Débora Cunha Negromonte Lima 1 Warley Roberto de Lima 2 Rodrigo Vitorino Moravia 3

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1 Elementos de análise para a compreensão da noção de Big Data Analytical tool for understanding the notion of Big Data Herramienta analítica para comprender la noción de Big Data Débora Cunha Negromonte Lima 1 Warley Roberto de Lima 2 Rodrigo Vitorino Moravia 3 Resumo: Este artigo tem como objetivo reunir informações que permitem aumentar a compreensão da noção de Big Data. A pesquisa se justifica pelo fato que Big Data é uma noção nova, com pouca publicação sobre o assunto e ainda com baixa adoção por parte das organizações, seja por desconhecer o tema a fundo ou pelo alto custo envolvido. Palavras-chave: Big Data, Organizações. Abstract: This article aims to gather information that will help increase understanding of the concept of Big Data. The research is justified by the fact that Big Data is a new concept with little material published on the subject and even with low adoption by organizations, either by ignoring the topic in depth or the high cost involved. Keywords: Big Data, Organizations. Resumen: Este artículo tiene como objetivo recopilar información que le ayudará a aumentar la comprensión del concepto de Big Data. La investigación se justifica por el hecho de que Big Data es un nuevo concepto con poco publicado sobre el tema, e incluso con una baja adopción por parte de las organizaciones, o sea por ignorar el tema en profundidad, o el alto costo involucrado. Palabras clave: Big Data, Organizaciones. 1 INTRODUÇÃO Constitui-se objeto deste artigo apresentar o conceito de Big Data. Big Data é um termo utilizado para descrever grandes volumes de dados. Conforme Zikopoulos et al. (2012, p.33) três são as características que definem Big Data: [...] volume, variedade e velocidade. Juntas estas características definem o que a IBM entende como Big Data.. 1 Graduando em Sistemas de Informação pela Faculdade Infórium de Tecnologia. 2 Graduando em Sistemas de Informação pela Faculdade Infórium de Tecnologia. 3 Especialista em Gestão da Informação pelo Instituto de Educação Continuada da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Professor da Faculdade Infórium de Tecnologia.

2 Assim o objetivo geral deste estudo é reunir elementos de análise que permitam a compreensão do conceito de Big Data. O Big Data ganha cada vez mais relevância à medida que a sociedade se depara com um aumento sem precedentes no número de informações geradas a cada dia. O principal fator para as organizações aderirem ao Big Data é a necessidade de se analisar dados independente de sua fonte, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Segundo a consultoria Gartner 4 em sua pesquisa publicada em 2013, 64% das organizações investirão ou planejam investir na tecnologia do Big Data. (GARTNER, 2013) Desta forma, a pergunta que norteou este trabalho foi no sentido de saber se há elementos de análise que possam contribuir para a compreensão do conceito de Big Data. Por se tratar de um tema recente, existem muitos pontos a serem discutidos e há pouco material publicado sobre o tema. Entender as formas de analisar a grande quantidade de dados que é gerada a cada minuto pelos diversos meios digitais, possibilitará que as organizações sejam mais preditivas em suas análises e tenham um foco melhor em como aplicar seus recursos ou adotar novas estratégias para atender melhor a demanda de atuais e futuros clientes e parceiros de negócios. Acrescenta-se a isto dificuldades em armazenar, analisar e utilizar grandes conjuntos de dados, representando um considerável gargalo para as organizações, pois a informação não pode ser processada ou analisada usando processos e ferramentas tradicionais. Para compreensão deste tema dividiu-se este artigo em 5 seções. A seção 1, esta introdução e indicativa de estudo; a seção 2 apresenta o conceito de Big Data; a seção 3 aborda a utilização de Big Data para análise de grandes volumes; a seção 4 apresenta a utilização recente do Big Data; a seção 5, tece as conclusões do artigo. 4 Disponível em

3 2 BIG DATA: UMA ABORDAGEM CONCEITUAL Nesta seção apresenta-se uma base conceitual para a compreensão do termo Big Data. A revolução digital permite a possibilidade de analisar um volume muito elevado de dados digitais. O fenômeno chamado Big Data, para as empresas, provavelmente terá um impacto tão grande em seus processos de negócio e decisão quanto à popularização da Internet. (TAURION, 2013) Cearley (2013) indica o Big Data como uma das dez tendências de tecnologias estratégicas com potencial de afetar a vida das pessoas e das empresas. A lista é montada com base no potencial de cada tecnologia, por serem altamente disruptivas ou por estarem na eminência de sofrerem uma aceleração ou mudança, tornando a tecnologia estratégica e aplicável a um amplo mercado nos próximos anos. Para Bughin (2011) muitos executivos só procuram por tecnologias de Big Data quando têm uma necessidade urgente de responder a uma ameaça ou identificam uma oportunidade de atacar um determinado nicho de mercado. No entanto, identificar essas oportunidades e ameaças pode ser difícil. O autor cita uma empresa de telecomunicações europeia que após aumentar sua fatia de participação no mercado decidiu aproveitar o momento criando um sistema que permitisse identificar os motivos que poderiam levar seus clientes a optar por uma ou outra empresa. Foi necessário para isso analisar uma quantidade grande e em constante crescimento de informações disponibilizadas pelos próprios usuários em mídias sociais e canais de comunicação web da empresa. Porém uma implantação prematura de soluções de Big Data pode ser um erro, como exposto por Bughin (2011). É necessário que a sua estratégia de uso esteja conectada a estratégia da empresa e para isso é necessário um extenso planejamento dos executivos para decidir como os recursos analíticos devem ser aplicados para obter o resultado esperado. Em alguns casos, a melhor decisão pode ser esperar antes de iniciar um projeto como este. A empresa pode estar se reestruturando, redefinindo o seu foco estratégico ou passando por dificuldades financeiras. Entretanto, é necessário que os executivos tenham uma visão estratégica de longo prazo e

4 acompanhem de perto a concorrência, a qual pode desenvolver avanços na competição analítica, obtendo vantagem competitiva e colocando em risco o plano traçado. O Big Data é capaz de trazer conhecimentos fundamentais para a empresa, o que tornará a decisão e visão do executivo mais embasada em dados. Como, no exemplo trazido por Taurion (2013), o Walmart analisa diariamente trezentos milhões de comentários feitos por clientes no Twitter e Facebook. Comumente se vê a comparação e em alguns casos a falta de definição clara e objetiva entre Big Data e a inteligência analítica tradicional, pois ambos têm a capacidade de analisar dados e convertê-los para gerar vantagem competitiva. Há, contudo, três grandes diferenças mostradas por Brynjolfsson (2012) e corroboradas por Casonato (2013): volume, velocidade e variedade. Já Taurion (2013) adiciona mais duas outras variáveis que são: veracidade dos dados, ou seja, a necessidade de analisar se estes têm significado ou não e valor, para determinar se estes dados têm ou não valor para a empresa. A quantidade de dados existente tem crescido de forma acelerada. Segundo Taurion (2013) estima-se que dos 1,8 zetabytes (10 21 bytes) gerados em 2012 se crescerá para 7,9 zetabytes em Na verdade, cerca de 90% dos dados que existem hoje foram criados nos últimos dois anos. Resumidamente pode-se afirmar que as empresas estão diante de uma verdadeira avalanche de informações. Taurion (2013) ainda nos mostra que no ano 2000, apenas 25% dos dados do mundo estavam armazenados em formato digital e em 2007 já eram 94%. Este crescimento cria uma oportunidade para as empresas analisarem um volume muito maior de dados que podem conter informações relevantes para melhorar seus processos de análise de dados, gerando uma percepção mais apurada de seu conhecimento do mercado, modelo de relacionamento com clientes e outros aspectos corporativos que permitam melhorar sua competitividade no mercado. Dados são os recursos naturais da sociedade da informação, como o petróleo para a sociedade industrial tem valor apenas se tratados, analisados e usados para tomada de decisões. (TAURION, 2013)

5 As ideias dos autores expostas nesta seção mostram a relevância da análise de dados na era da informação e como os mais variados meios de se produzir dados devem ser considerados. 3 BIG DATA: ANÁLISE DE GRANDES VOLUMES DE DADOS Nesta seção propõe-se mostrar como o Big Data se situa nas novas tecnologias da informação e na análise dos dados na era da informação com grande volume de dados. Com o aumento da utilização da internet e o avanço das tecnologias houve um exponencial crescimento na geração de dados, estes vindos de diversas fontes e com os mais variados formatos, e este intenso consumo de serviços na internet juntamente com o advento das mídias sociais como Facebook, Twitter, Instagram dentre outros iniciaram uma geração de dados jamais vista anteriormente, porém estes dados, não são em sua totalidade estruturados e vêm das mais variadas fontes e formatos. Surgiu então a necessidade de se analisar tais dados e extrair deles o máximo de informação possível, com o propósito de auxiliar os tomadores de decisões das organizações, neste contexto surge o Big Data. Taurion (2013) cita algumas definições sobre Big Data, segundo a consultoria McKinsey Global Institute Big Data é como A intensa utilização de redes sociais online, de dispositivos móveis para conexão à Internet, transações e conteúdos digitais e também o crescente uso de computação em nuvem tem gerado quantidades incalculáveis de dados.. Já Zikipoulos et al.(2012) afirma que Big Data se caracteriza por quatro aspectos: volume, velocidade, variedade e veracidade. O aspecto volume refere-se ao fato de que a quantidade de dados digitais cresce de forma exponencial a cada dia, estes vindos do mais variados tipos e formatos. Dados repassados pelo Facebook em 2012 ao blog Tech Crunch informam que o mesmo processava 2,5 bilhões de conteúdo e mais de quinhentos terabytes de dados por dia, este tipo de informação se torna relevante quando as organizações tem a necessidade de saber mais sobre seus clientes, como por exemplo, qual a opinião deles sobre suas organizações. (TECH CRUNCH, 2013)

6 O infográfico publicado pela empresa DOMO mostra como o crescimento da população da Internet vem aumentando, segundo o infográfico publicado, em 2011 havia 2.1 bilhões de pessoas conectadas, já em 2013 este número saltou para 2.4 bilhões de pessoas. Outros dados deste infográfico chamam a atenção quanto o crescimento na geração de dados e alguns exemplos mostram que o crescimento tende a ser exponencial, como o que informa que os usuários do Facebook compartilham 2 bilhões e 460 milhões de conteúdo por minuto e o Google recebe 4 milhões de solicitações de busca por minuto. (DOMO, 2013) Dados vindos de mídias sociais serão cada vez mais requisitados por organizações, pois haverá o interesse em analisar o que os clientes estão dizendo sobre a marca ou qual sua percepção em relação aos produtos ou a forma como a empresa se relaciona com questões como meio ambiente e sociedade. Corroborando com este raciocínio Taurion (2013) relata o estudo feito em 2012 pela empresa Socialbakers em que havia no Brasil quase 65 milhões de usuários ativos mensalmente no Facebook, isso mostra que no Brasil para cada três pessoas, uma está no Facebook. Este tipo de informação indica que as mídias sociais devem ser tratadas com relevância pelos executivos das empresas. No entanto Taurion (2013) assinalava que o tema Big Data ainda é deixado no canto da tela dos executivos. Taurion (2013) também relata a possibilidade do Big Data em criar valor para as empresas, com sua capacidade de descobrir padrões e relacionamentos entre dados não analisados nos Data Warehouses internos, e na Internet, como em tuítes, comentários no Facebook e até vídeos no YouTube essa capacidade foi reconhecida pela Mckinsey em seu relatório Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity, apresentado em O uso de Big Data já começa a se mostrar como um fator diferenciador no cenário de negócios. Alguns casos citados no relatório da McKinsey mostram que algumas empresas conseguiram substanciais vantagens competitivas explorando de forma analítica e em tempo hábil um imenso volume de dados. (Taurion 2013, p. 34). Para Taurion (2013) o Big Data tem duas palavras-chave que são volume e velocidade, isso se diz respeito à capacidade de processar grandes

7 massas de dados e a capacidade de se manusear de forma analítica e rápida, tendo em alguns casos que ser em tempo real. Diferentemente de um Data Warehouse tradicional que acumula dados de sistemas transacionais como o ERP 5, onde é armazenado a informação sobre uma venda, por exemplo, com soluções voltadas para Big Data não apenas tais informações serão armazenadas, mas também a percepção do cliente referente à venda que foi realizada, isso pode ser feito através da busca de informações deste cliente nas mídias sociais. 3.1 BIG DATA: REFLEXÕES EM SUA ADOÇÃO A implantação do Big Data não se resume apenas a instalação de uma nova tecnológica, segundo Taurion (2013) as tecnologias são fundamentais, mas é necessário que a empresa repense seus processos de negócios com a finalidade de se explorar os novos insights. Taurion (2013) descreve o exemplo de um uso inovador de Big Data pela empresa Pistoia Alliance, uma associação de empresas da indústria de life sciences que permite a elas compartilhar dados e acelerar seus processos de pesquisa e desenvolvimento. A ideia por traz disso é que se crie um conjuntos de recursos de Data Warehouse e através de processos inovadores e com novas tecnologias, compartilhar informações entre várias empresas, este modelo permite que as empresas tenham acesso a uma estrutura computacional que sozinhas elas não teriam condições financeiras para arcar. Outro ponto necessário e que pode gerar impacto na adoção do Big Data é a necessidade de dispor de profissionais qualificados, Taurion (2013) destaca que o Big Data criou uma nova classe de profissional o cientista de dados, que é um profissional multidisciplinar com conhecimento em ciência da computação, matemática, estatística e conhecimento do negócio que ele está inserido. Para Taurion (2013) os reflexos do Big Data podem ser resumidos considerando o que ele permite. (Quadro 1) 5 Software de Gestão Empresarial

8 Quadro 1 Reflexões do Big Data na análise da informação (Continua) Impactos Descrição Maior transparência Com a disponibilização de muitos mais dados, os quais anteriormente eram inacessíveis ao setor público, por exemplo, será possível cruzar informações outrora isoladas em departamentos, abrindo novas integrações e melhoria na gestão pública das cidades e órgãos, possibilitando criar soluções que aumentem a eficiência dos administradores e melhorando questões como segurança e mobilidade. Para tanto temos exemplos de cidades como Singapura que utiliza soluções para o trafego inteligente do transito e Nova Iorque que criou um sistema de suporte à Polícia.

9 Quadro 1 Reflexões do Big Data na análise da informação (Continua) Segmentação precisa da população, chegando ao nível do próprio indivíduo Maior Potencial de análises preditivas Com o Big Data as fontes de informação se ampliam, sendo possível chegar à análise do indivíduo. Ao rastrear suas informações na internet será possível criar uma maior associação com seus hábitos. A Amazon, por exemplo, através de seu leitor eletrônico Kindle, consegue receber informações, sobre o livro que está sendo lido e estatísticas sobre o leitor, como quantidade de páginas já lidas, tempo gasto com leitura e parágrafos sublinhados. Tais informações impensáveis no mundo de papel, agora estão disponíveis para as editoras e livrarias desenvolverem ações direcionadas por indivíduo. Vários projetos foram desenvolvidos usando informações coletadas de mídias sociais como Twitter e Google. A ONU 1 tem um projeto chamado Global Pulse (http://www.unglobalpulse.org) que tem como proposta utilizar tecnologias e conceito de Big Data para ajudar a melhorar as condições de vida no planeta. Outro projeto do governo dos Estados Unidos da América é investir em Big Data em suas agências governamentais, tal iniciativa se deve ao fato da percepção do governo quanto às vantagens em se utilizar o Big Data para melhorar o atendimento e consequentemente a qualidade de vida da população.

10 Quadro 1 Reflexões do Big Data na análise da informação (Continua) Substituindo/complementando humanas com algoritmos automatizados decisões É conhecido que o controle de transito nos grandes centros urbanos tem se tornado a cada dia mais complexo, algoritmos sofisticados, suportados por imensos volumes de dados permitirão automatizar diversas funções, como gerenciamento de processos de trafego nas ruas e assim por diante. Uma pesquisa feita pela IBM 1 em vinte cidades do mundo, que mostra o trânsito como uma das principais preocupações de seus habitantes. O tempo de viagem entre dois destinos em diversas destas cidades é motivo de insatisfação e stress entre os habitantes, gerando assim perda de produtividade e de qualidade de vida. Como a cada dia os objetos estão mais conectados é possível convergir itens utilizados no sistema de transporte, por exemplo, para que estes possam gerar informações para uma estrutura de transporte inteligente, conhecida pela sigla em inglês de ITS (Intelligent Transport Systems). Singapura utiliza o Big Data para análise de dados em tempo real e assim controlar vias de acesso, sendo possível de forma preditiva realizar a análise de congestionamento com até 90% de precisão.

11 Quadro 1 Reflexões do Big Data na análise da informação (Conclusão) Criar novos modelos de negócio Big Data permite a criação de novos modelos de negócio baseado no valor das informações armazenadas e analisadas. Empresas de vários setores passam a trabalhar de forma mais preditiva e assim evitar desperdício. Um exemplo é porque a troca de óleo de um carro a cada cinco mil quilômetros? Com base em algoritmos e bases de dados, é possível ter as manutenções de forma mais preditiva, para cada veículo, pois o seu uso e consequentemente sua manutenção vão variar de acordo com a forma de dirigir de cada motorista. Fonte: Baseado em Taurion 2013, adaptação pelos autores. Portanto, Big Data não está no nível de teoria e nem da esfera de adivinhação. A cada dia uma imensa quantidade de dados é gerada e sua análise e correlação de padrões podem produzir informações valiosas em diversos setores, seja governamental para entender melhor as demandas da população ou para empresas buscando formas de torná-las mais competitivas e bem posicionadas no mercado. 4 A UTILIZAÇÃO RECENTE DO BIG DATA As pesquisas e a utilização do Big Data estão apenas no início das descobertas do seu potencial. Segundo Taurion (2013) os próximos três a quatro anos as empresas começaram a entender e explorar, mesmo que de forma embrionária os conceitos de Big Data. Até final de 2012 havia muitos eventos que tentavam explicar o que é Big Data. Atualmente temos um avanço maior onde empresas já buscam informações sobre como medir o ROI (Return on Investiment) de projetos de Big Data ou como implementar em suas empresas soluções de Big Data.

12 Taurion (2013) relata que um investimento excessivo em tecnologias sem antes uma preparação da empresa, pode dificultar a esta explorar todo seu potencial e não ter o retorno esperado sobre o projeto. Porém caso a empresa seja conservadora demais ela corre o risco do mercado sair na frente e isso acarretar em perda de espaço no mercado. Segundo Taurion (2013) Big Data não pode em nenhuma hipótese ser ignorado. À medida que as empresas perceberem a relevância da utilização do Big Data, seu uso ficará mais inteligente e inovador e se tornará uma ferramenta de vantagem competitiva. Como Big Data reflete diretamente em processos de negócio sua adoção passa a ser diferente do que outras iniciativas de Tecnologia da Informação (T.I.), por haver a necessidade de utilização de fontes externas a empresa e outros tipos de tecnologia, além do investimento em capacitação. Isso pode afetar de forma drástica a empresa, inclusive alterando a forma de tomada de decisão, saindo de decisões baseadas em intuição para decisões com base em fatos. Existe um grande número de empresas dos mais diversos segmentos, utilizando o Big Data para melhorar seus processos produtivos, desenvolver novos produtos ou conhecer melhor o seu mercado consumidor. E cada vez mais há as aplicações do Big Data se expandindo, com a nova onda da internet das coisas, ou seja, qualquer coisa pode se conectar a internet e gerar algum tipo de dado que posteriormente será analisado e a partir desta analise uma ação poderá ser tomada. A internet das coisas e as tecnologias associadas ao Big Data são dependentes uma das outras. A habilidade de conseguir dados em todos os lugares, e em tudo, é o que fornece a base para a maciça garimpagem de informações. (ROSE, 2014, p.64) Davenport (2012) cita exemplo de empresas de cartão de crédito que queriam buscar melhores prospectos de clientes em grandes bases de dados, porém a demora em se conseguir as informações, preparar e elaborar as ofertas passava de semanas. Hoje com a possibilidade de se monitorar as interações no site web e no call center, as empresas tem a possibilidade de

13 criar ofertas personalizadas em segundos, além de conseguir otimizar seu processo por meio de mensuração de resultados. Outra aplicação do Big Data têm sido na área da saúde, pesquisadores tem utilizado o alto poder de processamento para analisar vírus como o HIV, o British Columbia Centre for Excellence in HIV/AIDS, no Canadá, pretendem oferecer tratamento sob medida para cada paciente, ao catalogar informações sobre quais medicamentos são mais eficientes contra determinados tipos de mutação. Segundo os pesquisadores o HIV tem altas taxas de mutação. As variações em um única pessoa portadora do vírus são equivalentes a todas as mutações do vírus da gripe no mundo em 12 meses. (VEJA, 2013) Uma empresa de telecomunicações da Índia adicionava à sua base de clientes uma média de 5 milhões novos assinantes todos os meses, porém estavam perdendo 1,5 milhões de clientes para a concorrência todos os meses. Após uma extensa análise, identificaram que os clientes tinham uma alta tendência de mudar de operadora após seis chamadas interrompidas. Desta forma a empresa, após a quinta chamada interrompida, disparava um torpedo com uma promoção para o cliente, conseguindo desta forma reter o cliente. Somente com um modelo de Big Data foi possível analisar bilhões ou até mesmo trilhões de registros ou eventos, que permitiram a empresa criar um modelo individualizado de relacionamento com seus clientes (GALLANT, 2011) Conforme relata Moraes (2012), a aplicação de Big Data foi utilizada na campanha de reeleição do presidente norte-americano, Barack Obama, com o intuito de orientar voluntários e indicar a melhor maneira de arrecadar fundos para a campanha. A aplicação de Big Data foi escolhida pelos responsáveis da campanha em detrimento às propagandas veiculadas na televisão. A Amazon Web Service foi utilizada para armazenar e processar o enorme volume de dados capturados. Uma das principais preocupações foi permitir que a base de dados fosse trabalhada por diferentes aplicativos escritos em diversas linguagens de programação para isso, se desenvolveu o Narwhal, um conjunto de serviços que funcionava como interface entre os dados e os muitos programas criados para a campanha.

14 Nota-se que cada vez mais é possível a aplicação de Big Data em vários modelos de negócio e que empresas que conseguem aplicar com eficiência tem retornos satisfatórios e bem acima do almejado inicialmente. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS A pesquisa buscou mostrar o que é o conceito de Big Data e as vantagens para as organizações que adotam essa tecnologia. Como visto, as empresas concentram dados muito volumosos ou complexos para serem analisados da forma tradicional. Para Taurion (2013) vencer os desafios do Big Data será essencial para as empresas serem competitivas na era digital. O surgimento do Big Data vem em um momento que a necessidade de se analisar grandes volumes colossais de dados criados a todo instante e nos mais variados formatos. O advento das mídias sociais e o forte crescimento da utilização da internet para os mais variados fins têm gerado a necessidade cada vez mais forte das empresas estarem alinhadas com esta nova realidade e com este novo tipo de consumidor que vem surgindo juntamente com está nova era digital. Como em todo modelo de negócio competitivo, terá a maior vantagem aquele que chegar primeiro e com a capacidade de implementar o Big Data em alinhamento com os objetivos corporativos, isso será um grande diferencial para as empresas. Este estudo sobre o tema abre caminho para outras pesquisas: estudos de casos de empresas; implicações éticas na utilização de informações detalhadas de consumidores por empresas; regras quanto ao compartilhamento de dados em mídias sociais; estrutura computacional necessária para se armazenar, analisar e processar grandes volumes de dados. Referências DAVENPORT, T; HARRIS, J. Competição Analítica: Vencendo Através da Nova Ciência. Rio de Janeiro: Campus, 2007.

15 DOMO. Inforgraphic: Data Never Sleeps Disponível em: <http://www.domo.com/learn/infographic-data-never-sleeps>. Acessado em 12 de Maio de DOMO. Inforgraphic: Data Never Sleeps 2.0. Disponível em: <http://www.domo.com/learn/data-never-sleeps-2>. Acessado em 18 de Maio de COMPUTER WORLD. TIBCO CEO: How Real-Time Computing Will Change the Landscape. Disponível em: me_computing_will_change_the_landscape. Acessado em 14 de maio de GARTNER. Top 10 Technology Trends Impacting Information Infrastructure, Disponível em: https://www.gartner.com/doc/ /top--technology-trends-impacting. Acessado em: 17 de abril de Harvard Business Review Brasil. Big data: a revolução da gestão. Disponível em Acessado em: 10 maio INFO. Big Data ajudou Obama a ganhar eleições. Disponível em: Acessado em: 10 abril MCKINSEY&COMPANY. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. Disponível em: ontier_for_innovation. Acessado em 18 de Maio de MCKINSEY&COMPANY. Seizing the potential of big data. Disponível em: _of_big_data. Acessado em 25 de abril de ROSE, David. A Revolução da Internet das Coisas. Veja, São Francisco, n. 2357, p Jan, TAURION, Cezar. Big Data. Rio de Janeiro: Brasport, ZIKOPOULOS, P; DE ROOS, D; PARASURAMAN, K; DEUTSCH, T; GILES, J; CORRIGAN, D. Harness the power of Big Data - The IBM Big Data Platform. Emeryville: McGraw-Hill Osborne Media, 2012.

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