Como otimizar análises preditivas utilizando um data lake

• Autor(a) principal: Fernandes, Fernanda da Silva
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/28265
• topic: Data lake; Aprendizado de máquinas; Análise preditiva; Big data; Armazenamento de dados; Data Warehousing; Microsoft

Quando o assunto é análise de dados, é comum encontrar o termo big data. Hoje em dia gera-se uma grande quantidade de dados, numa velocidade surpreendente e em uma variedade inumerável. Analisar esses conjuntos de informações torna-se algo trabalhoso sem as ferramentas corretas. O conceito de um data lake é frequentemente adotado como solução nesse cenário. Ao utilizar este conceito, algumas vantagens são observadas: o armazenamento dos dados, a facilidade de acesso a qualquer um deles e escalabilidade de processamento dos mesmos. Sendo assim, é possível aplicar analises preditivas cada vez mais robustas, pois todos os dados estão organizados num mesmo repositório que permite um processamento adequado. Neste projeto, será demonstrado como implementar um data lake utilizando a solução do Azure Microsoft evidenciando suas vantagens. Além disso, serão aplicadas modelagens de aprendizado de máquinas a fim de utilizar uma análise preditiva sobre a contratação de um certificado de depósito bancário (CDB), que será objeto de estudo deste projeto. Logo, identificou-se que há uma maior simplicidade ao comparar e executar modelagens de aprendizado de máquinas otimizando uma análise preditiva ao adotar essa solução.