Atividade de produção 2 - Tópicos Especiais em ADS

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Big data trata-se de um imenso volume de dados gerado em grande
variedade e de maneira muito veloz que, por conta disso, não pode ser
processado por bancos de dados ou quaisquer tecnologias tradicionais.
Para armazenar e recuperar grande volume de dados, utilizamos os
bancos SQL nativos, que são bancos de dados que podem estar
configurados em quatro tipos diferentes de armazenamento: valor chave,
colunar, gráfico ou documento.
Para que possamos minerar os dados encontrados e armazenados,
utilizamos o data mining que é um processo automatizado de pesquisa de
grandes conjuntos de dados em busca de padrões que, a olho nu,
humanos não conseguem identificar. Tudo isso com auxílio de inteligência
artificial, machine learning e estatística. O objetivo da mineração de dados
é encontrar padrões, correlações e mesmo anomalias, de modo a prever
resultados futuros.
Para podermos atingir nosso objetivo com a mineração de dados
utilizaremos algumas das principais técnicas de mineração de dados.
Muitas empresas utilizam a mineração de dados para entender o
que muitos clientes desejam em novos produtos ou serviços. Neste caso,
utilizaremos os métodos que uma empresa do varejo pode utilizar para
obtenção de dados.
Coleta de dados:
A partir de uma definição de estratégia, teremos mais clareza sobre
os dados que precisamos coletar, de acordo com os critérios definidos na
primeira etapa.
Pré-processamento:
Essa etapa também é conhecida como “limpeza dos dados”, já que
consiste na aplicação de métodos de análise estatística para encontrar
discrepâncias e desvios que podem prejudicar o resultado final, como
valores duplicados, nulos ou inconsistentes.
Data Mining:
É a mineração de dados, quando as informações são processadas
com métodos de Inteligência Artificial para encontrar padrões de acordo
com os objetivos traçados para o projeto.
https://blog.indicium.tech/big-data/
https://www.totvs.com/blog/inovacoes/o-que-e-inteligencia-artificial/
https://www.totvs.com/blog/inovacoes/o-que-e-inteligencia-artificial/
https://www.totvs.com/blog/negocios/machine-learning/
https://blog.neoway.com.br/inteligencia-artificial/
Análise de conteúdo:
A partir do resultado da mineração dos dados, aplicam-se métodos
de análise, como análise descritiva, preditiva e diagnóstica, para embasar a
tomada de decisão.
Visualização de informações:
Os métodos de visualização de dados ajudam a melhorar a
compreensão, além de facilitar a interpretação de todos sobre os padrões
encontrados ao processar e analisar as informações.
Integração de dados:
A etapa final representa o amadurecimento da pesquisa, em vez de
processar e analisar os dados de maneira pontual, cria processos para que
isso seja feito sistematicamente. Assim, o Big Data se torna, mais que uma
ferramenta, uma estratégia de negócio para a empresa.