The infinity knowledge and intelligence behind the data ecosystem.
O advento de tecnologias como a computação em nuvem, a melhora da velocidade da rede e as diferentes técnicas de análise de informações geraram capacidade suficiente para converter enormes quantidades de dados complexos em insights de grande valor agregado.
O objetivo é obter conhecimento de negócios detalhado, confiável e profundo; ser capaz de tomar decisões mais inteligentes com menos risco: o valor real do Big Data não é acumular um grande volume de dados, mas extrair o valor máximo deles.
Nesse sentido, a IA é a grande tendência dentro de todo o ecossistema Big Data; uma vez que a parte de captura e infraestrutura é coberta, a etapa lógica é buscar suporte ao analisar conjuntos de dados massivos e ser capaz de prever cenários por meio de sua análise.
A evolução do Big Data envolve a aplicação de algoritmos de Machine e Deep Learning para grandes volumes de informação. A aprendizagem é possível graças à detecção de padrões dentro dos conjuntos de dados, para que seja possível obter previsões sobre situações futuras, extrair recomendações automáticas sobre quais modelos de dados são mais adequados e, finalmente, através da aprendizagem contínua, gerar insights que sejam convertidos em decisões e resultados bem-sucedidos e confiáveis.
Data size matters!
10B
uma palavra
2KB
uma página escrita
5MB
todas as obras de Shakespeare
20GB
áudio de todas as obras de Beethoven
1TB
50.000 árvores convertidas em papel e impressos
20PB
quantidade diária de dados processados por Google
1EB
catálogo de Netflix emitido 5.000 vezes
1ZB
250k milhões de DVD's
1YB
tamanho de toda a WWW
Big Data is hot! Now what?
O Big Data é composto de dados que são muito grandes, complexos e dinâmicos para serem capturados, armazenados, gerenciados e analisados por ferramentas convencionais, sendo o desafio gerenciar o seu Valor, Volume, Variedade, Velocidade e Veracidade.
Volume
Data at scale.
Grandes volumes de dados que precisam ser processados e exigem uma grande capacidade de armazenamento, para que as empresas precisem evoluir constantemente em HW e SW para lidar com os aumentos que ocorrem.
Volume de dados armazenados (PB):
- N. AMÉRICA: +3.500
- EUROPA: +2.000
- CHINA: +250
- S. AMÉRICA: +50
- O. MÉDIO: +200
- JAPÃO: +400
Variety
Data in many forms.
Os dados provêm de uma ampla diversidade de fontes e têm muitas formas, com diferentes tipos de dados estruturados e não estruturados.
People to People
Comunidades virtuais, RS., blogs, etc.
People to Machine
Dispositivos médicos, Smart TV, e-Commerce, PC's, smartphones, etc.
Machine to Machine
Sensores, GPS, câmeras de vigilância, escâneres de códigos de barras, etc.
Velocity
Data in motion.
Os dados são gerados de forma extremamente rápida e é necessário responder de forma ágil em tempo real.
Dados gerados em 60 segundos:
72H
de vídeo upload no YouTube
2.5M
publicações no Facebook
204M
de e-mails enviados
Veracity
Data in uncertainty.
Gestão da qualidade e origem dos dados. Análise de confiabilidade e previsibilidade em dados imprecisos e redução de incerteza devido à possível inconsistência e incompletude dos mesmos.
"Without data you’re just another person with opinion".
W. Edwards Deming
Combinamos todo a potencia do Big Data com as capacidades de análise e visualização oferecidos pelas ferramentas atuais.
Nossa Arquitetura Big Data:
- Admissão e camada de transformação.
- Processamento e armazenamento.
- Camada de gerenciamento e visualização.
- APIficação.
Technology Landscape
How the data can boost your company?
Health & Research
Decisões clínicas com suporte de dados, ensaios e medicina personalizada, I + D + i, melhoria do desempenho de medicamentos e sistemas de prevenção e resposta de saúde pública.
FinTech
Aumento da precisão na credit score, melhor controle de risco, monetização de dados, análise de mercado, melhor eficiência operacional e gerenciamento de desempenho em tempo real.
Manufacturing
Redução drástica dos custos operacionais em todos os setores de fabricação, aumentando o desempenho, melhorando as taxas de produção e favorecendo os processos de automatização.
Retail
Aumento na quantidade de informações armazenadas pelos clientes (padrões de compra, hábitos, etc.). Proposta de valor adaptada às necessidades do consumidor com ofertas personalizadas em ambientes de vendas multicanal.
Government
Aumento da produtividade e eficiência governamental e operacional através de meios digitais, incluindo a redução de fraudes e detecção de erros, e a otimização da arrecadação de impostos.
Geolocation
Aumento exponencial dos dados de localização, com um amplo potencial que inclui rotas inteligentes e navegação em tempo real, publicidade móvel segmentada geograficamente, rastreamento de pessoas e troca de local.
Nossos Serviços
Consultoria Big Data
Desenvolvemos um diagnóstico de maturidade realizando uma análise profunda sobre a experiência em tecnologias de Big Data e análise avançada de nossos clientes; a fim de construir um plano estratégico personalizado para cada um deles.
Auditoria Big Data
Processo que abrange a revisão de todos os sistemas de Big Data do cliente, incluindo aspectos críticos como arquitetura, instalação, implantação, desenvolvimento, visualização e segurança; resultando em uma documentação detalhada sobre os pontos de melhoria identificados, bem como a certificação de boas práticas realizadas pela empresa auditada.
Implantação Soluções
- Análise e definição da arquitetura apropriada (infraestrutura, ferramentas, plataformas, etc.).
- Implantação, instalação e iniciação.
- Integração com os sistemas definidos.
O resultado é uma implantação que serve de base para a construção de sistemas analíticos com tecnologias de Big Data e processamento em massa e dados avançados, focados em casos de negócios específicos.
Conceitualização
- Desenho da estratégia de exploração de dados.
- Definição de um serviço de análise avançada com as mais recentes tecnologias de Ciência de Dados.
- Casos de uso avançados adaptáveis por setor.
- Aplicação de Deep Learning, Machine Learning, IA, Sistemas preditivos e de recomendação, NLP, etc.
- Limpeza de dados, análise de dados, definição e prototipagem de algoritmos, e comunicação com todas as áreas de negócio envolvidas.
