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<title>PARGE | Big Data</title>
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<a href="index.html"><img src="./imagensparge/LOGO2.PNG" width="300px" height="110px" id="logo"></a>
<ul class="menu-lista scroll">
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<div class="foto-legenda">
<img src="imagensparge/basebigdata.png" alt="Banner do Fundamentos do Data Science" id="banner" onmouseover="document.getElementById('banner').src='imagensparge/basebigdata2.png';" onmouseout="document.getElementById('banner').src='imagensparge/basebigdata.png';">
</div>
</section>
<section class="scroll">
<div class="texto1">
<hr>
<p><strong>Big Data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados simplesmente não consegue gerenciá-los.</strong></p>
<p>O Big Data consegue gerar dados com grandes variedades, uma vez que tem acesso a diversas fontes. Essas fontes de dados são os locais em que as informações são armazenadas</p>
<p>Um exemplo de utilização do Big Data é no marketing. É a análise do Big Data aplicado ao marketing para complementar esforços de pesquisa e ajudar as marcas na missão de entender à fundo os seus consumidores e incorporar a informação que produzem nas estratégias de comunicação e marketing.</p>
<hr>
</div>
<!--<div id="bases-texto1">
<img src="imagensparge/bases.png" alt="Bases do Data Science - OLAP, BI, NoSQL, Modelagem Dimensional e Estátistica.">
</div>-->
</section>
<section class="scroll">
<div class="corpo">
<h2>Aqui temos algumas empresas que estão trabalhando com BIG DATA:</h2>
<hr>
</div>
<div class="container-duvida scroll">
<div class="txt-duvida">
<h2>Proposta do Big Data</h2>
<p>A proposta do “Big Data” é, não somente coletar, armazenar e apresentar dados simples ao usuário, mas, por exemplo, identificar qual produto pode ser oferecido a um determinado cliente de acordo com os seus comentários em redes sociais, os e-mails lidos e respondidos, sua posição geográfica, seu grupo de amizades ou suas procuras em sites de buscas.</p>
</div>
<div class="img-duvida">
<img src="imagensparge/decisao.png" alt="Decisão Final">
</div>
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<br>
<div class="container-duvida scroll">
<div class="img-duvida">
<img src="imagensparge/imagem-bigdata.png" alt="BIG DATA" id="bases-img">
</div>
<div class="txt-duvida">
<h2>Funcionamento do <strong id="bases">BIG DATA</strong></h2>
<p>A aquisição pode ser feita por sensores, geradores de logs de sistemas, imagem, som ou dados de bancos de dados convencionais, mas certamente não se resume a estes meios. Os dados podem ser armazenados de forma estruturada (bancos de dados) ou não estruturada (file system).</p>
<p>A transformação costuma ser feita por appliances que utilizam o paradigma MapReduce para “destilar” a informação, transformando lotes de dados em informação mais útil para ser analisada na última fase.</p>
<p>Algo como identificar informações importantes em um tweet, ou em um comentário no Facebook, aprender uma nova gíria analisando um som ou melhorar o desempenho de um sistema aprendendo o que o usuário mais utiliza.</p>
<p>A terceira e última fase de análise da informação é feita por aplicações DW ou analíticas para aproveitar a informação selecionada nas fases anteriores. Neste momento a informação está pronta para ser usada por sistemas de tomada de decisões, que apresentarão as informações desejadas.</p>
</div>
</div>
</section>
<footer class="scroll">
<address id="direitos">
<img src="imagensparge/LOGO2.PNG" alt="Logo PARGE" class="logo"><br>
<p>
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</p>
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PARGE - Data Science Agency © 2021</p>
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