Big Data, Dados

O que se faz em 1 minuto na Internet?

O infográfico abaixo, de @LoriLewis e @OfficiallyChadd agrega a atividade online de bilhões de pessoas globalmente, para ver como um minuto na Internet se parece.

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In 60 Seconds em 2016

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Big Data, Dados, Segurança da Informação

Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)

LEI Nº 13.709, DE 14 DE AGOSTO DE 2018
Dispõe sobre a proteção de dados pessoais e altera a Lei nº 12.965, de 23 de abril de 2014 (Marco Civil da Internet).

No dia 14/08/2018 foi sancionada a Lei de Proteção de Dados, selecionei duas matérias que julgo importante e nos dá uma base de como funcionará essa lei, que entra em vigor em 18 meses.

Vejam as matérias abaixo:

Fonte e direitos: Tecnoblog

O presidente Michel Temer sancionou nesta terça-feira (14) o projeto de lei da Câmara 53/2018, que estabelece regras para a coleta e o tratamento de dados pessoais no Brasil. A lei, que entra em vigor daqui a 18 meses, é inspirada no Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR), que passou a valer na União Europeia em maio com o objetivo de assegurar a privacidade dos cidadãos.

A autoridade que seria criada para garantir a aplicação da lei, batizada de Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD), foi vetada por ser inconstitucional. Temer diz que houve “vício de iniciativa”, ou seja, a proposta não partiu do órgão competente. O presidente afirma, no entanto, que vai enviar ao Congresso um projeto sobre o mesmo tema, proposto pelo Executivo.

O que muda com a lei de proteção de dados pessoais

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Banco de Dados, Big Data, Importantes, Projeto

GDPR: a nova lei cibernética que pode afetar todo o mundo

A GDPR é uma nova lei europeia que entrará em vigor nos próximos dias. Ao reforçar as proteções de dados dos cidadãos da Europa, todas as empresas de pequeno, médio e grande porte terão que investir em cibersegurança. E não são apenas empresas locais: companhias de todo o mundo que têm negócios com a Europa precisarão se adequar. Ou seja, a mudança é global.

*** Entrará em vigor no dia 25 de Maio de 2018 ***

“A lei é clara: vazamentos de dados devem ser informados à DPA (comissão de proteção de dados) em até 72 horas e aos clientes afetados ‘sem demora injustificada'”

“Basicamente, as companhias terão que correr para aprender a proteger de maneira correta os dados de clientes”

Os 3 Pilares:
1. Governança de dados
2. Gestão de dados, que diz respeito à forma como tratar das atividades de processamento
3. Transparência de dados

E no Brasil?

Vejam a matéria completa clicando na imagem abaixo, ou no seguinte link.

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Big Data, Data Science, Importantes, Software Livre

7 ferramentas gratuitas de análise de dados que você deve conhecer

O software de análise de dados não precisa custar muito para ser eficaz. Essas ferramentas gratuitas podem ajudar as empresas a descobrir novos insights e obter previsões valiosas a partir de várias fontes de dados.

São eles (em ordem alfabética)
1 -DataMelt
2 – KNIME Analytics Platform
3 – OpenRefine
4 – Orange
5 – R
6 – Tableau Public
7 – Trifacta Wrangler

Maiores detalhes clicando na matéria completa (imagem abaixo ou no neste link)

Big Data, Data Science, IA, NoSQL

Por que as iniciativas de análise de dados ainda falham?

Talvez o problema esteja nas práticas de governança de dados. É preciso dar mais ênfase na qualidade e no contexto dos dados

Na matéria é listado 7 práticas problemáticas de uso de dados, são elas:
1 – Reunir dados, mas não integrá-los realmente
2 – Não perceber que as unidades de negócios têm necessidades exclusivas
3 – Recrutar apenas cientistas de dados
4 – Deixar de gerenciar o ciclo de vida dos dados
5 – Concentrar-se no volume, em vez de segmentar a relevância
6 – Fornecer dados, mas ignorar sua origem
7 – Fornecer dados, mas não ajudar os usuários a entender o contexto

Clique aqui para ver a matéria completa!

 

BI, Big Data, Dados, Data Science

McKinsey: Competindo em um Mundo Guiado por Dados

Fonte: O futuro das coisas

Conforme O futuro das coisas, o novo report da McKinsey Global Institute explora a fundo como a tecnologia digital está impactando a produtividade, o crescimento e a competitividade no nosso mundo. Também mostra quais as oportunidades que estão em jogo para as empresas.

The Age of Analytics: Competing In A Data-Driven World é um report (136 páginas PDF) baseado em mais de cinco anos de pesquisa em dados e analytics.

Nestes 5 anos, eles observaram como a adoção da ciência de dados acelerou especificamente as áreas de aprendizagem de máquina (machine learning) e de aprendizagem profunda (deep learning).

Dentre as análises, a McKinsey identificou 120 usos potenciais do aprendizado de máquina em 12 indústrias, além de ter realizado uma pesquisa com mais de 600 especialistas dessas indústrias para entender o que acham sobre o potencial impacto dessa tecnologia.

A descoberta mais surpreendente foi a extraordinária amplitude das potenciais aplicações da aprendizagem de máquina; Cada uma dessas aplicações foi identificada como sendo uma das três primeiras em uma determinada indústria por pelo menos um especialista dessa indústria.

Os pesquisadores da McKinsey então plotaram as 120 aplicações mais importantes no mapa abaixo. O eixo Y mostra o volume de dados disponíveis (abrangendo amplitude e freqüência), enquanto o eixo X mostra o potencial impacto dessa tecnologia, com base nas pesquisas feitas com os mais de 600 especialistas dessas indústrias.

Os usos específicos que combinam riqueza de dados com maiores oportunidades são as bolhas maiores no quadrante superior direito do gráfico. Estas representam áreas onde as empresas deveriam priorizar o uso da aprendizagem de máquina e se preparar para uma transformação que começa a acontecer.

Alguns dos usos de maior oportunidade são: publicidade personalizada; veículos autônomos; otimização de preços, rotas e programação com base em dados em tempo real em viagens e logística; previsão de resultados de saúde personalizada; e otimização de estratégias de merchandising no varejo.

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BI, BI X SQL Server, Big Data, Data Science

Dez principais tendências de Big Data para 2017

Fonte: Tableau Software

O ano de 2016 foi um marco para o Big Data, com mais organizações armazenando, photoprocessando e extraindo valor de dados de todos os formatos e tamanhos. Em 2017, os sistemas que oferecem suporte a grandes volumes de dados estruturados e não estruturados continuarão crescendo. Haverá uma demanda de mercado por plataformas que ajudem os administradores de dados a governar e proteger o Big Data e que permitam aos usuários analisar esses dados. Esses sistemas amadurecerão para operar de forma integrada com os padrões e sistemas de TI empresarial.

O que aconteceu depois? Este relatório destaca as principais tendências de Big Data para 2017, como:

  1. Big Data mais ágil e acessível: mais opções para agilizar o Hadoop
  2. O Big Data não está mais limitado ao Hadoop: ferramentas específicas para o Hadoop estão ficando obsoletas
  3. Organizações aproveitam lagos de dados desde o início para obter valor
  4. Arquiteturas desenvolvidas para rejeitar um tamanho padrão para todas as estruturas
  5. A variedade, e não o volume ou a velocidade, é o que orienta os investimentos em Big Data
  6. O Spark e o aprendizado de máquina dão gás ao Big Data
  7. A convergência da Internet das coisas (IoT), da nuvem e do Big Data gera novas oportunidades para a análise de autoatendimento
  8. A preparação de dados de autoatendimento está se tornando essencial, à medida que os usuários começam a modelar o Big Data
  9. O Big Data cresceu: Hadoop reforça os padrões empresariais
  10. O surgimento de catálogos de metadados ajuda as pessoas a encontrar Big Data que vale a pena ser analisado

Ler artigo completo em: Tableau