissionais qualificados como cientistas de dados e administradores de big data são necessários para extrair insights valiosos destas informações.
Big data refers to very large data sets that cannot be analyzed using traditional methods. It is characterized by volume, velocity, and variety. The volume of data is growing exponentially from various sources like social media and sensors. This data is generated and processed at high speeds. It also comes in different formats like text, images, videos. Storing and analyzing big data requires different techniques and tools than traditional data due to its scale. It can provide valuable insights when mined properly and has applications in many domains like healthcare, manufacturing, and retail. However, it also poses risks regarding privacy, costs and being overwhelmed by the data.
Ciência de Dados: a revolução na tomada de decisõesMarlesson Santana
O documento discute a área de Ciência de Dados, como ela vem transformando a tomada de decisões e se tornando cada vez mais importante. Apresenta exemplos de como empresas como Netflix, Amazon e Nubank usam dados para melhorar seus negócios. Também aborda o perfil desejado para profissionais de dados e dicas para aqueles que desejam atuar na área.
Ciência de Dados: a revolução na tomada de decisõesMarlesson Santana
1. O documento discute a área de Ciência de Dados e sua aplicação em tomada de decisões nas empresas.
2. A disponibilidade em massa de dados e o baixo custo computacional tornaram a Ciência de Dados uma área em expansão.
3. A Ciência de Dados pode ser aplicada em diversas áreas como recomendação, crédito, fraude, logística e saúde para geração de insights.
O documento discute o Big Data, definindo-o como conjuntos de dados cujo tamanho ultrapassa a capacidade de processamento dos sistemas de banco de dados convencionais. Aborda as características do Big Data incluindo volume, variedade e velocidade de dados, além de discutir aplicações em diversas áreas como meteorologia, genômica e pesquisas na Internet. Também apresenta desafios e oportunidades do Big Data para empresas.
O documento discute o papel dos cientistas de dados e as habilidades necessárias para a profissão. Resume que cientistas de dados precisam ter fortes habilidades em programação, estatística, aquisição e limpeza de dados e machine learning para analisar grandes volumes de dados de forma a gerar insights valiosos.
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.
1. O documento discute os aspectos importantes na elaboração de uma Política de Segurança da Informação (PSI) em uma organização. 2. Inclui detalhes sobre como formar um comitê de segurança, partes que devem compor o documento final da PSI e a importância de oficializar a política. 3. Também fornece exemplos de estruturas comuns para PSI, incluindo diretrizes, normas e procedimentos.
O documento discute a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. A lei estabelece regras rígidas para a coleta e uso de dados pessoais e dá mais poder aos cidadãos sobre seus dados. As empresas precisarão obter consentimento explícito dos usuários e fornecer transparência sobre como os dados são usados. Haverá multas pesadas para quem violar a lei quando ela entrar em vigor completamente em agosto de 2020.
O documento discute sistemas de informação, incluindo: (1) A importância crescente de sistemas de informação para apoiar decisões estratégicas, operacionais e de gestão; (2) Os principais tipos de sistemas, como sistemas de processamento de transações, sistemas de informação gerenciais e sistemas de apoio à decisão; (3) Aplicativos integrados como ERP que integram diferentes funções e processos de negócios.
Atualmente se produz uma enorme quantidade de dados devido aos avanços em armazenamento, internet das coisas, computação ubíqua, redes sociais, etc. Mas a questão não é a falta de informação, e sim o que se pode fazer com isso. Existem dados das mais variadas áreas, mas falta uma análise destes para que eles possam, por exemplo, detectar padrões ou fazer predições. Neste contexto está inserida a mineração de dados, como uma etapa no processo de descoberta de conhecimento.
This document provides an overview of big data in a seminar presentation. It defines big data, discusses its key characteristics of volume, velocity and variety. It describes how big data is stored, selected and processed. Examples of big data sources and tools used are provided. The applications and risks of big data are summarized. Benefits to organizations from big data analytics are outlined, as well as its impact on IT and future growth prospects.
O documento introduz os principais conceitos de banco de dados, incluindo: 1) Banco de dados armazena dados em estrutura regular para produzir informações; 2) SGBD gerencia o banco de dados retirando responsabilidades da aplicação; 3) Modelo relacional armazena dados em tabelas e relaciona entidades através de chaves estrangeiras.
Big data refers to large, complex data sets that are difficult to process using traditional data processing applications. It encompasses data from sources such as social media, websites, sensors, and databases. There are three types of big data: structured, unstructured, and semi-structured. Big data provides advantages like cost savings and better insights but also challenges around talent, tools, and privacy. Future enhancements to big data include increasing demand, adoption, and flexible career options with high salary growth.
O documento discute como as organizações podem alinhar seus recursos de informação à estratégia, mencionando estratégias genéricas, as cinco forças competitivas de Porter e a cadeia de valor. É apresentado um caso de sucesso da Zara que ilustra o uso intensivo da TI para obter vantagens competitivas.
O documento apresenta uma palestra sobre ciência de dados, definindo o termo, discutindo tipos de modelos como regressão, classificação e agrupamento, e fornecendo exemplos de aplicação em áreas como biologia.
Big Data Ppt PowerPoint Presentation Slides SlideTeam
Big data has brought about a revolution in the field of information technology. Our content-ready big data PPT PowerPoint presentation slides shed light on the importance and relevance of large volumes of data. The data management presentation covers myriad of topics such as big data sources, market forecast, 3 Vs, technologies, workflow, data analytics process, impact, benefit, future, opportunity and challenges, and many additional slides containing graphs and charts. The biggest benefit that this big data analytics presentation template offers is that it enables you to unearth the information that can be used to shape the future of your business. Moreover, these designs can also be utilized to craft your own presentation on predictive analytics, data processing application, database, cloud computing, business intelligence, and user behavior analytics. Download big data PPT visuals which will help you make accurate business decisions. Enlighten folks on fraud with our Big Data PPt PowerPoint Presentation Slides. Convince them to be highly alert.
O documento discute a história e conceitos-chave de bancos de dados. Aborda a evolução dos bancos de dados desde os anos 1960, com o surgimento de modelos hierárquicos e relacionais. Também define termos como dados, informações, metadados e transações. Explica os principais tipos de bancos de dados e sistemas gerenciadores de banco de dados.
Big Data, Big Customer Value, Big ResultsMundo Contact
Este documento presenta los conceptos clave de Big Data y cómo las empresas pueden obtener valor de los grandes volúmenes de datos. Define Big Data, discute los desafíos como la calidad y consistencia de los datos, y describe siete pasos para el análisis de Big Data que incluyen la recolección, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos. El objetivo final es que las empresas puedan tomar mejores decisiones comerciales y ofrecer una experiencia más personalizada para los clientes basada en los datos.
The document discusses various applications of data mining, including financial data analysis, retail industry analysis, telecommunications analysis, and biological data analysis. It provides examples of how data mining is used for tasks like customer segmentation, marketing campaign analysis, fraud detection, and gene sequence analysis. The document also covers trends in data mining, such as visual data mining and audio data mining.
Banco de Dados II Aula 11 - Gerenciamento de transação (transações - fundamen...Leinylson Fontinele
A aula apresentou os fundamentos e características do gerenciamento de transações em bancos de dados, incluindo: (1) o que são transações e seus estados, (2) as propriedades ACID que devem ser atendidas, (3) comandos SQL para transações como COMMIT e ROLLBACK, e (4) exemplos de transações.
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceitoLuis Borges Gouveia
Data science ou a ciência de dados
• É o estudo de onde tem origem a informação, o que
representa e como pode ser transformada numa fonte
valiosa para a criação de negócio e de estratégias para
o contexto em análise
• A exploração de quantidades massivas de dados
estruturados e não estruturados para identificar
padrões que podem ajudar uma organização no
controle de custos, aumento de eficiência,
reconhecimento e descoberta de novos mercados e
oportunidades e aumento de vantagem competitiva
• Transformação de dados disponíveis em informação,
com recurso a técnicas de análise de dados,
experiência, mas também inteligência e criatividade
O que é BIG DATA e como pode influenciar nossas vidasElaine Naomi
O documento discute o Big Data, definido como conjuntos de dados difíceis de capturar, armazenar, analisar e visualizar com tecnologias atuais. Apresenta estatísticas sobre a quantidade de dados gerados diariamente e como empresas como Google, Facebook e Netflix usam a análise de Big Data. Também aborda possíveis aplicações em diagnósticos médicos, educação e matching de parceiros, bem como riscos à privacidade.
O documento discute o conceito de Big Data, fornecendo uma breve história do desenvolvimento da tecnologia de armazenamento de dados e da Internet. Aborda como a quantidade de dados digitais disponíveis aumentou drasticamente nas últimas décadas com o advento de sites como Google, Wikipedia e redes sociais. Explica alguns dos desafios técnicos associados ao armazenamento e análise de grandes volumes de dados.
O documento discute o Big Data, definindo-o como conjuntos de dados cujo tamanho ultrapassa a capacidade de processamento dos sistemas de banco de dados convencionais. Aborda as características do Big Data incluindo volume, variedade e velocidade de dados, além de discutir aplicações em diversas áreas como meteorologia, genômica e pesquisas na Internet. Também apresenta desafios e oportunidades do Big Data para empresas.
O documento discute o papel dos cientistas de dados e as habilidades necessárias para a profissão. Resume que cientistas de dados precisam ter fortes habilidades em programação, estatística, aquisição e limpeza de dados e machine learning para analisar grandes volumes de dados de forma a gerar insights valiosos.
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.
1. O documento discute os aspectos importantes na elaboração de uma Política de Segurança da Informação (PSI) em uma organização. 2. Inclui detalhes sobre como formar um comitê de segurança, partes que devem compor o documento final da PSI e a importância de oficializar a política. 3. Também fornece exemplos de estruturas comuns para PSI, incluindo diretrizes, normas e procedimentos.
O documento discute a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. A lei estabelece regras rígidas para a coleta e uso de dados pessoais e dá mais poder aos cidadãos sobre seus dados. As empresas precisarão obter consentimento explícito dos usuários e fornecer transparência sobre como os dados são usados. Haverá multas pesadas para quem violar a lei quando ela entrar em vigor completamente em agosto de 2020.
O documento discute sistemas de informação, incluindo: (1) A importância crescente de sistemas de informação para apoiar decisões estratégicas, operacionais e de gestão; (2) Os principais tipos de sistemas, como sistemas de processamento de transações, sistemas de informação gerenciais e sistemas de apoio à decisão; (3) Aplicativos integrados como ERP que integram diferentes funções e processos de negócios.
Atualmente se produz uma enorme quantidade de dados devido aos avanços em armazenamento, internet das coisas, computação ubíqua, redes sociais, etc. Mas a questão não é a falta de informação, e sim o que se pode fazer com isso. Existem dados das mais variadas áreas, mas falta uma análise destes para que eles possam, por exemplo, detectar padrões ou fazer predições. Neste contexto está inserida a mineração de dados, como uma etapa no processo de descoberta de conhecimento.
This document provides an overview of big data in a seminar presentation. It defines big data, discusses its key characteristics of volume, velocity and variety. It describes how big data is stored, selected and processed. Examples of big data sources and tools used are provided. The applications and risks of big data are summarized. Benefits to organizations from big data analytics are outlined, as well as its impact on IT and future growth prospects.
O documento introduz os principais conceitos de banco de dados, incluindo: 1) Banco de dados armazena dados em estrutura regular para produzir informações; 2) SGBD gerencia o banco de dados retirando responsabilidades da aplicação; 3) Modelo relacional armazena dados em tabelas e relaciona entidades através de chaves estrangeiras.
Big data refers to large, complex data sets that are difficult to process using traditional data processing applications. It encompasses data from sources such as social media, websites, sensors, and databases. There are three types of big data: structured, unstructured, and semi-structured. Big data provides advantages like cost savings and better insights but also challenges around talent, tools, and privacy. Future enhancements to big data include increasing demand, adoption, and flexible career options with high salary growth.
O documento discute como as organizações podem alinhar seus recursos de informação à estratégia, mencionando estratégias genéricas, as cinco forças competitivas de Porter e a cadeia de valor. É apresentado um caso de sucesso da Zara que ilustra o uso intensivo da TI para obter vantagens competitivas.
O documento apresenta uma palestra sobre ciência de dados, definindo o termo, discutindo tipos de modelos como regressão, classificação e agrupamento, e fornecendo exemplos de aplicação em áreas como biologia.
Big Data Ppt PowerPoint Presentation Slides SlideTeam
Big data has brought about a revolution in the field of information technology. Our content-ready big data PPT PowerPoint presentation slides shed light on the importance and relevance of large volumes of data. The data management presentation covers myriad of topics such as big data sources, market forecast, 3 Vs, technologies, workflow, data analytics process, impact, benefit, future, opportunity and challenges, and many additional slides containing graphs and charts. The biggest benefit that this big data analytics presentation template offers is that it enables you to unearth the information that can be used to shape the future of your business. Moreover, these designs can also be utilized to craft your own presentation on predictive analytics, data processing application, database, cloud computing, business intelligence, and user behavior analytics. Download big data PPT visuals which will help you make accurate business decisions. Enlighten folks on fraud with our Big Data PPt PowerPoint Presentation Slides. Convince them to be highly alert.
O documento discute a história e conceitos-chave de bancos de dados. Aborda a evolução dos bancos de dados desde os anos 1960, com o surgimento de modelos hierárquicos e relacionais. Também define termos como dados, informações, metadados e transações. Explica os principais tipos de bancos de dados e sistemas gerenciadores de banco de dados.
Big Data, Big Customer Value, Big ResultsMundo Contact
Este documento presenta los conceptos clave de Big Data y cómo las empresas pueden obtener valor de los grandes volúmenes de datos. Define Big Data, discute los desafíos como la calidad y consistencia de los datos, y describe siete pasos para el análisis de Big Data que incluyen la recolección, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos. El objetivo final es que las empresas puedan tomar mejores decisiones comerciales y ofrecer una experiencia más personalizada para los clientes basada en los datos.
The document discusses various applications of data mining, including financial data analysis, retail industry analysis, telecommunications analysis, and biological data analysis. It provides examples of how data mining is used for tasks like customer segmentation, marketing campaign analysis, fraud detection, and gene sequence analysis. The document also covers trends in data mining, such as visual data mining and audio data mining.
Banco de Dados II Aula 11 - Gerenciamento de transação (transações - fundamen...Leinylson Fontinele
A aula apresentou os fundamentos e características do gerenciamento de transações em bancos de dados, incluindo: (1) o que são transações e seus estados, (2) as propriedades ACID que devem ser atendidas, (3) comandos SQL para transações como COMMIT e ROLLBACK, e (4) exemplos de transações.
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceitoLuis Borges Gouveia
Data science ou a ciência de dados
• É o estudo de onde tem origem a informação, o que
representa e como pode ser transformada numa fonte
valiosa para a criação de negócio e de estratégias para
o contexto em análise
• A exploração de quantidades massivas de dados
estruturados e não estruturados para identificar
padrões que podem ajudar uma organização no
controle de custos, aumento de eficiência,
reconhecimento e descoberta de novos mercados e
oportunidades e aumento de vantagem competitiva
• Transformação de dados disponíveis em informação,
com recurso a técnicas de análise de dados,
experiência, mas também inteligência e criatividade
O que é BIG DATA e como pode influenciar nossas vidasElaine Naomi
O documento discute o Big Data, definido como conjuntos de dados difíceis de capturar, armazenar, analisar e visualizar com tecnologias atuais. Apresenta estatísticas sobre a quantidade de dados gerados diariamente e como empresas como Google, Facebook e Netflix usam a análise de Big Data. Também aborda possíveis aplicações em diagnósticos médicos, educação e matching de parceiros, bem como riscos à privacidade.
O documento discute o conceito de Big Data, fornecendo uma breve história do desenvolvimento da tecnologia de armazenamento de dados e da Internet. Aborda como a quantidade de dados digitais disponíveis aumentou drasticamente nas últimas décadas com o advento de sites como Google, Wikipedia e redes sociais. Explica alguns dos desafios técnicos associados ao armazenamento e análise de grandes volumes de dados.
O documento apresenta um resumo sobre Big Data, definindo os conceitos de Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também descreve brevemente como surgiram as primeiras soluções de Big Data na Google e no Hadoop e algumas das principais empresas que utilizam Big Data.
Big data is large amounts of unstructured data that require new techniques and tools to analyze. Key drivers of big data growth are increased storage capacity, processing power, and data availability. Big data analytics can uncover hidden patterns to provide competitive advantages and better business decisions. Applications include healthcare, homeland security, finance, manufacturing, and retail. The global big data market is expected to grow significantly, with India's market projected to reach $1 billion by 2015. This growth will increase demand for data scientists and analysts to support big data solutions and technologies like Hadoop and NoSQL databases.
Palestra sobre conceitos Big data no evento IDETI em SP. Aborda o que é Big data, debate alguns beneficios e desafios. Debate também o papel do CDO- Chief Data Officer.
Apresentação realizada no Encontro Regional Connected Smart Cities – Edição Nordeste, dia 28 de Abril de 2016 em Recife.
Esta é uma apresentação sequência de outra feita em 2012 em um evento em Seoul, na Korea: http://pt.slideshare.net/CESAR/cars-cars-what-are-mobile-infrastructures-and-social-trends-doing-to-them
A realidade virtual é uma interface avançada que simula ambientes virtuais imersivos para interação humana, caracterizada pela imersão, interação e envolvimento do usuário. Ela tem potencial para estimular aprendizagem ativa e motivação em educação a distância.
O documento fornece uma introdução sobre o que é Big Data, abordando os modelos DIKW e os 7 V's que caracterizam os dados de grande volume, variedade e velocidade. Apresenta também carreiras em Big Data, arquiteturas em nuvem e casos de uso com ênfase na geração de valor através da análise de dados.
O documento discute o uso de recursos computacionais no marketing, mencionando o comércio eletrônico e suas vantagens e desvantagens. Também aborda como as empresas podem se preparar para o sucesso no ambiente digital, como criando banco de dados de clientes e colocando banners em sites relacionados.
Equipamentos de realidade virtual - VisualizaçãoSusana Oliveira
O documento descreve diferentes equipamentos de visualização para realidade virtual, incluindo HMDs (displays montados na cabeça), BOOMs (monitores omni-orientados binoculares), Crystal Eyes (óculos estereoscópicos), e Caves (ambientes virtuais automáticos projetados em salas). Estes equipamentos permitem aos usuários ver e interagir com ambientes virtuais em 3D.
Este documento discute as potencialidades da realidade virtual, incluindo sua definição, características, origem e evolução. Também descreve várias aplicações da realidade virtual na educação, medicina, indústria e arquitetura. Finalmente, fornece detalhes sobre como desenvolver um sistema de realidade virtual, incluindo o projeto, implementação, avaliação e verificação.
Grupo de Pesquisa em IoT (internet of things) do CESARCESAR
O documento descreve as atividades de um grupo de estudos do CESAR sobre Internet das Coisas. O grupo desenvolve protótipos e provas de conceito nas áreas de automação industrial, agronegócio, energia e cidades inteligentes. O grupo implementou uma plataforma chamada KNoT e está desenvolvendo experimentos como medidor de nível de água, estação meteorológica e lixeiras inteligentes.
O documento discute os modelos de implantação de nuvem, incluindo privada, pública, comunidade e híbrida. Também aborda as vantagens, como acesso a softwares de qualquer lugar com internet, e desvantagens, como dependência da internet e riscos à privacidade.
O documento discute o tema de Big Data, definindo-o como grandes volumes de dados de alta velocidade e variedade que exigem novas formas de processamento de baixo custo para percepção e tomada de decisão. As definições de Gartner, IBM e Forrester sobre Big Data são apresentadas, assim como exemplos de como empresas como Netflix, Amazon e Casas Bahia utilizam Big Data no marketing.
O documento discute conceitos como computação em nuvem, onde os dados e aplicações são armazenados na internet ao invés do computador local, permitindo acesso de qualquer dispositivo. Também aborda ferramentas como Google Drive para armazenamento na nuvem e blogs como forma de compartilhar informações online.
Computação nas Nuvens, Cloud Computer, História, Desenvolvimento & Transf...Eduardo Monte Claro
Um breve resumo sobre a evolução histórica e consequentemente tecnológica da computação em nuvem.
Seminário apresentado para os alunos do 1ª Período da turma de Sistemas de Informação da Faculdade Santa Emília. 2012.2
O documento discute o comércio eletrônico, definindo-o como uma nova forma de conduzir negócios através da Internet e analisando suas oportunidades e desafios em comparação ao comércio tradicional, como a segurança das transações online e a necessidade de oferecer informações detalhadas sobre os produtos.
O capítulo descreve os objetivos e conceitos fundamentais de sistemas de banco de dados, incluindo: (1) a diferença entre dados e informações, (2) os tipos de bancos de dados, e (3) a importância do projeto de banco de dados. Também discute as limitações dos sistemas de arquivos tradicionais e como os sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) abordam esses problemas.
O documento discute os conceitos de Big Data, bancos de dados NoSQL e In Memory, incluindo suas características e aplicações. Aborda os desafios trazidos pelos grandes volumes de dados gerados atualmente e como essas novas tecnologias podem ajudar a lidar com esses dados.
O documento apresenta uma introdução sobre modelagem de dados e sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD), destacando: 1) A importância dos SGBD para armazenar dados de forma correta e segura e apoiar a tomada de decisões; 2) A disciplina abordará conceitos como banco de dados relacional, integridade e modelagem de dados; 3) O estudante deve continuar estudando para aproveitar ao máximo a disciplina.
A palestra apresenta o conceito de data lakes e big data, e como estas arquiteturas são formadas para o armazenamento e consumo de grande volumes de dados, sua relação com as arquiteturas distribuídas como é o caso do ecosistema Hadoop e como o a suíte Pentaho pode ajudar na gestão e extração de informações para tomada de decisão com recursos de big data analitycs.
O documento discute o crescimento exponencial da quantidade de dados digitais gerados e armazenados. Grandes empresas como Facebook e o CERN, além de dispositivos como carros e máquinas, geram petabytes de dados diariamente. Embora armazenar dados seja importante, extrair valor deles é ainda mais relevante para tomada de decisões.
O documento apresenta conceitos básicos sobre bancos de dados, incluindo sua motivação, histórico e evolução. Discorre sobre os componentes de um sistema gerenciador de banco de dados e sobre os modelos conceitual, lógico e físico na arquitetura de esquemas de um banco de dados.
O documento discute os conceitos básicos de banco de dados, incluindo a diferença entre dados e informações, tipos de bancos de dados como gerenciadores de arquivos e sistemas gerenciados de banco de dados, e características dos sistemas gerenciados de banco de dados como independência lógica e física dos dados.
O documento resume as principais tecnologias e conceitos relacionados ao Big Data, incluindo Hadoop, HDFS, MapReduce, bancos de dados NoSQL, Data Lake, processamento distribuído e arquiteturas de dados. O documento também discute conceitos como volume, variedade e velocidade de dados, além de apresentar as principais nuvens públicas para Big Data.
1) O documento introduz os conceitos de dados, informação e SGBD (Sistema de Gestão de Bases de Dados), e discute suas diferenças e aplicações.
2) Um SGBD permite armazenar e manipular grandes volumes de dados de forma estruturada e eficiente, permitindo o acesso e modificação simultâneos pelos usuários.
3) Um SGBD fornece funcionalidades como definição e manipulação de dados, garantia de integridade, segurança, concurrencia e interface para aplicações.
O documento discute os conceitos básicos de sistemas de gestão de base de dados, incluindo tabelas, registros, campos, dados versus informação, e exemplos de sistemas de gestão de base de dados como Microsoft Access.
O documento apresenta os conceitos e características de Big Data, destacando que se trata de dados de alto volume, velocidade e variedade que exigem novas formas de processamento e análise para obter insights. É descrito o modelo tradicional de dados e suas limitações, e em seguida o modelo de Big Data que permite obter, transportar, transformar, armazenar, reportar, analisar e gerenciar grandes volumes de dados diversos.
O documento descreve a história e evolução dos bancos de dados, desde os anos 1950 até os dias atuais. Inicialmente os dados eram armazenados em fitas magnéticas e cartões perfurados de forma seqüencial. Nos anos 1960 surgiram os discos rígidos e os modelos hierárquicos e de rede. Nos anos 1970 o modelo relacional tornou-se dominante. A partir dos anos 1980 houve uma explosão na web e uso de bancos de dados relacionais. Nos anos 1990 surgiram novas tecnologias como XML e nos anos 2000 novas linguagens
O documento discute o conceito de Big Data, destacando os 3 V's (Volume, Variedade e Velocidade) que caracterizam grandes conjuntos de dados. Também aborda outros aspectos como os tipos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados), as fontes de dados e as enormes quantidades geradas diariamente.
O documento discute a introdução aos bancos de dados, definindo dados e informações, e descrevendo os componentes e origens dos sistemas de banco de dados, incluindo os desafios dos métodos antigos de armazenamento de dados.
aula01_Fundamentos de Banco de Dados.pptx.pdfssuser7a84f91
O documento discute os fundamentos de banco de dados, incluindo o que é um banco de dados, exemplos de tabelas e campos, softwares para gerenciamento de banco de dados e a diferença entre dados e informações. Também aborda a importância de usar bancos de dados e como eles são construídos.
Palestra big data_e_mineracao_dedados_5agosto13-versaoslidesharepccdias
- O documento discute Big Data e Mineração de Dados, abordando o que é Big Data, sua infraestrutura e aplicações, e a pós-graduação em Banco de Dados e Mineração de Dados oferecida pela UniSEB.
Sistemas de Gestão de Bases de Dados e de Gestão de FicheirosMariana Hiyori
O documento descreve a evolução dos sistemas de gestão de ficheiros para os modernos sistemas de gestão de bases de dados. Os sistemas de gestão de ficheiros armazenavam e processavam dados de forma isolada em cada aplicação, levando a problemas como redundância e incoerência de dados. Os sistemas de gestão de bases de dados centralizam o armazenamento e acesso aos dados, permitindo que múltiplas aplicações acedam à mesma informação de forma coordenada e consistente.
PostgreSQL em projetos de Business Analytics e Big Data Analytics com PentahoAmbiente Livre
Apresentação da utilização do PostgreSQL em projetos de Business Analytics e Big Data Analytics com Pentaho realizada no PgDay 2016 de Curitiba. Slides em :
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
2. SUMÁRIO
•
História dos dados;
•
Pensamento Computacional;
•
Data Warehouse e Data Mining;
•
Dados Estruturados e Dados Não-Estruturados;
•
Big Data;
• NoSQL;
• MapReduce;
•
SPLUNK;
BIGDATA
2
3. HISTÓRIA DOS DADOS
•
Dados são essenciais;
•
Empresas armazenavam dados em fichas de papel (arquivos físicos);
•
Extrair informações e manter esses arquivos organizado era uma tarefa muito
custosa;
•
O acesso à informação dependia da localização geográfica dos arquivos;
BIGDATA
3
4. HISTÓRIA DOS DADOS
•
Esses arquivos físicos evoluíram para arquivos digitais;
•
Porém os arquivos digitais eram ainda uma versão melhorada dos arquivos
físicos;
BIGDATA
4
5. HISTÓRIA DOS DADOS
•
Porém apenas armazenar não resolvia o problema, era necessário que os
dados se relacionassem;
BIGDATA
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6. PENSAMENTO COMPUTACIONAL
•
Jeannete M. Wing em 2006, “o pensamento computacional é habilidade
fundamental para qualquer pessoa, não somente para cientistas da
computação.”
•
É escolher uma representação apropriada para um problema ou modelagem de
aspectos relevantes de um problema para fazê-lo tratável;
•
Pensar computacionalmente é pensar recursivamente.
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7. DATA WAREHOUSE E DATA MINING
•
Hoje em dia, as grandes empresas detêm um volume enorme de dados e esses
estão em diversos sistemas diferentes espalhados por ela.
•
Com isso surgiram dois grandes pilares da análise e armazenamento de dados.
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8. DATA WAREHOUSE E DATA MINING
•
Um Data Warehouse (ou armazém de dados, ou depósito de dados no Brasil) é
um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às
atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada. O
Data Warehouse é:
•
Orientado a Assunto; Integrado; Não Volátil;
•
O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados
coletados dos sistemas transacionais (OLTP).
•
O Data Warehouse não é:
•
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Produto; Linguagem; Cópia do sistema OLTP;
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9. DATA WAREHOUSE E DATA MINING
•
A Mineração de Dados é uma das tecnologias mais promissoras da atualidade.
•
O KDD (Knowledge Discovery in Databases ou Descoberta de Conhecimento
nas Bases de Dados) é uma tentativa de solucionar o problema causado pela
chamada "era da informação": a sobrecarga de dados.
•
O KDD refere-se a todo o processo de descoberta de conhecimento, e a
Mineração de Dados a uma das atividades do processo.
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10. DADOS ESTRUTURADOS E NÃO
ESTRUTURADOS
•
Segundo a IBM 90% de todos os dados do mundo foram gerados nos últimos 2
anos.
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11. DADOS ESTRUTURADOS E NÃO
ESTRUTURADOS
DADOS ESTRUTURADOS
•
Dados organizados em blocos semânticos (relações);
•
Dados de um mesmo grupo possuem as mesmas descrições (atributos);
•
Descrições para todas as classes de um grupo possuem o mesmo formato
(esquema);
•
Dados mantidos em um SGBD são chamados de Dados Estruturados por
manterem a mesma estrutura de representação (rígida), previamente projetada
(esquema).
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12. DADOS ESTRUTURADOS E NÃO
ESTRUTURADOS
DADOS NÃO ESTRUTURADOS
•
São os dados que não possuem uma estrutura definida.;
•
Normalmente caracterizados por documentos textos, imagens, vídeos, etc;
•
Nem as estruturas são descritas implicitamente;
•
Grande maioria dos dados atuais na Web e nas empresas seguem este
formato.
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13. DADOS ESTRUTURADOS E NÃO
ESTRUTURADOS
DADOS SEMIESTRUTURADOS
•
Atualmente, muitos dados não são mantidos no SGBD;
•
Dados Web, por exemplo, apresentam uma organização bastante heterogênea;
•
A alta heterogeneidade dificulta as consultas a estes dados;
•
Assim, estes dados são classificados como semiestruturados:
•
•
•
Não são estritamente tipados;
Não são complementarmente não-estruturados.
Exemplos:
•
XML – eXtensible Markup Language
•
RDF – Resource Description Framework
•
OWL – Web Ontology Language
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14. DADOS ESTRUTURADOS E DADOS NÃO
ESTRUTURADOS
Dados Estruturados
Dados Semiestruturados
Dados Não Estruturados
Esquema pré-definido
Nem sempre há um esquema
Não há esquema
Estrutura regular
Estrutura irregular
Estrutura irregular
Estrutura independente dos
dados
Estrutura embutida nos dados
Pode não ter estrutura alguma
Estrutura reduzida
Estrutura extensa
(particularidades de cada dado,
visto que cada um pode ter uma
organização própria)
Estrutura extensa
(particularidades de cada dado,
visto que cada um pode ter uma
organização própria)
Fracamente evolutiva
Fortemente evolutiva (estrutura
modifica-se com frequência)
Fortemente evolutiva (estrutura
modifica-se com frequência)
Prescritiva (esquemas fechados
e restrições de integridade)
Estrutura descritiva
Estrutura descritiva
Distinção entre estrutura e dados Distinção entre estrutura e dados Distinção entre estrutura e dados
é clara
não é clara
não é clara
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17. BIGDATA
VOLUME DE DADOS
•
No ano 2000, eram armazenados no mundo
•
•
800.000 Petabytes (PB)
IBM: Expectativa para 2020
•
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35 Zetabytes (ZB)
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20. BIGDATA
•
O termo Big Data é bem amplo e ainda não existe um consenso comum em sua
definição.
•
Porém, Big Data pode ser resumidamente definido como o processamento
(eficiente e escalável) analítico de grande volumes de dados complexos
produzidos por (várias) aplicações.
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21. BIGDATA
•
Exemplos de aplicações no contexto Big Data varia bastante, como aplicações
científicas e de engenharias, redes sociais, redes de sensores, dados de Web
Click, dados médicos e biológicos, transações de comércio eletrônico e
financeiros, entre inúmeras outras.
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22. BIGDATA
•
Estima-se que diariamente são gerados 15 petabytes de informações (redes
sociais, dispositivos móveis, financeiras) em todo o mundo, provenientes de
diversas plataformas e sistemas.
•
Como prova disso temos os exemplos de Facebook e Twitter que sozinhos geram
diariamente 10 e 7
•
terabytes de dados, respectivamente.
Em uma outra vertente temos os dados gerados nas pesquisas astronômicas que
armazenaram cerca de 140 terabytes de informações só em 2010, e que com o
desenvolvimento de novos telescópios até 2016 essa quantidade de informações
poderá ser gerada a cada cinco dias.
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23. BIGDATA
•
É ideal:
• Analisar dados semiestruturados e não estruturados de uma variedade de
fontes;
• Quando todos os dados ou quase todos devem ser analisados;
• Para analises interativas e exploratórias;
•
Big Data releva as formalidades e restrições do Data Warehouse;
•
Preserva a fidelidade dos dados.
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24. BIGDATA
•
Basicamente, podemos resumir as características do contexto Big Data em
quatro propriedades:
• (1) dados na ordem de dezenas ou centenas de Terabytes (podendo chegar a
ordem de Petabytes);
• (2) poder de crescimento elástico;
• (3) distribuição do processamento dos dados;
• (4) tipos de dados variados, complexos e/ou semiestruturados.
•
Recentemente, ambientes de computação em nuvem (cloud computing) têm sido
utilizados para o gerenciamento de dados em forma de Big Data, enfocando
principalmente em duas tecnologias: Bases de Dados Como Serviço (Database as
a Service (DaaS)) e Infraestrutura Como Serviço (Infrastructure as a service
(IaaS)).
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25. BIGDATA
NoSQL
•
Uma das tendências para solucionar os diversos problemas e desafios gerados pelo
contexto Big Data é o movimento denominado NoSQL (Not only SQL). NoSQL
promove diversas soluções inovadoras de armazenamento e processamento de
grande volume de dados.
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26. BIGDATA
NoSQL
•
SGBD tradicionais:
• Fortemente baseado no controle transacional ACID (Atomicity, Consistency,
Isolation e Durability).
•
NoSQL utilizam:
• O paradigma BASE (Basically Available, Soft-state, Eventually
consistency).
• O teorema CAP (Consistency, Availability e Partition tolerance) mostra que
somente duas dessas 3 propriedades podem ser garantidas simultaneamente
em um ambiente de processamento distribuído de grande porte.
• Dentro do aspecto do processamento dos dados, o principal paradigma adotado
pelos produtos NoSQL é o MapReduce.
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27. BIGDATA
MapReduce
•
Divide o processamento em duas etapas:
• (1) Map, que mapeia e distribui os dados em diversos nós de processamento e
armazenamento;
• (2) Reduce, que agrega e processa os resultados parciais para gerar um
resultado final (ou intermediário para outro processo MapReduce).
•
Provavelmente uma das maiores vantagens deste paradigma é a sua simplicidade,
onde a manipulação dos dados é feita pelo uso de duas funções básicas: Map
(função de mapeamento) e Reduce (função de redução).
•
Foi introduzido pela Google em 2004.
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28. BIGDATA
MapReduce
•
A Figura ilustra o paradigma MapReduce para contar palavras em um arquivo
grande de texto, onde os dados são distribuídos e armazenados utilizando como
pares < key, value >.
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29. BIGDATA
NoSQL
•
Os produtos NoSQL possuem várias características comuns entre si, porém se
diferenciam quanto ao modelo de dados utilizados (i.e., os produtos são
classificados pela representação dos dados). Atualmente, os principais produtos
NoSQL disponíveis, são organizados segundo seu modelo de dados a seguir:
•
Baseado em Coluna (Column Stores): Hbase, Cassandra, Hypertable, Accumulo, Amazon
SimpleDB, Cloudata, Cloudera, SciDB, HPCC, Stratosphere;
•
Baseado emDocumentos (Document Stores): MongoDB, CouchDB, BigCouch, RavenDB,
Clusterpoint Server, ThruDB, TerraStore, RaptorDB, JasDB, SisoDB, SDB, SchemaFreeDB, djondb;
•
Baseado em Grafos (Graph-Based Stores): Neo4J, Infinite Graph, Sones, InfoGrid, HyperGraphDB,
DEX, Trinity, AllegroGraph, BrightStarDB, BigData, Meronymy, OpenLink Virtuoso, VertexDB,
FlockDB;
•
Baseado em Chave-Valor (Key-Value Stores): Dynamo, Azure Table Storage, Couchbase Server,
Riak, Redis, LevelDB, Chordless, GenieDB, Scalaris, Tokyo Cabinet/Tyrant, GT.M, Scalien,
Berkeley DB, Voldemort, Dynomite, KAI, MemcacheDB, Faircom C-Tree, HamsterDB, STSdb,
Tarantool/Box, Maxtable, Pincaster, RaptorDB, TIBCO Active Spaces, allegro-C, nessDB, HyperDex,
Mnesia, LightCloud, Hibari, BangDB.
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31. SPLUNK
•
O que é o SPLUNK?
•
O SPLUNK é o mecanismo para os dados gerados por máquina
• Sua infraestrutura de TI gera enormes quantidades de dados. Dados gerados
por máquina - gerados por sites, aplicativos, servidores, redes, dispositivos
móveis e afins. Ao monitorar e analisar tudo, de clickstreams e transações de
clientes à atividade de rede para registrar chamadas.
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32. SPLUNK
•
Projetado para BigData
•
O dimensionamento de sua arquitetura se baseia no MapReduce; portanto,
conforme os volumes diários e as fontes de dados crescem, você pode dimensionar
o desempenho, simplesmente adicionando mais servidores comuns.
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39. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
•
A história dos bancos de dados. Disponível em: http://www.dicasdeprogramacao.com.br/a-historia-dos-bancosde-dados/ Acesso em: 18/06/2013.
•
LIMA JUNIOR, W. T. Jornalismo Computacional em função da Era do Big Data. 9º. Encontro Nacional de
Pesquisadores em Jornalismo, Rio de Janeiro, ECO- Universidade Federal do Rio de Janeiro. Novembro de 2011.
•
OLIVEIRA, M. Data Warehouse. Disponível em:
http://www.datawarehouse.inf.br/Academicos/A%20PUBLICAR_DATA_WAREHOUSE_MARCELL_OLIVEIRA.pdf
Acesso em: 19/06/2013.
•
CAMILO, C. O. SILVA, J. C. Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas. Instituto de
Informática, Universidade Federal de Goiás. 2009.
•
CLARO, D. B. Dados Estruturados x Dados Semiestruturados x Dados Não Estruturados. Disponível em:
http://homes.dcc.ufba.br/~dclaro/download/mate04/DadosEstruturadosxSemiEstruturadosxNaoEstruturados.pdf
Acesso em: 19/06/2013.
•
VIEIRA, M. R. FIGUEIREDO, J. M. LIBERATTI, G. VIEBRANTZ, A. F. M. Bancos de Dados NoSQL: Conceitos,
Ferramentas, Linguagens e Estudos de Casos no Contexto de Big Data. Simpósio Brasileiro de Bancos de
Dados - SBBD 2012.
•
SOUZA, M. Introdução Splunk Brasil. Disponível em: http://www.slideshare.net/mtelless/introduo-splunk-brasil
Acesso em: 24/06/2013.
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