Big Data refere-se a grandes volumes de dados gerados de forma contínua por diversas fontes, como redes sociais, transações financeiras e dispositivos conectados. Esses dados, quando bem analisados, oferecem insights valiosos para as empresas, auxiliando na compreensão de comportamentos de clientes, tendências de mercado e na tomada de decisões mais precisas.
O diferencial do Big Data está na sua capacidade de transformar informações aparentemente desconexas em estratégias eficientes. Ao processar esses grandes volumes de dados, as organizações podem identificar padrões e antecipar necessidades, otimizando seus produtos e serviços para atender melhor às demandas dos consumidores.
Além disso, a utilização de Big Data contribui para a inovação e o crescimento das empresas. Com a análise contínua desses dados, é possível melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e criar novas oportunidades de negócios, colocando as empresas em vantagem competitiva no mercado.
Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados que se destacam pelo elevado volume, variedade e velocidade. Esses dados são essenciais para empresas de diversos setores, pois permitem análises profundas e o desenvolvimento de planejamentos e soluções muito eficazes que antes eram inacessíveis.
Com a redução de custos e o aumento do valor que esses dados proporcionam, as decisões empresariais se tornam mais precisas e alinhadas com as demandas do mercado atual. A análise contínua desses dados é crucial para o lançamento de novos produtos e a criação de procedimentos eficientes. Nesse contexto, analistas perspicazes trabalham em conjunto com executivos para potencializar o máximo de vantagens do Big Data.
Essa abordagem não apenas otimiza os processos empresariais, mas também promove um crescimento exponencial, posicionando as empresas à frente da concorrência. Os serviços especializados nesta área ajudam a resolver questões como a disponibilidade de profissionais qualificados e a adaptação às necessidades específicas de cada empresa, garantindo resultados de alta qualidade.
Big Data são dados que possuem propriedades altas de volume, variedade e velocidade, sendo utilizado para muitos fins em empresas de todos os segmentos, pois por meio dessa enorme quantidade de dados a análise e consideração deles gera planejamentos e soluções realmente eficientes, que anteriormente não podiam ser encontradas.
Com a diminuição de custos e aumento de valores que esses dados trazem, as decisões que os negócios podem tomar nunca foram tão precisas e coerentes com o mercado atual. É necessária a constante análise desses dados para produzir novos produtos e criar procedimentos, portanto, analistas perspicazes que junto de executivos podem colher o que há de melhor no Big Data.
A Pasquali Solution atua há mais de 20 anos com engenheiros e arquitetos de dados especializados na análise e desenvolvimento de Big Data, tornando qualquer projeto de nossos clientes mais proveitoso e os processos empresariais mais fluidos, levando um crescimento exponencial e deixando a competição para trás. Por meio da agilidade dos nossos serviços, muitos problemas como a disponibilidade desses engenheiros e a coerência com as necessidades que uma empresa acabe tendo são sanados instantaneamente, com excelência.
Big Data são dados que possuem propriedades altas de volume, variedade e velocidade, e é utilizado para muitos fins em empresas de todos os segmentos, pois por meio dessa enorme quantidade de dados a análise e consideração deles gera planejamentos e soluções realmente eficientes, que anteriormente não podiam ser encontradas.
Com a diminuição de custos e aumento de valores que esses dados têm trazido, as decisões que os negócios podem tomar nunca foram tão precisas e coerentes com o mercado atual. A constante análise desses dados para produzir novos produtos e criar procedimentos exigem, portanto, analistas perspicazes que junto de executivos podem colher o que há de melhor no Big Data.
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Para saber mais sobre os serviços, vantagens e benefícios que a Pasquali Solution oferece para a sua empresa visite nosso site https://lnkd.in/dNgu5A5J e entre em contato hoje mesmo! Tel.: (11) 4551-6660 – atendimento@pasqualisolution.com.br
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O assunto sobre Big Data é tão importante que nós resolvemos dar continuidade na postagem de hoje. Porém, desta vez, abordaremos aqui não só algumas das suas principais ferramentas, assim como algumas tendências.
Na postagem anterior, tecemos comentários sobre o Big Data de uma forma mais abrangente e mostramos também:
Costumeiramente chamados de ‘os principais aspectos do Big Data’ – os 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor.
Hoje vamos mostrar e exemplificar algumas das maiores empresas do mundo fazendo o uso do BIG DATA no seu dia a dia e obtendo resultados significativos e impressionantes, como é o caso das gigantes McDonalds e Walmart.
O McDonalds, por exemplo, equipou algumas lojas com dispositivos que rastreiam dados operacionais, interações com os clientes, tráfego nas lojas e padrão de ordens, permitindo a análise dos impactos na produtividade e nas vendas gerados por mudanças em itens como cardápio, atendimento e desenho da loja.
Outro exemplo do uso do Big Data foi o case de uma empresa de telecomunicações da Índia, que estava adicionando à sua base uma média de 5 milhões de novos assinantes por mês. Entretanto, estavam perdendo 1,5 milhões de clientes para a concorrência todos os meses. Constatou-se, após uma análise minuciosa, que os clientes tinham uma alta tendência de mudar de operadora depois de 6 chamadas interrompidas. Desta forma, a empresa, após a quinta chamada interrompida, disparava um torpedo com uma promoção para o cliente, evitando assim a sua fuga para a concorrência.
Esses são apenas alguns dos cases de empresas que fazem jus a existência do advento BIG DATA. Fazemos questão de pontuar como essas empresas fazem uso desses processos porque gostamos que nossa audiência tome nota sobre como eles funcionam na prática.
É importante lembrar que, como em todo modelo competitivo, ganha mais vantagem quem chega primeiro. Dito isso, entendemos o quão importante é a ideia das empresas encararem os dados como um ativo imprescindível e construirem projetos para investigação e subsequente implementação do Big Data como ferramenta de diferenciação no mercado, sempre alinhados aos objetivos corporativos e com metas bem estabelecidas.
Outro panorama que podemos citar é sobre o fluxo de dados que são gerados diariamente e de forma massiva na internet. São impressionantes 40 mil pesquisas feitas por segundo no Google. Ao longo do ano, esse número pode chegar a 2 trilhões. Desta maneira, conseguimos exemplificar melhor o que é esse conjunto de ferramentas de análise de dados. Então, tudo aquilo que fazemos utilizando a rede mundial de computadores gera dados que compõem o que chamamos de Big Data.
O mais importante é entender e saber como as empresas podem analisar esses dados e convertê-los em informações relevantes para os negócios.
Dito isso, resolvemos apresentar algumas das principais ferramentas de Big Data que possam te ajudar a inserir esses processos de forma mais fácil na hora de análisar os dados de maneira mais eficiente, bem como ser mais assertivo no seu processo de tomada de decisão.
Vamos mostrar algumas das principais ferramentas de Big Data
1- Pesquisas automatizadas
É fato que podemos contar com todas essas ferramentas que ajudam a filtrar, selecionar e visualizar dados. Mas, muitas vezes, é necessário fazer pesquisas específicas para responder perguntas que ficaram ainda sem resposta clara para as peculiaridades do seu negócio.
2- Pentaho
Ao longo da análise de Big Data, é importante tentar integrar as informações das diferentes plataformas e softwares utilizados. O Pentaho é um ótimo exemplo de ferramenta que permite essa integração e é um facilitador de conectividade do Tableau com as redes sociais da sua empresa, tornando-se mais eficiente no uso dessas informações.
3 – Oracle Data Mining
A mineração de dados é considerada uma das etapas da análise de Big Data que consiste em fazer uma triagem das informações mais relevantes em meio a todos os dados coletados.
Uma das ferramentas mais expressivas no auxílio desta triagem é o Oracle Data Mining. Essa ferramenta fornece poderosos algoritmos de mineração de dados que permitem aos analistas obterem insights, fazer previsões e alavancar investimentos.
Com esta ferramente fica mais simples criar e aplicar modelos preditivos e fazer projeções sobre o comportamento do cliente, desenvolver perfis, identificar oportunidades de vendas e detectar possíveis anomalias e fraudes.
4 – Statwing
O Statwing é uma ferramenta muito útil para análise estatística. Para utilizá-lo, basta importar uma planilha para essa plataforma e os dados serão verificados automaticamente.
Por meio do Statwing, é possível construir relações entre diferentes dados e chegar a conclusões bem fundamentadas. Além disso, você pode:
Fazer uma análise detalhada sobre conjunto de dados;
Comparar e descrever os dados coletados;
Gerar tabelas e gráficos automaticamente.
5 – Tableau
Visualizar as informações com clareza é fundamental para quem quer investir em análises de Big Data. Nesse sentido, uma das suas principais ferramentas com essa finalidade é o Tableau.
Trata-se de um software que permite criar mapas, gráficos variados, tabelas e outros recursos gráficos para facilitar a compreensão das informações ali colocadas.
Tudo isso é criado de forma rápida e atualizado em tempo real. Estão disponíveis versões gratuitas e versões pagas com funcionalidades adicionais.
6 – Chartio
O Chartio permite que você combine os diferentes dados coletados e crie relatórios diretamente no seu navegador. Os arquivos, então, poderão ser convertidos em formato PDF e enviados por e-mail.
7- Apache Hadoop
O Apache Hadoop é uma das principais ferramentas de Big Data utilizadas no mercado. Esse famoso software é capaz de aumentar ou diminuir o tamanho de qualquer arquivo. Tudo isso de maneira ágil.
8 – Import.io
O Import.io é uma plataforma que serve para extrair dados open source, sem precisar digitar nenhum tipo de código de acesso. Isso significa que todo o ambiente web é visto como um grande banco de dados.
Essa ferramenta é utilizada da seguinte forma: os usuários precisam inserir uma URL e o Import.io vai, automaticamente, tentar extrair daquele website todos os dados que forem considerados relevantes. Além disso, é possível extrair dados de diferentes fontes simultaneamente.
Os dados coletados serão armazenados na nuvem dos servidores do Import.io, podendo ser exportados nos formatos de Excel, CSV, JSON ou acessados via Interface de Programação de Aplicações (API). Nesse sentido, as pesquisas são uma importante ferramenta de coleta de dados. Elas ajudam você, por exemplo, a conhecer melhor o seu público e a entender melhor o mercado e o contexto em que a sua empresa está inserida.
Com a ajuda da tecnologia, essa tarefa fica mais fácil. A MindMiners desenvolveu uma plataforma de pesquisas automatizadas para que você possa elaborar questionários e obter dados confiáveis que servirão como um guia para as suas estratégias de negócio.
Com a nossa plataforma, é possível:
Construir questionários personalizados e com diferentes filtros de análise;
Mapear a opinião e a percepção de clientes e fornecedores;
Estabelecer prioridades;
Acompanhar a pesquisa em tempo real;
Exportar relatórios automaticamente.
TOP 5 das tendências acerca do BIG DATA
1- A convergência da Internet das coisas (IoT), da nuvem e do Big Data gera novas oportunidades para a análise de autoatendimento
A IoT está gerando volumes enormes de dados estruturados e não estruturados, e uma parte cada vez maior desses dados está sendo implantada em serviços de nuvem. Normalmente, os dados são heterogêneos e estão armazenados em diversos sistemas relacionais e não relacionais, desde clusters do Hadoop até bancos de dados NoSQL. Embora as inovações em armazenamento e serviços gerenciados tenham agilizado o processo de captura, acessar e entender os dados ainda é um desafio para o usuário final. Por isso, há uma crescente demanda por ferramentas de análise capazes de se conectar a uma ampla gama de fontes de dados hospedadas na nuvem e combiná-las. Ferramentas como essas permitem que as empresas explorem e visualizem quaisquer tipos de dados armazenados em qualquer lugar, ajudando-as a descobrir oportunidades escondidas em seus investimentos em IoT.
2 – O Spark e o aprendizado de máquina dão gás ao Big Data
O Apache Spark está se tornando a plataforma preferida de Big Data das empresas, pois, disponibilizar o aprendizado de máquina para as massas resultará na criação de mais modelos e aplicativos que, por sua vez, irão gerar petabytes de dados. À medida que as máquinas aprendem e os sistemas ficam mais inteligentes, todos os olhares estarão voltados para os provedores de software de autoatendimento para ver como eles tornarão esses dados acessíveis para os usuários finais.
3 – O Big Data não está mais limitado ao Hadoop: ferramentas específicas para o Hadoop estão ficando obsoletas
Nos anos anteriores, com a onda do Big Data, várias tecnologias surgiram para atender às necessidades de análises no Hadoop. No entanto, empresas com ambientes complexos e heterogêneos não querem mais adotar um ponto de acesso de BI específico apenas para um tipo de fonte de dados. As respostas para as perguntas dessas empresas estão escondidas em diversas fontes de dados, que variam desde sistemas de registros até dados estruturados e não estruturados de fontes de dados do Hadoop e de outros tipos. Consequentemente, as plataformas que são agnósticas em relação a dados e fontes prosperarão, enquanto aquelas desenvolvidas especificamente para o Hadoop e que não são compatíveis com outros casos de uso serão deixadas de lado. A aquisição da Platfora é um indicador dessa tendência.
4 – A preparação de dados de autoatendimento está se tornando essencial, à medida que os usuários começam a modelar o Big Data
O surgimento das plataformas de análise de autoatendimento facilitou essa jornada, mas os usuários corporativos querem reduzir ainda mais a complexidade e o tempo destinado à preparação de dados para análise, o que é especialmente importante quando há vários tipos e formatos deles. As ferramentas de preparação de dados de autoatendimento permitem que os dados do Hadoop sejam preparados na origem, além de disponibilizá-los instantaneamente para facilitar e agilizar sua exploração. Vimos muitas inovações nesse campo, como o Alteryx, o Trifacta e o Paxata. Essas ferramentas estão reduzindo os obstáculos que impedem a entrada dos clientes tardios e retardatários do Hadoop, e elas continuarão a ganhar espaço.
5- O surgimento de catálogos de metadados ajuda as pessoas a encontrar o Big Data que vale a pena ser analisado
Por muito tempo, empresas descartaram seus dados porque não tinham capacidade de processar tantos deles.
Com o Hadoop, elas conseguem processar grandes volumes de dados, mas nem sempre esses dados estavam organizados de uma forma propícia para sua descoberta. Os catálogos de metadados podem ajudar usuários a descobrir e entender dados relevantes para a análise com o auxílio de ferramentas de autoatendimento. Essa lacuna na necessidade do cliente está sendo preenchida por empresas como a Alation e a Waterline, que usam aprendizado de máquina para automatizar o trabalho de descoberta de dados no Hadoop. Elas catalogam arquivos usando marcas, descobrem relações entre ativos de dados e até mesmo fornecem sugestões de consultas em interfaces do usuário pesquisáveis. Isso ajuda os consumidores e os administradores de dados a reduzir o tempo destinado à confiabilidade, à descoberta e à consulta adequada dos dados. No próximo ano, haverá mais conscientização e demanda para a descoberta de autoatendimento, que crescerá como uma extensão natural da análise de autoatendimento.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B que tem o core business em alocação de profissionais de TI. Contamos com profissionais capacitados para atender as necessidades de sua empresa e fazê-la crescer de forma exponecial. Entre em contato conosco via email ou chat para tirar quaisquer dúvidas.
O BIG DATA – essa é uma pauta muito interessante. Escolhemos trazê-la por ser também um dos assuntos mais falados atualmente no mundo todo. Já postamos por aqui sobre a Indústria 4.0 e todos os pontos positivos que esta Quarta Revolução Industrial trará para a história da humanidade e o mercado dos negócios.
Podemos destacar alguns pontos favoráveis, principalmente sob a ótica sustentável. Sim, contamos com isso para a salvação de nosso planeta e nós, daPasquali Solution, deixamos aqui registrado desde já nosso total apoio às práticas sustentáveis e estamos totalmente inclinados a ajudar sua empresa a se adequar a essa nova era que está por vir, pois nosso intuito é que sua empresa cresça de forma exponencial.
A preocupação com a sustentabilidade tornou-se algo imprescindível para humanidade, uma vez que a intervenção humana na natureza conseguiu causar catástrofes irreversíveis, não só para biosfera como também para a qualidade de vida na terra.
Em meados da década de 1980, houve a Terceira Revolução Industrial e com ela, o advento da internet. Após esse avanço tecnológico e o disparo de notícias em tempo real, surgiu um efeito instantâneo no ritmo de vida da raça humana, ritmo esse que tem como válvula propulsora as novidades que circulam no mercado. Dito isso, são necessárias as inserções de práticas e metodologias que possam ser implantadas nas indústrias para que possam diminuir os danos à natureza e esses tipos de práticas são algumas das promessas da Quarta Revolução Industrial.
Nós, como aficionados da tecnologia, cremos em um futuro de grandes mudanças favoráveis, não só para o aquecimento de ações voltadas à tecnologia, mas, sobretudo, que favoreça e a qualidade de vida das próximas gerações.
Big Data
Dito isso, vamos mencionar abaixo alguns pontos positivos das mudanças acerca da Indústria 4.0.
E podemos lembrar aqui alguns dos benefícios do impacto da Quarta Revolução Industrial:
• Redução de Custos;
• Economia de Energia;
• Aumento da Segurança;
• Conservação Ambiental;
• Redução de Erros;
• Fim do Desperdício;
• Transparência nos Negócios;
• Aumento da Qualidade de Vida;
• Personalização e Escala sem Precedentes.
Então, contamos com todas essas modificações significativas para nossa qualidade de vida nos dias atuais e para nosso futuro, afinal, o futuro é construído no presente, não é verdade?
Mas o que esse tal de BIG DATA tem a ver com tudo isso? O Big Data faz parte dos nove pilares que embasam a Indústria 4.0. Vejamos abaixo.
Os nove pilares da indústria 4.0. São eles:
• Robôs automatizados;
• Manufatura aditiva;
• Simulação;
• Integração horizontal e vertical dos sistemas;
• Internet das coisas industriais;
• Big data e Analytics;
• Nuvem;
• Segurança Cibernética;
• Realidade Aumentada.
O que é esse tal de BIG DATA?
Ele faz parte dos pilares da Indústria 4.0 e tem como fundamento a análise e a interpretação de grandes volumes de dados com uma imensa variedade. Desta forma, fica claro que são necessárias soluções específicas para Big Data que permitam aos profissionais de TI trabalharem com informações não-estruturadas a uma grande velocidade.
É importante mencionar que as ferramentas de Big Data são de grande relevância no direcionamento e na definição de estratégias de marketing, já que com elas é possível, por exemplo, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes.
Podemos citar alguns exemplos da inserção das ferramentas desse sistema na captação de grandes volumes de dados não estruturados, que na verdade não têm relação entre si e nem uma estrutura definida. Os posts no Facebook, vídeos, fotos, tweets, geolocalização, comportamento, por exemplo, são dados que, teoricamente, só podem ser analisados por humanos; todavia, se esses dados são inseridos em uma tabela de excel, por exemplo, passam a ter um estrutura e conexão.
DATA
Devemos mencionar que essas ferramentas não devem só dar conta da grande quantidade de dados variáveis, mas devem fazer isso a uma grande velocidade. É válido lembrar que as ferramentas de armazenamento de Big Data são diferentes das usadas para armazenar dados comuns. Pois, ao contrário dos bancos de dados comuns, os bancos usados nesse sistema devem comportar uma maior elasticidade, já que precisam suportar não só grandes volumes, mas também aqueles que crescem muito em pouco tempo. E, é claro, eles também precisam ser flexíveis para aceitar vários tipos de mídias.
Os cinco aspectos contidos no Big Data
Costumeiramente chamados de ‘os principais aspectos do Big Data’ – os 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor.
Os três primeiros são: Volume, Variedade e Velocidade e são associados à grande quantidade de dados não estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade.
O quarto “V” está relacionado à Veracidade das fontes e qualidade dos dados, já que eles devem ser confiáveis. Já o quinto e último “V”, mas não menos importante, está relacionado ao “Valor” e este faz link com os benefícios que as soluções de Big Data vão trazer para sua empresa. Desta forma, fica a critério dos gestores de cada empresa checar o que se encaixa de serviços e os benefício trazidos pela análise desse sistema para que possa compensar o alto investimento nas soluções específicas para isso.
Vamos aos exemplos de uso de Big Data
A forma mais compensadora de se utilizar as ferramentas de Big Data é fazer com que as empresas possam realizar os desejos dos clientes antes que eles peçam. Exemplificando o que acabamos de dizer, são as sugestões de sites de compras, como a Amazon, e as recomendações de serviços como Netflix e Spotify.
Outro exemplo é o case da Microsoft em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais – juntas irão realizar pesquisas que podem ajudar a prever engarrafamentos com até uma hora de antecedência. Esse projeto de Previsão de Trânsito deve usar dados como números históricos do departamento de transportes, câmeras nas ruas, mapas de trânsito do Bing e posts nas redes sociais.
As ferramentas de análise de Big Data contribuem para dar suporte a ações do governo. Por exemplo, na época que ocorreu a epidemia de gripe suína, uma equipe da Telefônica usou dados da rede de celulares para entender como as pessoas estavam se locomovendo durante o surto da doença. Então, essas descobertas ajudaram a validar as ações do governo para combater a crise.
Finalizamos essa postagem de hoje fazendo um convite para você, que faz parte de nossa audiência. Te convidamos a conhecer melhor os nossos serviços e assinar nossa newsletter. Desta forma, você saberá como podemos te ajudar e ainda ficará por dentro de tudo que postamos por aqui. Que tal?
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais na área de TI. Contamos com o melhor time de desenvolvedores do mercado. Estamos prontos para atender você.
Entre em contato conosco via email ou chat. Para nós será uma satisfação atendê-lo.
Com o avanço tecnológico em processo evolutivo, nos deparamos com a quarta Revolução Industrial(Industia 4.0) batendo em nossa porta e a necessidade de mudanças e aprimoramento no setor de Tecnologia de Informação se faz cada vez mais recorrente é necessário. Dito isso, as novidades que estão acerca do mundo de TI necessitam de expansão e atenção.
Nós, aqui da Pasquali Solution,fazemos questão de trazer para você assuntos extremamente relevantes do universo da TI. Vem conosco entender um pouco mais sobre NoSQL o porquê de sua associação com o BIG DATAe algumas das melhores opções de banco de dados disponíveis no mercado.
Antes de explicar um pouco mais sobre o que é o NoSQL, vamos dar uma introdução sobre o que é banco de dados e os dois diferentes tipos: os relacionais e os não-relacionais.
Banco de dados
Se não for a camada mais importante de um sistema, o banco de dados certamente é uma das porções mais vitais de um sistema de informação. Pouquíssimos são os sistemas que não contam com um banco de dados robusto e confiável. É através do banco de dados que, em geral, um sistema gerencia e mantém suas informações.
É dentro de um software de banco de dados que as informações de um sistema são divididas, assim como também é dentro do banco de dados que ações podem ser tomadas para que um sistema possua uma performance de execução de tarefas com agilidade. Além de possuir os dados de um sistema, é possível que um banco de dados armazene rotinas inteligentes de acordo com as regras de negócio definidas. Um exemplo são as tão conhecidas “Stored Procedures” (Procedimentos Armazenados), funcionalidades presentes nos maiores e mais confiáveis Softwares de Bancos de Dados do mundo.
DATA BASE
Relacionais
Microsoft SQL Server: baseado no lendário SYBASE, este software de banco de dados da Microsoft é possivelmente o banco de dados mais utilizado no mundo;
Oracle: concorrente direto do SQL Server e pertencente à própria Oracle, este banco de dados sempre foi a escolha para sistemas mais robustos e “parrudos”;
MySQL: popularizado por conta de seu alto poder de integração com a linguagem de programação PHP, o uso e confiabilidade no MySQL foram crescendo ao longo dos anos e, o melhor, ele é gratuito, pois é Open Source assim com o PostgreSQL, que também vem crescendo bastante;
IBM DB2: menos utilizado que Oracle, SQL Server e MySQL, o DB2 não é menos importante. Sendo utilizado há anos para os programas desenvolvidos para máquinas Mainframe dos sistemas de grandes Bancos nacionais e internacionais, como Itaú, Bradesco, etc;
SQL Lite: o menor banco de dados relacional do mundo é o banco mais utilizado para aplicativos mobile, sendo usado para apoiar a manutenção e gerenciamento de dados locais de um aplicativo.
Não-Relacionais
MongoDB: talvez o banco de dados não-relacional mais popular no mundo hoje em dia. Adobe, Bosch e Cisco são algumas das empresas que já adotaram o MongoDB para a maioria de seus sistemas;
Bigtable: nada menos que o banco de dados oficial dos sistemas da Google, ele pode ser utilizado e implementado por meio de serviços cloud da própria Google;
Cassandra: o poderoso Cassandra é bastante utilizado para implementação de IOT (Internet das Coisas) e hoje conta com usuários como eBay e NY Times;
O Amazon DynamoDB: É o db não relacional da Amazon, bastante similar ao Bigtable da Google, e é utilizado por Under Armour, Airbnb e outras;
Redis: é uma base de dados em rede open-source que armazena chaves com durabilidade opcional, patrocinado pela Pivotal Software e pela VMware e, desde 2015, mudou para a Redis Labs. O Redis mantém seus pares de valores-chave na memória, tornando seu acesso rápido. Ao longo dos anos, muitas APIs foram desenvolvidas para uma variedade incrivelmente ampla de linguagens de programação, tornando o Redis uma escolha fácil para desenvolvedores;
HBase: é uma implementação gratuita e aberta do BigTable do Google. O HBase possui uma série de implementações em gigantes da internet, incluindo LinkedIn, Facebook e Spotify;
Neo4j: é o sistema de gerenciamento de banco de dados baseado em grafos (ou Graph Database), sendo o sistema mais popular desta categoria em uso atualmente. Um Graph Database é baseado em arestas que atuam como relacionamentos entre os vértices (ou nodes), relacionando diretamente instâncias de dados umas com as outras.
O que é NoSQL?
Tornou-se uma parte permanente da nomenclatura de armazenamento de dados não-relacionais e sem esquemas. NoSQL é um termo geral que engloba uma série de tecnologias diferentes que não são necessariamente semelhantes, mas que possuem uma característica definidora do NoSQL: elas não são de natureza relacional.
A Structured Query Language (Linguagem SQL) tornou-se o padrão para manipulação de dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais ao longo dos anos. Por conta disso, o termo NoSQL vem sendo usado para definir tudo que não seja relacional, embora nem sempre essa abordagem seja precisa.
Cerca de 80% do Big Datasão dados não estruturados. Armazenar e processar esses dados em bancos relacionais não é uma tarefa viável, considerando, principalmente, que eles não foram concebidos com esse objetivo. Exatamente aí os bancos de dados NoSQL estão sendo usados cada vez mais para atender aplicações analíticas criadas na era do Big Data.Existem diversos papéis e cargos em TI diretamente relacionados aos banco de dados. Na Pasquali, contamos com os seguintes tipos de profissionais:
DBA’s: Os Administradores de Bancos de dados atuam principalmente com SQL Server e Oracle e são os responsáveis pelo bom funcionamento de um banco de dados, backup e, muitas vezes, pela performance destes banco de dados, executando atividades relacionadas a índices, desfragmentações, clusters, entre outras;
Desenvolvedores: Especialistas em linguagem SQL, os desenvolvedores para bancos de dados são aqueles profissionais específicos e responsáveis pelo desenvolvimento de Funções, Stored Procedures, Triggers, Views e rotinas de Jobs, ações recorrentes e agendadas dentro de um banco de dados;
AD’s: Os Administradores de Dados são responsáveis por todo modelo lógico e de consistência dos dados de uma empresa e seus sistemas. São os AD’s que irão propor os modelos e integridade de dados dos múltiplos ou exclusivos sistemas de que uma empresa dispõe.
Ligue para a Pasquali, entre em contato via Chat ou mesmo envie um e-mail. Teremos enorme prazer em ir até vocês ou mesmo recebê-los em nossa sede, no Itaim Bibi, em São Paulo, Capital.
Após alinharmos as necessidades, formalizaremos uma proposta final em cerca de um dia e, após aprovação de nosso cliente, estamos prontos para iniciar o processo.
Nosso contrato só é formalizado após aprovação dos profissionais por nossos clientes.
Nós, aqui da Pasquali Solution, fazemos questão de trazer o melhor em termos de notícias – as mais atuais e mais relevantes. Por isso, criamos esse blog com tags para você ficar por dentro tanto do mundo dos negócios, como também, do entretenimento.
Nossa pauta de hoje é focada em uma das profissões em ascensão em nossa área: estou falando do Citizen Data Science. Já ouviu falar?
Vivemos em um contexto de vida cada vez mais associado a um cenário conectado à internet. Desta forma, conseguimos enxergar um futuro próximo totalmente fundamentado por tecnologia de ponta que conecta não só o ser humano, como principalmente as máquinas via IOT (internet das coisas), um dos pilares da Indústria 4.0, que já existem e foi inserida em vários países, a exemplo da Alemanha, onde foi originado esse sistema.
E com essa crescente inserção de transmissão de dados de uma máquina para outra ou entre as pessoas, cabe, neste momento, questionamentos de como conseguir fazer a transmissão de dados de forma cada vez mais rápida. Então, nasce o BIG DATA, outro pilar da Quarta Revolução Industrial. E com todos esses avanços e a distribuição que, de tão rápida, é quase insana, surge outra preocupação, mas, dessa vez, com o resultado das análises, o que nem sempre é tão simples.
O que é Citizen Data Science?
Então, por definição, a Ciência Cidadã de Dados ou Cidadão de Ciência de Dados tem a ver com a proposta de transformar o complexo em algo simples. Ou seja, tem a ver com a conexão entre teoria e prática, análise e otimização, especialidade e gerenciamento.
O principal objetivo
É tirar o aspecto de modelagem complexa de dados e transformar o processo em algo com visualização. Portanto, Citizen Data Science é uma maneira de exemplificar as informações obtidas, de modo que elas sejam entendidas mesmo por quem não é especialista.
O cientista de dados não é substituído, mas ele passa a atuar de forma muito dinâmica, em vez de focar apenas no aspecto técnico. O processo é encarado como uma “tradução” de conhecimentos complexos para algo acionável.
Os benefícios da Citizen Data Science?
Tal abordagem prevê o uso de informações concretas. Portanto, qualquer tomada de decisão se torna mais confiável. É também uma forma de consolidar todos os dados gerados e entender o que, de fato, eles querem dizer.
Por causa do funcionamento, essa abordagem se trata de algo que ajuda a integrar processos, avaliar projetos e implementar boas práticas.
Contudo, se torna um jeito de favorecer o entendimento das informações, mesmo por quem não é um especialista técnico no assunto. Sem falar que é um meio de melhorar a acessibilidade e de democratizar a informação.
De forma geral, é um jeito de peneirar o que realmente é importante, pois, com tantas informações geradas, muitos empreendimentos têm dificuldade em focar no que faz a diferença. Com essa abordagem, fica claro por qual caminho a empresa deve seguir.
Na prática
Para que a Citizen Data Science seja aplicada, é preciso ter uma estrutura adequada. Isso significa, primeiramente, escolher as soluções corretas de software e integração. É o que gera, em primeiro lugar, os dados que serão analisados.
Na sequência, recomenda-se fazer uma triagem, selecionando os pontos que devem ser analisados e contar com profissionais capacitados. É possível ter o apoio de um cientista de dados ou de um Citizen Data Scientist.
Colhidas as informações e análises geradas, o objetivo agora é tomar decisões que ajudem o empreendimento a chegar mais longe. Então, é muito importante saber aproveitar os aspectos positivos desta abordagem, de modo a construir caminhos que fazem a diferença.
Portanto, a Citizen Data Science está totalmente ligada à capacidade de processar dados e apresentar resultados fáceis de entender e de aplicar. Consiste em uma abordagem acionável e de otimização, sendo uma ótima ferramenta para os negócios.
Carreira: o futuro
Podemos pontuar aqui que, para ser um profissional do futuro, um dos primeiros requisitos é estar por dentro de tudo o que acontece, não é verdade? Independentemente de qual seja área ou nicho, é imprescindível fazer parte de tudo o que acontece. Então, pode-se dizer que um profissional do futuro tem que estar atualizado e buscar capacitação é extremamente necessário para fazer a diferença no mercado de trabalho.
De olho no futuro
Para tornar-se um cientista nessa área, é necessário começar pela base ou estrutura da formação profissional. Por ser uma necessidade recente e em ascensão, pode ser difícil encontrar faculdades voltadas apenas para o tema. Portanto, aconselhamos a focar em áreas correlatas e expansíveis.
O Data Science é um processo facilitador na análise e na interpretação de dados que pode ajudar a melhorar seus negócios. No Brasil já existem algumas graduações em curso para que você possa se aperfeiçoar.
Afinal, a função da Citizen Data Science é ter uma aplicação prática, acessível e de fácil entendimento. A formação nessa área, portanto, tem o papel principal de estabelecer os conceitos necessários e ambientar o profissional do futuro sobre o tema.
Especializações em Citizen Data Science
Um dos pontos mais importantes consiste na especialização sobre esse tema, pois é isso que garante o uso dos dados da melhor maneira. Portanto, o recomendado é que o interessado no assunto busque capacitações específicas quanto à abordagem.
Cursos pontuais sobre o tema, podem trazer novos conhecimentos de estatística, matemática e tecnologia. É essencial entender sobre Big Data, soluções tecnológicas e aplicação prática nas empresas. Com essa capacitação, qualquer profissional tem a chance de atuar de forma completa.
Atento ao mercado
Por falar em mercado, um dos pontos essenciais sobre a Citizen Data Science é que ela está em constante transformação. É perceptível que com o desenvolvimento de inteligência artificial, cresce a promessa de criação de algoritmos cada vez mais complexos e capazes de obter certas informações. Logo, o tratamento dos dados também precisa evoluir.
Sabemos que, para se tornar o profissional do futuro, é essencial estar um passo à frente e acompanhar todas as mudanças nesse sentido. Como falamos no início do texto, é importante que você fique de olho tanto nas tendências quanto nos lançamentos, assim como nas propostas que já foram desenvolvidas e que chegam ao mercado.Com disciplina e a capacidade de se manter sempre atualizado, é possível conquistar uma atuação bem consistente.
Necessidades dos empreendimentos
Como mencionado anteriormente, uma das propostas da Citizen Data Science é gerar uma abordagem útil e acionável para as empresas.A função dos dados é auxiliar na tomada de decisões, bem como garantir competitividade e diferenciação.Portanto, é possível fazer com que o negócio cresça de forma exponencial e com um desempenho melhor.
Com visão crítica e especializada de um profissional da área, fica mais fácil entender do que a empresa precisa, quais são as expectativas e o que é mais relevante.Dessa forma, é possível selecionar os dados e recursos adequados de maneira direcionada.
A promessa da área de Citizen Data Science de formar um profissional do futuro cada vez mais integrado com informações e tecnologias é certa.Com o saber atualizado no segmento, é possível aproveitar essas mudanças.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais em TI e estamos nesse nicho há quase duas décadas. Sinta-se à vontade para tirar todas as suas dúvidas. Estamos a postos para atendê-lo. Mande e-mail ou chame no chat.
