Segurança
Teremos cada vez mais dispositivos conectados, ou seja, cada vez mais dados disponíveis.As empresas estão entendendo como os dados podem ser usados para estratégias de negócios e para gerar mais produtividade nos seus ambientes internos.Mas além de compreender os dados e o que eles significam, os CEOs precisam conhecer a Lei Geral de Proteção de Dados e atualizar suas políticas de segurança.
A Lei Geral de Proteção de Dados, Lei n. 13.709/2018, publicada em 14/08/2018, traz para a ordem jurídica brasileira uma nova visão sobre o tratamento de dados pessoais e os direitos dos seus titulares.Trata-se de uma legislação que entra no Programa de Compliance, buscando organizar e sistematizar o tratamento de dados pessoais de titularidade de pessoas físicas, por todo tipo de empresa que esteja em operação no território brasileiro.
O principal objetivo da LGPD é prover segurança e cuidado para todo e qualquer tipo de dado que identifique ou torne uma pessoa identificável, tais como dados cadastrais, genéticos, físicos, de localização, endereço, econômicos, dentre outros, introduzindo regras específicas para a recepção, tratamento, utilização e sigilo destas informações, ainda que esses dados tenham sido coletados antes da publicação da LGPD.Dessa forma, a LGPD muda a forma das organizações de estabelecer regras, operar, armazenar, tratar e compartilhar dados.
As mudanças exigidas pela lei envolvem não só as equipes de TI, mas sim todas as pessoas e processos empresariais que tratam de dados pessoais. Na prática, há algumas dicas básicas para que as empresas estejam de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados:
Comece revendo as politicas de segurança de dados da sua empresa.Redigir as políticas de segurança de dados pode ser uma ótima estratégia, adicionando informações sobre as condições de instalação dos equipamentos, restrições de acesso, procedimentos adequados, controle, etc. e compartilhá-las com todas as pessoas da organização para maior engajamento na segurança da informação.Conte com profissionais da área jurídica para auxiliar na identificação dos seus riscos e necessidades, bem como para um levantamento do seu banco de dados pessoais.
A revisão de contrato é um dos itens mais importantes da LGPD. É necessário adequar este documento para que ele atenda às normas de confidencialidade, transparência e liberdade dos usuários.De acordo com a Lei geral de proteção de dados, o contrato deve deixar claro para quais finalidades os dados pessoais serão utilizados, assim como as informações sobre o tratamento de dados quanto à sua duração, uso compartilhado, identificação do controlador e responsabilidades dos agentes de tratamento.
Não adianta contratar, formatar e gastar com tecnologias se o mindset da sua empresa ainda está voltado para a realidade do passado.Deve-se implementar uma cultura interna acerca dos cuidados necessários com os dados pessoais, revisando políticas internas, termos de uso, e promovendo treinamentos para conscientização a respeito dessa temática, com funcionários, parceiros e colaboradores.
Vários fabricantes de tecnologia possuem soluções que apoiam as empresas na segurança de armazenamento e controle das informações pessoais.A Oracle, por exemplo, é considerada uma referência no armazenamento e no gerenciamento de informações e conta com soluções que podem ajudar as organizações a garantir a privacidade e a segurança dos dados.Por meio de uma variedade de plataformas a Oracle em parceria com a Lanlink pode apoiar as empresas a suprir suas necessidades específicas de segurança da informação. Veja abaixo alguns artigos da LGPD que podem ser trabalhados por meio de mecanismos presentes nas plataformas Oracle:
Art. 18. O titular dos dados pessoais tem direito a obter do controlador, em relação aos dados do titular por ele tratados, a qualquer momento e mediante requisição:IV - anonimização, bloqueio ou eliminação de dados desnecessários, excessivos ou tratados em desconformidade com o disposto nesta Lei;Anonimização, bloqueio ou eliminação de dados.Art. 37. O controlador e o operador devem manter registro das operações de tratamento de dados pessoais que realizarem, especialmente quando baseado no legítimo interesse.Registro das operações de tratamento de dados.Art. 38. A autoridade nacional poderá determinar ao controlador que elabore relatório de impacto à proteção de dados pessoais, inclusive de dados sensíveis, referente a suas operações de tratamento de dados, nos termos de regulamento, observados os segredos comercial e industrial.Relatório de impacto à proteção de dados pessoais.Art. 48. O controlador deverá comunicar à autoridade nacional e ao titular a ocorrência de incidente de segurança que possa acarretar risco ou dano relevante aos titulares.Notificação de vazamento de dadosArt. 49. Os sistemas utilizados para o tratamento de dados pessoais devem ser estruturados de forma a atender aos requisitos de segurança, aos padrões de boas práticas e de governança e aos princípios gerais previstos nesta Lei e às demais normas regulamentares.Adoção de boas práticas de segurança e governança..É fato que as mudanças propostas pela LGPD são grandiosas e desafiadoras, mas com planejamento e a parceria certa mais perto sua empresa estará de alcançar a conformidade com a lei.Quanto antes as empresas derem início às atividades para se adequarem, melhor!Conte com a Lanlink para conhecer mais sobre os recursos presentes nas tecnologias Oracle e acelerar sua adequação a LGPD.
Dados & IA
O Escritório de Ciência de Dados (ou Data Science Office) é uma entidade que tem por objetivo liderar as iniciativas de Ciência de Dados de uma organização.Para tanto, um ECD deve possuir Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, e idealmente também desenvolvedores de software que saibam integrar os modelos preditivos em aplicações e em painéis (dashboards) de Business Intelligence (BI).Idealmente, a implantação de um ECD deve ser precedida pela definição e implantação da Estratégia de Dados da organização, e deve ser patrocinada diretamente pelo CEO, de maneira a garantir o comprometimento das diversas áreas com o sucesso da empreitada.
É fato notório que as organizações estão sendo pressionadas pelos competidores e pelo mercado a se tornarem “data-driven organizations” e finalmente concretizarem o ideal preconizado décadas atrás por Bill Gates de ter “information at your fingertips”.Certamente as diversas áreas das organizações – Financeiro, RH, DP, Comercial, Engenharia, Marketing etc. – possuem o anseio de surfar na onda das facilidades que foram habilitadas pelas modernas técnicas de Ciência de Dados e pela computação em nuvem.Elas têm os seus “problemas candidatos”. Quais são eles? Responder a esta pergunta é a primeira atribuição de um ECD.
Dos problemas elencados na etapa anterior, uma parte será potencialmente solucionável via métodos de Ciência de Dados, outra parte não será, seja porque não existem dados suficientes, seja porque os objetivos são arrojados demais.Cabe ao ECD diagnosticar e selecionar um subconjunto desses problemas para priorização e ataque.
Uma vez que os problemas estão devidamente qualificados e priorizados, a etapa seguinte é projetar e configurar os repositórios de dados na nuvem para atacar esses problemas.Por que na nuvem? Bem, não precisa ser necessariamente na nuvem, mas dificilmente a relação custo/benefício e a complexidade de se manter essa infraestrutura on-premises serão menores que mantê-la na nuvem.Para essa atividade, o ECD deve dispor de Engenheiros de Dados e lançar mão de técnicas de DataOps.
Os dados a serem consumidos pelos modelos preditivos e para extração de inferências são snapshots dos dados de produção, e esses snapshots devem ser orquestrados e gerenciados de maneira a se garantir a automação e a não-interrupção das atualizações.É o que essa atribuição visa a assegurar.
É aqui que começa a atribuição dos Cientistas de Dados que compõem o ECD: selecionar os melhores algoritmos, selecionar as melhores features na massa de dados, projetar, treinar, validar e testar os modelos de Machine Learning que endereçam os problemas-alvos.
Novamente: precisa ser na nuvem? Não necessariamente, mas como já citamos antes, dificilmente a relação custo/benefício e a complexidade de se manter essa infraestrutura on-premises serão menores que mantê-la na nuvem.Essa também é uma atribuição dos Cientistas de Dados que compõem o ECD.
Os modelos preditivos publicados ainda estão sendo úteis? Estão sendo consumidos pelas aplicações ou já ficaram obsoletos e apenas estão gerando custo de processamento e de armazenamento para a organização?É disso que trata essa atribuição.
Essa atribuição é relativa a desenvolvimento de software. Por que não delegá-la para a área de TI? Simples: por potencial conflito de prioridades.A área de TI certamente já tem o seu backlog de aplicações a serem desenvolvidas, então quanto maior a capacidade de o ECD ser independente nesta seara, melhor.Se o ECD não possuir equipe própria de desenvolvedores, até pode terceirizar essa atribuição, mas é importante que a gestão dela fique a cargo do ECD.
Como a anterior, essa é uma atribuição acessória de um ECD, mas que pode se beneficiar muito da sinergia com as demais.No fim do dia, é essa a finalidade precípua de todo projeto de Ciência de Dados: habilitar a extração de inferências de maneira fácil...Conte com os especialistas da Lanlink para entender melhor seus dados e gerar valor em seu negócio.
Dados & IA
Você já ouviu falar em DevOps? Sabe o que isso significa?DevOps é a união de pessoas, processos e tecnologias que permite que funções anteriormente isoladas de desenvolvimento, operações de TI, engenharia da qualidade e segurança, atuem de forma coordenada e colaborativa para gerar produtos melhores e mais confiáveis, entregando continuamente e valor aos clientes.O conceito propõe novos pensamentos sobre o trabalho para a valorização da diversidade de atividades e profissionais envolvidos e atitudes colaborativas.É um processo que torna possível o desenvolvimento ágil de aplicações em um modelo de gestão de infraestrutura definido sob regras rígidas e burocráticas.
A cultura do DevOps de sustenta em três pilares:
Embora a adoção de práticas de DevOps automatize e otimize processos por meio da tecnologia, tudo começa com a mudança de cultura dentro da organização.Quando os colaboradores se comprometem com a cultura de DevOps, as organizações podem criar o ambiente ideal para o desenvolvimento de equipes de alto desempenho.
A Microsoft aborda passos importantes para iniciar as mudanças dentro das organizações:
A colaboração entre as equipes é uma característica muito importante. Equipes diferentes, como as de desenvolvimento e de operações de TI, precisam compartilhar os processos, as prioridades e as preocupações de DevOps.Essas equipes também devem planejar o trabalho em conjunto, bem como alinhar as metas e as medidas do sucesso conforme se relacionam aos negócios.
À medida que as equipes se alinham, elas devem assumir a propriedade e se envolverem em outras fases do ciclo de vida dos seus processos.Por exemplo, os desenvolvedores tornam-se responsáveis não apenas pela inovação e a qualidade estabelecidas na fase de desenvolvimento, mas também pelo desempenho e estabilidade que suas alterações trazem a software na fase de operação.
As equipes de DevOps se mantêm ágeis lançando versões de software em ciclos curtos.Eles facilitam o planejamento e o gerenciamento de riscos, pois o progresso é incremental, reduzindo também o impacto sobre a estabilidade do sistema.A redução do ciclo de lançamento também permite que as organizações se adaptem melhor e reajam de maneira mais ágil à evolução das necessidades dos clientes.
As equipes de alto desempenho de DevOps estabelecem uma mentalidade de crescimento.Elas falham rapidamente e incorporam aprendizados aos seus processos, melhorando continuamente, aumentando a satisfação do cliente e acelerando a inovação e a capacidade de adaptação ao mercado.
A adoção da nuvem transformou a maneira como as equipes estão criando, implementando e operando os aplicativos.Com a capacidade de provisionar e configurar rapidamente ambientes de nuvem em várias regiões e com recursos ilimitados, as equipes ganham agilidade na implantação de seus aplicativos.Por exemplo, com a maior parte das sobrecargas de gerenciamento da infraestrutura transferida para o provedor de nuvem, as equipes podem se dedicar a seus aplicativos em vez da infraestrutura subjacente.Junto com a adoção de DevOps, as equipes têm mais oportunidades de aprimorar suas práticas e atender melhor os clientes.Ao contrário de precisar comprar, configurar e manter servidores físicos, as equipes criam ambientes complexos de nuvem em questão de minutos e encerram esses ambientes quando eles deixam de ser necessários.
Equipes que adotam a cultura, as práticas e as ferramentas de DevOps apresentam alto desempenho, criando produtos melhores, com mais rapidez, para maior satisfação do cliente.Entre os objetivos da prática de DevOps estão a velocidade e qualidade na entrega de valor, uso extensivo de automação para construção e testes e eliminação do atrito entre desenvolvedores e operação.
Essa prática permite ainda alcançar outras metas empresariais como:
Se você acha que DevOps é complexo demais para o seu negócio saiba que ele é uma maneira de ajudar times a trabalhar juntos em direção a seus objetivos.E você pode começar a implementá-lo com práticas simples como as que já citamos: colaboração, comunicação e melhorias operacionais contínuas.
O DevOps pode parecer complexo no começo, mas você pode contar com o apoio do nosso time Lanlink.E não esqueça, o DevOps é um processo gradual e requer prática.
Dados & IA
Há uma gigantesca transformação na forma como decisões são tomadas, e as empresas têm visto cada vez mais valor nas respostas das análises de dados para isso.Mas você sabe o que é Data analytics e como isso traz resultados para os negócios?
A definição básica de Data Analytics pode ser respondida como a ciência de examinar dados brutos para extrair conclusões e informações de valores a respeito daquele dado, aplicando um processo algorítmico ou mecânico para obter informações.Em outras palavras, Data Analytics é o processo de analisar os dados com um propósito específico.O trabalho de um analista de dados reside na inferência, que é o processo de derivar conclusões que são unicamente baseadas no que o pesquisador já conhece; por exemplo, executando uma série de conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si.Um projeto de analytics pode ser executado de maneira individual, contudo, dependendo da dinâmica e complexidade das questões e dos dados disponíveis, é comum que o trabalho seja colaborativo, com diversos indivíduos atuando em papéis diferentes ao longo de cada etapa.
O ritmo do crescimento dos dados está acelerando a cada dia. E-mails são armazenados em bancos de dados corporativos, conversas telefônicas são armazenadas e, também, digitalizadas.Tudo o que fazemos no mundo digital deixa um rastro de dados. O nosso próprio navegador de internet registra o que estamos procurando e os site que acessamos.A análise de dados está ajudando cada vez mais organizações a aproveitar seus dados e usá-los para identificar novas oportunidades.
Com os avanços tecnológicos, é possível analisar grandes volumes de dados de uma forma muito mais rápida com diferentes fontes para aplicação em diversos negócios e departamentos.Vamos ver alguns exemplos?
Aqui a aplicação do Analytics é muito importante para otimizar a performance dos atletas, viabilizar feedbacks sobre seus treinos e definir critérios que estão bons e que precisam ser melhorados, como velocidade, ritmo, força e entre outros.Segundo o site Liverpool.com , dedicado ao time, é isso que permite que a equipe planeje jogadas como a reproduzida a seguir. Nela, o time monta um bloco sólido e estreito durante as partidas, uma manobra que tem resultado em vitórias.
O site afirma que o departamento de análise de dados gera conhecimento que influencia verdadeiramente nesse tipo de tomada de decisão.
As análises permitem melhorias incríveis à saúde. Há recursos com a função de acompanhar e identificar padrões, prevenindo infecções em maternidades, probabilidades de contrair doenças, o que ajuda na prevenção e até mesmo personalização de tratamentos, como o caso do câncer através da decodificação do código do DNA.
As soluções de Data Analytics permitem agregar grandes volumes de dados e extrair insights de forma a detectar atos fraudulentos e anomalias, ao identificar comportamentos padrão de fraude antes mesmo deles acontecerem.Deparamo-nos com dois elementos essenciais: a detecção e a antecipação. Na detecção, é feita uma análise por padrões e recorrência de ações para garantir que a ocorrência é mesmo fraudulenta.Na antecipação, o desafio é antever crimes antes mesmo destes acontecerem, ou seja, são analisados comportamentos suspeitos na rede, ações que fogem de um determinado padrão, e outros vestígios deixados num sistema pelos fraudulentos.Contudo, a dificuldade nesta antecipação é grande, uma vez que se tratam de ações dinâmicas, que mudam e se adaptam ao longo do tempo.
Como já falamos, as empresas estão buscando cada vez mais entender seus dados para aplicar as análises na melhoria dos serviços.
O uso da tecnologia pode trazer vários benefícios, vamos conhecer alguns?!
A tecnologia traz vantagens de custo significativas quando se trata de armazenar grandes quantidades de dados, além de identificar formas mais eficientes de fazer negócios.
As empresas podem analisar informações com agilidade e tomar melhores decisões com base no que aprenderam com a análise de dados.
Com a capacidade de avaliar as necessidades e a satisfação do cliente por meio de análises, surge o poder de oferecer aos clientes o que eles desejam. Estudos provam que cada vez mais empresas estão criando novos produtos para atender às necessidades dos clientes.Então, se você ainda não utiliza análise de dados, mas entende que é essencial para o sucesso do seu negócio, fale conosco.Estamos prontos para transformar seus dados em insights inteligentes.
Dados & IA
A Inteligência Artificial está mudando o mundo e a forma de nos relacionarmos com as tecnologias .Em um momento de ruptura com os processos analógicos, a IA tem conquistado seu espaço dentro das organizações, ignorá-la pode ser fatal para a vida de uma empresa.
O estudo “Modernização de TI: do crítico à transformação digital”, realizado em maio de 2017 pela Vanson Bourne, indicou que as empresas que querem manter a competitividade precisam adotar tecnologias de Inteligência Artificial nos próximos três anos ou correm o risco de se tornarem irrelevantes. Os dados indicam que 100% dos entrevistados concordam que a automação de processos é uma tecnologia indispensável para atender os novos requisitos do negócio digital. Ao mesmo tempo, a maioria das empresas esperam implantar a automação de processos nos próximos três anos. A pesquisa mostra também, a presença iminente da IA em diversos negócios: a automação de processos utilizando robôs (63%), a automação inteligente (61%) e a automação cognitiva (59%) são as tecnologias de maior demanda por parte das organizações. A redução de custos (62%) e o aumento da capacidade produtiva (85%) são os principais fatores impulsionadores na implantação dessa tecnologia.
O estudo aponta ainda, as duas principais formas de tecnologia IA que as empresas adotarão para superar o patamar de produtividade:
As máquinas imitam a aprendizagem, a tomada de decisão e as ações dos seres humanos por meio da inteligência habilitada por serviços analíticos e cognitivos avançados. Chatbots, reconhecimento de objetos e processamento de fala são alguns dos exemplos.
Baseados em softwares, robôs processam tarefas manuais repetitivas e de alto volume que usam dados estruturados, como a solicitação de seguros.
A Inteligência Artificial disponibiliza ferramentas que reconhecem imagens, localizam faturas, identificam fraudes, possibilitam até a avaliação de riscos em futuros contratos. Mas a IA possibilita ferramentas ainda mais fortes para a jornada das empresas. Já se apontam resultados interessantes com o uso de inteligência artificial feito pelas empresas.
Sistemas desenvolvidos com capacidade de interagir com os consumidores, solucionam tarefas diárias como agendamento de reuniões, recomendação de rotas de trânsito, respondem perguntas frequentes dos clientes, diminuindo a necessidade de pessoal no setor. A computação cognitiva permite o processamento de linguagem, o que faz com que o Chatbot entenda a fala do cliente e faça o atendimento eletrônico, reduzindo o tempo de espera do cliente no telefone.
Certamente você conhece ou já ouviu falar da BIA, a Inteligência Artificial do Bradesco. Criada a partir da plataforma de computação cognitiva Watson em parceria com a IBM, a IA utilizada na BIA funciona com base no comportamento do usuário. Em curto espaço de tempo, o banco redefiniu modelos no quesito Atendimento Digital e hoje é considerado referência mundial. A BIA chegou a 100 milhões de interações no inicio de 2019.
O ambiente digital mudou a maneira como as empresas conversam com seu público-alvo. A IA transformou a jornada de compras do consumidor, pois ela permite sistematizar, analisar e obter informações relevantes sobre as características e preferências dos diferentes perfis de consumidor. Essa análise de dados possibilita que as empresas criem campanhas mais personalizadas e lucrativas.
A IA tem auxiliado corretores na hora de fechar negócios imobiliários. A plataforma Homer, utiliza inteligência artificial e foi criado para realizar conexões entre profissionais de todo o país. A plataforma funciona da seguinte forma: o profissional publica um imóvel ou perfil de cliente com apenas 5 informações simples. O algoritmo apresenta automaticamente os corretores com clientes ou imóveis dentro do perfil desejado. Tudo de forma gratuita. Ao utilizar o Homer, o próprio aplicativo seleciona os imóveis indicados para cada perfil, otimizando o processo e garantindo benefícios tanto para o corretor como para o cliente. Ele oferece ainda, a segurança de comissão garantida.
A IA vai permitir, cada vez mais, que operações manuais sejam destinadas às máquinas. Assim, os colaboradores poderão investir seu tempo em tarefas mais estratégicas para o negócio. Mas é necessário vencer alguns obstáculos para a adoção da Inteligência Artificial.
No dia a dia de uma empresa, é coletado um grande volume de dados como parte rotineira das operações mas nem sempre coletam os dados certos. Um dos principais obstáculos na adoção de IA é a falta de dados úteis, relevantes e que não violem os direitos de privacidade dos usuários. Quando a organização não possui os dados corretos, as análises IA deixam de ser confiáveis e úteis para o negócio. É necessário repensar as formas como se captura esses dados e identificar os que de fato a empresa precisa.
Outro desafio é a implantação da IA na rotina da empresa. A maioria dos colaboradores não está familiarizada com essa tecnologia e passam por dificuldades para a adaptação. A integração da IA exige conhecimentos técnicos e muitas organizações não possuem profissionais capacitados que ajudem nesse processo.
Mesmo considerada um grande investimento, a adoção de IA requer gastos com tecnologia e mão de obra. A construção de novos sistemas de IA pode sair muito cara e arriscada, além do tempo que os colaboradores levam para se adequar. Com isso as empresas ficam amedrontadas e adiam ainda mais, iniciar essa jornada. Para facilitar e ajudar a superar esse desafio, as empresas podem começar adicionando ferramentas de IA nos sistemas que os colaboradores já utilizam. Assim, a empresa pode fazer as adaptações lentamente, naturalizando o processo e reduzindo os custos, já que a empresa não precisará fazer investimentos robustos de cara.
A segurança cibernética é o maior risco da adoção de Inteligência Artificial. Na verdade, a IA está sendo cada vez mais usada para defender sistemas contra ameaças cibernéticas. Mas à medida que a tecnologia avança, aumenta o potencial para Insiders maliciosos ou invasores inteligentes com a intenção de envenenar determinados dados para criar algoritmos com falhas perigosas. A integração de IA dentro de uma empresa exige a adoção de novos softwares ou plataformas que trazem consigo novos desafios de segurança. Além disso, muitos aplicativos de IA são criados usando bibliotecas de código aberto.
O desenvolvimento dessa tecnologia para os negócios é relativamente recente e muita coisa ainda está sendo experimentada e desenvolvida. Mas um passo importante é impulsionar o conhecimento sobre Inteligência Artificial para que a tecnologia seja usada cada vez mais para qualificar e melhorar processos do dia a dia. Conte conosco para entender melhor como a IA pode ser aplicada para beneficiar o seu negócio.
Dados & IA
As organizações estão buscando cada vez mais por soluções para gerar mais produtividade, maiores insights e tomar decisões mais inteligentes. E tudo isso é possível com uso de ferramentas de Big Data.
Big Data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. Para isso são necessárias soluções específicas para Big Data que permitam a profissionais de TI trabalhar com informações não-estruturadas a uma grande velocidade.As soluções de Big Data são feitas para lidar com um grande volume de dados estruturados ou não-estruturados. Dados estruturados são aqueles do tipo tabela, planilha etc. e dados não-estruturados são imagens, voz, vídeo, e-mails, etc.
As ferramentas de Big Data são de grande importância para diversos setores apoiando também na definição de estratégias de marketing.É possível obter informações de mercado por meio dos consumidores, extraindo o que eles estão dizendo sobre tudo o que você faz.Insatisfações, satisfações, desejos, necessidades entre outros, são possíveis de captar em mídias sociais e cruzar com dados internos de sua empresa e assim criar insights incríveis.As empresas usam o Big Data para realizar os desejos dos clientes antes que eles peçam. Um exemplo disso são as sugestões de sites de compras, como a Amazon, e as recomendações de serviços como Netflix e Spotify.O Youtube por exemplo, disponibiliza diversos vídeos presentes em um banco de dados disponível para usuários acessarem.
Pode-se dividir o Big Data em 5 V’s que formam a base para a implementação do conceito em qualquer empresa.São eles: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.
VolumeBig Data é uma grande quantidade de dados gerada a cada segundo. Pense em todos os e-mails, mensagens de Twitter, fotos e vídeos que circulam na rede a cada instante.A tecnologia do Big Data serve exatamente para lidar com esse volume de dados, guardando-os em diferentes localidades e juntando-os através de software.
Se refere à velocidade com que os dados são criados.São mensagens de redes sociais se viralizando em segundos, transações de cartão de crédito sendo verificadas a cada instante ou os milissegundos necessários para calcular o valor de compra e venda de ações.O Big Data serve para analisar os dados no instante em que são criados. Cada vez mais fontes fornecem dados, o que torna necessário o gerenciamento dessas informações em tempo quase real, de forma rápida e segura.
Dados aparecem com todas as formas, cores e tamanhos. Podem ser planilhas, dados estruturados, ou somente documentos de texto, vídeos e imagens.No passado, a maior parte dos dados era estruturada e podia ser colocada em tabelas e relações. Hoje, grande parte dos dados do mundo não se comportam dessa forma.É preciso entender as variedades existentes e como cada uma deve ser analisada e armazenada.Com o Big Data, mensagens, fotos, vídeos e sons, que são dados não-estruturados, podem ser administrados juntamente com dados tradicionais.
A veracidade em Big Data se refere aos problemas que os dados gerados poderão conter. A análise de Big Data depende muito da veracidade dos dados.Com o Big Data não é possível controlar cada hashtag do Twitter ou fake news na Internet, mas com análises e estatísticas de grandes volumes de dados é possível compensar as informações incorretas.
Os dados armazenados de uma empresa ou de qualquer instituição são um de seus maiores bens. Imagine uma grande instituição simplesmente perder todos os dados do dia para a noite. Isso se assemelha a um desastre na estrutura física da empresa.O último V é o que torna Big Data relevante: tudo bem ter acesso a uma quantidade massiva de informação a cada segundo, mas isso não adianta nada se não puder gerar valor.Os dados são geradores de conhecimento e conseguem trazer benefícios competitivos de mercado, gerando valor monetário....Conhecer e entender o que a sua concorrência está fazendo é bem importante para o sucesso do seu negócio.E o nosso time está pronto para lhe apoiar. Quer entender melhor como Big Data pode beneficiar os seus negócios? Fale conosco.
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