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matheushenrique-renta
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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!