{"id":259477,"date":"2021-06-22T11:55:00","date_gmt":"2021-06-22T08:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/10-fatos-sobre-big-data-que-voce-deve-saber\/"},"modified":"2021-06-22T11:55:00","modified_gmt":"2021-06-22T08:55:00","slug":"10-fatos-sobre-big-data-que-voce-deve-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/pt-pt\/10-fatos-sobre-big-data-que-voce-deve-saber\/","title":{"rendered":"10 fatos sobre big data que voc\u00ea deve saber"},"content":{"rendered":"

\n Nos \u00faltimos anos, onde quer que voc\u00ea v\u00e1, tudo que voc\u00ea l\u00ea online, voc\u00ea v\u00ea o termo “Big Data”. As pessoas podem imagin\u00e1-lo como trilh\u00f5es de trilh\u00f5es de n\u00fameros e figuras fluentes “semelhantes a uma matriz”. Mas o que “Big Data” realmente significa para n\u00f3s? Estamos apenas no in\u00edcio de uma “revolu\u00e7\u00e3o de dados” que afetar\u00e1 todas as empresas e todas as formas de vida neste planeta, e \u00e9 algo que n\u00e3o podemos ignorar. N\u00e3o acredita em mim? Aqui est\u00e3o 10 fatos que falam por si para pintar um quadro realista desta revolu\u00e7\u00e3o. Aqui est\u00e3o 10 fatos sobre big data que voc\u00ea precisa saber:\n<\/p>\n

\n 10 Big Data \u00e9 literalmente Big Data
\n<\/h3>\n

\n “Big Data”, como \u00e9 chamado, trata realmente de grandes conjuntos de dados. Um dos fatos mais surpreendentes sobre Big Data \u00e9 que eles s\u00e3o muito maiores do que normalmente pensamos em “Big”. Embora pessoas diferentes possam ter defini\u00e7\u00f5es diferentes de “Big Data”, e que n\u00e3o tenham uma defini\u00e7\u00e3o rigorosa, aqui est\u00e3o duas defini\u00e7\u00f5es que s\u00e3o precisas e conclusivas. A McKinsey define big data como referindo-se a “conjuntos de dados cujo tamanho est\u00e1 al\u00e9m da capacidade de ferramentas de software de banco de dados t\u00edpicas para capturar, armazenar, gerenciar e analisar”. Mayer-Sch\u00f6nberger e Cukier escreveram em seu livro “big data refere-se a coisas que podemos fazer em grande escala e que n\u00e3o podem ser feitas em escala menor, para extrair novos insights ou criar novas formas de valor, de maneiras que mudam mercados, organiza\u00e7\u00f5es, a rela\u00e7\u00e3o entre cidad\u00e3os e governos, e muito mais. ” Para ilustrar o qu\u00e3o grande \u00e9 o “big data”,\n<\/p>\n

\n – A cada segundo, criamos novos dados. Por exemplo, realizamos mais de 50.000 consultas de pesquisa a cada segundo (somente no Google)\n<\/p>\n

\n – Em agosto de 2015, mais de 1 bilh\u00e3o de pessoas usaram o Facebook<\/a> em um \u00fanico dia.\n<\/p>\n

\n – Os usu\u00e1rios do Facebook enviam em m\u00e9dia 31,25 milh\u00f5es de mensagens e assistem a 2,77 milh\u00f5es de v\u00eddeos a cada minuto.\n<\/p>\n

\n – A cada minuto, at\u00e9 300 horas de v\u00eddeo s\u00e3o enviadas para o YouTube<\/a> sozinho.\n<\/p>\n

\n Essa quantidade de dados n\u00e3o podia ser tratada por tecnologias e m\u00e1quinas convencionais de banco de dados h\u00e1 mais de uma d\u00e9cada. Novas tecnologias, como Hadoop e Spark, surgiram para aproveitar o poder subjacente ao crescimento exponencial da quantidade de dados gerados a cada dia.\n<\/p>\n

\n 9 Todos n\u00f3s contribu\u00edmos para o Big Data
\n<\/h3>\n

\n
\n Este \u00e9 um dos fatos mais surpreendentes sobre big data. Conforme mencionado acima, existem grandes quantidades de dados gerados todos os dias, principalmente a partir de nossas atividades di\u00e1rias na Internet, como pesquisar no Google, postar no Facebook, Tweeting, embora sejam gerados por atividades do usu\u00e1rio ativo, alguns conjuntos de dados s\u00e3o produzidos por dados coletados de comportamentos passivos do usu\u00e1rio, como a dura\u00e7\u00e3o da leitura de um determinado artigo online. N\u00f3s realmente n\u00e3o percebemos quando estamos gerando dados, podemos apenas estar usando nosso telefone, tirando selfies, assistindo alguns v\u00eddeos, mas o que fazemos \u00e9 crucialmente importante para propriet\u00e1rios de sites e empresas e, mais importante, estamos contribuindo para isso A revolu\u00e7\u00e3o do “Big Data” contribuindo para uma das partes mais fundamentais – a gera\u00e7\u00e3o de dados.\n<\/p>\n

\n 8 Dados significam muito para as empresas
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> As empresas agora podem extrair percep\u00e7\u00f5es de seus usu\u00e1rios e clientes de uma maneira mais abrangente e interativa, em vez das formas tradicionais, como pesquisas por telefone. Um dos fatos mais intrigantes sobre o big data \u00e9 que muitas empresas est\u00e3o implementando o “Big Data” como suporte para seus neg\u00f3cios principais.<\/p>\n

\n Um exemplo bem conhecido \u00e9 que o Google ajusta suas recomenda\u00e7\u00f5es de autocompletar com base nos h\u00e1bitos do usu\u00e1rio e outras informa\u00e7\u00f5es, por exemplo, se eu sou um programador coreano e uso o Google h\u00e1 um bom tempo, quando procuro “Python” (um linguagem de programa\u00e7\u00e3o), ele colocar\u00e1 automaticamente os sites sobre a linguagem de programa\u00e7\u00e3o Python em prioridade m\u00e1xima, em vez de mostrar informa\u00e7\u00f5es sobre cobras. O Google tamb\u00e9m sabe quais an\u00fancios exibir para que o usu\u00e1rio se sinta menos incomodado e para que os benef\u00edcios de marketing possam ser aumentados.\n<\/p>\n

\n Big Data tamb\u00e9m \u00e9 usado por marcas de luxo. A PRADA est\u00e1 instalando scanners RFID em provadores, como parte de seu projeto de “provadores inteligentes”, para mostrar as tend\u00eancias que designers e varejistas de roupas podem usar para impulsionar as vendas. Outro exemplo \u00e9 que, por exemplo, quando navegamos online, respondemos aos conte\u00fados online com naturalidade, que apenas lemos e navegamos com base no que sentimos que gostamos. E isso gera insights cruciais para propriet\u00e1rios de sites e empresas estudarem o comportamento do usu\u00e1rio e ajustarem suas estrat\u00e9gias de marketing e design de produto. As empresas que t\u00eam seus pr\u00f3prios blogs achariam isso extremamente \u00fatil para entender seus clientes.\n<\/p>\n

\n 7 governos tamb\u00e9m usam big data
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Um dos fatos mais significativos sobre big data \u00e9 que desempenhou um papel fundamental na campanha eleitoral do presidente Obama<\/a>, mais de 1.000 funcion\u00e1rios pagos trabalharam na campanha, 2,2 milh\u00f5es de volunt\u00e1rios e no total mais de 100 an\u00e1lises de dados que geraram mais de 66.000 simula\u00e7\u00f5es de computador todos os dias. O objetivo da campanha de Jim Messina era “medir tudo”.<\/p>\n

\n A ideia era exigir dados sobre tudo o que aconteceu durante a campanha para medir tudo e garantir que estavam sendo espertos em tudo. Os governos consideram o big data uma ferramenta extremamente importante para conhecer as opini\u00f5es e demandas dos cidad\u00e3os (desde que eles ou\u00e7am as pessoas), pois fornece atualiza\u00e7\u00f5es abrangentes e em tempo quase real das opini\u00f5es p\u00fablicas e informa\u00e7\u00f5es demogr\u00e1ficas. Os governos tamb\u00e9m o est\u00e3o usando para v\u00e1rios aspectos da opera\u00e7\u00e3o di\u00e1ria de uma cidade, e isso ser\u00e1 discutido nos fatos a seguir.\n<\/p>\n

\n 6 Big Data n\u00e3o envolve apenas empresas
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> As autoridades ol\u00edmpicas de Londres estavam usando Big Data para melhorar efetivamente as condi\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego. Durante as Olimp\u00edadas, cada motorista passa em m\u00e9dia 3 dias lidando com engarrafamentos, e o Transport for London apontou que aconteceriam em m\u00e9dia 300 acidentes de tr\u00e2nsito por dia. Eles incorporaram a Rede de Rota Ol\u00edmpica, bem como a T\u00e9cnica de Otimiza\u00e7\u00e3o de Compensa\u00e7\u00e3o de Ciclo Dividido, para monitorar o fluxo de tr\u00e1fego e otimiz\u00e1-lo controlando a dura\u00e7\u00e3o dos sem\u00e1foros vermelhos.<\/p>\n

\n 5 Isso pode salvar sua vida
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Os fabricantes farmac\u00eauticos est\u00e3o ligando quantidades gigantescas de dados de gen\u00f4mica e outras pesquisas para ajudar a entender mais sobre doen\u00e7as e intera\u00e7\u00f5es medicamentosas; este \u00e9 um grande impulso na pesquisa e desenvolvimento de medicamentos. Medicamentos mais eficazes, especialmente aqueles que visam o c\u00e2ncer e doen\u00e7as cr\u00f4nicas, provavelmente ser\u00e3o produzidos em quantidades muito maiores em um futuro pr\u00f3ximo. Com o big data, os m\u00e9dicos seriam capazes de avaliar e avaliar a efic\u00e1cia das terapias, combinando assim os pacientes com os ensaios cl\u00ednicos adequados, divulgando o desenvolvimento e a aprova\u00e7\u00e3o de novos medicamentos e destacando as terapias econ\u00f4micas.<\/p>\n

\n 4 Big Data ajudando no combate a doen\u00e7as
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Um dos maiores fatos sobre o big data \u00e9 que ele costumava entender melhor a mobilidade humana durante uma pandemia, para construir modelos realistas de como as doen\u00e7as infecciosas se propagavam<\/a> e para ilustrar o impacto que a interven\u00e7\u00e3o governamental pode ter na conten\u00e7\u00e3o de uma pandemia. O governo poderia fazer uso de big data para modelar em tempo real como as medidas de pol\u00edtica p\u00fablica afetam os fluxos de mobilidade e as taxas de infec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as. As epidemias podem ser combatidas em escala global, a efic\u00e1cia tem se mostrado alta no caso do Ebola. O Google Flu Trends implementa an\u00e1lise de dados para prever a propaga\u00e7\u00e3o da gripe, para que a preven\u00e7\u00e3o possa ser feita com anteced\u00eancia.<\/p>\n

\n 3 “Justi\u00e7a por meio de Big Data?”
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> O big data pode ser usado na preven\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de crimes e na seguran\u00e7a nacional. Os padr\u00f5es de crime podem ser previstos e a preven\u00e7\u00e3o do crime funcionou bem com big data (embora levante v\u00e1rias quest\u00f5es \u00e9ticas). Big data tamb\u00e9m \u00e9 uma \u00f3tima arma contra fraudes, as transa\u00e7\u00f5es podem ser monitoradas e anomalias podem ser detectadas de forma muito eficiente e precisa. Podemos alcan\u00e7ar justi\u00e7a por meio de big data? Podemos saber a resposta em um futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n

\n 2 Lado Negro do Big Data
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> Existem v\u00e1rias desvantagens na implementa\u00e7\u00e3o de big data. Este \u00e9 um dos fatos menos concentrados sobre big data. Por exemplo, a privacidade \u00e9 mais dif\u00edcil de proteger porque os mecanismos jur\u00eddicos e t\u00e9cnicos tradicionais n\u00e3o funcionam bem com big data, os conjuntos de dados podem conter informa\u00e7\u00f5es confidenciais, incluindo identifica\u00e7\u00e3o pessoal e informa\u00e7\u00f5es sobre sua renda, h\u00e1bitos e prefer\u00eancias, que podem ser exploradas por empresas, pois isso significa enormes lucros para eles. Al\u00e9m disso, \u00e9 prov\u00e1vel que o big data seja implementado em setores como financeiro e m\u00e9dico, informa\u00e7\u00f5es financeiras relativas a indiv\u00edduos e registros m\u00e9dicos, que preferimos que ningu\u00e9m mais conhe\u00e7a, ser\u00e3o alvos de alta prioridade para hackers. Big data tamb\u00e9m pode ser usado como uma ferramenta de vigil\u00e2ncia que viola a privacidade e os direitos dos indiv\u00edduos.<\/p>\n

\n Por outro lado, na era do big data, o desafio ser\u00e1 salvaguardar o livre arb\u00edtrio, a escolha moral, a vontade humana, a ag\u00eancia humana. Isso \u00e9 bastante filos\u00f3fico e \u00e9 mais ou menos semelhante \u00e0s controv\u00e9rsias sobre o desenvolvimento da Intelig\u00eancia Artificial<\/a>.\n<\/p>\n

\n Por \u00faltimo, mas n\u00e3o menos importante, mais pessoas ficar\u00e3o desempregadas devido aos grandes volumes de dados<\/a>. Como as m\u00e1quinas seriam mais inteligentes para extrair insights, o trabalho que \u00e9 convencionalmente executado por humanos, h\u00e1 uma perda previsivelmente grande de empregos dispon\u00edveis. Os setores financeiro e comercial s\u00e3o os que mais sofrem, j\u00e1 que a an\u00e1lise de marketing agora pode ser feita por m\u00e1quinas com an\u00e1lise de dados, e mesmo os pre\u00e7os das a\u00e7\u00f5es podem ser previstos pela an\u00e1lise de big data, poder\u00edamos facilmente imaginar muitos empregos em departamentos de marketing e investimentos os bancos seriam perdidos devido ao surgimento dessa revolu\u00e7\u00e3o do big data.\n<\/p>\n

\n 1 Est\u00e1 ficando mais r\u00e1pido a cada dia
\n<\/h3>\n

\"\"<\/a> A crescente popularidade e aplica\u00e7\u00e3o da Internet, computadores pessoais e tecnologias relacionadas trouxe um aumento maci\u00e7o da quantidade de dados criados, a quantidade de dados da Internet tem aumentado exponencialmente, de 2005 a 2012 aumentou em 1.696% e o aumento \u00e9 prov\u00e1vel que acelere em um futuro pr\u00f3ximo devido \u00e0 crescente popularidade da Internet, m\u00eddias sociais, computadores pessoais e dispositivos m\u00f3veis. Espera-se que a ind\u00fastria de big data cres\u00e7a de US $ 10,2 bilh\u00f5es em 2013 para cerca de US $ 54,3 bilh\u00f5es at\u00e9 2017. A revolu\u00e7\u00e3o do big data traz v\u00e1rios pr\u00f3s e contras e \u00e9 algo que, claramente, nenhum de n\u00f3s poderia fechar os olhos.<\/p>\n

    \n
  1. Est\u00e1 crescendo mais r\u00e1pido a cada dia\n <\/li>\n
  2. Lado negro do Big Data\n <\/li>\n
  3. Justi\u00e7a por meio de Big Data?\n <\/li>\n
  4. Big Data ajudando no combate a doen\u00e7as\n <\/li>\n
  5. Big Data pode salvar sua vida\n <\/li>\n
  6. Big Data n\u00e3o envolve apenas empresas\n <\/li>\n
  7. Os governos tamb\u00e9m usam Big Data\n <\/li>\n
  8. Dados significam muito para as empresas\n <\/li>\n
  9. Todos n\u00f3s contribu\u00edmos para Big Data\n <\/li>\n
  10. Big Data \u00e9 literalmente Big Data\n <\/li>\n<\/ol>\n

    \n Escrito por: CO-One<\/strong>\n<\/p>\n<\/p>\n

    \n Fonte de grava\u00e7\u00e3o: wonderslist.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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