Resenha Critica Big Data e Economia Gig Desafios e Perspectivas ABNT

Prazer Nicolas Sou aluno de economia e o objetivo do meu trabalho se consiste na entrega de uma resenha de um artigo científico do meu interesse que tenha como tema alguns dos assuntos relacionados à Big Data O artigo fica a sua escolha só peço que deixe o link ou deixe como referencia no final do trabalho mesmo Formatação ABNT padrão 1 Resenha Crítica O Big Data e a Economia Gig desafios e perspectivas para o mundo dos negócios de Ramá Lucas Andrade Em seu artigo O Big Data e a Economia Gig desafios e perspectivas para o mundo dos negócios Ramá Lucas Andrade explora a interseção entre o avanço tecnológico a evolução das ciências econômicas e o impacto no ambiente de negócios O autor começa destacando a influência da Nova Economia Institucional que enfatiza a importância das instituições na explicação dos processos econômicos Em paralelo ele ressalta a transformação na gestão de negócios com o advento da inteligência artificial aprendizado de máquina e a ampliação do tratamento de dados através do Big Data O termo Big Data é introduzido como o tratamento de grandes volumes de dados produzidos diariamente pela sociedade sendo uma área crucial da Tecnologia da Informação O autor busca compreender os conceitos fundamentais do Big Data suas características e aplicações nos diversos modelos de negócios Em seguida ele explora as possíveis relações entre o tratamento de grandes volumes de dados e os aspectos das ciências econômicas especialmente na Nova Economia Institucional A análise histórica dos sistemas de informação destaca três períodos distintos desde os anos 1950 até os anos 2000 que moldaram o uso de dados nas empresas O surgimento da internet nos anos 2000 trouxe uma quantidade massiva de dados gerados instantaneamente dando origem à versão 20 do Business Intelligence and Analytics BIA O autor destaca a evolução contínua desse cenário chegando à versão 30 do BIA com o aumento da produção de dados por meio de dispositivos móveis computação em nuvem e a internet das coisas A discussão sobre dados estruturados e não estruturados ressalta as características de Volume Velocidade e Variedade do Big Data O autor ilustra a escala desses dados indo de Megabytes a Exabytes e fornece exemplos impressionantes do volume de dados gerados diariamente por empresas como Google e Facebook A segunda parte do artigo se concentra na aplicação do Big Data em diversos setores como o desenvolvimento de produtos manutenção preditiva experiência do cliente detecção de fraudes aprendizado de máquina e eficiência operacional 2 Essas aplicações demonstram como o Big Data pode proporcionar insights valiosos e promover a inovação em vários domínios A transição para a Economia Gig é introduzida com autores como Chen Chiang Storey e Davenport que distinguem três períodos de uso de sistemas de informação para análise de dados A Gig Economia é caracterizada pela flexibilidade e instabilidade no trabalho exemplificada por plataformas digitais como TaskRabbit Uber e Lyft O autor destaca que a Gig Economia não é uma invenção recente mas uma convergência de fatores econômicos políticos e sociais A discussão sobre a Economia Gig é enriquecida com dados sobre o trabalho informal global que representa mais de 60 das vagas de emprego em todo o mundo O autor destaca a relevância da Gig Economia no contexto da sociedade digital onde plataformas digitais sob demanda conectam trabalhadores autônomos a oportunidades de trabalho pontuais Em suma o artigo de Ramá Lucas Andrade oferece uma análise abrangente e interdisciplinar da interseção entre Big Data Economia Gig e as mudanças no ambiente de negócios Ele fornece insights valiosos sobre as implicações desses fenômenos nas ciências econômicas nos modelos de negócios e no mercado de trabalho REFERÊNCIA ANDRADE Ramá Lucas O Big Data e a Economia Gig desafios e perspectivas para o mundo dos negócios Revista Espaço Acadêmico 2022 Disponível em httpsperiodicosuembrojsindexphpEspacoAcademicoarticleview 59757751375153741 Acesso em 29 de nov de 2023 1 Resenha Crítica Big Data Ferramentas e Aplicabilidade de Natanael Galdino O artigo em foco explora de maneira abrangente e informativa a crescente importância do Big Data no processamento de dados em diversos setores começando por ressaltar o aumento exponencial na quantidade de dados gerados pela humanidade Destacase que a aplicabilidade do Big Data reside na habilidade de lidar com esse grande volume de dados provenientes de várias fontes e que exigem processamento rápido O objetivo do artigo vai além dos conceitos teóricos buscando apresentar a aplicação prática do Big Data Isso inclui destacar as principais diferenças entre os modelos tradicionais de tratamento de dados e os modelos de Big Data além de abordar ferramentas essenciais e casos de uso bemsucedidos O autor enfatiza a importância de compreender as ferramentas de Big Data para uma adoção mais eficaz e uma compreensão mais profunda de seu impacto na sociedade A revolução digital das últimas décadas trouxe consigo um aumento exponencial na geração de dados A digitalização crescente impulsionada pelo acesso generalizado a dispositivos eletrônicos e pela proliferação da internet elevou a porcentagem de dados digitalizados de 25 em 2000 para 98 em 2013 conforme indicado por uma pesquisa da IBM O conceito de Big Data surge como resposta a esse imenso volume de dados proveniente de diversas fontes e requerendo alta velocidade de processamento Sua aplicabilidade reside no tratamento eficaz dessas informações visando extrair valor através da descoberta de padrões identificação de preferências de usuários análise de aumentos nas vendas em períodos específicos descoberta de curas para doenças e outros benefícios aplicáveis em várias áreas de estudo Na introdução Galdino destaca a importância de não apenas abordar o Big Data de maneira conceitual mas também de evidenciar sua implementação prática Assim o artigo se propõe a apresentar as principais diferenças entre os modelos tradicionais de tratamento de dados e os modelos de Big Data além de explorar ferramentas fundamentais e casos de uso bemsucedidos A compreensão do Big Data é crucial conforme enfatizado por Galdino Embora muitos considerem o Big Data uma solução ele destaca que na realidade é um desafio devido à imensa quantidade e diversidade de dados A origem desses 2 dados pode variar desde informações da web e redes sociais até dados de transações biometria e comunicações entre máquinas Galdino destaca os cinco Vs do Big Data Volume Variedade Velocidade Veracidade e Valor como indicadores essenciais para manter plataformas e sistemas em sintonia gerando os resultados desejados A categorização dos dados em estruturados semiestruturados e não estruturados ressalta a complexidade do desafio enfrentado pelas ferramentas de Big Data A importância dos algoritmos inteligentes no tratamento desses dados é enfatizada por Galdino desempenhando o papel de rede neural do sistema Esses algoritmos têm diversas funções desde compreender o comportamento do cliente até prever eventos futuros A analogia com o microscópio na medicina ilustra como as ferramentas de Big Data têm o potencial de extrair informações prever incidentes e corrigilos ou evitálos A discussão sobre sistemas preditivos destaca um desafio significativo na lacuna entre a aplicabilidade em tempo real e a análise de dados anteriores Galdino menciona a streaming computing como uma solução prática para lidar com dados em tempo real e grandes volumes proporcionando respostas rápidas aos usuários A comparação entre sistemas tradicionais e sistemas de Big Data Analytics evidencia a mudança de paradigma na escalabilidade passando da vertical para a horizontal O autor ressalta a importância do Business Intelligence em modelos tradicionais com ferramentas como ETL e OLAP A limitação dos modelos relacionais para lidar com dados não estruturados leva à busca por ferramentas NoSQL As propriedades ACID e CAP são apresentadas como elementos essenciais na definição do comportamento do banco de dados Nos modelos relacionais buscase manter as propriedades ACID enquanto nos modelos não relacionais surgem as propriedades CAP exigindo escolhas entre consistência disponibilidade e tolerância a falhas A seção sobre ferramentas ressalta a importância dos ambientes em nuvem na computação distribuída com ênfase na elasticidade e escalabilidade São discutidas em detalhes ferramentas como HDFS YARN MapReduce Hadoop e MPP destacando suas funções e contribuições para o ecossistema de Big Data A introdução de conceitos como NewSQL e a apresentação de propriedades Base oferecem uma visão mais abrangente das ferramentas disponíveis 3 O autor destaca a relevância da computação em nuvem como aliada na implementação de ferramentas de Big Data reduzindo custos e possibilitando o acesso a serviços mesmo para empresas com orçamentos mais restritos Ferramentas específicas como HDFS YARN MapReduce Hadoop MPP HBase Spark e Machine Learning são descritas em termos de suas funcionalidades e aplicações práticas Os casos de uso fornecem exemplos tangíveis de como o Big Data está sendo aplicado com sucesso em várias indústrias como saúde varejo finanças e manufatura Esses setores ilustram como a análise de grandes conjuntos de dados pode gerar percepções otimizar operações e impulsionar a inovação abordando cenários específicos como detecção de fraudes personalização de experiências do cliente previsão de demanda e manutenção preditiva Na conclusão destacase a natureza contínua da evolução do Big Data e a necessidade de adaptação às mudanças tecnológicas Galdino enfatiza a importância de uma abordagem estratégica integrando o Big Data como parte do processo de tomada de decisões nas organizações Em resumo o artigo de Natanael Galdino oferece uma visão abrangente do Big Data abordando desde seus fundamentos conceituais até suas aplicações práticas em diversos setores A abordagem equilibrada entre teoria e implementação torna o artigo valioso tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes interessados em compreender e aproveitar o potencial do Big Data no cenário atual REFERÊNCIA GALDINO Natanael Big Data Ferramentas e Aplicabilidade XIII SEGET 2016 Disponível em httpswwwaedbbrsegetarquivosartigos16472427pdf Acesso em 29 de nov de 2023