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

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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.

Text Analytics com R, exemplo prático: analisando dados de futebol do Twitter

Blog Dataficação

Durante o programa Bate Bola, da ESPN, do dia 12/12/2016, foi solicitado aos telespectadores que enviassem suas seleções ideais dos melhores jogadores do Campeonato Brasileiro 2016 utilizando a hashtag #bateboladebate. A ideia deste post é mostrar como obter dados dos tweets enviados no programa neste dia e realizar a contagem dos nomes dos jogadores que foram mais citados. Assim, conseguiremos demonstrar uma aplicação real da utilização de Text Mining, extraindo dados do Twitter e montando uma seleção com os jogadores mais mencionados pelos torcedores. Vamos utilizar a ferramenta R, que permite trabalharmos com dados de redes sociais e realizarmos a limpeza dos dados. Pra quem não conhece, o R é uma ferramenta de análise de dados e que possui uma linguagem própria para manipulação dos dados.

Extraindo os tweets

Para realizar a captura dos dados do Twitter, são necessárias 3 etapas:

1- Criar uma aplicação do Twitter utilizando o

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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/

PowerShell para DBAs SQL Server – Vídeo 05

SQLCrespi

Chegamos ao quinto vídeo sobre Powershell para DBAs SQL Server.

Neste vídeo falo de comandos básicos para rede acessar informações de rede.

No próximo vídeo falarei sobre adaptadores e entraremos no SQL Server.

Abraço, Rodrigo

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Como esta a Qualidade dos seus dados? (Resultado)

Categorias:Banco de Dados, DBA

(Enquete encerrada) Onde guardam seus backups?

Ola galera,
Essa enquete ficou ativa entre os dias 01/10/2016 à 04/01/2017, o objetivo era saber como as empresas estão armazenando seus dados, diante o cenário atual de segurança de dados!

Podemos observar que existe sim a preocupação no que se diz respeito a backup, apesar de vermos diversos casos no Estado do Ceará e no Brasil, de empresas que perdem todas (ou quase todas) as informações quando precisaram recuperar de um desastre, mais ai vem a questão: Será que estão sendo feitos testes nesses backups?

Pontos positivos:
62% dos participantes usam estratégias bem seguras em relação a backup (Servidor de Backup, Nuvem, Fita, Rede, Espelho ou Replicado);
– A questão de backup em Nuvem (18%), esta crescendo muito e atualmente é uma das opções mais acessíveis e rápidas de serem utilizadas;

Pontos negativos:
23% dos participantes informaram se seus backups são guardados em HD externo, não digo um ponto negativo, mas creio que devam ter uma segunda opção de backup, por ser tratar de uma mídia que pode dar problemas físicos com facilidade. Atenção galera!!!
14% informaram que fazem backup no próprio computador, isso é extremamente crítico se não feito como deve ser feito. Backup no computador é uma boa prática no que se diz respeito a volta rápida ao estado anterior, quando o problema não é na máquina ou no disco, mas essa estratégia obrigatoriamente deve ser seguida por alguma outra como por exemplo um backup em nuvem! Atenção galera!!!

Agradeço a todos pela atenção e espero ter ajudado com essa pesquisa, que no meu ponto de vista, levou a questão:

Seus backups são testados periodicamente?
Deixem seus comentários!

 

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