A Big Data

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Key words: Big Data; Technology; Information.

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LISTA DE FIGURAS

Figura 01: Dados do Big Data – Página 10.

Figura 02: Big Data – Página 12.

Figura 03: Vs – Volume, Variedade e Velocidade – Página 14.

Figura 04: Por trás do Big Data – Página 18.

Figura 05: Mineração de Dados – Página 24.

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SUMÁRIO

1. Introdução

1.1. Coleta dos Dados:

1.2. Mineração:

1.3. Disponibilização dos Dados:

2. Big data

2.1. As Características do Big Data

2.1.1. Volume

2.1.2. Velocidade

2.1.3. Variedade

2.1.4. Veracidade

2.1.5. Valor

3. Soluções de Big Data

4. Importância do Big Data

5. Estado da Arte

6. Mineração de Dados

7. Gerência do Projeto

8. Aplicações

8.1. Banco

8.2. Ensino

8.3. Governo

8.4. Saúde

8.5. Manufatura

8.6. Varejo

9. Conclusão

10. Referências

11. Referências – Imagens

Anexo 1.

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INTRODUÇÃO

A princípio, podemos definir o conceito de Big Data como sendo conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmente preparadas para lidar com grandes volumes, de forma que toda e qualquer informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil.

Simplificando, a ideia de Big Data pode ser descrita como a análise de grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes que, em volumes menores, dificilmente seriam alcançados.

No cenário em que isso se aplica, podemos citar a troca de milhões de e-mails por dia, milhares de transações bancárias que acontecem no mundo a cada segundo; soluções sofisticadas que gerenciam a cadeia de suprimentos de inúmeras fábricas a todo momento, operadoras que registram a todo instante chamadas e tráfego de dados do crescente número de linhas móveis em todo o mundo, sistemas de ERP que coordenam os setores de inúmeras companhias. São inúmeros exemplos de Big Data.

Informação é poder. Logo, se uma empresa souber como utilizar os dados que tem em mãos, poderá entender como melhorar um produto, como criar uma estratégia de marketing mais eficiente, como cortar gastos, como produzir mais em menos tempo, como evitar o desperdício de recursos, como superar um concorrente, como disponibilizar serviços para a um cliente especial de maneira satisfatória. Esses são fatores que podem, inclusive, ser decisivos para o futuro de uma companhia.

Big Data é um nome relativamente recente (ou, ao menos, começou a aparecer na mídia recentemente). Mas isso não significa que somente nos últimos anos é que as empresas descobriram a necessidade de fazer melhor uso de seus grandes bancos de dados. Há tempos que departamentos de TI contemplam aplicações de Data Mining, Business Intelligence e CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, para tratar justamente de análise de dados, tomadas de decisões e outros aspectos relacionados ao negócio.

A proposta de uma solução de Big Data é de oferecer uma abordagem ampla no tratamento do aspecto cada vez mais “diversificado” dos dados, para tornar as aplicações mais eficientes e precisas. Dessa forma, o conceito considera não somente grandes quantidades de dados e a velocidade de análise e disponibilização destes, mas também a relação com e entre os volumes.

[pic 10]

Figura 01: Dados do Big Data

Grandes quantidades de dados são geradas todos os dias, e é necessária a manipulação dos mesmos. Torná-los, de alguma forma, úteis. E-mails, sites de compras, empresas, hospitais, cadastros médicos e bancos são alguns exemplos.

Os dados não têm utilidade, se não forem processados de maneira correta e transformados em informações. Esse é justamente o propósito do Big Data. Esse recurso vem ganhando nome ultimamente, mas não é novidade. Há tempo que empresas, governos, órgãos e instituições utilizam esse mecanismo.

Utilizando como exemplo o site Netflix (“www.netflix.com”), onde, cada filme que assiste, o usuário pode classificar se gostou ou não. Assim, o site armazena suas preferências e exibe diversas sugestões. Este é um exemplo de Big Data.

O sistema consiste, basicamente, em um conjunto de dados muito amplos e numerosos, que necessitam ser processados com uma finalidade. Dividimos esse processo em três etapas:

- Coleta;

- Mineração;

- Disponibilização.

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Coleta dos dados:

Primeiramente os dados são coletados, seja por acessos a sites, realizados por usuários da internet, por pesquisas em sites de busca, preferências por filmes ou mesmo por compras cadastradas com o CPF. Esses dados são armazenados em um Banco de Dados.

Dados