Dez artigos mais lidos em 2016 sobre Big Data e gestão de dados

O termo Big Data chegou como um tsunami no mercado de tecnologia.
Em poucos anos, a buzzword foi incorporada ao discurso de diversos
players da indústria. Estima-se que, atualmente, seja um segmento capaz
de gerar US$ 46 bilhões em faturamento para os fornecedores de TI.  Ferramentas de Business Intelligence e data warehouse estão no topo das
prioridades para gastos em tecnologia, assim como as ferramentas para a
proteção de dados. As empresas buscam maneiras de vencer o desafio da
proteção em um ambiente recheado de informações, mas essas
características tornam a segurança uma meta distante.

Trabalhar com foco em uma cultura dinâmica, voltada a dados, que envolva
tanto os executivos como os funcionários nos estágios iniciais do
desenvolvimento, usando e aprimorando as soluções de Big Data, passou a ser condição indispensável para o sucesso dos negócios.  Combinado às mídias sociais, cloud e mobilidade, o tema  tem sido objeto de grande discussão no mundo da tecnologia. É
comum, por exemplo, quando se trabalha nesse segmento, ouvir perguntas
como: “Você sabe fazer ou faz big data?”

Apesar dos investimentos contínuos, um estudo feito em parceria pela Capgemini e Informatica revelou que
menos de um terço (27%) dos projetos de Big Data são lucrativos, e que a
maioria das empresas ainda terá muito trabalho para obter o máximo
retorno do seu investimento.

O grande desafio? Aplicar uma capacidade analítica suficientemente confiável, rápida e sustentável sobre essa massa disforme de dados, logs, imagens e aglomerados sintáticos e não sintáticos de informação vinda de múltiplas fontes.

Companhias que já estão lucrando com as iniciativas de Big Data, no entanto, 
tendem a ser mais eficientes na gestão da qualidade e da governança dos
dados e melhores na aplicação das normas organizacionais.

Confira os dez artigos mais lidos em 2016 sobre Big Data e a gestão de dados.

1 – Previsões para Big Data em 2017
Os requisitos de competências mudarão, as fusões e aquisições aumentarão e a análise de dados será levada a novo nível com a popularização do Big Data através de ferramentas disponíveis na nuvem – See more at: http://cio.com.br/tecnologia/2016/12/14/previsoes-para-big-data-em-2017/#sthash.6nk6F5cY.dpuf

2 – Maturidade em Data Science é determinante

Sem uso contínuo de analítica de dados e algoritmos, as dificuldades das empresas se manterem relevantes aumentarão exponencialmente. E a ciência de dados isso passa por ter uma equipe de analistas e da adoção do conceito de data lake

3 – Oito formas de potencializar o uso de Big Data

Como alcançar objetivos de grande magnitude em termos de redução de gastos e ganhos de produtividade?

4 – Sete importantes considerações sobre Governança de Dados

Elas ajudam a colocar em prática uma aplicação self-service de Analytics capaz de atender a diversos interesses

5 – Hadoop vs Spark: O que é melhor para o seu negócio?

Confira os prós e os contras, fornecedores, clientes e casos de uso…

6 – Os 5 Vs do Big Data

As oportunidades que trazem não podem nem devem ser desperdiçadas

7 – Oito universidades americanas estão na vanguarda da educação para o Big Data

Elas estão preparando a próxima geração de cientistas de dados que serão encarregados de lidar com o aumento constante do fluxo de informaçãoem em praticamente todos os setores

8 – Oito cursos para interessados em extrair valor do Big Data

Coursera.org abriu uma série de treinamentos online que ajudarão sua empresa a destravar o potencial dos projetos de Analytics

9 – Como funcionam os algoritmos preditivos?

Você saberia apontar as diferenças entre os modelos preditivos supervisionados e os não supervisionados? E quando usá-los?

10 – Já colocou Analytics na agenda de 2016?

Se a resposta for não, é melhor correr. Logo logo o Advanced Analytics será “business as usual”