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Sua empresa está preparada para o Big Data?
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Sua empresa está preparada para o Big Data?

A maioria das corporações sabe o que é o modelo, mas poucas, de fato, já investem nele para ampliar a competitividade e impulsionar os negócios

Da Redação com Thor Olavsrud, CIO/EUA

14/05/2014 às 6h13

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A medida que o Big Data ganha notoriedade, cada vez mais as organizações se perguntam de que forma o modelo pode ajudar a levar inteligência para os negócios e ampliar a competitividade.  Extrair valor do big data ainda lidera as preocupações das corporações, segundo o Gartner.

Nos próximos anos, ainda veremos um abismo entre empresas que sabem explorar Big Data e aquelas que não entendem o seu poder, afirma Kaylan Viswanathan, diretor global de gerenciamento de informações da Tata Consultancy Services (TCS).

"Hoje, a maioria das empresas está ciente do que é Big Data", diz ele. "A consciência está bastante difundida, mas se você olhar para sua exploração, eu diria que estamos em estágio inicial."

Viswanathan acredita que as companhias de internet localizadas no Vale do Silício, como Facebook e Google, que se baseiam na gestão e exploração de dados, estão levando vantagem no manuseio de Big Data. Setores como serviços financeiros não estão muito atrás, aponta, assim como os serviços militares. Outros segmentos, como varejo, telecomunicações, saúde e manufatura seguirão a mesma trilha.

"Aqueles que conseguirem explorar Big Data em pouco tempo serão líderes de mercado em seus segmentos”, projeta. "Eles serão os únicos que tendem a não esperar até que os outros explorem novas tecnologias”, completa.

O papel do Big Data

E de que forma Big Data poderia ajudar uma empresa? Uma companhia farmacêutica pode, por exemplo, buscar identificar o top cem formadores de opinião no mundo farmacêutico. Para fazer isso, poderia rastrear a web e ir a milhões de páginas relacionadas ao seu segmento. Ou um fabricante de automóveis poderia coletar dados do status dos carros em uma estrada em tempo real.

Em muitos casos, diz Larry Warnock, diretor-executivo da criptografia de Big Data da Gazzang [empresa de infraestrutura de cloud], ainda não é possível imaginar as formas que Big Data irá alavancar a empresa.

"É como uma rede de pesca gigante", diz Warnock. "Há atum e peixe-espada lá dentro, mas também mexilhões, lagosta e linguado. Todos eles foram tirados do mar, mas o pescador ainda não sabe o que vai fazer com eles. Acontece o mesmo nos negócios, as correlações que podem ser extraídas desses dados nem sequer foram determinadas ainda”, exemplifica.

Na opnião de João Tapadinhas, diretor de pesquisas do Gartner, as empresas podem obter economias significativas em tempo e dinheiro ao usarem os analíticos de Big Data para evitar crimes e infrações de segurança ao prevenirem perdas e aumentarem sua produtividade.

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Em 2016, o Gartner prevê que 25% das grandes empresas globais terão adotado analíticos de Big Data para, ao menos, um caso de segurança ou detecção de fraude, acima dos 8% atuais, e obterão retorno positivo do investimento em até seis meses após a implantação, por exemplo.

“Os analíticos de Big Data oferecem às empresas um acesso mais rápido a suas próprias informações. Permitem às empresas combinarem e correlacionarem informações externas e internas para visualizarem um cenário mais amplo de ameaças contra as organizações. Isto se aplica em muitos casos de uso de segurança e fraude, tais como, detecção de ameaças avançadas, ameaças internas e controle de contas”, afirma Tapadinhas.

As informações necessárias para descobrir os eventos de segurança perdem valor ao longo do tempo e a análise de dados inteligente, feita a tempo, é essencial, na medida em que os criminosos e malfeitores são mais rápidos ao cometerem os crimes. Por exemplo, há um ou dois anos, os hackers olhavam ‘ao redor’, faziam uma extensa ciberespionagem em seus alvos e, depois, cometiam o crime – por dinheiro ou por informação. Hoje em dia, os hackers – sabendo que existem medidas mais efetivas de segurança e prevenção de fraudes aplicadas pelas empresas ‘alvo’ – simplesmente agem diretamente, sem a fase de ‘reconhecimento’.

Modelo semântico em Big Data

Mas, de fato, hoje, as ferramenas de Big Data estão à frente da habilidade da maioria das organizações em relação a sua adoção bem sucedida e a maioria dos fornecedores mal começou a provar a efetividade de seus softwares.

Com os negócios mudando rapidamente, companhias esperam tirar proveito
de tecnologias como o Hadoop e para isso vão precisar renovar a
infraestrutura para garantir o sucesso do Big Data e ainda contar com a
segurança adequada do ambiente.

“Recomenda-se ‘começar pequeno, mas pensar grande’ e desenvolver um roteiro que englobe múltiplos casos de uso e aplicações em toda a organização. O retorno do investimento em analíticos de Big Data é, em geral, muito grande para ser ignorado”, diz Tapadinhas. 

"Estamos vivendo um momento de mudança”, afirma Donald Feinberg, vice-presidente do Gartner. Nos próximos cinco anos, segundo ele, veremos novas soluções de gestão da informação e maneiras diferentes de trabalhar com os dados coletados.

Uma das chaves para extrair dados não estruturados como áudio, vídeo, imagens, eventos, tweets, wikis, fóruns e blogs, e transformá-los em informações valiosas é criar um modelo de dados semântico a partir de uma camada que fica em cima do armazenamento de dados.

"Temos de reunir os dados a partir de diferentes fontes e dar sentido a eles", diz David Saul, vice-presidente e cientista-chefe do State Street, prestador de serviços financeiros que atende a investidores globais. "O modo pelo qual fizemos isso, e a forma que a indústria tem feito, é realizar extrações dos dados a partir de lugares diferentes e construir um repositório e, depois, produzir relatórios fora desse repositório. É um processo que consome tempo e não é uma questão extremamente flexível”, explica.

Para tornar esse processo mais eficiente, o State Street começou a estabelecer uma camada semântica que permite que os dados fiquem onde estão, mas fornecem informações descritivas adicionais.

"Temos de lidar com uma série de informações de referência", diz Saul. "Informações de referência podem vir de diferentes fontes. E a tecnologia semântica tem a capacidade de indicar duplicidade de temas e transformá-los em um único. Por exemplo, alguém poderia chamar a IBM de apenas IBM ou Internacional Business Machines ou ainda de IBM Corporation. Ao mostrar equivalência dentro da camada semântica, eles vão remeter ao mesmo tema”, afirma.

“Um dos benefícios que vemos é que com a tecnologia semântica não é necessário refazer todos os sistemas legados e definições de banco de dados. Por isso, é muito menos prejudicial do que outro tipo de tecnologia. Uma vez definida a semântica para uma das fontes, podemos adicionar outras definições sem ter de voltar e refazer a anterior", explica.

O relatório “Generating Value from Big Data Analytics”, da Isaca, convida os profissionais de TI a olharem para o Big Data de forma holística e tendo em conta o custo da inércia quanto à questão. Perceber o modelo de negócio é tão importante quanto a compreensão da tecnologia e do risco de falta de conformidade, afirma o estudo.

O relatório lista pelo menos três desafios capazes de prejudicar a
capacidade de obter ganhos a partir de projetos de Big Data: déficit de
competências, silos de informação internos e a adoção de tecnologias
sem o conhecimento do departamento de TI (“shadow IT “).

A maioria das empresas não tem competências internas especializadas
de análise, e esses são recursos que deverão continuar a ser e difíceis
de encontrar, e caros de manter no curto e médio prazo. O problema dos
silos, acontece especialmente em organizações com um histórico de
competitividade, antagonismo ou resistência a influências externas: isso
torna-os menos dispostos a partilhar informações ou a agir sobre a
informação recebida.

Na opinião da Isaca, as empresas que evitam o uso de técnicas de análise de Big Data devido a
possíveis perigos, como os de violação de segurança e privacidade,
podem estar correndo outros ricos.

"Há riscos inerentes à implantação de Big Data, como garantir que as leis
da privacidade não sejam violadas. Mas o risco da inacção pode ser
muito maior, a medida que a empresa é ultrapassada pelos concorrentes que
adoptam pelo modelo”, diz Norman Marks, membro do comitê de negócios e
tecnologias emergentes da Isaca e autor do estudo.

Protegendo o modelo
Recolher todos os dados e torná-los mais acessíveis também significa que as organizações precisam identificar formas de protegê-los. E isso exige pensar em uma arquitetura de segurança desde o início, recomenda Saul.
"Acredito que o maior erro que a maioria das pessoas comete em relação à segurança é deixar de pensar no tema até que toda a estrutura esteja pronta”, indica o executivo.

Saul diz que a State Street implementou uma estrutura de segurança em que cada pedaço dos dados requer credenciais para acessá-los. "Nós temos um controle mais refinado. Temos a capacidade de fazer relatórios para atender aos requisitos de auditoria. Cada pedaço de dados é considerado um ativo”, observa.

A capacidade de correlacionar dados e tirar conclusões a partir deles pode ser valiosa, mas também é desafiadora porque se os dados vão parar na mão de outras pessoas fora da empresa, será devastador para a organização. Warnock diz que o risco muitas vezes vale a pena. Mas as companhias devem, então, seguir as melhores práticas de criptografá-lo de dados.

Quando se trata de Big Data, Warnock diz que a chave de criptografia é a transparente, que é o ato de criptografar tudo em tempo real e gravar em disco. Dessa forma, cada pedaço de dado da organização está protegido. No passado, as empresas tinham certa resistência sobre essas medidas por causa do custo e ainda com receio de diminuir o desempenho. Mas Warnock nota que muitas ferramentas agora, baseadas em open source, diminuem o custo e ampliar a performance.

Outro grande passo para efetuar a criptografia é adotar uma solução de gerenciamento automático de chaves. "O segredo da segurança de dados é o gerenciamento de chaves", diz Warnock. "Ele é o elo mais fraco nesse processo de criptografia.”

Investir no modelo
Segundo os resultados do estudo 2014 CIO Agenda da América Latina, realizado com 142 executivos de empresas na região – majoritariamente do Brasil e do México –, mostraram que Business Intelligence/Analítics é a área tecnológica prioritária para as empresas, em termos de gastos do orçamento, em 2014. “Principalmente para aquelas organizações com modelos B2C (business-to-consumer), há a necessidade de extraírem informações mais qualificadas e oportunas, a fim de direcionarem suas estratégias. Este é o momento para os CIOs revisarem sua atual infraestrutura e gestão da informação”, afirma Tapadinhas.

Quais tecnologias emergentes em Big Data e gestão da informação as empresas devem explorar? Na opinião de Tapadinhas, o Hadoop e outras bases de dados noSQL, In-memory e analíticos, data discovery, dados não estruturados, processamento de linguagem natural, machine learning, analíticos preditivos e prescritivos são alguns exemplos de tecnologias que estão revolucionando mais que transformando o espaço de BI e gestão da informação e podem ser exploradas pela maioria das organizações – não apenas por líderes de tecnologia com grandes orçamentos.

Na opinião da Information Builders as empresas devem se preparar para um aumento significativo no uso de aplicações analíticas em comparação com o emprego de ferramentas tradicionais de análise de informação. Mas não serão as “aplicações analíticas” que os fabricantes desenvolvem e que trazem consigo modelos de dados padrão e pacotes de criação de relatórios universais. Os analistas preveem o surgimento de aplicações como as que temos nos nossos smartphones: leves, interativas, orientadas para o negócio, fáceis de usar sem necessidade de formação especial. Aplicações dirigidas aos usuários finais em todas as áreas de negócio. Se forem obtidos resultados satisfatórios neste campo a partir de um ponto de vista de velocidade e flexibilidade, a sorte estará lançada para as ferramentas analíticas tradicionais, cada vez mais difíceis de justificar.

Previsões
Diante do quadro atual, aqui estão 10 previsões das trincheiras do Big Data para este ano.

1 - As pessoas vão parar de falar em Big Data e pensar mais no que realmente significa
Em 2014 , o fascínio de " Big Data " como um chavão vai sair de moda , mas a tecnologia em si estará em evidência, de acordo com a Gainsight , que usa grandes análise de dados em sua plataforma SaaS para fornecer o que ele chama de "gestão de sucesso do cliente".  A Gainsight acredita que cada provedor de aplicativo em nuvem irá evoluir sua infraestrutura de back-end para apoiar os princípios de Big Data em 2014.

2 - Hadoop passará de curiosidade a ferramenta crítica
A nuvem não será o único lugar onde a tecnologia de Big Data se tornará conhecida. Em 2014 , o Hadoop irá mover-se para além do processamento de dados  em batch e armazenamento para ser uma infraestrutura de computação de propósito geral central para o uso de dados pela empresa, de acordo com o provedor de plataforma de análise estratégica Alteryx.

3 - As empresas serão pró-ativas no aproveitando de dados dos clientes
As corporações vão levar a sério a aproveitamento das migalhas de rastro digital deixadas pelos clientes ao interagirem com os produtos e serviços online , de acordo com a Gainsight. Para chegar lá, as análises de dados terão de conduzir para além do BI e fornecer valor para os negócios.

4 - Um novo jogo no Marketing
O Analytics e o Big Data para fins de Marketing terão mais um grande ano em 2014, influenciando a publicidade, as promoções e o comportamento do consumidor, diz o pessoal da Alteryx. Inovações irão surgir em torno da Copa do Mundo e dos Jogos Olímpicos de Inverno.

5 - Analistas treinados importarão mais que os cientistas de dados
Capacitar os analistas alocados nos departamentos de negócios em Big Data e Analytics se tornará mais importante do que contratar cientistas de dados, segundo a Alteryx . Isso irá reduzir os altos salários oferecidos para os cientistas de dados em 2014, segundo a empresa.

6 - A Internet das Coisas irá evoluir para a Web da Coisas
O Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) acredita que 2014  será  o ano em que a Internet das Coisas _ onde os objetos identificáveis ​​estarão perfeitamente integrados na rede de informação _ cederá lugar à Web das Coisas, que vai tirar proveito da capacidade dos dispositivos móveis e  dos "sensores"  para observar e monitorar o ambiente para aumentar a coordenação entre as coisas do mundo real e seus homólogos na Web.

"A Web of Things irá produzir grandes volumes de dados relacionados com o mundo físico e exigirá o uso de soluções inteligentes para permitir a conectividade entre o mundo físico e os recursos correspondentes no mundo digital", afirma o IEEE.

7 - Do Big Data para o Extreme Data
Os três Vs do Big Data _ volume, velocidade e variedade _ continuarão crescendo exponencialmente em 2014, e mais ferramentas de análise serão necessárias para impulsionar o uso desse "dilúvio de dados".

"Não é só os três Vs que tornam o Big Data um tigre tão difícil de domar", diz o IEEE . "O mundo da tecnologia não está conseguindo lidar com a alta demanda por cientistas de dados e por ferramentas fáceis de usar, que possam dar aos usuários _ empresas financeiras e seguradoras, de saúde e pesquisa científica _ a capacidade de colocar os dados que reúnem em perspectiva significativa.

A atual Era dos Dados Extremos requer novos paradigmas e práticas de gestão de dados e análises, e em 2014 a corrida para obtê-los determinará os líderes desse segmento", de acordo com o IEEE.

8 - R substituirá soluções legadas e se tornará mainstream
O Analytics com base na linguagem de programação R, voltado especificamente para análises estatísticas realizadas pelos cientistas de dados, será mainstream em 2014, de acordo com o pessoal da Alteryx, desbancando ambientes legados como SAS e SPSS. "Com mais de 2 milhões de usuários e mais de 3 milhões de analistas à procura de melhores soluções , é hora do R brihar", diz a Alteryx.

9 - Hadoop proporcionará poderosas aplicações, sob-medida, em tempo real
O próximo ano veremos uma explosão de aplicativos e aplicações Web interativas, aplicativos móveis e aplicativos sociais construídos sobre a plataforma Hadoop, interagindo com as pessoas em tempo real, diz Monte Zweben, co- fundador e CEO da Splice Machine. 

"Será o ano das aplicações interativas que tomarão decisões em tempo real", afirma o executivo.

10 -  Novas soluções de Analytics vão emergir
Novas soluções para bancos de dados, análise e visualização vão perturbar os tradicionais mega-fornecedores, que irão responder com mais fusões e aquisições.

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