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Big Data de qualidade exige um Data Center eficiente

Publicado em 19/set/2014 15:34:00

Se uma empresa souber como utilizar os dados que possui, entenderá como otimizar um produto.

© Sergey Nivens   Fotolia 140801 BigData Blog

A tecnologia está presente em tudo na nossa vida. E no dia a dia são geradas e armazenadas milhares de informações nos mais variados segmentos que precisam ser arquivadas de forma segura e inviolável. Informações de agências bancárias, operadoras de cartão de crédito e de telefonia, serviços de busca online, troca de e-mails são alguns exemplos das inúmeras empresas que convivem diariamente com grandes volumes de informação.

Para que estas informações se transformem em valor para as empresas que querem saber um pouco mais de seus clientes, seus desejos de consumo e tendências do mercado, não basta apenas ter os dados em mãos, é importante conseguir acessá-los e saber usá-los. Aqui, entra em cena o conceito de Big Data.

Os profissionais da área de TI lidam diariamente com esse termo que nada mais é do que um conjunto imenso de dados dispersos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmente preparadas para selecionar as informações relevantes no meio disso. Essas ferramentas conseguem fazer com que qualquer informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil. Mas para que isso aconteça com eficiência, um Data Center atualizado deve ser outra das prioridades da empresa.

Um bom exemplo de utilização do Big Data é o Facebook, uma vez que as bases de dados da rede de relacionamento aumentam todo dia e são utilizadas para determinar relações, preferências e comportamentos dos usuários. Isso porque, se informação é poder, logo, uma empresa que souber como utilizar os dados que tem em mãos, poderá saber como melhorar um produto, como criar uma estratégia de marketing mais eficiente, como cortar gastos, como produzir mais, como evitar o desperdício de recursos, como superar um concorrente, como disponibilizar um serviço a um cliente de maneira satisfatória, como antecipar tendências e assim por diante. A medida pode ser adotada para empresas de outros segmentos, independente do porte. Isso porque, essas informações podem ser decisivas para o futuro da empresa.

Essa área vem sendo estudada e discutida há anos pelos técnicos de TI que sentiram necessidade de melhorar a utilização de seus bancos de dados. Há tempos os departamentos de TI planejam aplicações de Data Mining, Business Intelligence e CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, para tratar justamente de análise de dados, tomadas de decisões e outros aspectos relacionados ao negócio. E uma das principais soluções de Big Data oferece uma abordagem ampla no tratamento do aspecto cada vez mais complicado dos dados para tornar as referidas aplicações e todas as outras mais eficientes. Para tanto, o conceito considera não somente grandes quantidades de dados, a velocidade de análise e a disponibilização destes, como também a relação com e entre os volumes.

Fazendo uma comparação dos tempos modernos com as décadas anteriores percebemos incontáveis mudanças. A mais significativa é a Internet, que armazena diariamente - somente pelas redes sociais - informações de milhares de usuários espalhados em todo o mundo. Há uma imensa quantidade de sites e por esses portais é possível fazer compras online de casa ou até pelo smartphone, quando o máximo de informatização que as lojas tinham em um passado não muito distante eram sistemas isolados para gerenciar os seus estabelecimentos físicos. Todas essas mudanças podem ser atribuídas aos profissionais de TI que investem nos Datas Centers.


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Outro exemplo de empresa que utiliza o Data Center com milhares de usuários é o Google. Ele possui vários Data Centers para atender todas as suas operações, mas trata todos de maneira integrada. É como se ele fosse composto por uma parte dividida em várias estruturas. No entanto, vale ressaltar que esse modelo não é uma barreira para o Big Data - em tempos de Cloud Computing, nada mais trivial.

Os 5 “Vs” do Big Data

Com o avanço da tecnologia é possível guardar, organizar e analisar os dados com muito mais frequência e facilidade. Eles ficam arquivados no computador e graças à Internet é possível a conexão com o mundo. Com isso, podemos ter informações variadas a qualquer hora do dia e da noite com apenas um clique. E é exatamente nessa hora que entram os profissionais de TI especializados em Big Data. As empresas, governos e outras instituições precisam saber lidar com esta "explosão" de dados. E o Big Data se propõe a ajudar nesta tarefa, uma vez que as ferramentas computacionais usadas até então para gestão de dados, por si só, já não podiam fazê-lo satisfatoriamente.

Para deixar a ideia de Big Data mais clara, alguns profissionais da área de TI resumiram o assunto em aspectos com base do conceito: os cincos 'Vs' - volume, velocidade e variedade com os fatores veracidade e valor aparecendo posteriormente. Vale lembrar que esses aspectos não precisam ser levados como regra e sim como uma sugestão.

Confira cada “V”:

1- Volume (volume)

Quantidades de dados realmente grandes, que crescem exponencialmente e que, não raramente, são subutilizados justamente por estarem nestas condições.

2- Velocidade (velocity)

Tratamento dos dados (obtenção, gravação, atualização, enfim) que deve ser feito em tempo hábil - muitas vezes em tempo real.

3- Variedade (variety)

Diversidade de informações.

4- Veracidade (veracity)

Consistência dos dados.

5- Valor (value)

Benefícios que compensam o investimento. É uma combinação de "volume + velocidade + variedade + veracidade", além de todo e qualquer outro aspecto que caracteriza uma solução de Big Data, se mostrará inviável se o resultado não trouxer benefícios significativos e que compensem o investimento.

Resumindo: para as empresas que têm interesse em ter dados – muitos dados – de clientes em potencial ou mesmo estratégicos para seus mercados, é necessário o investimento. Ter um Data Center capaz de receber os dados e buscar ferramentas possíveis de segmentá-los e analisá-los com consistência.

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Fontes:

http://www.centerdigitaled.com/news/4-Big-Data-Challenges.html

http://www.infowester.com/big-data.php

Categorias: Big Data