O documento discute os desafios e oportunidades do Big Data para as empresas, incluindo a necessidade de novas ferramentas para lidar com volumes massivos de dados, a escassez de profissionais qualificados, e como os dados podem ser usados para tomar decisões baseadas em evidências ao invés de intuição.

1. André Pires de Camargo
Faculdade de Computação e Informática
Orientador: Prof. Vivaldo José Bretenitz
Universidade Presbiteriana Mackenzie

2.  De acordo com a IBM: 2,5 exabytes de dados são
criados todos os dias.
 Facebook, Twitter, Google, etc. geram grande
volume de dados em diversos formatos.
 Surgimento de novas tecnologias.

3. Big Data para as empresas:
 Oportunidade de crescimento e desenvolvimento.
 Suporte no processo decisório.
 Melhor entendimento da organização.
 Descoberta de valores.

4. Gartner Group: Volume, Velocidade e Variedade.
IBM: Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade.
Outras definições: Volume, Velocidade, Variedade,
Viabilidade e Valor

5. Segundo William E. Deming e Peter F. Drucker:
“ You can’t manage what you don’t measure.”
De acordo com McAfee e Brynjolfsson no artigo
“Big Data: the Management Revolution”:
“Data-driven decisions are better decisions. It’s as
simples as that. Using Big Data enables managers to
decide on the basis of evidence rather than intuition.
For that reason it the potential to revolutionize
management.”

6. Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson, em seu estudo,
apontam cinco desafios de Big Data para a gestão
empresarial:
 Liderança
 Gestão de Talentos
 Tecnologia
 Tomada de Decisão
 Cultura da Empresa

7. Áreas de grande relevância para a gestão de TI:
 Software
 Hardware
 Recursos Humanos
 Técnicas de Gestão
 Políticas da Empresa

8.  Evolução das ferramentas computacionais em
relação a velocidade e volume.
 Sistemas tradicionais de gerenciamento de dados não
conseguem tratar dados semi-estruturados e não
estruturados.
 Desafios das empresas no desenvolvimento de suas
próprias aplicações.

9. Surgimento de novas ferramentas computacionais
no mercado:
 Sistemas de armazenamento de dados em larga escala
e diversidade:
 Sistemas de processamento de volumes massivos de
dados:

10. De acordo com Anirban Chatterjee, Gerente de
Marketing de Produtos da Power Systems IBM:
“Choosing the right platform is incredibly important
because you can get a lot benefit in how you handle
data and eliminate restrictions on the access to your
data so you can really transform it, modify it and
analyze it much more effectively.”

11.  Virtualização e Computação na Nuvem são
algumas soluções buscadas pelas empresas.
 Data Centers adquirem mais responsabilidades além
de armazenar os dados.
 Necessidade de melhoria na infraestrutura dos data
centers e na própria organização.

12. Perfil do Cientista de Dados:
 Capacidade analítica.
 Domínio em programação, matemática e estatística.
 Conhecimento no negócio e mercado em que a
empresa atua.
 Capacidade de comunicação em linguagem técnica e
de negócio.

13.  Escassez de profissionais de Big Data.
 Empresas buscam parcerias para desenvolver seus
próprios profissionais.
 Equipes formadas com profissionais de diversas
áreas.

14. Processo Decisório nas empresas:
 Decisões baseadas na intuição e experiência.
 Confiança no “HiPPO” (Highest–Paid Person’s
Opinion).
Processo Decisório utilizando Big Data:
 Decisões baseadas nas análises dos dados.
 Empresas “Data-Driven”.

15. Pontos em destaque:
 Big Data é uma tecnologia que tem como público-
alvo o CEO, focando nas operações de negócio e não
ao CIO.
 Big Data não acaba com a necessidade de uma visão
ou insight humano.

16.  Mudança na política de compartilhamento de dados
da organização.
 Cuidados nas questões de privacidade dos
empregados.
 Melhoria na segurança dos dados adquiridos em
diversas fontes pela empresa.

17. OBRIGADO!