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1. INTRODUÇÃO existe, uma busca const ante or existe uma busca const 
 agreguem nesse contexto com criação de softwares mais rápidas e 
eficientes sem comprometer a sua qualidade e o custo com uma boa 
utilização de recursos computacionais e de novas tecnologias se 
preocupando com as industrias de software.E assim a portabilidade e 
intoperabilidade,tem preparação de manutenções e documentação 
que se apresentam como fatores cruciais na qualificação de um 
sistema. 
2.Interoperabilidade 
 
2.1. Fatores históricos 
no decorrer da história, começaram a aparecer grandes 
conjuntos de dados independentes , os quais não se co 
municavam, gerando uma grande redundância de infor 
mações e desperdício de poder de processamento. Muitos 
projeto s apresentavam característica s semelhantes, mas 
como não existiam interfaces comuns ocorria um grande 
retrabalho na construção de novos produtos e bases de 
dados. 
 
2.2. Primeiros passos p ara inovação tecnológica 
 O primeiro nível de integração direta entre sistemas infor 
matizados ocorreu com o compartilhamento de bases de dados co 
merciais. Com o aumento das opções disponíveis em termos 
de fabricantes de bancos de dados, torna- se comum o 
uso de middleware e interfaces padronizadas. Nas 
 diversas áreas da engenharia, esta padronização de 
interfaces já era u m elemento comum com a adoção de 
COTS. A própria adoção de protocolos padronizados de 
 rede foi um elemento que impulsionou muito o 
compartilhamento de dados e divisão de tarefas entre aplicativos 
distintos. Com o uso de protocolos padronizados, clientes e 
servidor es podem ser criados em linguagens distintas, 
além de executarem e m plataformas completamente 
independentes. 
2.3. Características gerais 
Um sistema interoperável deve permitir acesso a suas 
funcionalidades segundo padrões de comunicação abertos, 
aceitos pelo mercado , de forma a t ornar transparente, ou 
quase, o processo de integração. 
 
 
 Tecnologias interoperaveis 
Ole e DDE RPC RMI 
 
ACTIVEX 
 
CORBA DCOM 
 MOM SOAP REST 
 
3.Big Data 
Big Data se refere a estes conjuntos enormes de 
informações caracterizados por grandes volumes (ordem de 
grandeza), de grande variedade, que se originam de 
diversas fontes de dados gerados em alta velocidade e que 
podem ser obtidos no momento em que são criados. Além 
da tecnologia que está por trás destas soluções, a 
importância de Big Data reside no seu impacto no 
conhecimento corporativo e sua gestão. A possibilidade de 
tomar decisões inteligentes para criar produtos, prever 
comportamento s e atuar conforme o contexto, tudo 
baseado nos dados analisados em tempo real, está mais que 
nunca ao alcance das empresas. 
Quando pensamos em Big Data, é comum fazermos uma 
tradução literária do texto e imaginamos “Grandes Dados”, 
relacionado à grande quantidade de dados a ser 
realizados. 
Velocidade: Os dados fluem em uma velocidade sem 
precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. 
Variedade: Os dados são gerados em t odos os tipos de 
formato s - de dados estruturados, dados numéricos e m 
bancos de da dos tradicionais. 
3.B ig Data 
Velocidade: Os dados fluem em uma velocidade sem 
precedentes e devem ser tratados 
Duas dimensões sobre big data: 
Variabilidade. Além da velocidade e variedade de dado s 
cada vez maiores, o s fluxos de dados podem ser 
altamente inconsistentes com picos periódicos. Complexidade. Os dados de hoje vem de várias fontes, o que torna difícil estabelecer 3 
Complexidade: os dados de hoje vem de várias fontes, o 
que torna difícil estabelecer uma relação, correspo 
nderem, limpar e transformar dados entre diferentes siste 
mas. 
3.1. Grande Potencial do Big data 
 quantidade só continua aumentando Isso significa que há 
ainda mais potencial para extrair do s insights de negócios 
provenientes destas informações, mesmo que apenas uma 
pequena porcentagem destes dados é realmente analisada. 
3.2. Por que Big data é importante? 
A importância do big data não gira em torno da 
quantidade de dado s que você tem, mas em torno do que 
você faz com eles. Para analisar os dados encontram as 
respostas que permitam: 
•Redução de custos; 
•Redução de tempo; 
•Desenvolvimento de novo s produtos e ofertas otimizadas 
•Decisões mais inteligentes 
Mas quando você combina big data com a alta potência 
do analytics pode realizar tais negócios: 
•Determinar a causa raiz de falhas, problemas e defeito sem 
tempo quase real; 
•Gerar cupons no ponto de venda com base em hábitos de 
compra dos clientes; 
•Recalcular carteiras de risco inteiras, em questão de 
minutos; 
•Detectar comportamento s fraudulentos antes que eles 
afetem sua organização. 
3.4.Big data, grande quebra de paradigma: 
 Móvel e nuvem - Co m o advento do Big Data e dos 
novos paradigmas da computação móvel e em nuvem, o s 
desenvolvedores de aplicativos hoje enfrentam grandes 
desafios. 
3.5. Análise com Big data E m um mundo 
Em um mundo acelerado e orientado por valores, são 
necessários conhecimento s para conduzir as ações corretas. 
4.Conclusão 
 A interoperabilidade pode ser entendida como uma 
característica que se refere à capacidade de diversos 
sistemas e organizações trabalhare m e m conjunto 
(interoperar) de modo a garantir que pessoas, 
 organizações e sistemas computacionais interajam para 
trocar informações de maneira eficaz e eficiente. nos 
próximos anos da internet serão marcados, principalmente 
por três tendências: 
•Big Data; 
•Computação em nuvem; 
•E pelas plataformas mobile. 
A Internet das coisas, o uso do big data, computação em 
nuvem e o desenvolvimento de plataformas móveis são 
mercados que as empresas precisam ficar atentas as 
oportunidades de negócio oriundas de big data, computação 
em nuvem e mobile .