espaco de armazenamento, poder de processamento e memoria. Esta solucao durou o tempo suficiente ate descobrir rapidamente que somente expandir o armazenamento e o processamento das maquinas nao eram suficientes. Com o tempo, a promessa de solucao para este problema passou a ser a adocao dos sistemas distribuidos (distribuicao de tarefas sobre diversas maquinas). Mas ai o problema passou a ser outro: executar solucoes analiticas de dados neste tipo de arquitetura era muito complicado, propenso a erros e o resultado nao era muito rapido.Alem disso, a massificacao de dados, ainda enfrenta outros obstaculos. O maior deles seria a privacidade, ou seja, a ameaca a privacidade representada pelo aumento de armazenamento e integracao de informacoes pessoalmente identificaveis. Se a recomendacao de links patrocinados pelo Google ja parece invasiva a maioria das pessoas, o mundo e a legislacao atual nao estao preparadas para as possibilidades que o Big Data oferece de agregar, analisar e tirar conclusoes a partir de dados ate entao esparsos. Outro problema e a escassez de profissionais, que terao de se adaptar a tal tecnologia, com a previsao que em 2018 so os Estados Unidos podem enfrentar a falta de 140 mil a 190 mil com profundas capacidades analiticas. Comparativo entre o Big Data e o Data Warehouse Conceitualmente, um Data Warehouse, e um conjunto de dados baseado em assuntos integrados, nao volateis, variaveis em relacao ao tempo, e destinado a auxiliar em decisoes de negocios. Diferentemente do Big Data que se baseia em grande volume de dados, volateis ou nao, com maior velocidade. E tambem em vez de criar um subconjunto de dados (tratados) para serem colocados no data warehouse e depois disponibilizados a partir de um numero limitado de formas pre-determinadas para consulta e analise, o software de Big Data recolhe todos os dados que uma organizacao gera e permite que os administradores e analistas se preocupem em como usa-los mais tarde. Neste sentido sao mais escalaveis do que os bancos de dados tradicionais e os datas warehouses.Ou seja, eu arriscaria dizer que na sua grande totalidade os dados sao estruturados e as solucoes de data warehouse buscam entregar respostas para perguntas conhecidas. Enquanto que o Big Data, na sua grande totalidade os dados nao estao estruturados e as solucoes buscam entregar respostas para perguntas muitas vezes desconhecidas (business discovery).O mercado de trabalho e as tecnologias As oportunidades de trabalho na area de estatistica estao aumentando gracas a proliferacao de programas para analise de dados e seu uso, especialmente, na tomada de decisao com objetivos estrategicos como: politicas de governo, selecao de investimentos, gestao de empresas e negocios, etc. O Big Data permite trabalhar com grandes volumes de dados, por vezes, nao aceitos pelos grandes programas estatisticos. No Brasil, a existencia da profissao de Estatistico, e vantagem do conhecimento nacional frente aos paises desenvolvidos, uma vez que esse profissional e o que melhor pode trabalhar com esse tipo de sistema porque e treinado em estruturas de dados, em seu manuseio para extracao de informacao estrategica, nos metodos estatisticos de analise e em programacao para sua analise estatistica, de modo