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Vitor Cavalcanti Vitor Cavalcanti
Barreira? | 25 de outubro de 2012

Extração de valor ainda é desafio em Big Data

Mais que armazenar ou estruturar informações diversas, empresas ainda sofrem para gerar valor com amontoado de dados

Big Data realmente ganhou corpo e as discussões em torno da tendência estão crescendo no Brasil. Até o ano passado, as iniciativas e os debates estavam mais fortes no exterior, agora, é cada vez mais comum ouvir executivos de diversas áreas abordando o tema por aqui. E não é ao acaso. Os CIOs – seja por pressão ou por iniciativa própria – querem, de alguma forma, ajudar suas companhias a se tornarem mais competitivas e isso passa pelo aproveitamento do amontoado de informações que as corporações já detêm.

Para o arquiteto de soluções da Teradata, Guilherme Kuhlmann Fernandes, o desafio de entendimento do modelo de Big Data já deixou de ser um grande problema por aqui, aos poucos, afirma o especialista, as equipes de TI entendem que muita coisa na seara de inteligência de dados não se resolve com um simples banco de dados SQL. Assim, esses profissionais passam a olhar outras possibilidades para processar, tratar e dar valor a essas informações.

“Big Data não é formado só pelos 3 Vês (volume, velocidade e variedade), mas ele configura a extração de valor desses dados”, pontua Fernandes. Para ele, armazenar os dados não é o grande problema. Para isso, as companhias podem aderir a uma plataforma como o Hadoop que, como ele mesmo lembra, é muito associada a ser a solução para os problemas do Big Data, embora seja uma ferramenta, sobretudo, para processar grandes volumes de dados.

No entanto, explica o arquiteto, se sua empresa tem Hadoop e quer extrair um real valor das informações, é preciso investir em uma camada que permita analisar. No caso da Teradata, a aposta estar no Aster Big Analytics Appliance, que adota conceitos de MapReduce, popularizado no passado pelo Google. Essa ferramenta traz ainda mais de 50 funcionalidades embarcadas que permitem, por exemplo, análise de dados, inclusive com técnicas de análise preditiva.

O diferencial dessa solução, entretanto, não está nas funcionalidades de análise, já que, para algo mais sofisticado, o ideal é investir em soluções como as ofertadas pelo SAS Institute, mas no SQLH, que faz uma integração automática e transparente com o Hadoop, permitindo acesso direto aos dados. Fernandes diz que diversas outras plataformas podem se integrar ao Hadoop, mas demandando o desenvolvimento de plug-ins.

“O maior desafio das empresas reside na parte analítica, os dados estão lá e ninguém dá muita atenção. E extrair valor melhora a competitividade”, explica Fernandes. O executivo lembra que o LinkedIn é um dos clientes que fazem uso da plataforma Aster Big Analytics Appliance para as diversas combinações e sugestões que a rede social oferece aos usuários.

 

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