Big Data: o que é, como aplicar, a importância e exemplos

Big Data chip

O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional?

Se esse é um conceito ainda estranho para você, é bom se atualizar.

Quando falamos na definição de Big Data, nos referimos a uma verdadeira revolução tecnológica, capaz de qualificar os resultados das empresas.

Isso explica o grande interesse pelo recurso em todo o mundo.

No Brasil, não é diferente. Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem correr na frente e aperfeiçoar o conhecimento no tema.

E tem muita gente precisando de profissionais qualificados que, junto a ferramentas Big Data, possam analisar e interpretar dados para conduzir negócios a decisões mais assertivas.

É por isso que construímos este artigo com tudo sobre Big Data.

A partir de agora, você vai ver:

  • O que é Big Data?

  • Por que o Big Data é importante?

  • Os dados que integram o Big Data

  • Relação entre a ciência de dados e o Big Data

  • Ferramentas Big Data

  • Big Data Analytics

  • Data-driven Marketing

  • Exemplos de Big Data

  • Carreira e mercado de trabalho para o analista de Big Data.

  • Siga a leitura e domine esse conhecimento para avançar na carreira.

    O que é Big Data?

Big Data explicação
Através do Big Data é possível fazer a interpretação e a análise de dados para variados usos

Big Data é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados remotamente.

Tudo que está disponível de forma online, de modo não sigiloso, por maior que seja a quantidade de informações, está ao alcance do Big Data, podendo ser agrupado conforme o interesse.

E isso inclui não apenas os bancos de dados públicos, como o YouTube é para os vídeos, ou o Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.

O Big Data pode integrar qualquer dado coletado sobre um assunto ou uma empresa, como os registros de compra e venda e mesmo os canais de interação não digital (telemarketing e call center).

Onde há um registro feito, a tecnologia o alcança.

Só ficam de fora as informações realmente inacessíveis, como as suas movimentações financeiras e informações privadas de algumas organizações, por exemplo.

Já o que vaga pela web pode ser acessado, coletado e agrupado.

O mais incrível é que isso é realizado em grande velocidade, através de ferramentas específicas de Tecnologia da Informação (TI).

E se pararmos para pensar, é necessário que seja assim, dada a gigantesca quantidade de informações geradas a cada dia, por dispositivos diversos.

Através do Big Data, portanto, é possível fazer a interpretação e a análise desses dados para variados usos.

Entre eles, definir as estratégias de marketing de uma empresa, reduzir custos, aumentar a produtividade e dar um rumo mais inteligente ao próprio negócio.

Recentemente, gestores têm utilizado muito a “filosofia” de Big Data como uma ferramenta de apoio estratégico.

O que acontece é que eles passaram a entender a sua importância para obter insights sobre as tendências de mercado e o comportamento dos consumidores, além de melhorar o próprio processo de trabalho.

Os indicativos são capazes de ajudar na tomada de decisões mais assertivas e, principalmente, mais adiantadas do que a concorrência.

Nem seria preciso dizer o quanto isso é fundamental para garantir o sucesso de qualquer negócio.

Sendo assim, todas essas informações, disponíveis online e também offline, são capazes de ajudar a empresa a crescer.

Mas isso ainda não é tudo a saber sobre a importância do Big Data.

No próximo tópico, vamos aprofundar mais essa questão.

POR QUE O BIG DATA É IMPORTANTE?

Big Data gráficos
Há diversos benefícios para uma empresa que dá a devida importância ao estudo de Big Data

Engana-se quem pensa que a importância do Big Data está relacionada apenas ao volume de dados disponíveis.

O que deve ser levado em consideração é o que você faz com eles.

Sendo assim, podemos dizer que o Big Data é importante para ajudar as empresas a analisar os seus dados e utilizá-los na identificação de novas oportunidades.

EXTENSÃO: ANÁLISE DE BIG DATA

Este curso é pioneiro em tratar os conceitos de Big Data e a aplicação de técnicas e algoritmos a dados estruturados e não estruturados.

Obviamente, isso varia de acordo com o seu modelo de negócio, a atividade exercida e as metas e objetivos traçados para a organização.

Mas há benefícios em comum ao alcance de todo o tipo de empresa.

Entre eles, economia de tempo, redução de custos, otimização de ofertas, fornecimento de novos produtos, maiores lucros, clientes mais satisfeitos e decisões mais eficientes.

Ainda é possível combinar o Big Data com o Analytics, que ajuda a entender o que esse volume de informações podem nos dizer.

Juntos, eles conseguem atender às necessidades de empresas de vários mercados.

Veja alguns exemplos:

  • Marketing: analisando o perfil do consumidor, o seu comportamento, estilo de vida e preferências, o que facilita a criação de novos produtos e uma comunicação mais direcionada
  • Financeiro: prevenindo fraudes e realizando previsões de flutuações econômicas e mercadológicas, o que torna o investimento mais seguro
  • Relacionamento e vendas: oferecendo produtos mais relevantes, com a fidelização dos clientes e diminuição de taxas de churn (cancelamento de clientes).

BIG DATA X BUSINESS INTELLIGENCE

Big Data Business Intelligence
Big Data e Business Intelligence estão relacionados, mas não são o mesmo

 

É relativamente comum haver certa confusão entre os conceitos de Big Data e Business Intelligence.

Muitos acham que o BD é o substituto do BI, o que de verdade não tem nada. Para entender melhor, pense na grande quantidade de dados do Big Data.

Nesse volume estratosférico de informações, há muitas delas que são relevantes, enquanto outras não se traduzem em valor sem a análise adequada.

É aí então que entra o Business Intelligence.

Para esclarecer, vamos explicar o significado de cada um deles.

Big Data

É o ato de gerar, capturar e processar uma grande quantidade de dados.

As empresas investem em BD, pois as informações armazenadas são capazes de oferecer insights que podem favorecer o futuro do negócio.

Business Intelligence

É a forma genérica de se referir a sistemas e softwares que importam fluxos de dados e os utilizam para gerar informação que pode indicar uma decisão específica.

Ele serve para obter informações comerciais valiosas, que podem estar escondidas do BD.

Fazendo uso de uma metáfora, podemos dizer que o Big Data é a pedra bruta, enquanto o Business Intelligence oferece o diamante lapidado.

A história do Big Data 

Big Data história
O conceito de Big Data e o que pode ser englobado cresce cada vez mais

Apesar de seu uso ter se tornado mais frequente em tempos recentes, o termo Big Data nasceu ainda na década de 1990.

E veja só onde: na NASA (National Aeronautics and Space Administration – Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço).

Na época, o BD era utilizado na descrição de conjuntos de dados complexos que desafiavam os tradicionais limites computacionais de captura, de processamento, de análise e de armazenamento de informações.

Em 2001, o então vice-presidente e diretor de pesquisas do Enterprise Analytics Strategies (Estratégias Analíticas Empresariais), Doug Laney, articulou a definição de Big Data em três V’s:

  • Volume
  • Variedade
  • Velocidade.

Porém, 12 anos mais tarde, o chefe de dados da Express Scripts, Inderpal Bhandar, argumentou que existiam outros três V’s adicionais

  • Valor
  • Volatilidade
  • Veracidade.

Como veremos no próximo tópico, a história do Big Data ainda reservaria a proposição de um sétimo V: visualização.

O modelo, então, estava completo.

E devido à sua eficiência, as organizações começaram a perceber o poder do uso do Big Data.

Segundo esta reportagem, publicada pelo site da Revista Forbes no ano de 2015, cerca de 90% da empresas de nível médio a grande já investiram em BD.

Entenda os 7 V’s

Big Data os 7 v's
No começo eram três "V's". Agora já estamos em sete

Como falamos anteriormente, Doug Laney definiu o Big Data baseado em três V’s.

Eram três que viraram seis e, hoje, eles são sete.

Vamos compreender melhor o que cada um representa nesse gerenciamento de dados?

1. Volume

O Big Data agrupa uma enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo.

É só imaginar todos os e-mails, vídeos, fotos e mensagens que circulam nas redes diariamente.

Assim, o BD atua de maneira a lidar com esse volume de dados com eficiência, tornando possível o seu agrupamento através de softwares.

2. Velocidade

É a agilidade com a qual os dados são produzidos e manipulados.

O Big Data vai analisar os dados no instante em que são criados sem precisar armazená-los.

Isso acontece com as transações de cartão de crédito, viralização de mensagens em redes sociais, publicações em sites e blogs, entre outras.

3. Variedade

Os dados podem ser gerados em vários formatos estruturados (numéricos) ou não-estruturados.

Nessa última categoria, se incluem arquivos de áudio, vídeo, e-mail, textos e cotações e transações financeiras.

4. Valor

De nada adianta ter acesso a uma grande quantidade de informação se ela não puder agregar valor, certo?

Pode-se dizer que o valor do Big Data está na análise precisa dos dados e nas informações e insights fornecidos para as empresas a partir do seu conteúdo.

5. Veracidade

Nem seria preciso lembrar quanto à importância de as informações reunidas serem verdadeiras.

Mas em tempos de fake news, parece impossível controlar a geração e disseminação desse tipo de conteúdo, além do seu aproveitamento como se real fosse.

O que o Big Data faz, contudo, é permitir a análise de grandes volumes de dados, o que compensa possíveis informações equivocadas.

Se várias fontes apontam para um entendimento contrário, aí está um indicativo de alerta de falsidade quanto à mensagem original.

6. Volatilidade

Esse é um dos grandes desafios atuais do Big Data.

Os fluxos de dados são crescentes em relação à velocidade e variedade, mas também possuem picos periódicos, que variam de acordo com as tendências.

Alguns deles podem ser muito difíceis de serem gerenciados, ainda mais os não-estruturados.

Difícil, mas não impossível.

7. Visualização

No último dos V’s , o recado é curto e grosso: os dados precisam ser apresentados de forma acessível e legível.

Sem isso, afinal, como compreendê-los e tirar proveito deles?

Diferentes tipos De dados

Big Data tipos de dados
Os dados podem vir de diversas fontes e em várias formas

Até aqui, já aprendemos bastante sobre o Big Data, sua história, importância e os principais componentes, todos representados pela letra inicial V.

Você deve ter percebido que a questão da variedade de dados é marcante.

Eles vêm de fontes diversas, mudando também de acordo com o formato, em estruturados e não-estruturados.

Os dados estruturados são aqueles disponíveis em um formato rígido ou específico.

Dessa maneira, é possível prever o que será inserido em determinado campo de uma tabela, por exemplo. Já os dados não-estruturados, como o nome sugere, não seguem uma regra e são apresentados como aparecem.

Esse é o caso de imagens, vídeos, documentos de texto, e-mails e posts em redes sociais.

Todos esses dados são provenientes de três locais.

  • Dados das redes sociais: são normalmente capturados em forma não-estruturada, porém, estão se tornando cada vez mais atraentes para marketing e vendas
  • Dados transmitidos ou streaming data: são aqueles que chegam aos sistemas de TI a partir de uma rede de dispositivos conectados
  • Fontes publicamente disponíveis: são os dados disponíveis através de canais públicos.
Após a identificação da fonte dos dados, é preciso começar a considerar as decisões a serem tomadas pela empresa com o uso dessas informações disponíveis.

Vamos avançar nessa questão mais à frente.

Antes, contudo, vale entender melhor a relação do Big Data com a ciência de dados.

Relação entre a ciência de dados e o Big Data

Big Data ciência de dados
Assim como com Business Intelligence, Big Data também tem relação com Ciência de Dados

O Big Data não existe sem a ciência de dados. Isso é inegável.

Ela representa a importância de saber lidar de maneira científica com as informações coletadas, a fim de garantir resultados confiáveis e que auxiliem na tomada de decisões com maior precisão.

Podemos dizer que a ciência de dados permite se antecipar ao futuro, direcionando os usuários a escolher determinados caminhos com base em recomendações, por exemplo.

Ela pode ser aplicada em setores diversos, como:

  • E-commerce

  • Entretenimento
  • Marketing digital
  • Mídias sociais
  • Serviços financeiros
  • Energia
  • Saúde
  • Astronomia
  • Segurança da Informação.
  • Dessa maneira, podemos dizer que a ciência de dados equivale a hipóteses, modelos matemáticos e estatísticos aplicados à análise de informações para atestar a qualidade dos resultados atingidos.

    É onde o Big Data se encaixa, fazendo uso de ferramentas como as que iremos destacar no próximo tópico.

    Ferramentas Big Data: o que você precisa saber

Big Data ferramentas
Um profissional de Big Data tem que saber lidar com ferramentas bastante específicas

Como você já sabe, o interesse das empresas pelo Big Data tem se acentuado nos últimos anos.

Este artigo cita uma pesquisa não tão recente, de 2013, realizada pela Universidade de Oxford, na Inglaterra.

Na época, 1.144 gestores ouvidos em 95 países informaram que 53% das organizações já utilizavam Big Data com foco na maior compreensão e qualificação da experiência dos clientes.

Cinco anos depois, o interesse se acentua, mas ainda há limitações no uso do BD. O obstáculo central envolve tecnologia e capital humano.

Apesar de uma parcela das empresas já contar com especialistas na área, capazes de realizar a organização dessas informações, outra parte ainda enfrenta dificuldades para lidar com a análise e compreensão delas.

Como os projetos de Big Data possuem dados estruturados e não-estruturados, provenientes dos mais diferentes locais, é necessário realizar uma análise criteriosa para que eles sejam utilizados da melhor forma possível.

E isso precisa ocorrer no ritmo dos 7 V’s, o que nem sempre está ao alcance de todas as organizações.

A boa notícia é que existem ferramentas de Big Data disponíveis no mercado, capazes de melhor gerenciar os dados armazenados. Neste link, por exemplo, você encontra informações sobre 20 delas (em inglês).

Mas o que há de mais importante a saber sobre essas ferramentas? Sua preocupação aqui é com relação às suas características.

Podemos chamar de pré-requisitos para que elas possam efetivamente ajudar você nessa missão de encarar o Big Data e usá-lo a seu favor.

Na hora de escolher a ferramenta com a qual irá trabalhar, o ideal é saber:

  • Como é a sua interface?
  • Como os usuários irão filtrar os dados?
  • O que é oferecido em termos de atualizações?
  • Quais as restrições de segurança?
  • Como os relatórios são apresentados?

Big Data Analytics

Big Data analytics
Você também pode usar Big Data para analisar a concorrência

Já ouviu falar no Big Data Analytics?

Ele é importante dentro de uma empresa para a realização de negócios mais atraentes e inteligentes, com operações mais eficientes, capazes de gerar mais lucro e deixar os clientes mais satisfeitos.

Quando o Big Data é combinado com o Analytics (análises de alta potência), é possível que a organização consiga realizar mais tarefas relacionadas a negócios.

Veja só algumas delas:

  • Identificar fraudes antes que afetem o andamento da empresa
  • Descobrir a causa de falhas, defeitos e problemas praticamente em tempo real
  • Recalcular os riscos em minutos
  • Criar cupons no ponto de venda baseados nos hábitos de compra do consumidor.

Sendo assim, é possível afirmar que o Big Data Analytics tem grande impacto sobre a redução de custos, criação de novos produtos ou serviços, tomada de decisões mais rápidas e assertivas e reduções de tempo.

É a forma mais efetiva de confirmar todos os benefícios já conhecidos sobre ele.

Análise da Concorrência e Big Data

Para conseguir entender os movimentos de consumo de um público-alvo ou até mesmo prever uma mudança, é imprescindível que a organização utilize o Big Data Analytics.

Ele é capaz de apontar caminhos diferentes daqueles já percorridos pela concorrência.

Isso passa, por exemplo, pela proposição de novos produtos e promoções específicas, assim como pelo aumento do estoque de uma mercadoria que será mais procurada pelos clientes futuramente.

Uma das maneiras mais inteligentes de usar o Big Data a seu favor é compreender os dados para análise dos movimentos da concorrência.

A partir daí, criar ações que despertem maior interesse do público do que o praticado por aqueles que disputam o mercado com você.

Para que isso seja feito da melhor forma possível, é necessário trabalhar com uma ferramenta com alta capacidade de armazenamento e processamento de dados, coletando informações do mercado e as manifestações dos consumidores.

Atrelado a isso, a empresa ainda deve lidar com algoritmos estatísticos, técnicas de aprendizagem de máquina e análise de sentimento.

É o que permite apresentar ao gestor, em tempo real, o que está acontecendo no mercado.

Data-driven Marketing

Big Data; Data Driven Marketing
O marketing é outro campo que pode ter ótimos insights com a análise de Big Data

O data-driven marketing nada mais é do que o marketing orientado a dados.

Como tal, diz respeito às decisões tomadas a partir da análise de informações coletadas sobre um cliente. Esse tipo de ação tem o consumidor como o centro da estratégia.

Assim, acaba gerando um maior engajamento, justamente por entregar mensagens relevantes àquele público, resultando em mais vendas.

As ações de data-driven marketing são 100% mensuráveis e, dessa forma, as empresas conseguem saber o que deu certo e o que não, além de fazer ajustes na estratégia a tempo de evitar prejuízos maiores.

Através do ROI (return on investment ou retorno sobre o investimento) é possível saber quanto a organização ganhou ou perdeu com os investimentos feitos em treinamentos, ferramentas, mídia paga, entre outros.

Depois de analisar esses resultados, o gestor pode pensar no que deve ser feito para melhorar seus resultados e garantir o crescimento sustentável da empresa.

Geração de critérios para a tomada de decisões

Hoje em dia, qualquer organização precisa analisar dados antes de tomar decisões, sejam elas sobre os mais variados temas.

E quando se fala em dados, não existe nada parecido com o potencial do Big Data.

Mas é preciso ter condições de trabalhar suas informações, como já destacado.

Este artigo do CanalTech cita uma pesquisa realizada pela consultoria global de negócios, Bain & Company.

  • Veja só algumas conclusões muito interessantes do estudo:
  • As empresas com capacidades analíticas avançadas possuem duas vezes mais chances de estarem entre as de melhor desempenho financeiro
  • São cinco vezes mais propensas a tomar decisões mais rápidas
  • Têm três vezes mais chances de executar tarefas conforme programado.

Aí você se pergunta: como é possível transformar tamanha tecnologia em resultado financeiro?

Não há grandes segredos. Imagine que uma rede de supermercados faça a análise do perfil do cliente.

Ela investiga os produtos mais comprados, os dias de maior circulação, a frequência de compras, a forma de pagamento preferida, entre outros dados.

Após coletar e entender tais informações, a empresa pode adotar medidas para vender mais e atrair o consumidor.

E isso pode ocorrer em diversas áreas da empresa, como no controle do orçamento, uma possível expansão, a capacidade de investimento, entre outras possibilidades.

A forma como o Big Data funciona varia de acordo com o objetivo final de cada empresa.

O que importa é que ele oferece valiosos elementos para a tomada de decisões.

Quais principais empresas utilizam o Big Data?

Empresas que usam Big Data
Múltiplas empresas de diversos campos podem se beneficiar com investimentos em Big Data

Big Data não se limita apenas a grandes empresas.

Sua importância é tamanha que negócios de todos os portes, dos mais variados segmentos, podem fazer uso de suas contribuições.

Para você ter uma ideia melhor, observe os itens abaixo. Usamos como exemplos alguns setores da economia e possíveis benefícios gerados a partir de uma estratégia de Big Data.

  • Bancos: Entender e aumentar a satisfação dos clientes; Minimizar riscos e fraudes.
  • Governo: Lidar com congestionamentos; Prevenir criminalidade e gestão de serviços públicos.
  • Manufatura: Aumentar a qualidade e a produção; Minimizar o desperdício.
  • Educação: Assegurar que o aprendizado esteja ocorrendo de maneira correta; Identificar os alunos com dificuldades e implementar melhores sistemas de avaliação.
  • Saúde: Saber como anda o atendimento ao paciente e melhorar a assistência.
  • Varejo: Aumentar o número de negócios repetidos; Descobrir a melhor forma de abordar os clientes e saber a maneira correta de lidar com transações.

Exemplos de empresas que revolucionaram o
mercado com o Big Data

Depois de compreender que o Big Data está em todo lugar, vamos falar de empresas que já usam o potencial da tecnologia para qualificar seus resultados.

Confira três exemplos que separamos para você:

Maplink

Com o uso de um software de rastreamento por satélite, a empresa conseguiu cruzar os dados dos mais de 400 mil automóveis de São Paulo e, então, fazer um diagnóstico do trânsito da cidade.

Dessa forma, é possível indicar os pontos de lentidão, a causa deles e as alternativas para aliviar o fluxo.

Nike

Através de uma parceria com uma empresa de tecnologia, ela conseguiu desenvolver um software usado durante a corrida, que informa a velocidade, distância, batimentos cardíacos e outros dados do atleta.

A grande sacada foi integrar o aplicativo com as redes sociais, estimulando outras pessoas a também compartilharem as suas conquistas.

Com esses dados postados na rede, a Nike ainda consegue compreender melhor o seu público e melhorar seus produtos.

UPS (United Parcel Service)

A empresa de logística começou a usar uma tecnologia para otimizar rotas de entrega.

Ao cruzar os dados dos sensores dos veículos, informações de mapa e requisitos das encomendas dos clientes, conseguiu reduzir incríveis 136 milhões de quilômetros percorridos por ano.

Como me torno um analista ou  Cientista de dados em Big Data?

Big Data indica oportunidades não apenas para empresas, mas para executivos.

Se você busca uma carreira de gestor ou uma recolocação profissional, vale ficar ligado quanto ao espaço que o mercado oferece e o que ele exige para se tornar um analista na área.

Para trabalhar no cargo, é preciso ter conhecimento técnico em programação e também entender de negócios, é claro.

Além disso, o profissional precisa ter noção de matemática e estatística aplicada a dados.

O cientista ou analista de dados é responsável por atender às solicitações das áreas de
planejamento de uma organização.

 Veja um resumo das competências e habilidades desejadas para se tornar um analista de Big Data:

  • Habilidades analíticas para obter insights a partir da variedade de dados obtidos
  • Criatividade de produção de métodos novos para reunir, para interpretar e para analisar uma estratégia de dados
  • Noções de matemática e habilidades estatísticas
  • Domínio do computador, uma vez que os programadores precisam constantemente criar algoritmos de modo a transformar dados em insights
  • Competência empresarial e saber os objetivos de negócio em vigor e os processos que impulsionam o crescimento da empresa e seu lucro.

Como um curso de graduação voltado especificamente para a formação de cientistas de dados ainda é raro em todo o mundo, esses profissionais costumam vir de áreas que têm como base a matemática, como Ciência da Computação, Engenharia e Estatística.

Se é o que deseja para a sua carreira, já tem aí uma dica por onde começar.

E vale a pena? É o que vamos descobrir agora, falando sobre o mercado de trabalho.

Mercado de Trabalho

Mercado de Trabalho Big Data
O mercado de trabalho para especialistas em Big Data só tende a crescer

Boa notícia para quem deseja trabalhar com Big Data.

Segundo a Michael Page, empresa de recrutamento, o cargo de especialista em Big Data está entre os cinco mais procurados pelo mercado brasileiro.

Ela já havia chegado à mesma conclusão ao analisar o mercado português, atestando as boas oportunidades na área.

Isso ocorre porque o volume de dados gerados diariamente chega a ser um desafio para as empresas.

Em resposta, elas buscam profissionais para armazenar, entender e fazer bom uso das informações.

Um analista ou especialista em Big Data faz a gestão e a análise de dados, a fim de assegurar eficiência e rentabilidade para a empresa, além de propor ideias inovadoras para o negócio.

Interessante destacar ainda que a remuneração costuma ser atrativa, em especial quando o profissional evolui na carreira.

Engenheiros de Big Data ou Heads (líderes de equipe), podem ter salários superiores a R$ 30 mil, de acordo com esta reportagem do jornal Extra.

Outro aspecto interessante sobre essa carreira é que, como a profissão é relativamente nova, quem se antecipar têm mais chances de se destacar e conseguir uma oportunidade em uma ótima empresa.

Talvez seja mesmo a hora de buscar a sua qualificação para isso, concorda?

O que procurar em um curso de Big Data?

Antes de falarmos das especificidades importantes de um curso de Big Data, vale ressaltar que a formação é bastante democrática.

Seja em nível de especialização ou como uma segunda graduação, é um campo aberto a profissionais oriundos das mais diversas áreas.

Egressos de faculdades de TI, Publicidade, Jornalismo, Marketing, Estatística e Administração de Empresas são bons exemplos.

Se você procura um bom curso, saiba que ele depende de algumas características para ser bem aproveitado.

O aprendizado deve demonstrar as formas mais usadas de Big Data e as suas variações, como o Analytics e o Business Intelligence, sobre os quais já falamos por aqui.

Além disso, o aluno deve entender, após o curso, quais são as tecnologias mais comuns NoSql (Not Only Sql) e Hadoop, além de compreender como ele pode entrar para esse mundo.

Quer uma dica?

A sua busca deve ser por uma proposta de ensino voltado à aplicação, com uma diretriz menos acadêmica e mais direcionada ao mercado.

Pode estar começando aí a sua nova e promissora carreira.

Conclusão

Big Data
Big Data pode ser um campo ideal para você explorar a partir de agora

Você conferiu neste artigo que o Big Data é um grande conjunto de dados armazenados, capazes de fornecer insights sobre as tendências de mercado e o perfil dos consumidores, além de otimizar o processo de trabalho.

No momento, poucos são os assuntos que tanto despertam a atenção de gestores pelo mundo afora como esse.

Com um modelo baseado em 7 V’s (volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, volatilidade e visualização), o BD promete ajudar empresas a tomar decisões muito mais assertivas, qualificar suas ações, reduzir gastos e aumentar a produtividade.

Ao mesmo tempo em que gera oportunidades para as organizações qualificarem seus resultados, abre portas também para bons profissionais.

O capital humano é um dos aspectos ainda limitantes ao recurso, o que pode ser bom para você, que busca se capacitar e avançar na carreira.

Seja a partir de uma nova graduação, especialização, MBA ou mestrado, investir nos estudos é essencial para ir além.

E quando o assunto é ensino, você já sabe.

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