Big Data

BIG DATA

Sofia Alves nº16 e Sofia Boavista nº17 do 9ºD

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Desvantagens

Aplicações

Vantagens

Principais caraterísticas

o que é?

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O que é big data?

Big Data é um termo que descreve o enorme volume de dados — tanto estruturados quanto não estruturados — que é gerado continuamente a partir de uma variedade de fontes. Esses dados são tão grandes, rápidos e complexos que as ferramentas tradicionais de processamento e análise de dados não conseguem lidar com eles de forma eficiente.

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O que é big data?

Big Data é um termo que descreve o enorme volume de dados — tanto estruturados quanto não estruturados — que é gerado continuamente a partir de uma variedade de fontes. Esses dados são tão grandes, rápidos e complexos que as ferramentas tradicionais de processamento e análise de dados não conseguem lidar com eles de forma eficiente.

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principais características do big data

Big Data costuma ser descrito pelos 5V's:volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

O Big Data tem diversas aplicações em setores como marketing, saúde e finanças. A sua capacidade de analisar grandes volumes de dados traz benefícios significativos, aumentando a eficiência e a inovação. Essas utilizações evidenciam a sua importância no mundo atual.

Aplicações de big data

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Vantagens do big data

O Big Data tem se tornado cada vez mais necessário para empresas e organizações, permitindo o uso estratégico de grandes volumes de dados. Esta tecnologia tem o potencial de transformar a maneira como as decisões são tomadas e como os processos são otimizados, abrindo novas oportunidades e caminhos no mercado competitivo.

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Desvantagens

Embora o Big Data traga muitos benefícios, ele também apresenta desafios, como a complexidade técnica e preocupações com segurança e privacidade. Esses obstáculos precisam de ser gerenciados para que as empresas possam utilizar essa tecnologia de forma eficaz.

• Melhor tomada de decisões: Com base em dados reais, as decisões são mais acertadas.
• Aumento da eficiência: Processos podem ser otimizados, economizando tempo e recursos.
• Personalização: Produtos e serviços podem ser adaptados às preferências dos clientes.
• Previsão de tendências: Ajuda a antecipar mudanças e exigências do mercado.
• Detecção de fraudes: Facilita a identificação de atividades suspeitas.
• Inovação: Fornece percepções para o desenvolvimento de novos produtos e soluções.
• Vantagem competitiva: Empresas que usam Big Data têm mais chance de superar concorrentes.

• Marketing e Vendas: Personalização de campanhas e análise do comportamento do consumidor.
• Saúde: Diagnósticos mais precisos e análise de dados médicos para tratamento personalizado.
• Finanças: Detecção de fraudes e avaliação de riscos em tempo real.
• Transporte e Logística: Otimização de rotas e previsão de demandas.
• Segurança: Monitoramento e prevenção de crimes ou atividades suspeitas.
• Agronegócio: Uso de dados para otimizar colheitas e prever condições climáticas.
• Indústria: Melhoria na produção e manutenção preditiva de máquinas.

O conceito de Big Data não se refere apenas à quantidade de dados, mas também às formas de extrair valor dessas enormes quantidades de informação. A análise de Big Data permite identificar padrões, tendências e comportamentos que podem ajudar a tomar decisões informadas e até prever eventos futuros.

• Volume: o vasto número de dados que está a ser gerado e armazenado, que pode chegar a terabytes, petabytes ou até exabytes.
• Velocidade: A rapidez com que os dados são gerados e processados. Em diversos casos, os dados estão a ser transmitidos em tempo real, vindo de fontes como mercados financeiros, redes sociais, dispositivos IoT , e assim por diante.
• Variedade: A variedade dos tipos de dados, incluindo:

Dados estruturados: Organizados em bases de dados;Dados não estruturados: Texto, imagens, vídeos e áudios que não seguem um formato específico;Dados semi-estruturados: Emails, ficheiros XML e outros formatos que têm alguma estrutura, mas não tão rígida quanto as bases de dados;

• Veracidade: A qualidade e a confiabilidade dos dados envolvem a garantia de precisão, a gestão de inconsistências, a resolução de valores em falta e a eliminação de ruído.

• Valor: O potencial de extrair informações valiosas e acionáveis a partir dos dados constitui o objetivo final do Big Data: tomar decisões informadas, identificar tendências e prever resultados futuros.

• Custo elevado: Implementar e manter sistemas de Big Data torna-se muito caro.
• Complexidade: Lidar com grandes volumes de dados exige conhecimentos técnicos especializados.
• Segurança e privacidade: Há riscos maiores de vazamento de dados e invasão de privacidade.
• Dados de baixa qualidade: Dados desorganizados ou incorretos podem levar a conclusões erradas.
• Desafios na integração: É difícil combinar dados de diferentes fontes de maneira eficaz.
• Rápida obsolescência: Tecnologias e métodos podem ficar desatualizados rapidamente.

O conceito de Big Data não se refere apenas à quantidade de dados, mas também às formas de extrair valor dessas enormes quantidades de informação. A análise de Big Data permite identificar padrões, tendências e comportamentos que podem ajudar a tomar decisões informadas e até prever eventos futuros.