Big Data

Big Data

1. Contexto

   • Aumento substancial no volume de dados nos últimos anos
   • Importância dos dados: Chamados de "Petróleo do Século 21"
   • Estamos nos aproximando da escala de Zettabyte
   • Necessita uma nova visão sobre a extração e análise dos dados

2. Fundamentos: 5 Vs

   • Volume
     • Grande volume de dados
   • Variedade
     • Dados de diferentes vertentes
   • Velocidade
     • Dados em tempo real
   • Veracidade
     • Dados confiáveis
   • Valor
     • Dados devem gerar retorno do investimento e vantagens de negócio

3. Arquitetura

   • Fonte de dados
   • Ingestão
   • Infraestrutura do Hadoop
   • Armazenamento do Hadoop
   • Plataforma de gestão do Hadoop
   • Segurança
   • Visualização
   • Monitoramento

4. Considerações

   • Os dados quando manufaturados podem gerar grande valor às empresas
   • Os dados não tratados geram apenas poluição

5. BI vs Big Data

   • BI
     • "Olha para trás", analisando os dados passados
   • Big Data
     • "Olha para frente", prevendo os próximos passos

6. Cientista de dados

   • Profissional de Big Data
   • Altamente requisitado atualmente
   • Não existia até pouco tempo
   • Deve ter muito conhecimento de TI e de matemática

7. Análise preditiva

   • Prever acontecimentos com base na análise de dados para antecipar-se aos problemas

8. Estudo de caso

   • Massey Ferguson
     • Big Data utilizado para analisar e prever quando as colheitadeiras iriam apresentar defeito.

9. Palestra Big Data

   • Palestrante Felipe Renz

10. Mapa Mental

    • Pedro Bandeira