BigData

• 1.Conceito
  • Big Data pode ser definido como o processamento analítico de grandes volumes de dados complexos produzidos por aplicações. Essa tecnologia surgiu com a necessidade de guardar grandes quantidades de dados de forma eficiente e em um curto espaço de tempo. Ela foi consequência de inovações tecnológicas, tais como a evolução da internet, evolução dos meios de armazenamento de dados e difusão de tecnologias referentes a captação de dados.
  • As principais características do Big Data são:
    • Grandes quantidades de dados distribuídos.
    • Estabilidade sob demanda.
    • Transformação de dados brutos, semiestruturados ou não estruturados em dados estruturados.
    • Possibilidade de uma extração flexível de conhecimento dos dados.
• 2.Software
  • Com o surgimento do Big Data, os softwares convencionais não conseguem mais lidar com o valor excessivo e a variedade de dados que precisam ser analisados e processados de forma eficiente. Com isso, surgem os softwares NoSQL especializados em lidar com esses grandes volumes de dados computacionais. Esses softwares possuem lógicas de funcionamento variadas e utilizam diferentes meios para manipular terabytes de dados e transformá-los em informação útil.
  • Existem diversos modelos de softwares de bancos de dados NoSQL. Dentre deles:
    • Sistemas Colunares como o Big Table, utilizado internamente pela Google.
    • Key/value, como DynamoDB, utilizado pela Amazon.
    • Document database, como o MongoDB.
    • Baseado em Grafos, como o Neo4j.
• 3.Aplicação
  • 3.1.Tecnologias
  • 3.2.Visão
• 4 Referências
  • http://data.ime.usp.br/sbbd2012/artigos/pdfs/sbbd_min_01.pdf
  • http://www.deviante.com.br/podcasts/scicast/99-big-data/
  • http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation
  • https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/ctaurion/entry/voce_realmente_sabe_o_que_e_big_data?lang=en