O aumento da computação em nuvem (Cloud Computing) tem sido um precursor e facilitador para o surgimento do Big Data. Embora o Big Data traga muitas oportunidades atraentes, as empresas também enfrentam muitos desafios.
A indústria de serviços financeiros tem visto muita disrupção com as alternativas digitais. Muitas novas Startups da área financeira, ou Fintechs, usam tecnologia avançada e conjuntos de dados expandidos para oferecer aplicativos que fornecem soluções financeiras a um custo menor, com menos atrito e maior personalização do que as ofertas tradicionais de bancos ou cooperativas de crédito.
Uma abordagem ágil ao desenvolvimento de um Data Lake pode ajudar as empresas a lançar programas analíticos e estabelecer uma cultura orientada a dados. A consultoria McKinsey traçou um raio-x sobre Os 4 Estágios Para Construir um Data Lake de Forma Eficiente, o qual publicamos aqui para você na íntegra em português.
Como Diferenciar Data Hub, Data Lake e Data Warehouse e qual a relação de Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Arquitetos de Dados e Engenheiros DataOps com essas soluções de armazenamento?
Um Engenheiro de Dados projeta e constrói arquiteturas de dados e pipelines para ingestão, armazenamento, processamento e execução de aplicações de grande escala com Big Data. Neste artigo, Engenheiro de Dados – Por Onde Começar em 7 Passos, vamos ajudar você a compreender como iniciar sua carreira como Engenheiro de Dados.
O Que é Arquitetura de Dados? A Arquitetura de Dados está lá. É trabalho duro. É preciso muita disciplina para construir a arquitetura ideal. No entanto, se você conseguir acertar, provavelmente trará mais valor do que qualquer um desses tópicos “quentes” no universo da Ciência de Dados.
Imagine que você está de volta em 2007. Você é o executivo de uma grande empresa da área de varejo, que vende produtos online através de um web site e acompanha o lançamento do iPhone, feito pelo Steve Jobs. Você imediatamente pergunta a si mesmo…
As 20 Melhores Newsletters Para Se Manter Atualizado Sobre Data Science, Big Data, IA, Blockchain e RPA.
A probabilidade de falhas em um projeto é muito maior quando não há preparação. Neste artigo trazemos para você dicas preciosas de Como Se Preparar Para Projetos de Data Science, com 6 elementos-chave de uma estratégia bem-sucedida.
Para ter uma carreira de sucesso é preciso não apenas fazer as escolhas certas, mas fazer as escolhas certas no tempo certo. Você costuma planejar sua carreira? Está atento aos movimentos do mercado e das novas tecnologias que estão surgindo?
Você tem acompanhado as postagens de vagas de emprego na área de Marketing ultimamente? Talvez você tenha percebido uma tendência interessante nas listas de requisitos.
O senso comum nos diz que não é possível usar dados, a menos que sua qualidade seja compreendida. As verificações da qualidade dos dados são críticas para o Data Lake, mas não é incomum as empresas inicialmente negligenciarem esse processo na pressa de mover dados para um armazenamento menos dispendioso e mais escalável – especialmente durante a adoção inicial.
Não é mais uma questão de usar ou não Big Data na tomada de decisões, mas sim como Big Data deve ser utilizado de forma eficiente. E para aqueles que ainda não utilizam Big Data na tomada de decisões, a pergunta inevitável é: Como Iniciar um Projeto de Big Data Analytics?
IT Operations Analytics (ITOA) é a prática de monitorar sistemas e coletar, processar, analisar e interpretar dados de várias fontes de operações de TI para orientar decisões e prever possíveis problemas.
As decisões em tempo real já fazem parte do cenário e novas ferramentas e arquiteturas são necessárias para lidar com esses desafios de forma eficiente. Ou seja, estamos indo da era Do Big Data Para o Fast Data e estamos indo cada vez mais rápido!