O termo da vez é Big Data.
No centro das discussões e projetos de uma gama impressionante de profissionais, parece trazer intrinsicamente a promessa de grandes realizações e Insight (termo adjunto ao Big Data, que manteve seu significando original: “a informação certa e na hora certa”).
As empresas – e os profissionais – esperam obter, a partir de grandes massas de dados estruturados, indicações claras (ou diretrizes) das decisões a tomar e, ao mesmo tempo, métricas inquestionáveis que garantam os investimentos realizados. E tudo isso, claro, sem grandes investimentos na equipe ou no tratamento dos dados que parecem estar quase prontos. É verdade que a possibilidade de desenvolver estratégicas de negócios é real. Mais importante ainda é a base que a análise de dados pode fornecer para o planejamento. Porém, do ponto de vista da disseminação da tecnologia necessária ainda existe um longo caminho a percorrer.
Em tradução livre, com comentários, de post de Timo Elliott, eis algumas das definições que coexistem hoje sobre Big Data:
O Big Data Original
Doug Laney do Gartner definiu o termo há 12 anos, apontado como indicadores os 3 Vs : Volume, Velocidade e Variedade. Obviamente, a cultura americana se encarregou de adicionar vários outros, tais como Validade, Veracidade, Valor e Visibilidade.
Big Data como Tecnologia
Mesmo criado há 12 anos, de repente o termo virou moda! Isso porque hoje, a tecnologia permite ter realmente muito mais volume, velocidade e variedade que antigamente. O que explica que na maior parte dos seminários e conferências sobre o assunto, você ouça falar muito mais em sistemas e ferramentas tecnológicas do que .em Volume, Velocidade e Variedade (atributos que já eram, aliás, característicos dos bancos de dados relacionais)
Big Data como Sinai
Citando Steve Lucas da SAP, Timo Elliot afirma que o “velho mundo” trata de “transações” e, devido ao tempo necessário para o registro dessas transações, sempre é tarde para fazer algo a partir delas. Ou seja, as empresas trabalham olhando no retrovisor. Já no “novo mundo” empresas podem usar “sinais” provenientes dos dados para antecipar o que vai acontecer e intervir para tirar o máximo de uma situação. Exemplos? O tracking que fazemos dos sentimentos sobre uma marca nas mídias sociais ou a manutenção preditiva (algoritmos complexos que determinam quando substituir uma peça de avião antes que haja paradas demais para a manutenção).
Big Data como Oportunidade
Timo lembra também que o 451 Research’s Matt Aslett define big data como a análise de dados previamente ignorados em função das limitações da tecnologia. Ou seja: imaginem tudo e o quanto se poderia estar analisando hoje de forma mais eficaz!!!! Por isso, pode-se dizer que Big Data é uma forma de denominar coisas antigas. É a mais fácil e cínica forma de uso do termo. Acontece quando projetos que eram possíveis anteriormente, usando as tecnologias da época (e que eram chamados de BI ou analytics) de repente são rebatizados.
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Além todas as questões aqui levantadas, desses aspectos, também é importante ressaltar que um dos principais obstáculos é a falta profissionais que possam orientar os executivos e suas equipe de direcionamento na definição dos objetivos do uso de big data nas corporações. Sem o correto planejamento, fica muito mais difícil definir as ferramentas corretas para tratamento e análise dos dados, bem como para realizar a integração nos sistemas envolvidos nesse processo.
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