O documento discute a teoria do Big Data e como a quantidade de dados gerados está sempre aumentando e excedendo a capacidade de armazenamento disponível, similar à teoria cinética dos gases. Também explora as oportunidades do Big Data ao analisar grandes volumes de dados para obter informações estratégicas sobre clientes, vendas, consumo de energia e sentimentos em mídias sociais. A SAP oferece soluções para explorar essas oportunidades de forma eficiente.

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Artigo
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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
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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
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