Big DataÉ realmente grande, e não tem volta.

A coisa é grande de verdade

Alguns dados (de 2008!)

Mais dados (sempre dados ...)

Ciência Mercado Saúde Lazer (criatividade ...)

Possibilidadesssssss .....

Temple of Possibilities, Irvine Peacock

Quer ver só?

Armazenamento? Segurança? Processamento?

Probleminhas

Soluções de Infraestrutura

Bjarne Stroustroup 2.0

Procura-se!

Mas não por aqui ainda ...

Mas vamos às “tecnicalidades”:como tirar vantagem?

E como encontrar o mais adequado?

A Cauda Longa

A Cauda Longa (mais simples)

A Cauda Longa (um exemplo)

“ ... we are leaving the age of information and entering the , age of recommendation.”, mencionado por Chris Anderson, editor-em-chefe da Wired Magazine no livro (adivinha?!) A Cauda Longa

Ainda a Cauda Longa

Prova dos 9 (um exemplo)

Recomendando

Filtragem colaborativa Baseado em conteúdo Baseado no perfil Baseado no comportamento Mineração de dados (aprendizagem de

máquina)

Mas como recomendar?

Ferramentas? Algoritmos? Volume de dados? Consultas vs. Atualizações (feedbacks)? Padronização? Processo de desenvolvimento?

Mas como desenvolver sistemas de recomendação?

A solução dos seus problemas!

E com selo de qualidade!

Que fui lá buscar

IRF – Idealize Recommendation Framework

IRF – Arquitetura

IRF – Fluxo dos dados

IRF – Números finais

Big Data, lembrem-se deste termo. Temos hoje 4 bilhões de dispositivos móveis no

mundo, lembrem-se deste número. O modelo atual de divulgação de informações já

caducou, a onda agora é personalização. Lembrem-se dos sistemas de recomendação.

Todo e qualquer segmento industrial vai precisar processar seus dados, que serão volumosos, e quem souber extrair informação que gere valor vai emprestar dinheiro para os demais. Lembrem-se que saber programar vai ser mais sexy do que aparecer na TV.

Resumão

Dúvidas? Sugestões? Comentários? Críticas? Propostas?

Obrigado!