Prepare-se para o Big Data

Maioria das empresas sabe o que é o modelo, mas poucas, de fato, investem no conceito para ampliar a competitividade e impulsionar os negócios. Thor Olavsrud, da CIO.COM (USA)

Big Data ganha notoriedade e cada vez mais as organizações estão se perguntando de que forma esse modelo pode ajudar a levar inteligência para os negócios e ampliar a competitividade. Mas, enquanto a consciência sobre Big Data ainda cresce, apenas algumas organizações, como Google ou Facebook, estão realmente em posição para beneficiar-se desse fenômeno agora.

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.

Nos próximos três a cinco anos, 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). Segundo ele, as companhias que conseguirem transformar dados em informações estratégicas terão grande vantagem competitiva.

“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.

Modelo de dados semântico em Big Data

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, 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.

Protegendo o modelo

Mas 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.”

Até a próxima!

2 Respostas to “Prepare-se para o Big Data”

  1. Cristiane Eleotério Says:

    Boa Tarde.

    Atuo em uma empresa que trabalha com educação a distância. Gostaria de divulgar os meus cursos no seu blog. Como poderei executar esta ação?

    Ficarei no aguardo de um breve contato.

    Att,
    Cristiane Eleotério


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