INTRODUÇÃO
Análise de Dados, Visualização de Dados, Big Data, e os mais diversos termos usado hoje em dia, que envolve esta área de atividade, pesquisa, ciência e tecnologia, são conceitos voltados para análisar dados e informações com os mais diversos propósitos. Para iniciar-se uma abordagem mínima, faz-se necessário conhecer um pouco sobre o que é isto, como são os métodos e técnicas mais empregados nesta ára, o que existe em termo de produtos e recursos, e finalmente os resultados alcançados e aplicações.
No Brasil já temos muitas preocupações, seminários, pesquisa e projetos, por exemplo, vejam os atores e sua intenções em um painel, lá em 2013, http://www.filosofiacienciaarte.org/ciencia/ciencia-da-informacao/sociedade-da-informacao/372-painel-discute-big-data-e-o-consumidor-nas-redes-sociais
A seguir, apresenta-se em três partes, algo relevante para a primeira entrada no tema ou temas. O certo, que esta questão será uma das ocupações de cada lider, gestor ou pesquisasor en uma comunidade ou fora, não importa a área, conhecimento ou objetivo em que o fluxo informacional esteja atuando fortemente.
Parte A: ATORES E MOVIMENTOS
O fluxo informacional intensifica, humano e não humano, nada mais nornal dizer isto hoje, mas até os anos cinquenta isto não era uma regra. Foquemos no caso de um usuário do Face, ou seja, milhares de informações que o FB gera para o proprietário de uma página. Uma pergunta deve susgrir quando vejo as análises automáticas dos robôs, como analisar isso tudo e tirar algum proveito?
A seguir pesquisadores falam sobre esta questão, e como fazer isto, veja Fernanda Viêgas, e depois muitos outros pesquisadores.
A1 - Fernanda B. Viégas (Brasil)
is a computational designer whose work focuses on the social, collaborative, and artistic aspects of information visualization. She is a is a co-leader, with Martin Wattenberg, of Google's "Big Picture" data visualization group in Cambridge, MA.
http://fernandaviegas.com/bio.html
Segue a palestra da mesma no TED São Paulo, nela Fernanda aborda a questão e apresenta vários segmentos e seus volume de dados, e faz aplicações bastante simples e útil.
Fernanda Viégas: Revolução visual. « TEDx São Paulo
A2 - The UC Berkeley School of Information - http://www.ischool.berkeley.edu/
The School of Information has officially started its new online Master of Information and Data Science (MIDS) program, preparing students to solve real-world problems using complex and unstructured data.
A3 -Johns Hopkins University - Data Science https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1?utm_medium=listingPage
Formulate context-relevant questions and hypotheses to drive data scientific research
Identify, obtain, and transform a data set to make it suitable for the production of statistical evidence communicated in written form
Build models based on new data types, experimental design, and statistical inference
Parte B: O TEMA BIG DATA
B1 - Visualization and Behavior Group
http://researcher.watson.ibm.com/researcher/view_project.php?id=3419
In the Visualization and Behavior Group we take the perspective that data visualization should make data analytics accessible to anyone, not just the data's experts. We also believe that using social software for communication is the new norm, not a trend. We ask questions related to this world where people communicate through social media and gain insight into their world with data visualization.
<César Taurion/IBM>
Parte C: RESULTADOS E SOLUÇÕES
Fernanda Viégas: Revolução visual. « TEDx São Paulo