BIG DATA, O QUE É E APLICAÇÕES

Tipo de documento:Revisão Textual

Área de estudo:Lingua Portuguesa

Documento 1

Apesar de hoje em dia ser algo extremamente comum, não é de hoje a utilização de grande quantidade de informações na ciência da informação, nem na administração. Sendo a utilização de grande quantidade de dados a característica principal do Big Data, de acordo com o que afirma Davenpport (2014). De acordo com Davenport (2014) o aumento do uso de Big Data se deve a crescente utilização de fontes de informações exógenas às empresas das quais são captadas por redes socais, meios informatizados de colaboração em massa, assim como também por sensores em diversos produtos ou registros de tráfego de internet. Como visto, a utilização de Big Data está cada vez mais comum no dia a dia da população e devido a isto que este trabalho tem como objetivo geral abordar o que é Big Data e suas possíveis aplicações.

Como objetivos específicos este trabalho visa entender as características principais do Big Data; Entender o que é feito para obter os dados que serão utilizados; e entender em quais situações ele pode ser utilizado. Além do volume de dados, o autor afirma que Big Data inclui também variedade e velocidade dos dados, sendo essas propriedades denominadas os 3 Vs de Big Data. Os 3 Vs de Big Data, de acordo com o mesmo autor são: Volume, Variedade, Velocidade. O volume é um dos atributos mais importantes, sendo nada mais do que a dimensão sem precedentes do volume de dados. Variedade é a propriedade que indica a sequência, o tamanho e os tipos de dados em questão. Nesta propriedade também é vista a característica ACID que garante a integridade dos dados por meio dos recursos atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (MARQUESONE, 2017, p.

• Variedade - Os dados de que dispomos atualmente são provenientes das mais diversas fontes: redes sociais, aplicativos, cookies, IoT, e-mails, etc. Isso significa que não seguem um único padrão e nem fornecem todos o mesmo tipo de informações. • Veracidade - Dentre a massa de dados que circulam, é preciso estabelecer quais os dados que são verídicos e que ainda correspondem ao momento atual. Dados desatualizados podem ser considerados inverídicos não porque tenham sido gerados com segundas intenções, mas porque não correspondem mais à realidade. • Valor - Outro desafio posto pelo Big Data pelas empresas é o de definir a abordagem que será feita dessa massa de dados que está circulando já que não é toda a informação que está circulando que é relevante ou útil para os objetivos específicos da sua empresa.

• Implementação do Modelo: a implementação do modelo ocorre após a utilização dos algoritmos que visam o aprendizado de máquinas para estabelecer modelos aprendizado. A utilização do modelo correto auxilia na definição dos parâmetros mais adequados dentre os avaliados. • Utilização do Modelo: após definido os parâmetros e implementados o modelo, é possível inferir informações sobre dados em um ambiente previamente escolhido. • Tomada de decisão: Nesta etapa é possível aferir os pontos de erro e realizar a customização dos dados, caso seja necessário. O insight desse processo torna todo o processo mais claro e convincente. A escabilidade é importante visto que colabora para que os recursos computacionais utilizados, assim como o monitoramento e a execução tenha um desempenho satisfatório, mesmo quando houverem situações onde aja esgotamento de algum recurso, ocasionando a interrupção (MARQUESONE, 2017).

Um sistema de escabilidade ideal, de acordo com o mesmo autor, é aquele que possui um aumento significativo do número de usuários, de dados e de recursos. Para sistemas que necessitam lidar com uma grande quantidade de dados a escabilidade vertical é a melhor escolha. De acordo com Pereira et al (2013), a escabilidade vertical pode ser realizada aumentando a capacidade de processamento do servidor. O principal lado negativo desse tipo de escabilidade, de acordo com Acrísio (2013) é o custo, quando comparado com outros métodos disponíveis no mercado, mas que não são tão eficientes para uma grande quantidade de dados. Para entender dados, a visualização dos mesmos por meio de representações gráficas é o meio de demonstração de informação que oferece maior compreensão.

Isto acontece, de acordo com o que afirma Marquesone (2017) devido ao fato de que as informações são melhores lidas no formato de imagem pelo nosso cérebro. QUEM UTILIZA O Big Data já vem sendo utilizado por grandes empresas do mercado como McDonalds, com o fim de diminuir custos e aumentar a lucratividade. No McDonalds, de acordo com Digital House (2021) ele foi utilizado para descobrir os lances preferidos dos clientes. O Big Data também é utilizado por empresas de transportes, como a United Parcel Service (UPS) com o fim de tornar suas entregas cada vez mais rápidas por meio da otimização das rotas (DIGITAL HOUSE, 2021). Disponível em:<http://aldobarreto. wordpress. com>. Acesso em: 18 Mai. Chen, C. Os Cinco Vs do Big Data. de julho de 2013. Disponível em <https://pt.

slideshare. net/laodias/os-cinco-vs-do-big-data>. edu. br/conheca-5-exemplos-de-sucesso-com-o-big-data-nas-empresas/ >. Acesso em: 18 Mai 2021. IMB. O que é big-data analytics. Disponível em:<https://rogeraoaraujo. com. br/2020/05/27/big-data-fundamentos-e-conceitos/>. Acesso em: 28 outubro 2020. MARQUESONE, Rosangela. Big data: conheça os 5 V’s e sua aplicação prática para PMEs. de fevereiro de 2020. Disponível em: <https://pt. semrush. com/blog/big-data-conheca-os-5-vs-e-sua-aplicacao-pratica-para-pmes/>. p. WATANABE, Liane Nhtaomi. O que é BIG DATA e como pode influenciar nossas vidas. Disponivel em <https://pt. slideshare.

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