O documento discute o tema de Big Data, abordando suas principais características, como volumes massivos e diversificados de dados, e as tecnologias e técnicas empregadas para analisá-los, como aprendizado de máquina e MapReduce. Também apresenta aplicações como recomendação e análise de tráfego e discute a relação com Business Intelligence, destacando oportunidades e desafios do mercado de trabalho nessa área.
2. Roteiro
1. O que não seria Big Data?
2. O que poderia ser Big Data!
3. Por que agora?
4. Tecnologias
5. Aplicações
6. Tecnicas
7. Big data x Business intelligence
8. Problemas futuros
9. Mercado de trabalho
3. O que não seria Big data?
● Uma ferramenta
● Algo novo
● Um banco de dados gigante
● Business Intelligence (B.I.)
● Algo realizado ontem
4. O que poderia ser Big Data!
● Algo grande (“Big”)
● Algo não ordenado
● Algo imediato
● Algo interesante (Inúmeras utilidades)
● Um desafio
● Uma oportunidade
5. Porque agora?
● Novos paradigmas
● Rede banda larga mais acessível
● Discos maiores e mais rápidos
● Sistemas relacionais não foram feitos
para armazenar tudo
● Sistemas antigos não foram feitos
pensando na escalabilidade
11. Técnicas utilizadas
● Aprendizado de máquina
● NPL
● Map Reduce
● Inteligência nos negócio(BI)
12. Aprendizado de máquina
● Perfis de compras
● Detecção de padrões na área hospitalar
● Perfis de comportamento
13. Map Reduce
● Técnica utilizada para processar
paralelamente massas enormes de
dados.
● Divide o processamento baseado em
conjuntos “chave => valor” que serão
distribuidos para diversos computadores
realizarem o processamento
14. Business Intelligence
● Algo velho!
● Diversas fontes de dados
● Processos de ETL
● Série de processos definidos para gerar
informações e dar suporte a tomada de
decisões
● Apoio e suporte as hierarquias de uma
empresa
15. Business Intelligence
● Soluções OLAP x OLTP
● Processos de ETL
● Conceito
o Fatos
o Dimensões
o Métricas