ATIVIDADE 1 – FUNDAMENTOS DA BIG DATA – 51\/2025<\/p>\n
Ol\u00e1 acad\u00eamico(a), leia atentamente \u00e0 atividade M.A.P.A., Material de Avalia\u00e7\u00e3o Pr\u00e1tica da Aprendizagem, proposta a seguir.<\/p>\n
Contextualiza\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n No mundo competitivo e din\u00e2mico do e-commerce, empresas enfrentam desafios constantes para otimizar processos e personalizar a experi\u00eancia do cliente. A aplica\u00e7\u00e3o de tecnologias, como Big Data, permite coletar e analisar grandes volumes de dados em tempo real, gerando insights valiosos que impactam diretamente na efici\u00eancia log\u00edstica e no engajamento do consumidor. Nesta atividade, voc\u00ea ter\u00e1 a oportunidade de explorar como os conceitos de Big Data podem transformar os processos de uma empresa, promovendo inova\u00e7\u00e3o e resolvendo problemas complexos de maneira estrat\u00e9gica.<\/p>\n Aplica\u00e7\u00e3o do Big Data no Setor de E-commerce<\/strong><\/p>\n Imagine que uma empresa de e-commerce de m\u00e9dio porte est\u00e1 enfrentando desafios relacionados \u00e0 personaliza\u00e7\u00e3o e \u00e0 efici\u00eancia log\u00edstica. A equipe de tecnologia, liderada por Lara e Joaquim, identificou que o crescimento do volume de dados provenientes de diferentes canais (lojas f\u00edsicas, e-commerce, redes sociais) est\u00e1 dificultando a an\u00e1lise e a tomada de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Al\u00e9m disso, os sistemas de an\u00e1lise tradicionais, como dashboards baseados em Data Warehouses, n\u00e3o conseguem processar as informa\u00e7\u00f5es em tempo h\u00e1bil. Objetivos do Projeto<\/strong> Informa\u00e7\u00f5es Pertinentes<\/strong> Atividade Proposta:<\/strong> IMPORTANTE:<\/strong> Bons estudos!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ATIVIDADE 1 – FUNDAMENTOS DA BIG DATA – 51\/2025 Ol\u00e1 acad\u00eamico(a), leia atentamente \u00e0 atividade M.A.P.A., Material de Avalia\u00e7\u00e3o Pr\u00e1tica<\/p>\n","protected":false},"featured_media":2326,"template":"","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"product_brand":[],"product_cat":[145],"product_tag":[],"class_list":{"0":"post-5225","1":"product","2":"type-product","3":"status-publish","4":"has-post-thumbnail","6":"product_cat-tecnologia-em-ciencias-de-dados-e-analise-de-comportamento","8":"first","9":"instock","10":"downloadable","11":"virtual","12":"purchasable","13":"product-type-simple"},"yoast_head":"\n
\nOs gestores est\u00e3o insatisfeitos com o aumento de reclama\u00e7\u00f5es de clientes que n\u00e3o encontram os produtos desejados, tanto em lojas f\u00edsicas quanto no site. Isso \u00e9 agravado por atrasos na reposi\u00e7\u00e3o de estoque devido \u00e0 centraliza\u00e7\u00e3o dos centros de distribui\u00e7\u00e3o (CDs).<\/p>\n
\nPersonaliza\u00e7\u00e3o do E-commerce:<\/strong>\u00a0Desenvolver recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas baseadas no comportamento do cliente.
\nEfici\u00eancia Log\u00edstica:<\/strong>\u00a0Utilizar an\u00e1lise de Big Data para determinar locais estrat\u00e9gicos para novos CDs.
\nEngajamento com Clientes:<\/strong>\u00a0Implementar campanhas de marketing com base em an\u00e1lises preditivas.<\/p>\n
\nDados Dispon\u00edveis:<\/strong>
\nDados transacionais de vendas.
\nDados de navega\u00e7\u00e3o no site e aplicativo.
\nComent\u00e1rios e intera\u00e7\u00f5es nas redes sociais.
\nTecnologias Recomendadas:<\/strong>
\nData Lakes para armazenar dados brutos de diferentes fontes.
\nProcessamento distribu\u00eddo com MapReduce para an\u00e1lises em larga escala.
\nModelos preditivos de churn e mix de produtos para cada loja.
\nEstrat\u00e9gias:<\/strong>
\nImplementar um pipeline de dados que integre fontes variadas com ferramentas como Apache Kafka.
\nAdotar m\u00e9todos de an\u00e1lise preditiva para definir padr\u00f5es de consumo.<\/p>\n
\nPara esta atividade, \u00e9 esperado que voc\u00ea:
\nIdentifique os principais desafios enfrentados pela empresa ao implementar um ambiente de Big Data.
\nProponha um plano inicial para resolver o problema de personaliza\u00e7\u00e3o e log\u00edstica utilizando os conceitos de 3Vs e 6Vs do Big Data.
\nJustifique como a ado\u00e7\u00e3o de um Data Lake pode beneficiar a empresa, considerando o fluxo de dados de m\u00faltiplas fontes.<\/p>\n
\n1. Acesse o link com um v\u00eddeo com as orienta\u00e7\u00f5es para ajud\u00e1-lo nesse processo de cria\u00e7\u00e3o e desenvolvimento. O acesso dever\u00e1 ser realizado em: Materiais >> Material da Disciplina ou no F\u00f3rum Interativo.
\n2. Realize a atividade, seguindo como roteiro das instru\u00e7\u00f5es elencadas anteriormente.
\n3. A entrega deve ser feita exclusivamente por meio do Template de entrega da atividade MAPA, dispon\u00edvel no material da disciplina em um \u00fanico arquivo no formato .doc ou .pdf
\n4. Antes de enviar sua atividade, certifique-se de que respondeu todas as perguntas e realize uma cuidadosa corre\u00e7\u00e3o ortogr\u00e1fica.
\n5. Ap\u00f3s o envio, n\u00e3o s\u00e3o permitidas altera\u00e7\u00f5es ou modifica\u00e7\u00f5es. Logo, voc\u00ea tem apenas uma chance de enviar o arquivo corretamente. Revise bem antes de enviar!
\n6. Lembre-se de que evid\u00eancias de c\u00f3pias de materiais, incluindo de outros acad\u00eamicos, sem devidas refer\u00eancias, ser\u00e3o inquestionavelmente zeradas. As cita\u00e7\u00f5es e refer\u00eancias, mesmo que do livro da disciplina, devem ser realizadas conforme normas da Institui\u00e7\u00e3o de Ensino.
\n7. N\u00e3o s\u00e3o permitidas corre\u00e7\u00f5es parciais no decorrer do m\u00f3dulo, pois isso invalida seu processo avaliativo. Lembre-se de que a interpreta\u00e7\u00e3o da atividade tamb\u00e9m faz parte da avalia\u00e7\u00e3o.
\n8. Procure sanar suas d\u00favidas junto \u00e0 media\u00e7\u00e3o em tempo h\u00e1bil sobre o conte\u00fado exigido na atividade, de modo que consiga realizar sua participa\u00e7\u00e3o.
\n9. Aten\u00e7\u00e3o ao prazo de entrega, evite envio de atividade em cima do prazo. Voc\u00ea pode ter algum problema com internet, computador, software, etc., e os prazos n\u00e3o ser\u00e3o flexibilizados, mesmo em caso de comprova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n