BIG DATA: FUNDAMENTOS E APLICAÇÃO NAS EMPRESAS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v3i12.2427

Palavras-chave:

Big Data, Dados, Informação

Resumo

Big Data é um termo tecnológico para o processamento de grandes volumes de dados que está a ganhar notoriedade devido a oportunidades e desafios em torno da sua utilidade no apoio ao negócio. O objetivo deste trabalho é fazer uma revisão sistemática da literatura sobre o big data no ambiente corporativo. Foi realizada uma investigação bibliográfica sobre o assunto e conclui-se que a utilização do Big Data é importante para as empresas, permitindo que a informação de mapeamento ajude a compreender melhor os clientes e as suas tendências em relação ao tipo de compra, indicando ações destinadas aos consumidores que monitorizam o consumo de produtos, atraindo cada vez mais novos clientes, produzir informação, ou seja, decisões mais inteligentes, operações eficientes, lucros mais elevados e clientes mais felizes. A Big Data Analytics fornece informações extremamente úteis e relevantes que podem ser usadas em várias áreas do negócio atraindo cada vez mais clientes, produzindo mais informação e gerando decisões mais competitivas em relação a outros concorrentes.

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Biografias Autor

Michael Vinicius Silva

Universidade de Araraquara – UNIARA – Araraquara – SP – Brasil

Renata Mirella Farina

Universidade de Araraquara – UNIARA – Araraquara – SP – Brasil

Fabiana Florian

Universidade de Araraquara – UNIARA – Araraquara – SP – Brasil

Referências

AMARAL, F. Big Data: uma visão gerencial para executivos, consultores e gerentes de projetos. [S.l.]: Fernando Amaral, 2016. ASIN: B01MDSEP3V.

ATALLAH, N.A.; CASTRO A.A. Revisões sistemáticas da literatura e metanálise: a melhor forma de evidência para tomada de decisão em saúde e a maneira mais rápida de atualização terapêutica. Diagnóstico & Tratamento. v.2, n.2, p.12-15, 1997.

BAUERNHANSL, T.; TEN HOMPEL, M.; VOGEL-HEUSE, B. Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik- Anwendung, Technologien und Migration. Alemanha: Springer Vieweg, 2014.

BRETERNITZ, V. J.; SILVA, L. A. Big data: Um novo conceito gerando oportunidades e desafios. Revista Eletrônica de Tecnologia e Cultura, v. 2, n. 2, 2013. BRYNJOLFSSON, E., HITT, L.M. Strength in Numbers: How Does Data-driven Decision Making Affect Firm Performance? Social Science Research Network, 2011.

BRYNJOLFSSON, E., HITT, L.M. Strength in Numbers: How Does Data-driven Decision Making Affect Firm Performance?. Social Science Research Network, 2011.

CALDAS, Max S.; SILVA, Emanoel C. C. Fundamentos e aplicação do Big Data: como tratar informações em uma sociedade de yottabytes. Bibl. Univ., Belo Horizonte, v. 3, n. 1, p. 65-85, jan./jun. 2016.

DAVENPORT, T.; PRUSAK, L. Conhecimento empresarial. Rio de Janeiro: Campus, 237p. 1999.

DAVENPORT, T.H. & PRUSAK, L., Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know, Harvard Business Press, Brighton. 1998.

DE MAURO, A., GRECO, M., & GRIMALDI, M. A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review, 65(3), 122–135. 2016.

DONATO, H.; DONATO, M. Stages for Undertaking a Systematic Review. Acta Médica Portuguesa, [S.l.], v. 32, n. 3, p. 227-235, mar. 2019.

FREITAS JUNIOR, J. C. S.; MAÇADA, A. C. G.; BRINKHUES, R. A.; DOLCI, P. C. Dimensões de Big Data e o Processo Decisório: Estudos de Casos Múltiplos no Varejo. In: V Encontro de Administração da Informação, 2015, Brasília. EnADI 2015. Rio de Janeiro: ANPAD, v. 1. p. 1-17. 2015.

KLEIN, V.; TODESCO, J. Um Modelo Conceitual Para uso de Big Data E Open Data nas Smart Cities. Int. J. Knowl. Eng. Manage. V. 3, 28–50.2017.

KITCHENHAM, B. Procedures for performing systematic reviews. Keele, UK, Keele University 33, 2004.

LAMONT, J., “Big data has big implications for knowledge management”, KM World, Vol. 21 No. 4, pp. 8-11. 2012.

LIMA, A. C. et al. Tomada de Decisão nas Organizações. 1. ed. [S.l.]: Saraiva, 2017. ASIN B076BY3FKQ.

LIU, B., CAO, S.G. & HE, W., “Distributed data mining for e-business”, Information Technology and Management, Vol. 12 No. 2, pp. 67-79. 2011.

MARQUESONE, R. Big Data: Técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados. [S.l.]: Casa do Código, 2016.

MATOS, D. NoSQL Database. Ciência e Dados, 2019. Disponivel em: <http://www.cienciaedados.com/nosql-database/>. Acesso em: 22 set. 2022.

MATOS, D. Data Lake, a Fonte do Big Data. Ciência e Dados, 2018. Disponivel em: <http://www.cienciaedados.com/data-lake-a-fonte-do-big-data>. Acesso em: 22 set. 2022.

MANOVICH, L.,“Trending: the promises and the challenges of big social data”,in Gold,M.K. (Ed.), Debates in the Digital Humanities, University of Minnesota Press, Minneapolis, MN, pp.460-475. 2012.

MCAFEE, A., BRYNJOLFSSON, E., DAVENPORT, T.H., PATIL, D. & BARTON, D., “Big data”, The Management Revolution: Harvard Business Review, Vol. 90 No. 10, pp. 61-67. 2012.

O’LEARY, D.E., Artificial Intelligence and big data”, IEEE Intelligent Systems, Vol.28 No.2, pp.96-99. 2013.

OLSEN, J. Meta-analysis or Collaborative Studies. JOEM. V.37, n. 8, p. 897-902, 1995.

PEARSON, T. & WEGENER, R., Big Data: The Organizational Challenge, Bain & Company. 2013.

ROWLEY, J., “The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy”, Journal of Information Science, Vol. 33 No. 2, pp. 163-180. 2007.

SAMPAIO, R. F.; MANCINI, M. C. Systematic review studies: a guide for careful synthesis of the scientific evidence. Revista Brasileira de Fisioterapia, São Carlos, v.11, n.1, p. 77-82, jan./fev. 2007.

SANDERS,N.R. “How to use big data to drive your supply chain”, California Management Review, Vol. 58 No. 3, pp. 26-48. 2016.

SANTANCHÈ, A. - NoSQL e Big Data - Aula 27 - Bancos de Dados 2015.2 Disponível em : <https://www.youtube.com/watch?v=-a2pyU0uhww>. Acesso em: 22 set. 2022.

SCHWAB, K. A quarta revolução industrial. 1ª ed. São Paulo: Edipro, 2016.

SCHÜTZ, G. R.; SANT'ANA, A. S. S.; SANTOS, S. G. Política de periódicos nacionais em Educação Física para estudos de revisão sistemática. Revista Brasileira de Cineantropometria do Desempenho Humano, Santa Catarina, v. 13, n. 4, p. 313-319, 2011.

SOMMER, L. Industrial revolution - Industry 4.0: Are German manufacturing SMEs the first victims of this revolution? Journal of Industrial Engineering and Management, v. 8, n. 5, p. 1512– 1532, 2015.

SORDI, J. O., Administração da Informação: fundamentos e práticas para uma nova gestão do conhecimento. São Paulo: Saraiva, 2008.

TAKEUCHI, Hirotaka; NONAKA, Ikujiro. Gestão do Conhecimento. Tradução por Ana Thorell. São Paulo: Editora Bookman, 2008.

TAURION, C. Big Data. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.

VAL, J. P. Indústria 4.0 no Brasil: Conheça a Situação Atual e Perspectivas de Futuro. Blog Geofusion, 2018.

WALKER, R. From Big Data to big profits: success with data and analytics. New York: Oxford University Press, 2015.

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Publicado

16/12/2022

Como Citar

Silva, M. V., Farina, R. M. ., & Florian, F. (2022). BIG DATA: FUNDAMENTOS E APLICAÇÃO NAS EMPRESAS. RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 3(12), e3122427. https://doi.org/10.47820/recima21.v3i12.2427

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Vol. 3 N.º 12 (2022): EDITORIAL - CLIQUE AQUI PARA ACESSAR OS ARTIGOS

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