Big data

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  • Publicado : 4 de março de 2013
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BIG DATA

RESUMO: O termo BIG DATA é usado para grandes quantidades de dados que precisam ser analisadas em tempo real para conduzir a tomada de decisões e aumentar a lucratividade das empresas, com isso novas oportunidades de emprego estão surgindo para profissionais de TI. O meu objetivo é destacar a relevância da abordagem do assunto para o conhecimento desta nova tecnologia, tirando dúvidase descrevendo suas aplicações. Como resultado observa-se que algumas empresas estão abrindo seus capitais e cortando gastos simplesmente em implantá-la.
A metodologia a ser adotada consistirá na pesquisa bibliográfica. Podemos concluir que a cada dia é criado uma quantidade enorme de informações e que esta tecnologia surgiu para que possamos analisa-las com maior volume, velocidade,variedade e em tempo real.
Palavras-chave: Tecnologia, Dados, TI, Lucratividade, Empresas, Oportunidade.


1. INTRODUÇÃO


Nos dias atuais estamos produzindo diariamente uma quantidade enorme de dados, com isso criamos uma carência de tecnologias que possam analisar essas informações com velocidade, em um volume cada vez maior, com mais variedade e ajudando nas tomadas de decisões das empresascom o menor custo possível.


2. DESENVOLVIMENTO



Em tecnologia da informação, Big data se trata de um conceito, no qual o foco é o grande armazenamento de dados e maior velocidade. É um conjunto de soluções tecnológicas capaz de lidar com dados digitais em volume, variedade e velocidade inéditos até hoje. Na prática, a tecnologia permite analisar qualquer tipo de informação digitalem tempo real, sendo fundamental para a tomada de decisões. Podemos dizer que o big data se baseia em 5V’s velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

Para colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados são criados pela sociedade. Já falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia, e zetabytescomeçam a ser uma escala real e não mais imaginária e futurista. O que era futuro há uma década, terabytes, hoje nós já temos nas nossas próprias casas.
As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Nesteaspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente.
Volume está claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que este volume dobre a cada 18 meses. Variedadetambém, pois estes dados vêm de sistemas estruturados (hoje minoria) e não estruturados (a imensa maioria), gerados por e-mails, mídias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo Powerpoint, mensagens instantâneas, sensores, etiquetas RFID, câmeras de vídeo, etc.
Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobreeste imenso volume de dados, como em um controle automático de tráfego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e são autênticos. E valor porque é absolutamente necessário que a organização que implementa projetos de Big Data obtenha retorno destes investimentos. Um exemplo poderia ser a área de seguros, onde a análise de fraudes poderia ser imensamentemelhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de análise de dados que estão fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estão circulando diariamente nas mídias sociais.
Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados não são mais adequadas. Por que? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi...
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