BIG DATA RESUMO: Palavras-chave: Big Data, Dados Estruturados, Dados Não Estruturados, Escalável, Hadoop, Hardware, MapReduce.

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "BIG DATA RESUMO: Palavras-chave: Big Data, Dados Estruturados, Dados Não Estruturados, Escalável, Hadoop, Hardware, MapReduce."

Transcrição

1 BIG DATA Marcos Santos Borges Henriques 1 Maria Renata Silva Furtado 2 Paulo Eduardo Santos da Silva 3 Rodrigo Vitorino Moravia 4 RESUMO: Vivemos hoje a era da informação. Os dados são mais valiosos e os produzimos de uma forma impressionante. Todas as interações que temos com a tecnologia geram quantidades astronômicas de dados e tudo isso, até pouco tempo atrás, era descartado. A partir do desenvolvimento de tecnologias nos ramos de processamento de informação, armazenamento de dados e algoritmos computacionais, podemos agora trabalhar em cima desses dados, que antes eram descartados, e transformá-los em informação muito útil em diversos setores tanto comercial quanto social. Este estudo tem como objetivo demonstrar as motivações para o surgimento do Big Data, demostrando uma visão geral do cenário atual no que tange ao volume, velocidade e variedade dos dados que são gerados hoje. Também expor o que dispomos no momento para trabalhar com essa quantidade enorme de dados, já que o grande desafio é manusear essa infinidade de dados e extrair informação relevante a partir dos mesmos, mostraremos algumas ferramentas e conceitos que se tornam imprescindíveis no trabalho com Big Data. Recentemente foi divulgado um programa de espionagem Norte Americana, que só é possível graças ao advento do Big Data, o governo Americano intercepta e analisa diariamente quantidades absurdas de dados, que são gerados continuamente, vindos de diversas fontes, o nosso estudo tenta deixar um pouco mais claro com funciona esse processo que está sendo praticado por muitos atualmente. Para realização do estudo foram consultados como referencia, livros voltados ao assunto Big Data, artigos impressos e online, pesquisas com empresas de todo o mundo, revista e internet. Palavras-chave: Big Data, Dados Estruturados, Dados Não Estruturados, Escalável, Hadoop, Hardware, MapReduce. 1 Aluno da Faculdade Infórium de Tecnologia. 2 Professora da Faculdade Infórium de Tecnologia, e Mestre em Psicologia. 3 Aluno da Faculdade Infórium de Tecnologia. 4 Especialista em Gestão da Informação pelo IEC PUC Minas. Analista de Business Intelligence há 12 anos. Professor da Pós-Graduação das Faculdades PUC Minas, Estácio e Infórium de Tecnologia. Professor da graduação das Faculdades Infórium de Tecnologia e Batista.

2 1 1. Introdução No cenário atual, dada a importância conquistada pela tecnologia em nossas vidas, vivemos um momento jamais presenciado na história da humanidade. Estamos a todo o momento gerando dados sobre tudo que fazemos, produzimos dados em escalas inimagináveis há alguns anos atrás. A sociedade acumula em um ano de vida digital cerca de 1,8 zettabytes 5 de dados. Para se ter ideia da dimensão da escala, 3 exabytes 6 é tudo que a humanidade conseguia guardar em 1986, hoje produzimos duas vezes esse valor por dia. (Petry, 2013). Esse oceano de dados termo muito utilizado para dimensionar o volume esconde muita informação que, até pouco tempo atrás, não era explorada. Além do volume, esses dados são muito variados, oriundos das mais diversas fontes e, consequentemente, diversos formatos. Por serem tão variados, os dados podem vir de fontes diversas efluir em tempo real, de uma forma contínua dando origem ao conceito de velocidade desses dados. Este estudo tem como objetivo demonstrar as motivações para o surgimento do Big Data e também expor o que dispomos no momento para trabalhar com essa quantidade enorme de dados. Para realização do estudo foram consultados como referencia, livros voltados ao assunto Big Data, artigos impressos e online, pesquisas com empresas de todo o mundo, revista e internet. 2. Big Data O conceito Big Data é utilizado para caracterizar os dados que excedem a capacidade de processamento de sistemas de banco de dados convencionais. Big Data é muito grande, se move muito rápido, e não se encaixa nas restrições de arquiteturas de banco de dados. Para ganhar o valor a partir desses dados, você 5 Zettabyte = de bytes 6 Exabyte = de bytes

3 2 deve escolher um caminho alternativo para processá-lo. Big Data Now (Schneider, 2012). Segundo Schneider (2012), o primeiro ponto a ser esclarecido é que Big Data não tem uma única definição. Na verdade, é um termo que descreve pelo menos três distintas, mas interligadas, tendências. A Captação e gerenciamento de lotes de informação é uma delas. Estudos de mercado e pesquisas independentes têm mostrado que o volume de dados está dobrando a cada ano. A outra é o trabalho com muitos tipos novos de dados. Estudos indicam, também, que oitenta por cento do total dos dados gerados é não estruturado, tal como imagens, áudio, tweets, mensagens de texto e assim por diante. Até recentemente a maioria das organizações eram incapazes de tirar proveito desses dados. E por último a exploração dessa massa de informação e dados não estruturados com um novo estilo de aplicação, muitas das ferramentas e tecnologias que foram projetados para trabalhar com volumes de informação relativamente grandes não mudaram muito nos últimos 15 anos. Estas ferramentas simplesmente não podem manter-se com grandes volumes de dados, portanto, novas classes de aplicações analíticas estão chegando ao mercado, todas com base nessa nova abordagem do Big Data. Para Schneider (2012), assim como não existe uma única definição para Big Data, não existe uma causa específica para sua rápida expansão. Em vez disso, várias tendências distintas contribuem para a explosão do Big Data. Segundo Schneider (2012), um fator que ajudou na expansão do Big Data foi a questão das novas fontes de dados: atualmente, temos mais geradores de informação do que nunca. Os dados podem vir de diversas fontes tais como, celulares, computadores, sensores, equipamentos médicos e outras plataformas que reúnem grandes quantidades de informação. Os Aplicativos corporativos tradicionais e científicos estão mudando e também contribuem para o crescimento do volume gerado de dados. Para Schneider (2012), as novas categorias de dados são outro aspecto relevante. Com o crescimento alucinante dessas novas fontes de dados, passamos agora a nos deparar com uma nova categoria de dado, que é não estruturado e tem um grande potencial analítico como, mensagens de texto, tweets, posts do facebook, sensores e outros tantos. Os bancos de dados convencionais (relacionais) e

4 3 ferramentas analíticas eram concebidos para interagir com a informação do tipo estruturada, que se encaixa em linha e colunas. Mas muito da informação que se tem hoje é não estruturada e está acoplada a fotos, vídeos, áudio, documentos XML. No que tange aos documentos XML, destaca-se que são um caso à parte, pois formam a espinha dorsal de muitas aplicações corporativas na atualidade. Isso se dá em parte pelo tamanho do documento XML e por sua natureza semiestruturada. Ainda segundo Schneider (2012), para fechar essa síntese do que pode alavancar o crescimento do trabalho com Big Data é a questão do hardware comoditizado e software: A última peça para o quebra-cabeça do Big Data é o baixo custo de hardware e ambientes de software que se tornaram mais populares. A tarefa de Big Data sem esses avanços seria muito difícil ou quase inviável. Para Big Data Now (2012), Big Data tem o potencial de revolucionar a maneira de fazer negócio, podendo fornecer novas perspectivas sobre as empresa, incluindo a forma de interação entre a empresa e o cliente, a forma de entregar produtos e serviços para o mercado, a posição da organização frente a seus concorrentes, estratégias que a empresa pode adotar para aumentar a rentabilidade e questões socioeconômicas que podem ser abordadas com Big Data. O que pode ser ainda mais interessante é que isso tudo pode ser entregue em tempo real. É sabido que Barack Obama, em sua campanha à presidência dos Estados Unidos da América em 2012, fez uso de Big Data para poder direcionar sua estratégia de campanha, tornando-a mais efetiva e fazendo com que o eleitor se sentisse mais próximo ao candidato, já que os eleitores recebiam propostas de governo relacionadas a temas em que estavam engajadas ou por algum motivo (post no Facebook, SMS, tweet) detinham alguma opinião sobre algum assunto (Big Data ajudou Obama a ganhar eleições, Moraes). Segundo The Deciding Factor (2012), pesquisa finalizada em fevereiro de 2012, em 607 os executivos de empresas de todo o mundo participaram, as mídias sociais não dizem apenas o que os consumidores gostam, mas o mais importante é saber o que elas não devem fazer para deixar os seus clientes insatisfeitos. Elas são utilizadas muitas vezes como um dos primeiros sistemas de aviso para alertar as empresas se os clientes estão se voltando contra ela. Quarenta e três por cento dos entrevistados concorda que analisar as mídias sociais para fazer tomada de decisão é cada vez mais importante. Para bens de consumo e varejo, manufatura, saúde e empresas farmacêuticas as mídias sociais fornecem o segundo mais valorizado

5 4 dataset após os dados de atividades de negócio. Lembrando que todos esses dados são desestruturados e oriundos de vários lugares (Twitter, Facebook, Blogs, etc.). Segundo The Deciding Factor (2012), quarenta por cento dos entrevistados no estudo acreditam que eles têm muitos dados não estruturados para apoiar a tomada de decisão. No gráfico abaixo estão relacionadas às respostas dos entrevistados à seguinte pergunta: Olhando especificamente para o seu departamento, como você caracterizaria a quantidade de dados disponíveis para apoiar a tomada de decisão? : FIGURA 1 Dado estruturado e desestruturado Fonte: The Deciding Factor, Percebe-se que uma grande parte dos entrevistados cerca de cinquenta por cento, acredita que seus dados estruturados não são suficientes para gerar informações que auxiliem na tomada decisão. Por outro lado cerca de quarenta por cento acredita que há muito dado não estruturado que seria relevante. Com o advento das técnicas e ferramentas que possibilitam a extração e análise desses dados não estruturados, será possível coletar esses dados que antes eram descartados e avalia-los assim como é feito com o dado estruturado hoje, para a realização de trabalhos com Data Mining e Business Intelligence. Para Big Data Now (2012), com essa enxurrada de dados, totalmente desestruturados que fogem a regra do que hoje até então predominava (dados estruturados) com imponência, é necessário uma nova abordagem para que se possa analisar esses dados de enorme potencial. Surge dessa grande necessidade novas ferramentas capazes de tratar essa questão e proporcionar o desenvolvimento de soluções voltadas ao Big Data, são elas MapReduce, Hadoop, Pig, Hive, Hadoop Distributed File System (HDFS) e bancos de dados NoSQL.

6 5 Segundo Schneider (2012), como qualquer novo movimento emergente, Big Data possui seus obstáculos. O primeiro deles é o crescimento da Informação: mais de oitenta por cento dos dados de uma empresa são dados desestruturados, o que tende a crescer em um ritmo muito mais rápido do que a informação relacional tradicional. Um segundo obstáculo a ser considerado é o poder de processamento. A abordagem atual de utilizar um único e caro computador para processar todos os dados não é escalável para Big Data. O caminho mais coerente talvez seja a utilização de commodity de hardware e divisão de processamento entre servidores menos potentes e em maior numero proporcionando um escalabilidade horizontal. Armazenamento físico é outro fator. Capturar e gerenciar toda essa informação pode consumir enormes recursos, ultrapassando todas as expectativas orçamentais. Problema de Dados, falta de mobilidade de dados, formatos proprietários, e os obstáculos à interoperabilidade podem tornar o trabalho com Big Data mais difícil. E o custo, Extração, transformação e carga (ETL) para Big Data pode ser alto e moroso, particularmente na ausência de software especializado. Conforme detalhado anteriormente, o que propicia o trabalho com Big Data é o desenvolvimento de tecnologias que podem contornar a complexidade de se de gerenciar uma enorme quantidade de dados. O MapReduce é uma solução que surgiu sob tal ótica. Originalmente criado pela empresa Google, provou ser uma técnica altamente inovadora para tirar proveito do enorme volume de dados que agora rotineiramente são produzidos. É uma estrutura de software que subdivide problemas em tarefas gerenciáveis e, em seguida, distribui para vários servidores que não precisam ser extremamente poderosos. Esses servidores são chamados de nós, que trabalham em conjunto e em paralelo para chegar a um resultado. MapReduce é um enorme sucesso. O Google faz uso pesado de MapReduce internamente, e a Fundação Apache Software utiliza MapReduce para formar a base de sua implementação para tratar big data o Hadoop, outra poderosa ferramenta no segmento. (Schneider, 2012). MapReduce é capaz de trabalhar com dados brutos que estão armazenados em arquivos de disco, em bases de dados relacionais, ou em ambos. Os dados podem ser estruturados ou não estruturados, e é comumente composta de texto, binário, ou registros multilinha. Registros de log e documentos complexos são apenas exemplos do tipo de dados que MapReduce pode consumir.

7 6 O modelo de programação MapReduce consiste na construção de um programa formado por duas operações básicas: map e reduce. A operação de map recebe um par chave/valor e gera um conjunto intermediário de dados, também no formato chave/valor. A operação de Reduce é executada para cada chave intermediária, com todos os conjuntos de valores intermediários associados àquela chave combinados. Em geral a operação de map é usada para encontrar algo, e a operação de reduce é usada para fazer a sumarização do resultado (MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Dean, Ghemawat). FIGURA 2 Fluxo de execução do MapReduce Fonte: MapReduce é o que há, Baseado no conceito de MapReduce e Google File System (Sistema de Arquivos do Google), a Fundação Apache Software desenvolveu uma solução chamada Hadoop. É destinado a aproveitar o poder de processamento paralelo massivo para processar Big Data, geralmente usando muitos servidores baratos, no esquema de commodities. Hadoop é projetado para abstrair grande parte da complexidade do processamento distribuído. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem na tarefa em mãos (dados), em vez de se perder nos detalhes técnicos de implantação de um ambiente complexo. Hadoop está presente em diversos setores que hoje convive com Big Data, tais como Facebook, Twitter, Serviços Financeiros, Varejo e Governo e Ciências da Vida. A NASA conta com o Hadoop para lidar com grandes volumes de dados em projetos como o Square Kilometer Array, para visualização dos céus: prevê-se que

8 7 este produza 700 TB quando for construído na próxima década. Os sistemas de dados vão incluir o Hadoop, assim como a tecnologia Apache OODT (Object Oriented Data Technology), para lidar com maciços volumes de trabalho. (Computerworld). FIGURA 3 Fluxo de execução do Hadoop Fonte: Rose Business Technologies, O esquema acima ilustra o cenário em que o Hoodop trabalha, consumindo dados de fontes relacionais (estruturado) e fontes que dispõem dados não estruturados. O Hadoop, utilizando MapReduce e HDFS (Hadoop Distributed File System), consegue processar todos esses dados e dispor para diferentes tipos de analises. 3. Conclusão Com base no estudo realizado, torna-se evidente que não há como fugir do fenômeno Big Data, pois já é uma realidade muito mais próxima de nós do que possamos imaginar. A sociedade atual se organiza em torno dos meios de comunicação, com a popularização da internet, dos dispositivos moveis com acesso à mesma, a evolução da tecnologia como um todo, tudo isso alavancou uma nova era, em que a tecnologia e a informação ditam as regras.

9 8 Atualmente a maioria das pessoas possui algum contato com algo que pode contribuir para gerar essa grande quantidade de dados, de forma direta ou indireta. As tecnologias para trabalhar com o oceano de dados que cresce em volume de forma monstruosa e flui continuamente nos deixa otimista, porque se mostram comprometidas como o objetivo de resolver essa questão e viabilizar o trabalho com grandes quantidades de dados. Outro ponto importante que deve ser enfatizado é a questão do potencial analítico que o Big Data pode nos oferecer. O poder de quem detém a expertise de trabalhar com grandes quantidades de dados é imensurável, a aplicação se estende por diversas áreas, não ficando restrito apenas ao um setor. Podemos concluir que o Big Data se revela um divisor de águas e seu impacto na sociedade poderá ser comparado com o advento da internet, que hoje se tornou algo indispensável em nossas vidas. É um mundo a ser explorado, mais que já no início se mostra de grande potencial e será a questão tecnologia mais discutida nos próximos anos certamente. Como já foi dito, este estudo tem como objetivo demonstrar as motivações para o surgimento do Big Data e também expor o que dispomos no momento para trabalhar com essa quantidade enorme de dados. Demostrando uma visão geral do cenário atual no que tange ao volume, velocidade e variedade dos dados que são gerados hoje. Também expor o que dispomos no momento para trabalhar com essa quantidade enorme de dados, já que o grande desafio é manusear essa infinidade de dados e extrair informação relevante a partir dos mesmos, mostraremos algumas ferramentas e conceitos que se tornam imprescindíveis no trabalho com Big Data. Para realização do estudo foram consultados como referencia, livros voltados ao assunto Big Data, artigos impressos e online, pesquisas com empresas de todo o mundo, revista e internet. Esse trabalho é apenas uma breve síntese de uma questão que a princípio possa se parecer não tão importante mais não é algo que podemos deixar passar despercebido. Há outros aspectos inerentes ao Big Data que poderiam ser abordados em trabalhos futuros, com a questão do impacto que causaria a utilização da análise de Big Data tanto positivo quanto negativamente na sociedade.

10 9 Referências Big Data Now. 1. Ed. Sebastopol, CA: O Reilly Media, Inc Computerworld. Hadoop cimenta importância para Big Data. Disponível em: Acesso em 24 maio Dean, J. Ghemawat, S. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Disponível em: Acesso em: 21 maio Gouveia, W. MapReduce é o que há. Disponível em: Acesso em: 21 maio de Moraes, M. Big Data ajudou Obama a ganhar eleições. Info, 15 janeiro Disponível em: Acesso em: 10 abril Petry, A. Vida Digital: O Berço do Big Data. Revista Veja, São Paulo, Maio. p.71-81, Rose Business Technologies. Disponível em: Acesso em: 21 maio de Schneider, R. D. Hadoop For Dummies, Special Edition. Mississauga, CAN: John Wiley & Sons Canada, p. The Deciding Factor: Big data and decision-making. London, Economist Intelligence Unit

MBA Analytics em Big Data

MBA Analytics em Big Data MBA Analytics em Big Data Inscrições Abertas Início das Aulas: 04/06/2015 Dias e horários das aulas: Segunda-Feira 19h00 às 23h00 Semanal Sexta-Feira 19h00 às 23h00 Semanal Carga horária: 600 Horas Duração:

Leia mais

Prof. Daniela Barreiro Claro

Prof. Daniela Barreiro Claro Prof. Daniela Barreiro Claro São dados que não podem ser processados ou analisados usando as ferramentas tradicionais Empresas acessando muitas informações mas não sabem como tirar proveito Normalmente

Leia mais

O poder da presença O valor empresarial da colaboração presencial

O poder da presença O valor empresarial da colaboração presencial O poder da presença O valor empresarial da colaboração presencial Sumário executivo À medida que as organizações competem e crescem em uma economia global dinâmica, um novo conjunto de pontos cruciais

Leia mais

Boas Práticas em Sistemas Web muito além do HTML...

Boas Práticas em Sistemas Web muito além do HTML... Boas Práticas em Sistemas Web muito além do HTML... Adriano C. Machado Pereira (adrianoc@dcc.ufmg.br) De que Web estamos falando? De que Web estamos falando? A Web foi concebida para ser uma biblioteca

Leia mais

COMO O INVESTIMENTO EM TI PODE COLABORAR COM A GESTÃO HOSPITALAR?

COMO O INVESTIMENTO EM TI PODE COLABORAR COM A GESTÃO HOSPITALAR? COMO O INVESTIMENTO EM TI PODE COLABORAR COM A GESTÃO HOSPITALAR? Descubra os benefícios que podem ser encontrados ao se adaptar as novas tendências de mercado ebook GRÁTIS Como o investimento em TI pode

Leia mais

Palavras-chave: On-line Analytical Processing, Data Warehouse, Web mining.

Palavras-chave: On-line Analytical Processing, Data Warehouse, Web mining. BUSINESS INTELLIGENCE COM DADOS EXTRAÍDOS DO FACEBOOK UTILIZANDO A SUÍTE PENTAHO Francy H. Silva de Almeida 1 ; Maycon Henrique Trindade 2 ; Everton Castelão Tetila 3 UFGD/FACET Caixa Postal 364, 79.804-970

Leia mais

A ERA DO BIG DATA NO CONTEÚDO DIGITAL: OS DADOS ESTRUTURADOS E NÃO ESTRUTURADOS

A ERA DO BIG DATA NO CONTEÚDO DIGITAL: OS DADOS ESTRUTURADOS E NÃO ESTRUTURADOS A ERA DO BIG DATA NO CONTEÚDO DIGITAL: OS DADOS ESTRUTURADOS E NÃO ESTRUTURADOS Pedro Henrique Tessarolo¹, Willian Barbosa Magalhães¹ ¹Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil pedrotessarolo@gmail.com,

Leia mais

BIG DATA: UTILIZANDO A INTERNET PARA TOMADA DE DECISÕES

BIG DATA: UTILIZANDO A INTERNET PARA TOMADA DE DECISÕES BIG DATA: UTILIZANDO A INTERNET PARA TOMADA DE DECISÕES Alex Travagin Chatalov¹, Ricardo Ribeiro Rufino ¹ ¹Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil alex_tr1992@hotmail.com ricardo@unipar.br

Leia mais

3 0 ENCONTRO DE USUÁRIOS DE BI

3 0 ENCONTRO DE USUÁRIOS DE BI 3 0 ENCONTRO DE USUÁRIOS DE BI Contextualizando Durante o segundo encontro de usuários de BI, o tema Big Data surgiu várias vezes durante as discussões e prometemos que seria assunto de um próximo evento.

Leia mais

Instituto de Educação Tecnológica Pós-graduação Gestão e Tecnologia da Informação - Turma 25 20/03/2015. Big Data Analytics:

Instituto de Educação Tecnológica Pós-graduação Gestão e Tecnologia da Informação - Turma 25 20/03/2015. Big Data Analytics: Instituto de Educação Tecnológica Pós-graduação Gestão e Tecnologia da Informação - Turma 25 20/03/2015 Big Data Analytics: Como melhorar a experiência do seu cliente Anderson Adriano de Freitas RESUMO

Leia mais

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SOBRE O CURSO A tecnologia ocupa papel de destaque no atual cenário socioeconômico mundial, presente em todos os setores e atividades econômicas. Essa revolução transformou o mundo

Leia mais

Tipos de Sistemas Distribuídos (Cluster e Grid)

Tipos de Sistemas Distribuídos (Cluster e Grid) Tipos de Sistemas Distribuídos (Cluster e Grid) Sistemas Distribuídos Mauro Lopes Carvalho Silva Professor EBTT DAI Departamento de Informática Campus Monte Castelo Instituto Federal de Educação Ciência

Leia mais

BIG DATA TRANSFORMANDO DADOS EM DECISÕES

BIG DATA TRANSFORMANDO DADOS EM DECISÕES BIG DATA TRANSFORMANDO DADOS EM DECISÕES Tiago Volpato 1, Ricardo Ribeiro Rufino 1, Jaime William Dias 1 1 Universidade Paranaense (Unipar) Paranavaí PR Brasil tiagovolpatobr@gmail.com, ricardo@unipar.br,

Leia mais

SPEKTRUM SOLUÇÕES DE GRANDE PORTE PARA PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS SPEKTRUM SAP Partner 1

SPEKTRUM SOLUÇÕES DE GRANDE PORTE PARA PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS SPEKTRUM SAP Partner 1 SPEKTRUM SOLUÇÕES DE GRANDE PORTE PARA PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS SPEKTRUM SAP Partner 1 PROSPERE NA NOVA ECONOMIA A SPEKTRUM SUPORTA A EXECUÇÃO DA SUA ESTRATÉGIA Para as empresas que buscam crescimento

Leia mais

O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito. Luís Borges Gouveia Universidade Fernando Pessoa Versão 1.

O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito. Luís Borges Gouveia Universidade Fernando Pessoa Versão 1. O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito Luís Borges Gouveia Universidade Fernando Pessoa Versão 1.3, Outubro, 2015 Nota prévia Esta apresentação tem por objetivo, proporcionar

Leia mais

BIG DATA Armazenamento e Gerenciamento de grandes volumes de dados

BIG DATA Armazenamento e Gerenciamento de grandes volumes de dados BIG DATA Armazenamento e Gerenciamento de grandes volumes de dados Carlos Marques Business Development Manager, Data Connectivity and Integration Latin America & Caribbean Market (CALA) O que veremos hoje?

Leia mais

Como cultivar leads do Comitê de TI

Como cultivar leads do Comitê de TI BRASIL Como cultivar leads do Comitê de TI O marketing está ajudando ou atrapalhando? Confiança + Credibilidade devem ser CONQUISTADAS O profissional de marketing moderno conhece a importância de cultivar

Leia mais

Edições Edge do SAP InfiniteInsight Visão geral Viabilizando insights preditivos apenas com cliques de mouse, sem códigos de computador

Edições Edge do SAP InfiniteInsight Visão geral Viabilizando insights preditivos apenas com cliques de mouse, sem códigos de computador Soluções de análise da SAP Edições Edge do SAP InfiniteInsight Visão geral Viabilizando insights preditivos apenas com cliques de mouse, sem códigos de computador Índice 3 Um caso para análise preditiva

Leia mais

Faculdades Santa Cruz - Inove. Plano de Aula Base: Livro - Distributed Systems Professor: Jean Louis de Oliveira.

Faculdades Santa Cruz - Inove. Plano de Aula Base: Livro - Distributed Systems Professor: Jean Louis de Oliveira. Período letivo: 4 Semestre. Quinzena: 5ª. Faculdades Santa Cruz - Inove Plano de Aula Base: Livro - Distributed Systems Professor: Jean Louis de Oliveira. Unidade Curricular Sistemas Distribuídos Processos

Leia mais

Solução CA Technologies Garante Entrega de Novo Serviço de Notícias do Jornal Valor Econômico

Solução CA Technologies Garante Entrega de Novo Serviço de Notícias do Jornal Valor Econômico CUSTOMER SUCCESS STORY Abril 2014 Solução CA Technologies Garante Entrega de Novo Serviço de Notícias do Jornal Valor Econômico PERFIL DO CLIENTE Indústria: Mídia Companhia: Valor Econômico Funcionários:

Leia mais

Inteligência em. redes sociais. corporativas. Como usar as redes internas de forma estratégica

Inteligência em. redes sociais. corporativas. Como usar as redes internas de forma estratégica Inteligência em redes sociais corporativas Como usar as redes internas de forma estratégica Índice 1 Introdução 2 Por que uma rede social corporativa é um instrumento estratégico 3 Seis maneiras de usar

Leia mais

Big Data: Uma revolução a favor dos negócios

Big Data: Uma revolução a favor dos negócios Big Data: Uma revolução a favor dos negócios QUEM SOMOS Empresa especializada em Big Data e Analytics. Profissionais com larga experiência na gestão de bureaus de crédito, analytics e uso inteligente da

Leia mais

E esse tal de Big Data?

E esse tal de Big Data? E esse tal de Big Data? Hoje todas as pessoas que converso e que sabem que atuamos com Business Intelligence na Cetax Consultoria, me perguntam: E esse Big Data hein Marco? Eu vi até na Veja... está todo

Leia mais

fornecendo valor com inovações de serviços de negócios

fornecendo valor com inovações de serviços de negócios fornecendo valor com inovações de serviços de negócios A TI é grande. Tantos bits no universo digital quanto estrelas em nosso universo físico. é arriscada. Dois terços dos projetos de TI estão em risco,

Leia mais

Enabling the New Style of IT. Marcelo Nunes Sales Director, Enterprise and Public Sector Printing and Personal Systems

Enabling the New Style of IT. Marcelo Nunes Sales Director, Enterprise and Public Sector Printing and Personal Systems Enabling the New Style of IT Marcelo Nunes Sales Director, Enterprise and Public Sector Printing and Personal Systems Video 75 anos HP Eu acredito sinceramente na HP e na nossa habilidade em fazer a diferença

Leia mais

Trabalho sobre Social Media Como implementar Social Media na empresa

Trabalho sobre Social Media Como implementar Social Media na empresa Como implementar Social Media na empresa 1 As razões: Empresas ainda desconhecem benefícios do uso de redes sociais Das 2,1 mil empresas ouvidas em estudo do SAS Institute e da Harvard Business Review,

Leia mais

Mídias sociais nas empresas O relacionamento online com o mercado

Mídias sociais nas empresas O relacionamento online com o mercado Mídias sociais nas empresas O relacionamento online com o mercado Maio de 2010 Conteúdo Introdução...4 Principais conclusões...5 Dados adicionais da pesquisa...14 Nossas ofertas de serviços em mídias sociais...21

Leia mais

RESUMO DA SOLUÇÃO CA ERwin Modeling. Como eu posso gerenciar a complexidade dos dados e aumentar a agilidade dos negócios?

RESUMO DA SOLUÇÃO CA ERwin Modeling. Como eu posso gerenciar a complexidade dos dados e aumentar a agilidade dos negócios? RESUMO DA SOLUÇÃO CA ERwin Modeling Como eu posso gerenciar a complexidade dos dados e aumentar a agilidade dos negócios? O CA ERwin Modeling fornece uma visão centralizada das principais definições de

Leia mais

Observatórios Virtuais

Observatórios Virtuais UNIVASF: UNIVERSIDADE FEDERAL DO VALE SÃO FRANCISCO TRABALHO DE ASTROFÍSICA ALUNO: PEDRO DAVID PEDROSA PROFESSOR: MILITÃO CURSO: MESTRADO NACIONAL PROFISSIONAL EM ENSINO DE FÍSICA Observatórios Virtuais

Leia mais

Substituia comunicações caras e ineficientes por métodos de entrega alternativos

Substituia comunicações caras e ineficientes por métodos de entrega alternativos Engajamento com o Cliente Interação com o cliente e envio de comunicações Gerenciamento de Comunicações com os Clientes Soluções para possibilitar relacionamentos duradouros com clientes Substituia comunicações

Leia mais

Agregando valor com Business Service Innovation

Agregando valor com Business Service Innovation Agregando valor com Business Service Innovation A TI é enorme. Existem tantos bits no universo digital quanto estrelas em nosso universo físico. é arriscada. Dois terços dos projetos de TI estão em risco,

Leia mais

IDC TECHNOLOGY SPOTLIGHT

IDC TECHNOLOGY SPOTLIGHT IDC TECHNOLOGY SPOTLIGHT A importância da inovação em fornecedores de sistemas, serviços e soluções para criar ofertas holísticas Julho de 2014 Adaptado de Suporte a ambientes de datacenter: aplicando

Leia mais

Engenharia de software 2011A. Trabalho sobre

Engenharia de software 2011A. Trabalho sobre Engenharia de software 2011A Trabalho sobre NOSQL Not only SQL NoSQL Not only SQL GRUPO - 9 Cléverton Heming Jardel Palagi Jonatam Gebing Marcos Wassem NOSQL O Termo NoSQL, foi utilizado pela primeira

Leia mais

CIDADE PARTICIPATIVA O GOVERNO FORA DA CAIXA

CIDADE PARTICIPATIVA O GOVERNO FORA DA CAIXA CIDADE PARTICIPATIVA O GOVERNO FORA DA CAIXA A forma tradicional de governar, em geral, tem se distanciado da população. Há poucos canais de diálogo e participação popular. Parte disso se deve à burocracia

Leia mais

C O N S U L T O R I A E G E S T Ã O P A R A E S T R A T É G I A D E R E D E S S O C I A I S

C O N S U L T O R I A E G E S T Ã O P A R A E S T R A T É G I A D E R E D E S S O C I A I S C O N S U L T O R I A E G E S T Ã O P A R A E S T R A T É G I A D E R E D E S S O C I A I S A MELHOR OPORTUNIDADE PARA O SEU NEGÓCIO ESTÁ AO SEU ALCANCE NAS REDES SOCIAIS... O MUNDO É FEITO DE REDES SOCIAIS

Leia mais

Sistemas de Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente (Customer Relationship Management CRM)

Sistemas de Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente (Customer Relationship Management CRM) CRM Definição De um modo muito resumido, pode definir-se CRM como sendo uma estratégia de negócio que visa identificar, fazer crescer, e manter um relacionamento lucrativo e de longo prazo com os clientes.

Leia mais

Forneça a próxima onda de inovações empresariais com o Open Network Environment

Forneça a próxima onda de inovações empresariais com o Open Network Environment Visão geral da solução Forneça a próxima onda de inovações empresariais com o Open Network Environment Visão geral À medida que tecnologias como nuvem, mobilidade, mídias sociais e vídeo assumem papéis

Leia mais

Sistemas de Informação

Sistemas de Informação Sistemas de Informação Informação no contexto administrativo Graduação em Redes de Computadores Prof. Rodrigo W. Fonseca SENAC FACULDADEDETECNOLOGIA PELOTAS >SistemasdeInformação SENAC FACULDADEDETECNOLOGIA

Leia mais

Hardware e Software. Professor: Felipe Schneider Costa. felipe.costa@ifsc.edu.br

Hardware e Software. Professor: Felipe Schneider Costa. felipe.costa@ifsc.edu.br Hardware e Software Professor: Felipe Schneider Costa felipe.costa@ifsc.edu.br Agenda Hardware Definição Tipos Arquitetura Exercícios Software Definição Tipos Distribuição Exercícios 2 Componentesde um

Leia mais

Resumo. Palavras-chave: twitter; ferramenta; planejamento; Greenpeace.

Resumo. Palavras-chave: twitter; ferramenta; planejamento; Greenpeace. O Twitter Como Ferramenta de Divulgação Para As Empresas: Um Estudo De Caso do GREENPEACE 1 Jonathan Emerson SANTANA 2 Gustavo Guilherme da Matta Caetano LOPES 3 Faculdade Internacional de Curitiba - FACINTER

Leia mais

Uma nova perspectiva sobre a experiência digital do cliente

Uma nova perspectiva sobre a experiência digital do cliente Uma nova perspectiva sobre a experiência digital do cliente Redesenhando a forma como empresas operam e envolvem seus clientes e colaboradores no mundo digital. Comece > Você pode construir de fato uma

Leia mais

Backsite Serviços On-line

Backsite Serviços On-line Apresentação Quem Somos O Backsite Com mais de 15 anos de mercado, o Backsite Serviços On-line vem desenvolvendo soluções inteligentes que acompanham o avanço das tecnologias e do mundo. Com o passar do

Leia mais

Adapte. Envolva. Capacite.

Adapte. Envolva. Capacite. Adapte. Envolva. Capacite. Ganhe produtividade em um Ambiente de trabalho digital #DigitalMeetsWork Os benefícios de um ambiente de trabalho digital têm impacto na competitividade do negócio. Empresas

Leia mais

A confluência dos vídeos e a Internet

A confluência dos vídeos e a Internet WHITEPAPER A confluência dos vídeos e a Internet Por que sua empresa deveria investir em vídeos em 2013 e como a Construção Civil pode utilizar os vídeos como diferencial competitivo. 1 Saiba como os vídeos

Leia mais

Introdução aos Sistemas Distribuídos: histórico, evolução e a computação moderna Prof. MSc Hugo Vieira L. Souza

Introdução aos Sistemas Distribuídos: histórico, evolução e a computação moderna Prof. MSc Hugo Vieira L. Souza Introdução aos Sistemas Distribuídos: histórico, evolução e a computação moderna Prof. MSc Hugo Vieira L. Souza Este documento está sujeito a copyright. Todos os direitos estão reservados para o todo ou

Leia mais

Versão 1 Mkt Salvador 17.10.12

Versão 1 Mkt Salvador 17.10.12 Versão 1 Mkt Salvador 17.10.12 NÓS CUIDAMOS DOS PROCESSOS. VOCÊ CUIDA DOS NEGÓCIOS. NÓS CUIDAMOS DOS PROCESSOS. Mais de 10 anos de atuação. Empresa mais premiada do setor. Consolidada e com experiência

Leia mais

Bancos de Dados e Observatório Virtual

Bancos de Dados e Observatório Virtual Bancos de Dados e Observatório Virtual Relatório Resumido Sub-comissão da CEA 17 de março de 2010 Albert Bruch (Relator), Claudio Bastos Pereira, Haroldo Campos Velho, Luiz Nicolaci da Costa, Paula R.T.

Leia mais

Gerenciamento de Ciclo de Vida do Cliente. Uma experiência mais sincronizada, automatizada e rentável em cada fase da jornada do cliente.

Gerenciamento de Ciclo de Vida do Cliente. Uma experiência mais sincronizada, automatizada e rentável em cada fase da jornada do cliente. Gerenciamento de Ciclo de Vida do Cliente Uma experiência mais sincronizada, automatizada e rentável em cada fase da jornada do cliente. As interações com os clientes vão além de vários produtos, tecnologias

Leia mais

04/08/2012 MODELAGEM DE DADOS. PROF. RAFAEL DIAS RIBEIRO, M.Sc. @ribeirord MODELAGEM DE DADOS. Aula 1. Prof. Rafael Dias Ribeiro. M.Sc.

04/08/2012 MODELAGEM DE DADOS. PROF. RAFAEL DIAS RIBEIRO, M.Sc. @ribeirord MODELAGEM DE DADOS. Aula 1. Prof. Rafael Dias Ribeiro. M.Sc. MODELAGEM DE DADOS PROF. RAFAEL DIAS RIBEIRO, M.Sc. @ribeirord MODELAGEM DE DADOS Aula 1 Prof. Rafael Dias Ribeiro. M.Sc. @ribeirord 1 Objetivos: Apresenta a diferença entre dado e informação e a importância

Leia mais

The Director s Report: The State of ecommerce in Brazil. Por Lariza Carrera, Executive Director, etail Brazil

The Director s Report: The State of ecommerce in Brazil. Por Lariza Carrera, Executive Director, etail Brazil The Director s Report: The State of ecommerce in Brazil Por Lariza Carrera, Executive Director, etail Brazil etailbrazil.com 2014 O mercado está se ajustando a uma realidade multi-canal não excludente,

Leia mais

Conceito de Big Data

Conceito de Big Data Conceito de Big Data O que são Dados? A palavra Dados é o plural de Datum em Latin que significava Dar", ou seja "algo dado". Dados como um conceito abstrato pode ser explicado como o mais baixo nível

Leia mais

Big Data 14/12/2012 PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. = volume + variedade + velocidade de dados

Big Data 14/12/2012 PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. = volume + variedade + velocidade de dados PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU Big Data Curso: Banco de Dados Disciplina: Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan Unidade 7 Big Data 2012 Big Data - Contexto Globalização Modelo just

Leia mais

Fornecendo Inteligência, para todo o mundo, a mais de 20 anos.

Fornecendo Inteligência, para todo o mundo, a mais de 20 anos. Fornecendo Inteligência, para todo o mundo, a mais de 20 anos. Fundada em 1989, a MicroStrategy é fornecedora líder Mundial de plataformas de software empresarial. A missão é fornecer as plataformas mais

Leia mais

MOBILE MARKETING. Prof. Fabiano Lobo

MOBILE MARKETING. Prof. Fabiano Lobo MOBILE MARKETING Prof. Fabiano Lobo - Conforme estipulado no Termo de Uso, todo o conteúdo ora disponibilizado é de titularidade exclusiva do IAB ou de terceiros parceiros e é protegido pela legislação

Leia mais

Bancos de dados distribuídos Prof. Tiago Eugenio de Melo tiagodemelo@gmail.com. http://www.tiagodemelo.info

Bancos de dados distribuídos Prof. Tiago Eugenio de Melo tiagodemelo@gmail.com. http://www.tiagodemelo.info Bancos de dados distribuídos Prof. Tiago Eugenio de Melo tiagodemelo@gmail.com Última atualização: 20.03.2013 Conceitos Banco de dados distribuídos pode ser entendido como uma coleção de múltiplos bds

Leia mais

Mídias sociais como apoio aos negócios B2B

Mídias sociais como apoio aos negócios B2B Mídias sociais como apoio aos negócios B2B A tecnologia e a informação caminham paralelas à globalização. No mercado atual é simples interagir, aproximar pessoas, expandir e aperfeiçoar os negócios dentro

Leia mais

5 Mecanismo de seleção de componentes

5 Mecanismo de seleção de componentes Mecanismo de seleção de componentes 50 5 Mecanismo de seleção de componentes O Kaluana Original, apresentado em detalhes no capítulo 3 deste trabalho, é um middleware que facilita a construção de aplicações

Leia mais

Otimismo desenvolvedoras de softwares

Otimismo desenvolvedoras de softwares Otimismo nas nuvens Ambiente favorável alavanca negócios das empresas desenvolvedoras de softwares, que investem em soluções criativas de mobilidade e computação em nuvem para agilizar e agregar flexibilidade

Leia mais

Relatório sobre Segurança da Informação nas Empresas RESULTADOS DA AMÉRICA LATINA

Relatório sobre Segurança da Informação nas Empresas RESULTADOS DA AMÉRICA LATINA 2011 Relatório sobre Segurança da Informação nas Empresas RESULTADOS DA AMÉRICA LATINA SUMÁRIO Introdução... 4 Metodologia... 6 Resultado 1: Cibersegurança é importante para os negócios... 8 Resultado

Leia mais

1.2 Tipos de Sistemas Operacionais

1.2 Tipos de Sistemas Operacionais 1.2 Tipos de Operacionais Tipos de Operacionais Monoprogramáveis/ Monotarefa Multiprogramáveis/ Multitarefa Com Múltiplos Processadores 1.2.1 Monoprogramáveis/Monotarefa Os primeiros sistemas operacionais

Leia mais

Data Warehouse Processos e Arquitetura

Data Warehouse Processos e Arquitetura Data Warehouse - definições: Coleção de dados orientada a assunto, integrada, não volátil e variável em relação ao tempo, que tem por objetivo dar apoio aos processos de tomada de decisão (Inmon, 1997)

Leia mais

SUPORTE DA TI A MELHORIA DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL

SUPORTE DA TI A MELHORIA DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL SUPORTE DA TI A MELHORIA DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL Referência Tecnologia da Informação para Gestão : Transformando os negócios na Economia Digital. Bookman, sexta edição, 2010. 2 FAZENDO NEGÓCIOS NA

Leia mais

Sistemas Distribuídos Visão Geral de Sistemas Distribuídos I. Prof. MSc. Hugo Souza

Sistemas Distribuídos Visão Geral de Sistemas Distribuídos I. Prof. MSc. Hugo Souza Sistemas Distribuídos Visão Geral de Sistemas Distribuídos I Prof. MSc. Hugo Souza Voltando ao tempo, em meados da década de quarenta, os Estados Unidos buscavam desenvolver estratégias militares de comunicação

Leia mais

Questão em foco: Colaboração de produto 2.0. Uso de técnicas de computação social para criar redes sociais corporativas

Questão em foco: Colaboração de produto 2.0. Uso de técnicas de computação social para criar redes sociais corporativas Questão em foco: Colaboração de produto 2.0 Uso de técnicas de computação social para criar redes sociais corporativas Tech-Clarity, Inc. 2009 Sumário Sumário... 2 Introdução à questão... 3 O futuro da

Leia mais

ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS

ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS Ciência da Computação 5ª série Sistemas Operacionais A atividade prática supervisionada (ATPS) é um método de ensinoaprendizagem desenvolvido por meio de um conjunto

Leia mais

Inteligência Organizacional, Inteligência Empresarial, Inteligência Competitiva, Infra-estrutura de BI mas qual é a diferença?

Inteligência Organizacional, Inteligência Empresarial, Inteligência Competitiva, Infra-estrutura de BI mas qual é a diferença? Inteligência Organizacional, Inteligência Empresarial, Inteligência Competitiva, Infra-estrutura de BI mas qual é a diferença? * Daniela Ramos Teixeira A Inteligência vem ganhando seguidores cada vez mais

Leia mais

Transforme. Transforme a TI. a empresa. Três imperativos da TI para a transformação da empresa realizada pelo CIO em um mundo dinâmico.

Transforme. Transforme a TI. a empresa. Três imperativos da TI para a transformação da empresa realizada pelo CIO em um mundo dinâmico. TECH DOSSIER Transforme a TI Transforme a empresa Três imperativos da TI para a transformação da empresa realizada pelo CIO em um mundo dinâmico. Consolidar para conduzir a visibilidade da empresa e a

Leia mais

Sistemas de Informação I

Sistemas de Informação I + Sistemas de Informação I Dimensões de análise dos SI Ricardo de Sousa Britto rbritto@ufpi.edu.br + Introdução n Os sistemas de informação são combinações das formas de trabalho, informações, pessoas

Leia mais

10 Dicas para uma implantação

10 Dicas para uma implantação 10 Dicas para uma implantação de Cloud Computing bem-sucedida. Um guia simples para quem está avaliando mudar para A Computação em Nuvem. Confira 10 dicas de como adotar a Cloud Computing com sucesso.

Leia mais

Resultados da Pesquisa

Resultados da Pesquisa Resultados da Pesquisa 1. Estratégia de Mensuração 01 As organizações devem ter uma estratégia de mensuração formal e garantir que a mesma esteja alinhada com os objetivos da empresa. Assim, as iniciativas

Leia mais

Detecção e investigação de ameaças avançadas. INFRAESTRUTURA

Detecção e investigação de ameaças avançadas. INFRAESTRUTURA Detecção e investigação de ameaças avançadas. INFRAESTRUTURA DESTAQUES A infraestrutura do RSA Security Analytics Arquitetura modular para coleta distribuída Baseada em metadados para indexação, armazenamento

Leia mais

Requisitos de business intelligence para TI: O que todo gerente de TI deve saber sobre as necessidades reais de usuários comerciais para BI

Requisitos de business intelligence para TI: O que todo gerente de TI deve saber sobre as necessidades reais de usuários comerciais para BI Requisitos de business intelligence para TI: O que todo gerente de TI deve saber sobre as necessidades reais de usuários comerciais para BI Janeiro de 2011 p2 Usuários comerciais e organizações precisam

Leia mais

Um futuro híbrido: A combinação transformadora entre consumo e prestação de serviços de TI. Sponsored by

Um futuro híbrido: A combinação transformadora entre consumo e prestação de serviços de TI. Sponsored by Um futuro híbrido: A combinação transformadora entre consumo e prestação de serviços de TI Sponsored by Um futuro híbrido: a combinação transformadora entre consumo e prestação de serviços de TI Uma nova

Leia mais

DATA WAREHOUSE NO APOIO À TOMADA DE DECISÕES

DATA WAREHOUSE NO APOIO À TOMADA DE DECISÕES DATA WAREHOUSE NO APOIO À TOMADA DE DECISÕES Janaína Schwarzrock jana_100ideia@hotmail.com Prof. Leonardo W. Sommariva RESUMO: Este artigo trata da importância da informação na hora da tomada de decisão,

Leia mais

Sistemas de Informação James A. O Brien Editora Saraiva Capítulo 5

Sistemas de Informação James A. O Brien Editora Saraiva Capítulo 5 Para entender bancos de dados, é útil ter em mente que os elementos de dados que os compõem são divididos em níveis hierárquicos. Esses elementos de dados lógicos constituem os conceitos de dados básicos

Leia mais

Sistemas de Informação Gerenciais

Sistemas de Informação Gerenciais Faculdade Pitágoras de Uberlândia Pós-graduação Sistemas de Informação Gerenciais Terceira aula Prof. Me. Walteno Martins Parreira Júnior www.waltenomartins.com.br waltenomartins@yahoo.com Maio -2013 Governança

Leia mais

Pesquisa da Interactive Intelligence revela como o cliente avalia os serviços do contact center

Pesquisa da Interactive Intelligence revela como o cliente avalia os serviços do contact center Pesquisa da Interactive Intelligence revela como o cliente avalia os serviços do contact center Levantamento realizado em oito países incluindo o Brasil revela as principais satisfações e frustrações dos

Leia mais

1 http://www.google.com

1 http://www.google.com 1 Introdução A computação em grade se caracteriza pelo uso de recursos computacionais distribuídos em várias redes. Os diversos nós contribuem com capacidade de processamento, armazenamento de dados ou

Leia mais

PÚBLICA, PRIVADA OU HÍBRIDA: QUAL É A MELHOR NUVEM PARA SEUS APLICATIVOS?

PÚBLICA, PRIVADA OU HÍBRIDA: QUAL É A MELHOR NUVEM PARA SEUS APLICATIVOS? PÚBLICA, PRIVADA OU HÍBRIDA: QUAL É A MELHOR NUVEM PARA SEUS APLICATIVOS? As ofertas de nuvem pública proliferaram, e a nuvem privada se popularizou. Agora, é uma questão de como aproveitar o potencial

Leia mais

Curso Marketing Político Digital Por Leandro Rehem Módulo III MULTICANAL. O que é Marketing Multicanal?

Curso Marketing Político Digital Por Leandro Rehem Módulo III MULTICANAL. O que é Marketing Multicanal? Curso Marketing Político Digital Por Leandro Rehem Módulo III MULTICANAL O que é Marketing Multicanal? Uma campanha MultiCanal integra email, SMS, torpedo de voz, sms, fax, chat online, formulários, por

Leia mais

O Big Data em microfinanças: Como os bancos de dados ajudam na tomada de decisão e uma melhor compreensão do comportamento dos clientes

O Big Data em microfinanças: Como os bancos de dados ajudam na tomada de decisão e uma melhor compreensão do comportamento dos clientes 1 O Big Data em microfinanças: Como os bancos de dados ajudam na tomada de decisão e uma melhor compreensão do comportamento dos clientes Elias Sfeir, Presidente Equifax Brasil e Vice-Presidente Sénior

Leia mais

Resultados de Pesquisa sobre utilização empresarial de Plataformas Móveis

Resultados de Pesquisa sobre utilização empresarial de Plataformas Móveis Resultados de Pesquisa sobre utilização empresarial de Plataformas Móveis Apresentação Esta pesquisa sobre a utilização empresarial de Plataformas Móveis, teve como público-alvo profissionais de TI e executivos

Leia mais

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SOBRE O CURSO A tecnologia ocupa papel de destaque no atual cenário socioeconômico mundial, presente em todos os setores e atividades econômicas. Essa revolução transformou o mundo

Leia mais

Cisco UCS Mini: solução avançada com recursos corporativos

Cisco UCS Mini: solução avançada com recursos corporativos Resumo da solução Cisco UCS Mini: solução avançada com recursos corporativos Você deseja uma solução de computação unificada para a sua empresa de médio ou pequeno porte ou para o padrão avançado do seu

Leia mais

As oportunidades de utilização do SMS no marketing político

As oportunidades de utilização do SMS no marketing político As oportunidades de utilização do SMS no marketing político "Dicas e oportunidades para mobilização de massas através de mensagens curtas de texto via SMS e marketing de permissão." por Rubem Didini e

Leia mais

SERVIÇO DE ANÁLISE DE REDES DE TELECOMUNICAÇÕES APLICABILIDADE PARA CALL-CENTERS VISÃO DA EMPRESA

SERVIÇO DE ANÁLISE DE REDES DE TELECOMUNICAÇÕES APLICABILIDADE PARA CALL-CENTERS VISÃO DA EMPRESA SERVIÇO DE ANÁLISE DE REDES DE TELECOMUNICAÇÕES APLICABILIDADE PARA CALL-CENTERS VISÃO DA EMPRESA Muitas organizações terceirizam o transporte das chamadas em seus call-centers, dependendo inteiramente

Leia mais

EVOLUÇÃO DO HOME OFFICE NA

EVOLUÇÃO DO HOME OFFICE NA EVOLUÇÃO DO HOME OFFICE NA Palestra Teletrabalho Modelo de Trabalho Home Office Modernização da área de Vendas EVOLUÇÃO DO HOME OFFICE NA 1º Movimento 1999/2000 2º Movimento 2001/2002 3º Movimento 2005-2007

Leia mais

CLOUD COMPUTING NAS EMPRESAS: NUVEM PÚBLICA OU NUVEM PRIVADA? nubeliu.com

CLOUD COMPUTING NAS EMPRESAS: NUVEM PÚBLICA OU NUVEM PRIVADA? nubeliu.com CLOUD COMPUTING NAS EMPRESAS: NUVEM PÚBLICA OU NUVEM PRIVADA? nubeliu.com SUMÁRIO Introdução... 4 Nuvem pública: quando ela é ideal... 9 Nuvem privada: quando utilizá-la... 12 Alternativas de sistemas

Leia mais

Cada empresa é uma empresa de informação. Não

Cada empresa é uma empresa de informação. Não Gestão da Informação Corporativa OpenText Desligue o seu celular e o seu computador. Desligue os seus servidores. E agora você consegue fazer negócios? Cada empresa é uma empresa de informação. Não importa

Leia mais

Cinco principais qualidades dos melhores professores de Escolas de Negócios

Cinco principais qualidades dos melhores professores de Escolas de Negócios Cinco principais qualidades dos melhores professores de Escolas de Negócios Autor: Dominique Turpin Presidente do IMD - International Institute for Management Development www.imd.org Lausanne, Suíça Tradução:

Leia mais

Tendências da 3ª Plataforma de Tecnologia e Big Data

Tendências da 3ª Plataforma de Tecnologia e Big Data Tendências da 3ª Plataforma de Tecnologia e Big Data GUGST Maio 2014 Alexandre Campos Silva IDC Brazil Consulting Director (11) 5508 3434 - ( (11) 9-9292-2414 Skype: AlexandreCamposSilva Twitter: @xandecampos

Leia mais

3 DICAS QUE VÃO AJUDAR A POUPAR DINHEIRO EM SEU PRÓXIMO PROJETO DE VÍDEO

3 DICAS QUE VÃO AJUDAR A POUPAR DINHEIRO EM SEU PRÓXIMO PROJETO DE VÍDEO 3 DICAS QUE VÃO AJUDAR A POUPAR DINHEIRO EM SEU PRÓXIMO PROJETO DE VÍDEO Fazer vídeos hoje em dia já não é o bicho de 7 cabeças que realmente foi a pouco tempo atrás. Nesse e-book você vai começar a aprender

Leia mais

Dez fatos inteligentes que você deve saber sobre storage

Dez fatos inteligentes que você deve saber sobre storage Dez fatos inteligentes que você deve saber sobre storage Tendências, desenvolvimentos e dicas para tornar o seu ambiente de storage mais eficiente Smart decisions are built on Storage é muito mais do que

Leia mais

Big Data e Análise de Dados: Tendências e Aplicações em Projetos. Marcus Borba. Apresentação

Big Data e Análise de Dados: Tendências e Aplicações em Projetos. Marcus Borba. Apresentação Big Data e Análise de Dados: Tendências e Aplicações em Projetos Marcus Borba 1 Apresentação Marcus Borba CTO - Spark Strategic Business Solution. 30 anos de experiência em tecnologia da informação.. 14

Leia mais

A Nova Interface do Data Discovery no MicroStrategy 10. Anderson Santos, Sales Engineer Brazil 11/08/2015

A Nova Interface do Data Discovery no MicroStrategy 10. Anderson Santos, Sales Engineer Brazil 11/08/2015 A Nova Interface do Data Discovery no MicroStrategy 10 Anderson Santos, Sales Engineer Brazil 11/08/2015 Empresas participantes do MicroStrategy 10 Beta Test Pela primeira vez na história, MicroStrategy

Leia mais

CURSO: Superior de Tecnologia em Gestão Comercial Disciplina: Sistemas de Informação no Varejo Período Letivo: 3º Semestre Professora: Mariana Alves

CURSO: Superior de Tecnologia em Gestão Comercial Disciplina: Sistemas de Informação no Varejo Período Letivo: 3º Semestre Professora: Mariana Alves TI CURSO: Superior de Tecnologia em Gestão Comercial Disciplina: Sistemas de Informação no Varejo Período Letivo: 3º Semestre Professora: Mariana Alves Fuini Pergunta 3: o que a TI abrange e como ela é

Leia mais

Quando se trata do universo on-line, nada é estático. Tudo pode se transformar de uma hora pra outra, basta o vento mudar de direção.

Quando se trata do universo on-line, nada é estático. Tudo pode se transformar de uma hora pra outra, basta o vento mudar de direção. estratégias online Quando se trata do universo on-line, nada é estático. Tudo pode se transformar de uma hora pra outra, basta o vento mudar de direção. serviços consultoria Benchmark Planejamento

Leia mais

COMUNICAÇÃO NA ERA DO BIG DATA

COMUNICAÇÃO NA ERA DO BIG DATA COMUNICAÇÃO NA ERA DO BIG DATA Sorria, você está sendo monitorado Numa sociedade em que praticamente tudo é digital, nossos passos podem e são rastreados, monitorados, compilados e analisados para fins,

Leia mais

Plusoft Rua Nebraska, 443, 5º Andar, Brooklin São Paulo (SP) F.: 55 11 5091-2777 www.plusoft.com.br - @Plusoft -

Plusoft Rua Nebraska, 443, 5º Andar, Brooklin São Paulo (SP) F.: 55 11 5091-2777 www.plusoft.com.br - @Plusoft - Potencializando resultados com o SOCIAL CRM A CONSTRUÇÃO DE RELACIONAMENTOS SÓLIDOS NA MÍDIA SOCIAL A mídia social revolucionou os meios e o modelo de comunicação. Entre muitas transformações, as redes

Leia mais