Por: Rodolfo Vale (*)

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Hoje em dia, há um novo universo de dados a ser criado pelos medidores inteligentes, dispositivos móveis, meios de comunicação social, RFID, web logs e outras fontes. A quantidade está a crescer à medida que as empresas reúnem cada vez mais informações com cada transação e interação com os seus clientes. Ao contrário do que acontecia anteriormente, a totalidade dos conhecimentos possíveis sobre uma organização deixou de proceder apenas de um armazém de dados estruturados e controlados dentro das suas próprias paredes. Hoje, há um interesse de dimensões incríveis no 'Big Data'.

Para muitas organizações, a sua utilização é uma realidade operacional, fornecendo capacidade sem precedentes para armazenar e analisar volumes incríveis de dados díspares, fundamentais para o sucesso competitivo da organização, e para capacitar as pessoas de modo a que identifiquem novas oportunidades e resolvam problemas que não foram capazes de solucionar antes.

Para muitas outras, o Big Data é uma grande tendência nas TI da atualidade que precisa de compreensão e a sua relevância tem que ser isolada do falatório em torno do tema. Aceitar o Big Data significa aceitar que pode obter informações valiosas sobre a sua organização, os seus clientes e o mundo em geral, a partir de fontes externas e de uma nova perspetiva sobre os dados.

A atualidade exige melhores decisões de gestão, com base na análise de dados mais objetivos das organizações. Isto envolve uma melhor segmentação dos clientes que acaba por ajudar as organizações a adaptar os seus produtos e serviços. Uma das caraterísticas importantes do Big Data é que este muitas vezes é usado para armazenar e processar dados não estruturados (por exemplo, conteúdo da web como comentários, textos, conteúdo de media sociais), além de dados estruturados (mas muito volumosos) de máquinas, tais como dados provenientes de sensores (por exemplo, medidores de energia elétrica), ou sistemas informáticos automatizados (por exemplo, registos de computadores ou sistemas de transação de ações algorítmicas).

A fim de fazer uso prático de tais dados, as organizações gostariam de ser capazes de casar os mesmos com dados estruturados existentes nos seus sistemas internos de OLTP (Processamento de Transações em Tempo Real), armazéns de dados e sistemas empresariais, como CRM (customer relationship management) e ERP (enterprise resource planning). Quando se combinam esses dados e se é capaz de identificar padrões e associações, é possível conduzir a análise de acordo com os sentimentos e padrões comportamentais dos clientes, qualidade do produto ou questões de segurança, e eficiência dos ensaios clínicos.

Porque é que o Big Data é importante?
Aqui estão dois exemplos de como o big data pode realmente afetar as nossas vidas quotidianas. Só nos EUA existem cerca de nove milhões de voos de avião por ano, cada um dos quais gera dados sobre centenas de parâmetros a cada segundo ou perto disso, a partir da aeronave, radares e outras fontes.

Além disso, cada voo tem dados não estruturados associados, tais como atualizações de segurança e relatórios de pilotos e copilotos. A NASA (National Aeronautics and Space Administration) está a usar a analítica para explorar todos esses dados e reunir conhecimentos que possam identificar possíveis incursões na pista e outros acidentes, e impedir a sua ocorrência.

O segundo exemplo é o gigante de comércio eletrónico eBay, que tem um programa de inteligência de dados sociais implementado para ajudar os decisores a entender melhor o público da empresa, formadores de opinião e posição competitiva – e prestar um serviço de qualidade superior ao cliente. Em junho de 2012, o eBay tinha indexado mais de 40 milhões de blogues e fóruns (60 bilhões de mensagens – 10.000 por segundo), o que equivale a 65 terabytes de dados. A equipa global de análise social trabalha com vários grupos em toda a empresa para encontrar e compartilhar conhecimentos a partir de todos estes dados.

Para as entidades comerciais como o eBay, quantos mais dados a organização puder gerir e analisar comparativamente com a sua concorrência, maior será a sua oportunidade competitiva. Para as organizações públicas como a NASA, quando mais dados conseguirem processar e analisar, mais precisas poderão ser as suas previsões. Estes são apenas alguns exemplos do motivo pelo qual o big data é importante.


A Tecnologia certa para a gestão do Big Data

Estamos há relativamente pouco tempo a preparar-nos para gerir Big Data – esta tecnologia com foco no fornecimento de análises extremamente eficientes de grandes conjuntos de dados já está disponível. Um desenvolvimento interessante nesta área são as Plataformas de Business Discovery, que proporcionam um Business Intelligence self-service. Os utilizadores podem criar percursos para grandes volumes de dados, combinados com dados carregados in-memory, sem gastar tempo a descarregar informações.

A tecnologia in-memory oferece benefícios impressionantes em muitas áreas. Os mais significativos são a redução de custos, a maior eficiência e uma maior visibilidade imediata que pode permitir a tomada otimizada de decisões.

O Big Data vai existir sempre. A chave é lembrar que o Big Data não é mais do que a soma das suas partes. Dividido em porções com a dimensão de bytes, é capaz de fornecer todos os tipos de conhecimento e descobertas de negócios. Os fatores importantes são o volume, a velocidade e a variedade do big data – bem como a tecnologia e os cérebros empresariais por detrás da análise. E aí o software de Business Discovery é neste momento a melhor resposta para o endereçar, porque consegue analisar toda a informação existente de forma dinâmica e disponibilizá-la onde, quando e no equipamento que se precisa e junto do máximo de colaboradores da organização de forma controlada.

(*) Territory Sales Manager da Qlik

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