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

  Big data não se aplica somente para inferir tendencias de consumo e para diretrizes de marketing e inovação de produtos,   A análise sobre bases de Big Data não é mais cartesiana e sim holística.   Os dados não são mais estatísticos, a estatística pode até suportar análises, mas são essencialmente indutores, por inferências obtidas a partir de buscas em gigabytes de dados.  AS conclusões por mais que estejam fundadas em princípios, dados e semânticas corretas, ainda assim são inferências que podem realizarem-se ou não.  Mas sem dúvida alguma é uma área muito interessante com um novo paradigma de análise, que pode estar aplicada em muitas áreas de interesse que possuem grandes quantidades de dados. Att. A. Sergio Borba Cangiano (20/02/2014)

Fernanda Viégas: Revolução visual. « TEDx São Paulo