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Ol\u00e1, Estrategista. Tudo bem com voc\u00eas?<\/p>\n\n\n\n
N\u00e3o \u00e9 novidade para ningu\u00e9m que a \u00e1rea policial<\/strong> est\u00e1 com tudo neste ano de 2021. S\u00e3o dezenas de concursos, com alguns oferecendo mais de 1000 vagas, como \u00e9 o caso do concurso da Pol\u00edcia Federal<\/span>.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n A disciplina com o maior n\u00famero de quest\u00f5es para esse certame \u00e9 Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o<\/strong>. Desse modo, estamos trazendo neste artigo um estudo dos conceitos e aplica\u00e7\u00f5es de Big Data<\/span><\/strong>, t\u00f3pico bastante relevante para a prova da PF.<\/p>\n\n\n\n Assim, iremos abordar os seguintes t\u00f3picos neste artigo:<\/p>\n\n\n\n Big Data<\/strong> \u00e9 o termo utilizado para designar um conjunto de dados<\/strong> massivamente grande e complexo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Com o r\u00e1pido avan\u00e7o da tecnologia, h\u00e1 cada vez mais a gera\u00e7\u00e3o de grandes quantidades de dados, desse modo, \u00e9 necess\u00e1rio um gerenciamento adequado, com o intuito de superar os desafios encontrados nessa \u00e1rea, como a an\u00e1lise desses dados, armazenamento, compartilhamento, visualiza\u00e7\u00e3o, entre outras situa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Esses dados podem ser gerados por diversas fontes<\/strong>, como sensores de m\u00e1quinas, smartphones, atrav\u00e9s de fotos e v\u00eddeos, bancos de dados empresariais, c\u00e2meras de vigil\u00e2ncia, entre outras.<\/p>\n\n\n\n Eles s\u00e3o geralmente <\/strong>extra\u00eddos de arquivos n\u00e3o estruturados<\/strong>, como sensores, v\u00eddeos e imagens, os quais podem gerar milhares de dados por segundo. Entretanto, o Big Data tamb\u00e9m pode ser formado por dados estruturados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n FIQUE ATENTO<\/span><\/strong>: Big Data n\u00e3o se refere apenas aos dados, mas tamb\u00e9m \u00e0s solu\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas<\/strong> utilizadas para realizar o seu gerenciamento de maneira eficiente.<\/p>\n\n\n\n Um conceito importante deste assunto \u00e9 o de Big Data Analytics,<\/strong> o qual se refere \u00e0 an\u00e1lise <\/strong>de grandes volumes de dados estruturados e n\u00e3o estruturados, que s\u00e3o coletados, armazenados, interpretados e visualizados atrav\u00e9s de ferramentas tecnol\u00f3gicas inteligentes de alto desempenho.<\/p>\n\n\n\n Em rela\u00e7\u00e3o ao Big Data, s\u00e3o utilizadas, principalmente, 4 tipos de an\u00e1lises<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise Descritiva<\/span><\/strong>: compreende a descri\u00e7\u00e3o das caracter\u00edsticas dos acontecimentos em tempo real,<\/strong> de maneira a visualizar e entender o comportamento dos dados, de modo a auxiliar na tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise Preditiva<\/span><\/strong>: esse item tem como objetivo prever comportamentos futuros<\/strong>, bem como as tend\u00eancias <\/strong>dos dados, atrav\u00e9s da an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es anteriores. Desse modo, os gestores podem tomar decis\u00f5es baseadas nos cen\u00e1rios futuros previstos por essa an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise Prescritiva<\/span><\/strong>: essa an\u00e1lise descreve os poss\u00edveis efeitos e consequ\u00eancias<\/strong> de a\u00e7\u00f5es que possam ser tomadas. Assim, \u00e9 poss\u00edvel que possa ser realizada a melhor escolha para determinado cen\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise Diagn\u00f3stica<\/span><\/strong>: neste caso, a an\u00e1lise procura entender as rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito<\/strong> entre situa\u00e7\u00f5es, de modo a compreender os resultados obtidos em decorr\u00eancia das a\u00e7\u00f5es tomadas.<\/p>\n\n\n\n Big Data pode ser aplicado em diversas situa\u00e7\u00f5es e cen\u00e1rios,<\/strong> em praticamente todas as \u00e1reas de neg\u00f3cios, como no desenvolvimento de mercado, inova\u00e7\u00e3o, desenvolvimento de produtos e servi\u00e7os, efici\u00eancia operacional, previs\u00f5es de demanda de mercado, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, gerenciamento de riscos, previs\u00e3o de concorr\u00eancia, vendas, campanhas de marketing<\/em>, avalia\u00e7\u00e3o do desempenho de funcion\u00e1rios, aloca\u00e7\u00e3o do or\u00e7amento anual, estabelecimento de previs\u00f5es financeiras, identifica\u00e7\u00e3o de potenciais compradores, entendimento da base de clientes, entre outras aplicabilidades.<\/p>\n\n\n\n Estudos recentes j\u00e1 identificaram que empresas que realizam um alto investimento em Big Data <\/strong>e an\u00e1lise de dados, possuem melhores resultados financeiros,<\/strong> devido a uma melhor vis\u00e3o dos cen\u00e1rios dos seus neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Aqui est\u00e1 um t\u00f3pico bastante importante de Big Data para concursos, incluindo para a prova da PF.<\/p>\n\n\n\n As premissas, <\/strong>ou dom\u00ednios<\/strong>, s\u00e3o os elementos estudados para analisar a possibilidade de implementa\u00e7\u00e3o do Big Data. Antigamente, a literatura trazia apenas tr\u00eas itens, chamados de 3Vs (Variedade, Velocidade e Volume)<\/span><\/strong>, como podemos ver abaixo:<\/p>\n\n\n\n Variedade<\/span><\/span><\/strong>: \u00e9 necess\u00e1rio que o Big Data tenha capacidade de trabalhar com variados formatos de informa\u00e7\u00e3o<\/strong>, seja de fontes estruturadas, n\u00e3o estruturadas ou semiestruturadas, como os dados provenientes de sensores, e-mails, smartphones, programas computacionais, entre outros.<\/p>\n\n\n\n Velocidade<\/span><\/span><\/strong>: de modo a atender a demanda de maneira eficiente, \u00e9 necess\u00e1rio que haja o processamento de dados <\/strong>no momento em que s\u00e3o gerados, em alta velocidade,<\/strong> sem que eles sejam inclu\u00eddos em banco de dados, de modo a dar uma resposta satisfat\u00f3ria aos usu\u00e1rios, uma vez que as empresas necessitam de dados sempre atualizados.<\/p>\n\n\n\n Volume<\/span><\/span><\/strong>: o Big Data deve permitir que uma grande quantidade de dados seja analisada<\/strong>, armazenando-os em diferentes locais, sendo integrados por meio de aplicativos de softwares.<\/p>\n\n\n\n Entretanto, atualmente, foram adicionadas outras premissas<\/strong>, sendo que duas delas s\u00e3o mais cobradas (Valor e Veracidade), formando o 5Vs:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Valor<\/span><\/span><\/strong>: os dados presentes no Big Data precisam agregar valor ao neg\u00f3cio<\/strong>, pois caso a informa\u00e7\u00e3o n\u00e3o possua valor, ela se torna in\u00fatil.<\/p>\n\n\n\n Veracidade<\/span><\/span><\/strong>: \u00e9 imprescind\u00edvel que a informa\u00e7\u00e3o seja verdadeira <\/strong>para possuir alguma utilidade, de modo a garantir a confiabilidade dos dados. Assim, \u00e9 totalmente in\u00fatil <\/strong>se houver todo o processamento de uma grande variedade <\/strong>e volume <\/strong>de dados com valor<\/strong>, de maneira r\u00e1pida <\/strong>e eles n\u00e3o forem ver\u00eddicos<\/span><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m do 5Vs, que s\u00e3o as premissas mais cobradas em provas, h\u00e1 autores que j\u00e1 pontuaram a exist\u00eancia do 10Vs<\/strong>, agregando os conceitos de variabilidade, validade, vulnerabilidade, volatilidade e visualiza\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n De modo a definir a arquitetura<\/strong> de solu\u00e7\u00f5es de Big Data, a IBM, respeitada empresa da \u00e1rea de tecnologia, definiu alguns padr\u00f5es <\/strong>que podem ser utilizados para alcan\u00e7ar tal objetivo.<\/p>\n\n\n\n Os padr\u00f5es at\u00f4micos<\/span><\/strong> auxiliam na identifica\u00e7\u00e3o da maneira em que os dados s\u00e3o consumidos, processados, armazenados e acessados por problemas recorrentes em um contexto de Big Data.<\/p>\n\n\n\n Os padr\u00f5es compostos<\/span><\/strong> s\u00e3o classificados com base na solu\u00e7\u00e3o de ponta a ponta, sendo eles mapeados para um ou mais padr\u00f5es at\u00f4micos, com o intuito de solucionar um determinado problema de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Os padr\u00f5es de solu\u00e7\u00e3o<\/span><\/strong> tamb\u00e9m auxiliam na defini\u00e7\u00e3o do melhor conjunto de componentes, com base na necessidade dos neg\u00f3cios em descobrir e explorar dados.<\/p>\n\n\n\n FIQUE ATENTO<\/span><\/strong>: N\u00e3o h\u00e1 uma sequ\u00eancia definida de aplica\u00e7\u00e3o dos padr\u00f5es acima em solu\u00e7\u00f5es de Big Data.<\/p>\n\n\n\n O Hadoop <\/strong>\u00e9 uma das principais ferramentas de gerenciamento de Big Data<\/strong>. Ele \u00e9 uma plataforma de c\u00f3digo aberto <\/strong>utilizado na an\u00e1lise e processamento de grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es, podendo utilizar m\u00e1quinas convencionais e comuns, al\u00e9m de ser bastante utilizado mundialmente, estando presente em grandes empresas, como Twitter e Facebook.<\/p>\n\n\n\n Ele \u00e9 um projeto Apache<\/strong>, sendo que seu desenvolvimento \u00e9 realizado constantemente por uma rede de colaboradores e empresas, de maneira conjunta, j\u00e1 que ele \u00e9 um software livre e de c\u00f3digo aberto.<\/strong><\/p>\n\n\n\n H\u00e1 diversas vantagens <\/strong>na utiliza\u00e7\u00e3o do Hadoop, como a economia<\/strong>, uma vez que ele \u00e9 de c\u00f3digo aberto, n\u00e3o sendo necess\u00e1rio compr\u00e1-lo, al\u00e9m da sua robustez <\/strong>e simplicidade <\/strong>de uso.<\/p>\n\n\n\n Pessoal, chegamos ao fim deste estudo sobre os conceitos e aplica\u00e7\u00f5es de Big Data da disciplina de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o, para o concurso da Pol\u00edcia Federal (PF).<\/p>\n\n\n\n Procuramos realizar um resumo <\/strong>sobre as principais informa\u00e7\u00f5es <\/strong>deste t\u00f3pico, as quais possuem boas chances de serem cobradas na sua prova.<\/p>\n\n\n\n Veja este outro artigo O que priorizar nos seus estudos na reta final para a PF<\/a>. Ele \u00e9 uma importante an\u00e1lise sobre quais t\u00f3picos podem ser priorizados nesta reta final de estudos, mas sem deixar as demais de lado.<\/p>\n\n\n\n De modo a potencializar <\/strong>os seus estudos nesta reta final para o concurso da PF, com o material mais completo e com os melhores professores do mercado<\/strong>, acesse o site do Estrat\u00e9gia Concursos<\/strong> e confira os nossos cursos completos para a Pol\u00edcia Federal<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Bons estudos e at\u00e9 a pr\u00f3xima!<\/p>\n\n\n\nConceitos Iniciais<\/h2>\n\n\n\n
Tipos de An\u00e1lises<\/h2>\n\n\n\n
Aplica\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n
Premissas<\/h2>\n\n\n\n
Padr\u00f5es<\/h2>\n\n\n\n
Hadoop<\/h2>\n\n\n\n
Finalizando<\/h2>\n\n\n\n
Cursos e Assinaturas<\/h2>\n\n\n\n