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O que é big data e para que serve

Big data é um termo usado para descrever um enorme volume de dados estruturados ou não estruturados - dados que são tão grandes e complexos que se tornam difíceis de processar usando os sistemas de gerenciamento de dados tradicionais. Big data oferece uma série de vantagens, como maior eficiência, redução de custos e melhores tomada de decisão, baseadas em dados. É usado para diversas finalidades, de inteligência de mercado a análise de saúde. Por meio de algoritmos sofisticados permitem extrair informações de grandes conjuntos de dados para obtenção de insights importantes.

Big data

O big data é uma direção que todo mundo está falando, mas poucas pessoas o entendem bem. Gigantes do comércio eletrônico, empresas industriais e corporações da informação estão investindo bilhões nessa tecnologia. O que é Big Data, quais perspectivas eles oferecem e onde são usados?

O que é Big Data

big data

Big data é uma tendência tecnológica moderna associada ao processamento de grandes quantidades de dados que estão em constante crescimento. Big Data é a própria informação, métodos de processamento e análise. As perspectivas que o Big Data pode trazer são interessantes para negócios, marketing, ciência e estado.
Primeiro de tudo, big data é informação. Tão grande que é difícil operar com software convencional. Pode ser estruturado (processado) e não estruturado (disperso). aqui estão alguns exemplos:

• Dados de estações sismológicas em toda a Terra.
• Banco de dados de contas de usuário Facebook.
• Informações de geolocalização de todas as fotos postadas no Instagram hoje.
Bancos de dados de operadoras móveis.

Algoritmos, ferramentas de software e até máquinas estão sendo desenvolvidas para o Big Data. Para criar um meio de processar informações em constante crescimento, é necessário criar soluções novas e inovadoras. É por isso que o big data se tornou uma direção separada no campo da tecnologia..

VVV – Sinais de Big Data

big data

Para reduzir a ambiguidade de definições no campo de Big Data, foram desenvolvidos recursos aos quais eles devem obedecer. Todos eles começam com a letra V, então o sistema é chamado VVV:

• Volume – volume. A quantidade de informação é mensurável.

• Velocidade rapidez. A quantidade de informações não é estática – está em constante crescimento e as ferramentas de processamento devem levar isso em consideração.

• Variedade – variedade. As informações não precisam estar no mesmo formato. Pode ser não estruturado, parcial ou totalmente estruturado..

Vs adicionais são adicionados a esses três princípios à medida que a indústria se desenvolve. Por exemplo, veracidade – validade, valor – valor ou viabilidade – viabilidade..

Mas os três primeiros são suficientes para entender: o big data é mensurável, incremental e heterogêneo..

Por que o Big Data é necessário

big data

O principal objetivo de trabalhar com big data é aproveitar (analisar) e direcioná-lo. A humanidade aprendeu a produzir e extrair grandes quantidades de informação, e ainda existem problemas com sua gestão..


No momento, o big data está ajudando a resolver esses problemas:


• aumento da produtividade do trabalho;
• otimização precisa de publicidade e vendas;
• previsão de situações nos mercados doméstico e global;
• melhoria de bens e serviços;
• melhorar a logística;
• segmentação de alta qualidade para clientes em qualquer área de negócios.

O big data torna os serviços mais convenientes e lucrativos para vendedores e compradores. As empresas podem aprender quais produtos são mais populares, como formular políticas de preços, quando é o melhor momento para vender, como otimizar os recursos de produção para torná-los mais eficientes. Devido a isso, os clientes recebem uma oferta precisa “sem água”.

Fonte: lifehacker.ru 

Onde mais dados são usados

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• Armazenamento na núvem. Armazenar tudo em computadores, discos e servidores locais é inconveniente e dispendioso. Grandes data centers na nuvem estão se tornando uma maneira confiável de armazenar informações disponíveis a qualquer momento.

• Blockchain. A tecnologia revolucionária que abalou o mundo nos últimos anos simplifica as transações, as torna mais seguras e, o mais importante, lida bem com as transações de processamento entre um grande número de contrapartes devido ao seu algoritmo matemático.

• Self-service. Robótica e automação industrial reduzem o custo de fazer negócios e o custo de bens ou serviços.

• Inteligência artificial e aprendizado profundo. Imitar a mente do cérebro ajuda a tornar os sistemas responsivos eficazes na ciência e nos negócios.

Essas áreas estão sendo criadas e progredindo através da coleta e análise de dados. Os pioneiros no campo de tais desenvolvimentos são: mecanismos de busca, operadoras móveis, gigantes do comércio on-line, bancos.


O Big Data será parte integrante da Indústria 4.0 e da Internet das Coisas, quando sistemas complexos de um grande número de dispositivos funcionarem como um todo. Aqui estão exemplos simples e não mais futuristas:


• A própria planta automatizada altera a linha de produtos, com foco na análise da demanda, oferta, custo e situação do mercado.

• A casa inteligente dá conselhos sobre como se vestir para o clima e qual rota é a maneira mais rápida de começar a trabalhar de manhã.

• A empresa analisa os canais de produção e distribuição, levando em consideração as mudanças na situação real do mercado.

• A segurança nas estradas é aprimorada com a coleta de dados sobre o estilo de condução e violações de motoristas individuais, bem como as condições de seus carros..

Quem está usando big data

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A indústria viu o maior progresso nos Estados Unidos e na Europa. Aqui estão as maiores empresas e agências estrangeiras que usam Big Data:

• O HSBC melhora a segurança dos clientes de cartões plásticos. A empresa alega ter melhorado a detecção de transações fraudulentas em 10 vezes e melhorado a proteção contra fraudes em geral em 3 vezes..

• O supercomputador Watson, desenvolvido pela IBM, analisa transações financeiras em tempo real. Isso reduz a frequência de alarmes falsos em 50% e detecta 15% mais atividades fraudulentas..

• Procter&A Gamble conduz pesquisas de marketing usando Big Data, prevendo com mais precisão os desejos dos clientes e a demanda por novos produtos.

• O Ministério do Trabalho alemão está buscando gastos direcionados analisando big data no processamento de pedidos de benefícios. Isso ajuda a canalizar dinheiro para aqueles que realmente precisam (verificou-se que 20% dos benefícios foram pagos indevidamente). Ministério afirma que ferramentas de Big Data cortam custos em € 10 bilhões.


Entre as empresas russas, deve-se notar o seguinte:


Yandex. Esta é uma empresa que administra um dos mecanismos de pesquisa mais populares e produz produtos digitais para quase todas as áreas da vida. Para a Yandex, o Big Data não é uma inovação, mas um dever ditado por suas próprias necessidades. A empresa emprega algoritmos para segmentação de publicidade, previsão de engarrafamentos, otimização de mecanismos de pesquisa, recomendações de músicas, filtragem de spam.

Megafone. A gigante das telecomunicações voltou sua atenção para o big data cerca de cinco anos atrás. O trabalho em geoanalítica levou à criação de soluções prontas para a análise do transporte de passageiros. Nesta área, a Megafon tem cooperação com a Russian Railways.

• Beeline. Essa operadora de telefonia móvel analisa grandes quantidades de informações para combater spam e fraude, otimizar linhas de produtos e prever problemas do cliente. Sabe-se que a empresa coopera com os bancos – o operador ajuda a avaliar anonimamente a capacidade creditícia dos assinantes.

• Sberbank. No maior banco da Rússia, os supermassivos são analisados ​​para otimização de custos, gerenciamento de riscos competente, combate à fraude e cálculo de bônus e bônus para os funcionários. Os concorrentes resolvem problemas semelhantes usando Big Data: Alfa-Bank, VTB24, Tinkoff-Bank, Gazprombank.

No exterior e na Rússia, as organizações usam principalmente desenvolvimentos de terceiros e não criam ferramentas para o Big Data. Nesta área, as tecnologias populares Oracle, Teradata, SAS, Impala, Apache, Zettaset, IBM, Vowpal.

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Paul Conselheiro

Olá! Meu nome é Paul Conselheiro, e sou o autor deste sítio Web de artigos sobre renovação e construção de casas. Desde muito jovem, sempre me interessei pela arquitetura e pelo design de interiores. A ideia de transformar espaços e criar ambientes acolhedores sempre me fascinou. Leia mais

As melhores recomendações de especialistas
Comments: 1
  1. Carolina Almeida

    Big data refere-se a um grande volume de dados que não pode ser processado utilizando métodos tradicionais. É definido por três V’s: velocidade, variedade e volume. Esses dados são coletados de diferentes fontes e podem ser usados para análise, insights e tomada de decisões estratégicas. A minha pergunta é: como o big data está impactando empresas e indústrias atualmente?

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