Apresentação do Trabalho de Conclusão de Curso de Engenharia Elétrica do Inatel, sobre o fenômeno Big Data e seus Impactos em vários setores.

2. Motivação
Dentre suas inúmeras vantagens e
desvantagens esconde um universo de
Possibilidades.
Tema Recente
Pouco Explorado no Brasil
Potencial Inovador e Competitivo
Desafios envolvidos
Oportunidade de Contribuir

3. Objetivos
Conceito Atual
Perspectivas Futuras
Aplicações
Impactos Positivos e Negativos
Conclusões

4. Objetivos
No ano 2000, o mundo
gerou DOIS EXABYTES
de novas informações.
No ano 2011, o mundo gerou
dois exabytes de novas
informações TODOS OS DIAS.
Fonte: "How Much Information?" Peter Lyman and Hal Varian, UC Berkeley. Digital
Universe Study (Estudo do universo digital) da IDC, 2011

5. Contextualização
O termo Big Data refere-se ao
fenômeno no qual pessoas e
equipamentos conectados geram
quantidades cada vez maiores de
informações e dados. Sua
importância se reflete em como tais
dados devem ser utilizados,
Filtrados e analisados a fim de
agregar valor às diversas áreas da
sociedade.

6. Introdução
O Big Data já se apresenta como
uma forte tendência a ser seguida
por todo o mercado de tecnologias.
É devido a este fato que diversas
empresas estão investindo em
estudos e capacitação de pessoal, e
algumas já se encontram em estágio
tão avançado que já defendem suas
próprias definições sobre o tema...

7. O que é
BIG DATA?

8. OqueéBigData?
“A intensa utilização de redes sociais
digitais, de dispositivos móveis para
conexão a internet, de digitalização de
conteúdo, transações digitais e
também o crescente uso de cloud
computing (computação em nuvem) tem
gerado quantidades incalculáveis de
dados. O termo Big Data refere-se a este
conjunto de dados cujo crescimento é
exponencial e cuja dimensão está além
da habilidade das ferramentas típicas
de capturar, gerenciar e analisar dados.”
McKinsey&Co., 2011

9. OqueéBigData?
“Big Data é o termo adotado pelo mercado para
descrever problemas no gerenciamento e
processamento de informações extremas as
quais excedem a capacidade das tecnologias
de informações tradicionais ao longo de uma ou
várias dimensões. Big Data está focado
principalmente em questões de volume de
conjunto de dados extremamente grandes
gerados a partir de práticas tecnológicas, tais
como mídia social, tecnologias operacionais,
acessos à internet e fontes de informações
distribuídas. Big Data é essencialmente uma
prática que apresenta novas oportunidades de
negócios.”
Gartner.

10. OqueéBigData?
“Utiliza os chamados „4 vês‟ que
são as iniciais de volume, que diz
respeito a quantidade; variedade,
relacionada aos dados
estruturados e não estruturados;
velocidade, referente à relação
entre quantidade de dados
gerados ou analisados em relação
ao tempo; veracidade, conotando
a confiabilidade dos mesmos.”
IBM.

11. OqueéBigData?
“Big Data não se refere a uma
tecnologia, é um conceito que
denomina o fenômeno no qual
sociedade e equipamentos
conectados geram quantidades
cada vez maiores de dados, que
são em sua maioria
desestruturados e então
armazenados em data
warehouses.”
Grupo.

12. O que contribui com o
BIG DATA?

13. TecnologiasInteligentes
No mundo moderno, há a
necessidade de estruturação e
armazenamento de dados gerados
pelas “Tecnologias Inteligentes” como:
• Smart Grid
• Smart House
• Smart TV
• Smart Phones

14. TecnologiasInteligentes
Smart Grid
• Medição Automática
• Geração Distribuída

15. Smart House
• Equipamentos domésticos inteligentes
• Dispositivos capazes de monitorar toda a
casa e tomar decisões
TecnologiasInteligentes

16. Smart TV
• Alta definição
• Possibilidade de interação, podendo o
consumidor optar por obter não somente
canais, mas sim programas específicos, a
qualquer dia e qualquer hora.
TecnologiasInteligentes

17. TecnologiasInteligentes
Smart Phone
A tecnologia Smart Phone não se
resume ao aparelho em si, mas sim a
tecnologia que permite a troca de dados entre
os usuários e a rede.

18. Consequências do
BIG DATA

19. BigDataHoje:Consequências
Armazenamento:
• Capacidade
• Organização das Informações
• Acesso de Forma Rápida e Precisa
• Desenvolvimento de Tecnologias mais
Avançadas

20. BigDataHoje:Consequências
Mineração de Dados:
• Informações disponíveis porém sem
gerenciamento;
• Necessidade de Novas Tecnologias
para Administrar Melhor as
Informações;

21. BigDataHoje:Consequências
Privacidade:
• Acesso às Informações dos Cidadãos
• Privacidade Restringida

22. Introduzir o assunto

23. BigDataHojeeBigDatadoFuturo

24. BIGDATAeFuturo
Principais impulsionadores do
Big Data do Futuro:
• Era da Hiperconectividade;
• Revolução da Mobilidade;
• Computação em Nuvem;
• Internet das Coisas;

25. EradaHiperconectividade
Estamos atentos
a tudo, a todo
instante e em
qualquer lugar.

26. RevoluçãonaMobilidade

27. RevoluçãonaMobilidade
A consultoria IDC prevê que o
mercado de Big Data será de
US$16,9 bilhões em 2015,
partindo de um patamar de
US$3,2 bilhões em 2010. Isto
significa crescimento de
quase 40% ao ano.
Fonte: http://www.fenainfo.org.br/info_ler.php?id=43133

28. ComputaçãoemNuvem

29. InternetdasCoisas
Previsões da empresa Frost & Sullivan indicam que em
2020 haverá 80 bilhões de aparelhos conectados em
todo mundo!!!

30. BIGDATAeFuturo
A empresa Corning produziu um vídeo que mostra como
poderá acontecer a interação responsável gerar dados
incalculáveis no Futuro:
HOMEM X MÁQUINA

31. BIGDATAeFuturo
De 1.2
para 35.2
ZETTABYTES
Só nesta década
O Universo Digital irá CRESCER

32. Fala-se em um mundo onde o recém-atingido nível de
armazenamento de dados da ordem de um
Zettabyte
1 000 000 000 000 000 000 000
Chegue a SUPERAR a ordem de um
Yottabyte
1 000 000 000 000 000 000 000 000
BIGDATAeFuturo

33. BIGDATAeFuturo
Com este novo universo de
dados o desafio das tecnologias
para tratamento de Big Data no
futuro será conseguir
aperfeiçoar o processo de
análise bem como inovar na
questão do armazenamento!

34. BIGDATAeFuturo
Diante de tantas informações
geradas simultaneamente, será
necessário considerar a relevância
dos dados, pois muitas informações
só terão aplicação na tomada de
decisões ou na predição de ações,
se identificados instantaneamente,
pois instantes depois poderão perder
o seu valor!

35. ImpactosnaSociedade

36. ImpactosnaSaúde
Através dos dados gerados,
pode-se obter melhores
maneiras de desenvolver
medicamentos, tratamentos
médicos e programas
governamentais para saúde.

37. ImpactosnoMeioAmbiente
As instituições de
preservação ambiental
e os órgãos
fiscalizadores, poderão
melhorar o
monitoramento das
florestas.

38. ImpactosnaSegurançaPública
• Identificar e antecipar-se às
atividades suspeitas
• Prever atividades criminosas
• NGI

39. • Setor apresenta muitas vantagens
• Detém grande parte dos dados
• Novas possibilidades de
negócios
• Melhor performance da rede
ImpactosnasTelecomunicações

40. ImpactosnoSetorPúblicoAdministrativo
• Melhor desempenho na
administração Pública
•Detecção de fraudes

41. InfluênciadoBigDatanosNegócios
•Uso de Análises de dados para
suporte a decisão;
• Business Intelligence;

42. InfluênciadoBigDatanosNegócios
Uso de Tecnologias
• CRM
• ERP
• Outros

43. InfluênciadoBigDatanosNegócios
• Valor;
• Veracidade;
• Volume;
• Velocidade;
• Variedade;
Diferenças entre Business Intelligence e Big Data
aplicado aos Negócios:

44. InfluênciadoBigDatanosNegócios
“De acordo com uma pesquisa realizada por
Andew McAfee e Erik Brynjolfsson, do MIT
(Massachusetts Institute of Technology) [58],
as empresas que adotaram o Big Data e as
análises de dados focadas no fenômeno em
suas operações, apresentaram aumentos de
produtividade e lucratividade de 5% a 6%
maiores que suas concorrentes”

45. InfluênciadoBigDatanosNegócios
P
DC
A
Viagens Excessivas;
Viagens durante o ano;
Concorrentes;
Estudos de Mercado;
Clima;
Mídias Sociais;
Fontes ainda não pensadas;

46. InfluênciadoBigDatanosNegócios
Cientista de Dados
• Novas Ideias
• Condução dos estudos
•Case Linkedin
• Definição

47. EstudosdeCaso
BIG DATA
Exemplos de Aplicação

48. SilverSpringNetworks
Faz a Análise do Big Data a partir de
seus dispositivos de rede que se
comunicam com a plataforma EMC
Greenplum conseguindo 3000 vezes
MAIS informações a respeito do uso da
eletricidade, monitorando a demanda de
energia em Tempo Real e Prevendo
prováveis paralisações.

49. USC-AnnenbergInnovationLab
Faz uso do Big Data através do
InfoSphere Streams da IBM que
realiza um Diagnóstico Sofisticado com
reconhecimento de linguagem natural
para Medir Opiniões Compartilhadas. O
software auxilia no processo de
Filtragem e Análise das milhões de
mensagens de usuários do Twitter e
Facebook, e, em tempo quase real
utiliza sua capacidade de identificar se a
mensagem é POSITIVA ou NEGATIVA.

50. TEOCOCorporationVideo
Faz uso do hardware Data Warehouse
Netezza da IBM para Armazenar em
torno de 500 terabytes, permitindo uma
comunicação simples com os Provedores
de Serviços, acessando os dados
facilmente para que sejam Analisados e
Utilizados para ajudar a resolver
Problemas nos Negócios.

51. VivoS.A.
A Vivo fez uso do Big Data Analisando
sua montanha de dados de forma a
Otimizar o processo de implementação
de suas campanhas de marketing,
reduzindo-o de trinta dias para quatro.
Isto equivale a uma Redução de
Custos em 86% e um Aumento de
cinco vezes nas vendas.

52. Conclusão