As novas tecnologias estão permitindo às empresas realizar análises
cada vez mais sofisticados de dados em conjuntos muito grandes e muito
diversificado de dados, mostra o relatório do The Data Warehousing Institute
(TDWI). O Estudo é baseado em respostas de 325 gerentes de TI, usuários e
consultores de negócios em pequenas, médias e grandes empresas.
Pouco mais de um terço dos entrevistados disseram que estão
atualmente executando alguma forma de análise avançada de big data –
principalmente para inteligência de negócios, análise preditiva, prospecção de
dados e tarefas de análise estatística.
Cerca de 45% dos entrevistados esperam que a análise de dados
permita que os insights de negócios sejam mais precisos, enquanto 38% estão
procurando usar a tecnologia para um melhor reconhecimento das vendas e das
oportunidades de mercado. Mais de 60% esperam que a análise de big data pode
aumente a capacidade de marketing da empresa nas redes de mídia social.
Há um rápido crescimento das ferramentas de análises de dados em
grande quantidade, de acordo com o levantamento do TDWI. Um número crescente de
empresas está executando ferramentas sofisticadas de análise de grandes
conjuntos de dados, a fim de construir representações visuais altamente
complexas de seus dados.
"A grande quantidade de dados costumava ser um problema técnico,
quando as empresas estavam fazendo um grande esforço para lidar com a gestão de
grandes volumes de dados", disse o analista TDWI e autor do relatório,
Philip Russom.
O termo "big data" refere-se a um volume de dados muito
grande, muitas vezes em uma escala de centenas de terabytes ou petabytes. Cada
vez mais, o termo é usado para descrever não apenas grandes volumes de dados
estruturados, mas também dados não estruturados, como weblogs, dados de
clickstream, dados de máquinas e de mídia social.
Segundo Russom, em muitos casos, as empresas têm acumulado grandes
quantidades de dados compilados por call centers, chips de indentificação por
radiofrequencia (RFID), aplicações da cadeia de suprimentos e ferramentas de
logística, mas não tinham meios adequados para acessá-las.
Agora, os avanços na tecnologia de armazenamento combinados com a
queda dos custos de hardware estão permitindo às empresas armazenar, gerenciar
e analisar diversas e enormes quantidades de dados, de forma rápida e eficaz,
informa o executivo. Um número crescente de empresas está vasculhando grandes
volumes de dados detalhados de fatos e padrões que não conhecia ou simplesmente
não era capaz de reconhecer no passado.
Os fornecedores tem produtos com inovações que abordam algumas das
limitações de tecnologias de banco de dados antigas. As novas incluem bancos de
dados em memória, análises de dados processados massivamente e equipamentos bem
integrados que permitem às pessoas armazenar, gerenciar e consulta grande
quantidade de dados de uma forma que simplesmente não era possível
anteriormente, segundo Russom.
As ferramentas de código aberto como o Hadoop e MapReduce também
estão dando às empresas novas formas de trabalhar com grande volume de dados.
"As ferramentas analíticas e bancos de dados agora podem
manipular grandes quantidades de dados. Também podem executar grandes consultas
e analisar tabelas em tempo recorde", afirma Russom em seu relatório.
"As gerações recentes de ferramentas e plataformas de fornecedores nos
levaam a um novo patamar de desempenho que é muito atraente para aplicações
envolvendo big data."
A implementação de uma capacidade de análise avançada de um grande
volume de dados tem desafios, observa o relatório do TDWI.
Mais de 45% dos entrevistados disseram que um dos maiores
obstáculos para a análise de dados em grande quantidade é uma grave escassez de
profissionais qualificados. A situação é mais crítica com o fato de que a
necessidade de um conjunto de habilidades para novas aplicações de análise é um
pouco diferente das necessidades tradicionais para a inteligência de negócios e
armazenamento de dados, acrescenta o relatório.
A falta de apoio às empresas e os custos totais associados à
implementação de análise de dados são outros grandes obstáculos.
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