The big data theory sap spectrum

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Artigo publicado na Revista SAP Spectrum nro 8 de 11/2011 - Análise do conceito de Big Data e suas possibilidades como gerador de informação para uso de executivos

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The big data theory sap spectrum

  1. 1. 60 6 Artigo shutterstock 15_SapS8_artigo.indd 60 11/18/11 3:38 PM
  2. 2. :: De acordo com a teoria cinética dos gases, uma determi- nada quantidade de gás, quando liberada em um ambiente, expande-se até ocupar todo o volume disponível. Ou seja, mesmo uma pequena quantidade de gás encontrará uma maneira de ocupar todo o espaço existente. Esse fenômeno poderia explicar, também, a teoria do Big Data: independentemente da quantidade de memória ou da tecnologia de armazenamento utilizada, os usuários encon- trarão um meio de gerar dados em quantidade suficiente para não apenas preenchê-la, mas excedê-la, em pouco tempo. Parece familiar? A sensação de que as bases de dados não param de crescer, como se estivessem fora de controle, é chamada de Big Data. O fato de ter sido batizado e ser um tema constante na mídia de tecnologia é um sinal de que as empresas já não podem ignorá-lo – é preciso entender seus mecanismos, seus efeitos e, sobretudo, as oportunidades apresentadas por ele. Sim, oportunidades, pois o Big Data não deve ser visto ape- nas como um problema. A evolução da tecnologia fez o preço de 1 Mb de memória desabar nos últimos 20 anos, tanto em semicondutor como em disco rígido, permitindo que empresas de todos os por- tes possam adquirir quantidades cada vez maiores de uni- dades de armazenamento de dados. O desenvolvimento das aplicações forneceu, por outro lado, outro vetor do Big Data: a capacidade de gerar dados em volume e velocidades cada vez maiores. Sistemas ERP, CRM, RH e muitos outros multiplicaram a quantidade de informação transacional, a gerada em bancos de dados re- lacionais. Apesar desse crescimento já ser explosivo, nada se compara ao aumento do volume de dados proporcionado pela popularização da mobilidade e das mídias sociais. A mobilidade possibilitou a proliferação de smartphones e tablets como verdadeiros terminais de uso geral, trazen- do milhões de novos usuários para o mundo da computa- ção corporativa, gerando e demandando mais dados. The Big Data Theory 0 61 ≥ Gigabytes,Terabytes, Petabytes, Exabytes. Independentemente da quantidade de memória ou da tecnologia utilizada, sempre há um meio de gerar mais dados do que a capacidade de armazenamento. Bases que não param de crescer – também conhecidas como Big Data – devem ser vistas como grandes oportunidades e não como um novo problema 15_SapS8_artigo.indd 61 11/18/11 3:38 PM
  3. 3. 62 O fenômeno das mídias sociais, apoiado na mesma mobili- dade, permitiu que bilhões de mensagens, opiniões, comen- tários, fotos etc., fossem gerados todos os dias. De mensa- gem em mensagem, o volume gerado é imenso. O Big Data, então, é algo ruim para as empresas? Não necessariamente. Ao olhar a quantidade de dados acumu- lados, um CIO pode enxergar apenas o trabalho de geren- ciamento sem fim, enquanto um CEO pode ver uma fonte de informação estratégica sem limites. Existe informação nobre e preciosa disponível por meio do Big Data que, hoje, parece perdida, não sendo aproveitada devido às dificuldades de gerenciamento das gigantescas quantidades de informação. Há algum tempo, todos estavam acostumados a discutir bases de dados de Terabytes (Tb = 1024 Gigabytes) com algum espanto. Passamos a ouvir, ra- pidamente, o termo Petabytes (Pb = 1024 Terabytes) e, atual- mente, já se ouve falar em Exabytes (Eb = 1024 Petabytes). Uma empresa varejista, hoje, pode armazenar toda a mo- vimentação dos check-outs de toda sua rede. Imagine po- der analisar cada cupom fiscal de milhares de operações de venda realizadas em certo período. Imagine o potencial de retorno de previsão de vendas, análise de padrões de con- sumo, ações de marketing e tantas outras atuações capa- zes de representar ganhos operacionais e financeiros. O Big Data é capaz de trazer à tona as nuances mais escon- didas de uma empresa, algo impensável no passado, tanto pela dificuldade técnica quanto pela limitação econômica. Outro exemplo muito em moda é o potencial de análise de uma operadora sobre o uso de telefonia celular por seus clientes. E, com isso, é possível oferecer planos sob medida para cada segmento de sua base de consumidores, fideli- zando, evitando a perda de seus bons clientes e atraindo bons clientes das concorrentes. Estima-se que uma operadora de celulares no Brasil pode armazenar um Terabyte de informação por dia, contendo todos os detalhes de cada ligação feita por seus clientes: número chamado, duração da chamada, tipo de chamada, tipo de aparelho, entre outros. É fácil imaginar o que esse tipo de informação pode gerar: aumento de faturamento. Outro segmento que em breve sentirá a presença do Big Data é o setor de Utilities. Com a chegada dos medidores in- teligentes, o consumo de energia de cada residência ou em- presa será medido e enviado a uma grande base de dados a cada 15 minutos, sendo utilizado para analisar padrões de consumo ou horários de pico. Planos diferenciados de serviços poderão ser criados para aperfeiçoar a produção de acordo com o consumo de energia elétrica, por exemplo. Nas mídias sociais, o tema Big Data tem outra conotação: o desafio de analisar informação não estruturada, como a que circula no Orkut, Twitter, Facebook, Google+, além de e-mails do Gmail, Yahoo, Hotmail e tantas outras fontes. Com ferramentas apropriadas, é possível para uma em- presa “monitorar” o que se fala sobre ela nesses canais de comunicação informal. Comentários negativos ou positivos sobre produtos, serviços, atitudes, propaganda, ações de marketing e voluntariado podem ser medidos e transforma- dos em um indicador de “sentimento”, extremamente útil para realimentar todos os níveis gerenciais da empresa. O Big Data, enfim, pode ser um grande problema ou uma grande oportunidade. Depende de a empresa entender seus mecanismos e saber retirar os melhores resultados desse (nem tão) novo fenômeno da tecnologia da informação. A SAP estuda esse movimento desde seu início, fornecen- do sistemas para equilibrar a geração de informações com sua utilidade nos negócios. O anúncio recente da platafor- ma HANA (High-Performance Analytical Appliance) é parte dessa estratégia. A plataforma combina os benefícios da computação em memória a grandes volumes de dados com ferramentas analíticas que permitem extrair a informação estratégica mencionada nos exemplos anteriores. Em tem- po real. Nesse caso, teoria e prática andam bem juntas. Fernando Corbi é diretor de Ecossistemas e Canais na SAP Brasil. fernando.corbi@sap.com / Twitter @fcorbi Artigo Tb(Terabytes) = 1024 Gigabytes Pb(Petabytes) = 1024 Terabytes Eb(Exabytes) = 1024 Petabytes 15_SapS8_artigo.indd 62 11/18/11 3:38 PM

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