TRABALHO DE EMERSON ROCHA ADM 3 P

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UNIVERSIDADE BRASIL
ADMINISTRAÇÃO
EMERSON DA SILVA ROCHA
BIG DATA
Apresentação do Big Data
DUQUE DE CAXIAS
2020
O que é Big Data?
Esse termo se refere aos dados estruturados e não estruturados que são gerados diariamente — na verdade, a cada segundo — pelas empresas. É uma ferramenta inserida no contexto da Era da Informação que permite aos negócios maior capacidade de tomar decisões acertadas e definir o melhor caminho a seguir.
Segundo um estudo da BSA | The Software Alliance, diariamente são gerados 2,5 quintilhões de bytes. Até 2025, a expectativa da Seagate, empresa do setor tecnológico, é que o volume chegue a 163 zettabytes, o que representa 10 vezes mais dados que 2016.
Percebe como esse assunto é importante para a sua empresa? Aliás, ele já foi retratado em diversos filmes. Star Wars já trazia rapidamente esse contexto ainda em 1977 devido aos robôs inteligentes, como o C-3PO e o R2-D2.
Porém, Minority Report, em 2002, trouxe essa questão de maneira mais vívida. Com os dados obtidos, os personagens do filme fazem análises preditivas que indicam onde ocorrerão os próximos assassinatos e quem serão as vítimas. A partir disso, há uma corrida para evitar que a previsão realmente aconteça.
É claro que esse contexto não é tão drástico na sua empresa. Ainda assim, conhecer a ficção é uma boa maneira de entender o que o Big Data significa de forma palpável. Desse modo, você pode verificar qual é a tendência de comportamento de consumo para os meses seguintes.
FONTE: https://inteligencia.rockcontent.com/big-data/
Por que o big Data é importante?
O Big Data é importante porque você consegue fazer mais com esses dados, analisando-os com precisão. Isso permite que seu negócio possa se concentrar em mercados cada vez mais segmentados.
Big Data é importante porque ajuda as organizações a aproveitar seus dados e usá-los na identificação de novas oportunidades. Isso leva a decisões de negócios mais inteligentes, operações mais eficientes, maiores lucros e clientes mais felizes.
FONTE: https://www.santodigital.com.br/por-que-o-big-data-e-tao-importante-para-empresas/
Dados que integram o big data.
São categorizadas os três tipos de dados que contemplam o Big Data. Neles estão misturados dados de texto, áudio, vídeo, imagens entre outros. Vamos lá:
Social data: são dados basicamente oriundos das pessoas e tipos de informações que decifram comportamentos. Ou seja, aqui conseguimos identificar perfis para trabalhar de forma mais direcionada. Quando temos dados de como as pessoas realizam buscas no Google e o que elas comentam nas mídias sociais em mãos, conseguimos perceber o quanto as pessoas são previsíveis.
Enterprise data: são os dados gerados por empresas a todo momento (dados do financeiro, recursos humanos, operações etc). Alguns negligenciam esses dados, mas eles podem ser essenciais para medir produtividade das equipes e descobrir alguns gargalos.
Personal data ou data of things: ainda novidade principalmente aqui no Brasil, esses dados são gerados por geladeiras, carros, TVs e outros dispositivos que estão conectados à internet e conversam entre si. É chamada Internet das coisas ou IoT, tema muito abordado em 2015 e 2016, sendo considerado uma grande tendência para os próximos anos, inclusive 2017. Hoje é possível, por exemplo, pegar as informações do Waze ou Google Maps para gerar informações sobre o trânsito em tempo real e alimentar painéis eletrônicos em toda cidade, facilitando a vida de motoristas com informações atualizadas real time do trânsito.
O cruzamento dos dados desses três tipos é o que proporciona a geração de informações cruciais para o negócio. Porém, é preciso ter cuidado. Na mesma proporção que ganhamos diversas possibilidades de melhoria e assertividade, é muito fácil se perder no mar de dados disponível.
Para isso não acontecer, é necessário tratar e organizar os dados para termos uma informação útil, contribuindo para tomadas de decisões. A imagem acima resume perfeitamente o que contempla os dados possíveis de serem explorados em três categorias.
FONTE: http://marketingpordados.com/analise-de-dados/o-que-e-big-data-%F0%9F%A4%96/
Ferramentas do Big Data.
1- Sisense 
Ela é uma ferramenta de ponta eficiente e permite que os cientistas de dados incorporem modelos preditivos. A Sisense contém as funções necessárias para preparar e analisar conjuntos complexos de dados, sua tecnologia In-Chip otimiza o uso dos recursos computacionais, tornando-se altamente eficiente e rentável para a empresa. Ela ainda permite realizar análises avançadas e estatísticas. 
2- TIBCO Spotfire
 Este software de análise permite a visualização e transformação de dados de forma eficiente. Ele consegue incorporar funções estatísticas para realizar uma análise mais profunda e a exploração de padrões e tendências de dados. Além disso, reduz radicalmente o tempo para a análise de KPIs (Indicador-chave de desempenho).
 3- Grow
 Pequenas e médias empresas que buscam por ferramentas de análise podem optar pelo software Grow. Ele oferece uma maneira simples para reunir informações dispersas em conjunto e possui um preço mais acessível.
 4- BeyondCore
 Ela consegue analisar múltiplas combinações de dados em questão de minutos, gerando respostas imparciais, explicações e recomendações para melhorar as métricas dos negócios. Toda a empresa pode aproveitar as análises de dados e as máquinas de aprendizagem sem depender totalmente de cientistas de dados com habilidades avançadas de estatísticas e programação. Esta ferramenta analisa automaticamente dados de bancos, Hadoop e CSVs utilizando análises preditivas e diagnósticos para gerar percepções estatísticas rapidamente.
 5- IBM Watson Analytics
 Este serviço é ideal para empresas que querem trabalhar com sua demanda de dados sem a necessidade de instalação do software. O IBM Watson Analytics é uma solução em cloud para análises e visualização inteligente de dados. Ela fornece orientações para que os técnicos explorem os dados, automatiza a análise preditiva e permite criar dashboards e infográficos de forma simples.
 6- SAP Lumira
 O SAP Lumira é um dos líderes desse campo e disponibiliza um teste gratuito para as empresas conhecerem a plataforma. Ele permite análises avançadas e oferece alguns efeitos visuais juntos aos relatórios para melhorar a visualização e facilitar a compreensão.
 7- SAS Visual Analytics
 Esta ferramenta realiza análises avançadas de forma intuitiva e fornece uma estrutura de visualização chamada Viya que ajuda as empresas a preverem, criarem e entenderem os relatórios. Ela realiza a análise de dados self-service e processamento em memória. Somente com soluções inteligentes e com alta capacidade de processamento, será possível interpretar e compreender o conjunto de dados e transformá-los em insights valiosos para o futuro dos negócios. A partir da ajuda dessas ferramentas, os especialistas conseguirão realizar os processos de forma eficiente, definindo quais os próximos passos a organização deverá tomar.
FONTE: https://blogbrasil.westcon.com/7-ferramentas-para-as-empresas-aprimorarem-o-uso-de-big-data
O que é Data Analytics?
Data Analytics é um processo que envolve examinar dados para tirar conclusões úteis para os negócios. Ele é feito por meio de softwares especializados e tecnologias como o Qlik, que são utilizados amplamente em indústrias para ajudar as empresas a tomarem decisões.
O termo Data Analytics se refere a uma porção de aplicações, como as ferramentas de BI, o que torna essa disciplina similar ao Business Analytics. A diferença entre os dois é que, enquanto o último é focado no uso de dados dentro dos negócios, o Data Analytics tem um foco mais amplo, podendo ser utilizado também em pesquisas acadêmicas, por exemplo.
FONTE: https://blog.academiain1.com.br/entenda-a-diferenca-entre-big-data-e-data-analytics/
Os 7 v`s
Volume
Volume é a quantidade de dados que temos - o que costumava ser medido em Gigabytes agora é medido em Zettabytes (ZB) ou mesmo Yottabytes (YB). A Internet das Coisas (Internet ofThings) está criando um crescimento exponencial de dados. Este infográfico da CSC faz um ótimo trabalho, mostrando quanto o volume de dados é projetado para mudar nos próximos anos.
Velocidade
Velocidade é a velocidade na qual os dados são acessíveis. Lembro-me dos dias dos lotes noturnos; agora, se não é em tempo real, geralmente não é rápido o suficiente.
Variedade
Variedade descreve um dos maiores desafios do big data. Pode ser desestruturado e pode incluir muitos tipos diferentes de dados, de XML a vídeo e SMS. Organizar os dados de maneira significativa não é uma tarefa simples, especialmente quando os dados em si mudam rapidamente.
Variabilidade
A variabilidade é diferente da variedade. Um café pode oferecer 6 misturas diferentes de café, mas se você obtiver a mesma mistura todos os dias e o gosto for diferente a cada dia, isso é variabilidade. O mesmo se aplica aos dados, se o significado estiver mudando constantemente, pode ter um enorme impacto na homogeneização dos dados.
Veracidade
A Veracity tem tudo a ver com garantir que os dados sejam precisos, o que requer processos para impedir a acumulação de dados ruins em seus sistemas. O exemplo mais simples são os contatos que entram no seu sistema de automação de marketing com nomes falsos e informações de contato imprecisas. Quantas vezes você viu o Mickey Mouse no seu banco de dados? É o clássico desafio de "lixo dentro, lixo fora".
Visualização
A visualização é crítica no mundo de hoje. Usar tabelas e gráficos para visualizar grandes quantidades de dados complexos é muito mais eficaz na transmissão de significado do que planilhas e relatórios repletos de números e fórmulas.
Valor
Valor é o jogo final. Depois de abordar volume, velocidade, variedade, variabilidade, veracidade e visualização - o que leva muito tempo, esforço e recursos - você deseja ter certeza de que sua organização está obtendo valor dos dados.
FONTE: https://impact.com/marketing-intelligence/7-vs-big-data/