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Archive for the ‘Banco de Dados’ Category

SQL Server 2017

Refactor

Industry-leading performance

Perform queries up to 100x faster than disk with in-memory columnstore, and transactions up to 30x faster with in-memory OLTP.

Least vulnerable

Use layers of protection, including innovative features such as encryption at rest and in motion, all from the least vulnerable database over the last seven years.*

Real-time intelligence

Gain transformative insights with up to 1 million predictions per second using built-in Python and R integration, and get end-to-end mobile BI on any platform.

Any application, anywhere

Build modern applications using any data, any language, any platform—on-premises and in the cloud.

ApexSQL Refactor

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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Categorias:BI, Big Data, Data Science

A HISTÓRIA DO BUSINESS INTELLIGENCE

Olá Pessoal!! Após um tenebroso inverno na atividade deste blog, voltamos a atividade. Continuaremos com a sequencia de posts relacionados a Business Intelligence. Porém para dar uma quebrada no gelo vamos ver um vídeo que conta a história do Bi de uma forma divertida. Vocês gostariam de saber um pouco da história do Business […]

via A HISTÓRIA DO BUSINESS INTELLIGENCE — BLOG – TIO CAMILLO

Categorias:BI

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

Disco de cinco dimensões guarda dados por 14 bilhões de anos

Relembrando…

Cientistas da Universidade de Southampton, no Reino Unido, criaram uma técnica que permite que dados sejam armazenados em um disco de vidro por 13,8 bi de anos


 

Cientistas da Universidade de Southampton, no Reino Unido, criaram uma nova técnica para armazenamento de dados em discos de vidro. O ponto alto é a alta capacidade de armazenar dados, além da longa vida útil dos pequenos discos.

Usando uma técnica de cinco dimensões (5D), os discos devem resistir por até 13,8 bilhões de anos—isso mesmo, são quase 14 bilhões de anos. Para isso, eles devem ser preservados a até 190°C. A nova tecnologia é capaz de resistir a temperaturas de até 1.000°C, mas nesse caso sua durabilidade é reduzida.

Cada um dos discos pode armazenar até 360 TB de dados—lembrando que um TB é o equivalente a mil GB. Por isso, a sugestão dos cientistas é que a nova tecnologia seja usada para armazenar documentos de organizações que tenham um volume muito alto de dados guardados. Entre as sugestões que estão no comunicado oficial da universidade estão bibliotecas, museus e arquivos nacionais.

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Discos de vidro: guardados a até 190ºC eles podem durar quase 14 bilhões de anos (Universidade de Southampton)

Como testes, os cientistas salvaram documentos importantes da humanidade em alguns discos. Entre eles estão a Declaração Universal dos Direitos Humanos (que foi dada de presente à ONU), a Magna Carta e a Bíblia.

Cinco dimensões

Os dados são gravados nos discos usando laser ultraveloz, que produz impulsos de luz extremamente curtos e intensos. O arquivo é gravado por pontos minúsculos distribuídos em três camadas e separados por uma distância de cinco micrometros—que é um milionésimo de metro.

Os dados são gravados no vidro usando o que os pesquisadores chamaram de cinco dimensões. Elas são as três comuns de espaço, além do tamanho e da orientação dados às nanoestruturas.

As nanoestruturas alteram o caminho que a luz percorre no vidro, modificando a polarização que poderá ser lida pela combinação de um microscópio óptico e um polarizador, similar às lentes usadas em óculos Polaroid, explica o site da universidade.

Essa tecnologia pode assegurar a última evidência da nossa civilização: tudo que aprendemos não será esquecido, disse o professor Peter Kazanksky, que participou do desenvolvimento.

A equipe ainda está aprimorando a técnica e procurando por parceiros para que a tecnologia possa ser comercializada.

Veja abaixo um vídeo mostrando como os dados são gravados no vidro.

Como ser uma empresa movida por fatos e dados

Fonte: Endeavor

Conteúdo originalmente postado em EY

Na era da ruptura digital, uma empresa precisa ter as suas ações baseadas em fatos e dados ou pode correr o risco de ficar para trás e ver a concorrência sair na frente

Aumento das informações digitais, custos das tecnologias caindo muito rápido e um analytics mais sofisticado são alguns dos fatores que estão mudando radicalmente o mundo dos negócios. Quando utilizados de maneira correta, eles podem alterar o modo de pensar sobre os problemas dos negócios; trazer novas alternativas; criar vantagens competitivas e conduzir as empresas para caminhos cada vez mais inovadores.

Os dados e fatos caminham de mãos dadas. Mas investir em recursos de coleta de dados não é o suficiente para criar valor. As organizações também precisam ter processos de análise adequados, além dos profissionais certos para dar sentido aos dados e gerar percepções relevantes para a dinâmica da empresa.

A vantagem “analítica”

Enquanto 78% das organizações concordam que o “analytics” está mudando a natureza da vantagem competitiva, apenas 12% consideram ter uma boa análise de dados. Com a atual rapidez da ruptura tecnológica afetando empresas e indústrias em todo o mundo, esperar um pouco mais pode ser fatal durante uma prospecção de clientes. Uma pesquisa feita pela Forbes, em conjunto com a EY, mostra que os executivos de alto escalão administram suas empresas de olho nos benefícios práticos que os dados revelam, o que lhes dá uma vantagem em relação à concorrência.

Os 4 pilares de uma análise bem sucedida

Extrair todo o potencial de um conjunto de dados com certeza não é uma tarefa fácil – o que explica o porquê de muitas empresas demoram tanto para se adaptar à nova realidade guiada por dados. A pesquisa da EY, junto com a Forbes, também mostra que 89% das empresas concordam que empreender uma mudança representa uma barreira na hora de ganhar dinheiro. No entanto, a pesquisa também apontou quatro pontos chave que merecem atenção ao se transformar em uma empresa movida por dados:

1. Estratégia e liderança

Faça com que os dados e fatos sejam um imperativo estratégico. A visão que sustenta e dá um fôlego as atividades que se baseiam em dados precisa vir com um olhar que entenda a necessidade de possíveis mudança na estratégia das empresas diante de um mundo digital.E isso geralmente aponta para outra necessidade: novas lideranças que possam dar início a uma transformação digital orientada por dados.

2. Produção de Dados

Construa e mantenha a espinha dorsal das suas análises. Seus dados e a tecnologia são os principais facilitadores para criar uma empresa data-driven. Iniciar estabelecendo estratégias e começar pelas áreas que ofereçam oportunidades é o que deve nortear a essência e o ritmo do investimento em tecnologia. Certifique-se de construir uma estrutura empresarial que possibilite o fácil acesso a dados e às ferramentas que são necessárias para conduzir essas ações.

3. Consumo de dados organizacionais

Alinhe a organização em relação à nova cultura orientada por dados. O valor atribuído a uma cultura de resultados vem de um alinhamento comportamental, sempre necessário quando se trabalha com essas informações, partindo de insights, passando por ações até chegar à atribuição de valor. Isso geralmente significa que a cultura, os processos, as competências dos profissionais e os incentivos precisam passar por uma mudança.

4. Consumo de dados individuais

Comece tendo o consumidor final em mente. Antes de mais nada, o problema ou a oportunidade de negócio é algo que precisa estar claramente definido. Em seguida, pense em soluções de adequadas, levando em conta as mudanças que uma pessoa pode fazer em seu processo de tomada de decisão e/ou de negócios. Desenhar processos com foco em pessoas e um framework ágil são muitas vezes úteis para atingir um método ao estilo “test-and-learn”.

O poder das pessoas

A transformação bem sucedida de uma empresa para que seja movida a dados geralmente começa pelo topo da pirâmide. Se a diretoria não reconhece o valor de um processo baseado em fatos e dados é bem provável que outras áreas da empresa tenham resistência às novas ideias. Designar novos cargos C-level, como um Chief Analytics Officer e um Chief Data Officer, pode ser uma ótima ação para que certas estratégias no negócio passem a desfrutar de todo seu potencial, ao mesmo tempo que é uma confirmação de que os objetivos e as prioridades da diretoria estão alinhados.

Quais competências um bom líder de data analytics precisa ter?

O Global Chief Analytics Officer da EY, Chris Mazzei, identifica as quatro principais habilidades e competências que qualquer líder de data analytics precisa para ter sucesso:

I. Expertise do seu negócio: entenda o mercado e onde/como se dá a criação de valor;

II. Inovação: identifique onde há uma oportunidade para empreender a mudança no modelo de negócio;

III. Arquitetura de soluções: identifique onde aplicar suas análises e esteja preparado para quebrar barreiras entre as equipes técnicas e de negócio;

IV. Construção de um network: desenvolva um grande número de relações com os stakeholders senior para que as coisas aconteçam.

Abraçar o analytics em todos os níveis

Um Chief Analytics Officer pode fazer muito para conseguir aumentar a presença de um comportamento mais voltando a dados dentro de uma empresa e atuar como um catalisador de mudanças, mas uma transformação bem sucedida depende também dos líderes de todos os níveis conduzirem as ações com entusiasmo – até encorajando as pessoas que não possuem cargos de liderança a abraçarem a causa.

Apesar de toda a tecnologia por trás do Big Data, as pessoas ainda são o foco de qualquer iniciativa. O julgamento humano é o que atribui real valor ao big data analytics – e a resistência humana pode fazer com que valiosos insights sejam ignorados.

Conteúdo originalmente postado em EY.

Leia mais em Endeavor @ https://endeavor.org.br/como-ser-uma-empresa-movida-por-fatos-e-dados/

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