Publicada em 17/05/2012 17:41

O termo Big Data está cada vez mais popular, embora ainda esteja mal compreendido. Observo em muitas palestras que não existe consenso quanto ao que realmente é Big Data e quais as tecnologias fundamentais que o sustentam.

E mais ainda, existem muitas dúvidas de como tornar tangível o conceito, ou seja, como sair do conceitual e criar soluções de negócio que agreguem valor para as companhias. Eliminar essas dúvidas é essencial, além de ser o primeiro passo para as empresas se aventurarem em projetos de Big Data.

Para colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando a atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados são criados pela sociedade. Já falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia e zetabytes começa a ser uma escala real e não mais imaginária e futurista. O que era futuro há uma década, terabytes, hoje nós já temos nas nossas próprias casas.

As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais, e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Nesse aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que essas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática de que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente.

Começando pelo início. O que é Big Data? Outro dia escrevi um post com uma fórmula simples para conceitualizá-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade. Hoje adiciono mais dois “V”s: veracidade e valor. Vamos detalhar esses tópicos um pouco mais.

Volume está claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que esse volume dobre a cada 18 meses. Variedade também, pois esses dados vêm de sistemas estruturados (hoje minoria) e não estruturados (a imensa maioria), gerados por emails, midias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo Powerpoint, mensagens instântaneas, sensores, etiquetas RFID, cameras de video etc.

Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobre esse imenso volume de dados, como em um controle automático de tráfego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e são autênticos. E valor porque é absolutamente necessário qua a organização que implementa projetos de Big Data obtenha retorno desses investimentos.

Um exemplo poderia ser a área de seguros, onde a análise de fraudes poderia ser imensamente melhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de análise de dados que estão fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estão circulando diariamente nas midias sociais.

Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados não são mais adequadas. Por quê? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi proposto, a demanda era acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos das corporações. Não foi desenhado para dados não estruturados (futurologia na época) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginável na época).

Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dados com facilidade. E o modelo relacional foi muito bem-sucedido nisso, tanto que é o modelo de dados mais usado atualmente.

Para tratar dados na escala de volume, variedade e velocidade do Big Data, precisamos de outros modelos. Surgem os software de banco de dados NoSQL, desenhados para tratar imensos volumes de dados estruturados e não estruturados. Existem diversos modelos como sistemas colunares como o Big Table, usado internamente pelo Google (é a base de dados sob o Google App Engine), o modelo Key/value como DynamoDB da Amazon, o modelo “document database”, baseado no conceito proposto pelo Lotus Notes da IBM e aplicado em software como MongoDB, e o modelo baseado em grafos como o Neo4j. Em resumo, não faltam opções…

Interessante lembrar que antes do modelo relacional já existia um software de banco dados que lidava com grandes volumes, que é o IMS da IBM, modelo hierárquico, criado para suportar o projeto Apollo de conquista da Lua e que ainda hoje é base da maioria das transações financeiras que circulam pelo mundo.

Por outro lado, essa diversidade de alternativas demanda que os líderes dos projetos de Big Data escolham a mais adequada ou mesmo demandem mais de uma opção, de acordo com as necessidades específicas.

Depois da infraestrutura, é necessária atenção aos componentes de analytics, pois esses é que transformam os dados em algo de valor para o negócio. Big Data Analytics não signfica eliminar os tradicionais sistemas de BI que existem hoje, mas pelo contrário, devem coexistir. Recomendo enfaticamente a leitura do livro “Competing on Analytics: the new science of winning”, de Thomas H. Davenport, publicado pela Harvard Business Schoool Press.

Aliás, ao lado dessas alternativas surgem outras opções, como o uso de appliances, que embarcam em um hardware adaptado todos os software necessários para criar projetos de Big Data. Os appliances queimam etapas nos projetos de Big Data.

Quanto ao aspecto velocidade, o conceito de stream processing permite tratamento em tempo real de dados. Concretamente, o InfoSphere Streams da IBM é um exemplo muito interessante. A ideia de stream computing é fantástica. Um novo paradigma. No modelo de data mining tradicional, uma empresa filtra dados dos seus vários sistemas e após criar um data warehouse, dispara “queries”.

Na prática, faz-se garimpagem em cima de dados estáticos, que não refletem o momento, mas sim o contexto de horas, dias ou mesmo semanas atrás. Com stream computing, essa garimpagem é efetuada em tempo real. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática, coloca-se uma corrente contínua de dados (streaming data), atravessando um conjunto de queries.

Podemos pensar em inúmeras aplicações, sejam essas em finanças, saúde e mesmo em manufatura. Vamos ver esse último exemplo: um projeto em desenvolvimento com uma empresa de fabricação de semicondutores pode monitorar em tempo real o processo de deteção e classificação de falhas. Com stream computing, as falhas nos chips sendo fabricados são detetados em minutos e não horas ou mesmo semanas. Os wafers defeituosos podem ser reprocessados e, mais importante ainda, pode-se fazer ajustes em tempo real nos próprios processos de fabricação.

Adicionalmente, podemos pensar que a computação em nuvem é também um impulsionador para Big Data, pois é possível usar nuvens públicas para suportar imensos volumes de dados e as carateristicas de elasticidade das nuvens permitem que acionemos servidores virtuais sob demanda, apenas no momento de tratar esses dados.

Enfim, Big Data já está batendo nas nossas portas. Seu potencial ainda não está sendo plenamente reconhecido, mas já vemos sinais claros dessa importância quando lemos relatórios como o “Big Data, Big Impact: new possibilities for International Development”, publicado pelo World Economic Forum. Esse relatório mostra como a sociedade mundial pode usufruir do imenso volume de dados gerado por ela para ajudar a resolver problemas diversos como questões sócio-econômicas e mesmo prevenção de epidemias.

Quanto às empresas, Big Data abre um novo e ainda inexplorado território. Carecemos de conhecimentos, experiências e mesmo de expertise profissional. Começa-se a se falar em novas funções como “data scientists” (escrevi sobre isso em post anterior), mas é inevitável que os CIOs tenham de colocar Big Data na tela dos seus radares. As oportunidades que os cinco “V”s trazem não podem e nem devem ser desperdiçados.