quinta-feira, 29 de março de 2012

Big Data: nova fronteira para inovação e competitividade

O termo Big Data, utilizado para descrever grandes volumes de dados, ganha cada vez mais relevância à medida que a sociedade se depara com um aumento sem precedentes no número de informações geradas a cada dia. De acordo com a consultoria IDC, a quantidade de informação digital chegará a 2,7 zettabytes no mundo em 2012, um aumento de 48% em relação ao ano anterior.

A abordagem tradicional para Big Data se apoia na utilização de funcionalidades analíticas capazes de lidar com esse elevado volume de dados, ajudando as companhias a obter informações preciosas relacionadas à vantagem competitiva, diferenciação no relacionamento com o cliente e atuar no mercado com maior margem de acerto em suas decisões. Mas o desafio não se restringe apenas ao volume, mas na forma com a qual estas organizações se movimentam para lidar também com a variedade de formatos, a velocidade e a volatilidade dos dados.

Atualmente, cerca 15 petabytes de dados são gerados diariamente tanto em dados estruturados – àqueles provenientes de bancos de dados e sistemas de gestão empresarial, por exemplo – e os não estruturados, compostos por vídeos, comentários em redes sociais, conteúdo de blogs e dispositivos móveis. Atuar de forma estratégica em Big Data tem sido rotulado em adotar estratégias que avaliem, especialmente, os dados não estruturados e que estão fora do alcance dos sistemas convencionais de TI.

Para se ter uma ideia da complexidade dos dados não estruturados, imagine que um único segundo de vídeo em alta definição gera duas mil vezes mais bytes que uma página de texto. Desta forma, capturar, manusear e analisar este conteúdo se torna um grande desafio.

Para gerenciar esse complexo cenário são necessários bancos de dados de elevada capacidade e um rápido manuseio e tratamento analítico destas informações, em alguns casos, em tempo real. O mercado de capitais e ações, por exemplo, já atingiu a marca de mais de um milhão de transações por segundo e requer modelos de aplicações capazes de administrar, em tempo real, a distribuição de cargas de trabalho associadas a sofisticados algoritmos.

Porém, um dos maiores equívocos que identifico na abordagem do Big Data é referente às organizações que se limitam apenas a uma das vertentes, aplicando técnicas analíticas apenas aos dados estruturados, ou apenas aos dados não estruturados.

Aproveitar todo o potencial de um mundo analítico, conectado e integrado vai exigir um resgate das disciplinas tradicionais de gestão e integração de dados, atividade que conhecemos em TI como governança de dados. Estudos apontam que uma boa prática de governança de dados, aliada a funcionalidades de inteligência analítica, permitem uma maior eficiência operacional e asseguram boas decisões de negócios a partir da integração de dados e informações devidamente contextualizadas.

Big Data, Big Patterns

Ao falar de Big Data não estamos falando apenas de elevado volume de dados. As empresas que trabalham com a tecnologia de algoritmos, por exemplo, já se movimentam fortemente em busca de ‘Big Patterns’, ou grandes padrões que estão por trás do dado em si.

A tendência de procurar similaridades e sobreposição de informações já toma forma em muitos setores do meio acadêmico e empresarial para resolver diversos problemas no cruzamento de conteúdo. O exame minucioso de uma célula em nano escala, por exemplo, já tem causado o conflito de dados provenientes de diferentes disciplinas, como biologia, química e física.

Empresas que adotam tecnologias analíticas em grande escala procuram semelhanças entre um campo e outro, buscando um meio comum para a análise. O verdadeiro truque aqui é fazer essa sobreposição dos dados de maneira econômica e eficiente. Quando se trata de algoritmos, ao desenvolver uma rede de energia, por exemplo, é possível utilizar a mesma tecnologia para a criação de um sistema de abastecimento de água. Até mesmo o trânsito pode ser gerenciado a partir dos mesmos algoritmos já que, da mesma forma que a água e a eletricidade, ele só tem valor quando flui de forma eficaz.

Embora pareça muito atraente a possibilidade de tudo tornar-se interconectado, esta abordagem traz uma série de desafios. O modelo de laboratórios de pesquisa aliado ao trabalho de matemáticos e técnicos em TI tem sido importante no progresso científico e no desenvolvimento de tecnologias cada vez mais inovadoras, comprovando que muito mais importante do que o cruzamento de tecnologias e dados será, cada vez mais, promover o cruzamento de mentes.

Fonte: http://computerworld.uol.com.br/blog/mercado/2012/03/28/big-data-nova-fronteira-para-inovacao-e-competitividade/

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