06/07/2015 CONTEXTUALIZANDOOBIGDATA

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Contextualizando oBig DataPorDiegoEliasTodos os dias ouvimos muito falar sobre o Big Data. Esse termo est na"crista da onda" dos assuntos tecnolgicos e de apoio aos negcios.Porm muitas pessoas ainda no sabem o que significa e/ou tmvergonha de perguntar. E qual o problema nisso? Simples: muita genteno sabe diferenciar os produtos de Business Intelligence (BI) do BigData, achando muitas vezes que so parecidos, mas na verdade noso a mesma coisa.

O Big Data um conceito relativamente novo, e portanto sua definio sofre constantesaperfeioamentos, poisa consolidao do termo se d atravs da percepo no tempo do seu valor aosnegcios das organizaes. Atualmente se trata de um conjunto de tecnologias capaz de lidar comgrande volume de dados, de diferentes formatos e com velocidade (muitas vezes em tempo real).Com o surgimento do fenmeno Big Data, muitos achavam que se tratava de uma evoluo substitutivada soluo de BI, o que no verdade. Talvez o maior mito que se ouve de que Big Data um novo BI.So distintos e com objetivos diferentes, no podendo assim, serem substitutos um do outro. Naverdade, so complementares.

O BI tem foco na anlise dos dados estruturados disponveis organizao. Ele fornece insights valiosospara os gestores na tomada de deciso. Seus dados histricos fornecem tendncias e informaes queauxiliam nos processos para alavancar os resultados do negcio. Ao passo que Big Data tem umacaracterstica de descoberta de insights em grandes volumes de dados, estruturados ou no, em tempohbil para auxlio deciso.Diferentemente do BI, o Big Data, em geral, pouco se preocupa com exatido (exceto em casosespecficos ou onde a utilizao de sensores se faz presente). Ele processa as informaes procura decorrelaes, tendncias e descobertas. A preciso em um volume to grande de dados pode no sersignificativo. Os insights gerados promovem a inovao, por exemplo, com a prospeco de clientes e do

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mercado atravs dos dados de mensagens de texto, redes sociais, udio, vdeos e outros formatos.O Big Data exige, de certa forma, uma grande maturidade com a soluo de BI. Se o BI for invivel tantono mbito da complexidade, custo, implementao e implantao, tenha certeza que o Big Data sermais ainda. O Big Data possui conceitos e estruturas complexas e de difceis abstraes. Exige da gestouma viso mais apurada para entender seu valor e de como trar resultados para a organizao.O Big Data possui cinco premissas bsicas. Chamadas de os 5 Vs, sendo que as duas ltimas ainda nosode consenso geral:

Volume: O Big Data deve possibilitar a anlise de grandes volumes de dados.Velocidade: O Big Data deve fornecer as repostas com velocidade e em tempo hbil.Variedade: Big Data deve ser capaz de lidar com diferentes formatos de informao. udio, vdeo,mensagens de texto, redes sociais etc..Veracidade: Os dados devem ser fiis a realidade.Valor: Os dados do Big Data devem agregar valor ao negcio. Sem valor, a informao no temutilidade.

Alguns consideram o Big Data como uma ramificao do BI, pois o BI como conceito em si (no comoproduto), engloba a inteligncia de negcio como algo muito mais abrangente. Assim o Big Data seriamais um novo recurso para agregar valor organizao.Na prtica o BI tem um papel essencial na utilizao de dados estruturados para a anlise preditiva. Almdisso, o Big Data poder fornecer dados importantssimos ao BI aps a descoberta e transformao dosdados no-estruturados em estruturados. O BI tambm poder fornecer sua base de informaes para oBig Data fazer as correlaes necessrias com os dados provenientes dos mais diversos meios,valorizando dessa forma um ao outro com uma complementaridade recproca.Resumindo, no BI conhecemos as perguntas que iremos fazer devido a pr-concepo intrnseca dodecisor. No Big Data no. E a imagem abaixo mostra o quadrante em que cada uma se encaixa nessecontexto:

Portanto, para uma aquisio de sucesso em umas dessas solues tecnolgicas, devemos estar atentoss diferenas e objetivos que cada uma possui. Com o devido esclarecimento, o foco fica voltado apenasna deciso de qual das duas solues sero necessrias para o apoio adequado aos negcios, evitandoassim aquisiesequivocadas.Inscreva-seAQUIpara receber os avisos de novos artigos e atualizaespor e-mail.Aproveite tambm eveja os outros artigos na seoARTIGOS.

Fonte: Applied Data Labs

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