1. Andr Pires de Camargo Faculdade de Computao e Informtica Orientador: Prof. Vivaldo Jos Bretenitz Universidade Presbiteriana Mackenzie

2. De acordo com a IBM: 2,5 exabytes de dados so criados todos os dias. Facebook, Twitter, Google, etc. geram grande volume de dados em diversos formatos. Surgimento de novas tecnologias.

3. Big Data para as empresas: Oportunidade de crescimento e desenvolvimento. Suporte no processo decisrio. Melhor entendimento da organizao. Descoberta de valores.

4. Gartner Group: Volume, Velocidade e Variedade. IBM: Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade. Outras definies: Volume, Velocidade, Variedade, Viabilidade e Valor

5. Segundo William E. Deming e Peter F. Drucker: You cant manage what you dont measure. De acordo com McAfee e Brynjolfsson no artigo Big Data: the Management Revolution: Data-driven decisions are better decisions. Its as simples as that. Using Big Data enables managers to decide on the basis of evidence rather than intuition. For that reason it the potential to revolutionize management.

6. Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson, em seu estudo, apontam cinco desafios de Big Data para a gesto empresarial: Liderana Gesto de Talentos Tecnologia Tomada de Deciso Cultura da Empresa

7. reas de grande relevncia para a gesto de TI: Software Hardware Recursos Humanos Tcnicas de Gesto Polticas da Empresa

8. Evoluo das ferramentas computacionais em relao a velocidade e volume. Sistemas tradicionais de gerenciamento de dados no conseguem tratar dados semi-estruturados e no estruturados. Desafios das empresas no desenvolvimento de suas prprias aplicaes.

9. Surgimento de novas ferramentas computacionais no mercado: Sistemas de armazenamento de dados em larga escala e diversidade: Sistemas de processamento de volumes massivos de dados:

10. De acordo com Anirban Chatterjee, Gerente de Marketing de Produtos da Power Systems IBM: Choosing the right platform is incredibly important because you can get a lot benefit in how you handle data and eliminate restrictions on the access to your data so you can really transform it, modify it and analyze it much more effectively.

11. Virtualizao e Computao na Nuvem so algumas solues buscadas pelas empresas. Data Centers adquirem mais responsabilidades alm de armazenar os dados. Necessidade de melhoria na infraestrutura dos data centers e na prpria organizao.

12. Perfil do Cientista de Dados: Capacidade analtica. Domnio em programao, matemtica e estatstica. Conhecimento no negcio e mercado em que a empresa atua. Capacidade de comunicao em linguagem tcnica e de negcio.

13. Escassez de profissionais de Big Data. Empresas buscam parcerias para desenvolver seus prprios profissionais. Equipes formadas com profissionais de diversas reas.

14. Processo Decisrio nas empresas: Decises baseadas na intuio e experincia. Confiana no HiPPO (HighestPaid Persons Opinion). Processo Decisrio utilizando Big Data: Decises baseadas nas anlises dos dados. Empresas Data-Driven.

15. Pontos em destaque: Big Data uma tecnologia que tem como pblico- alvo o CEO, focando nas operaes de negcio e no ao CIO. Big Data no acaba com a necessidade de uma viso ou insight humano.

16. Mudana na poltica de compartilhamento de dados da organizao. Cuidados nas questes de privacidade dos empregados. Melhoria na segurana dos dados adquiridos em diversas fontes pela empresa.

17. OBRIGADO!