Empresas E O Grande Crescimento De Dados.
Casos: Empresas E O Grande Crescimento De Dados.. Pesquise 862.000+ trabalhos acadêmicosPor: vanessabertucci • 5/5/2013 • 1.022 Palavras (5 Páginas) • 624 Visualizações
Empresas e o crescimento acelerado de dados
13 de Março de 2013 às 09:57:11 por computerworld
Maioria sabe o que é o Big Data, mas poucas investem no conceito para ampliar a competitividade e impulsionar os negócios.
O Big Data ganha notoriedade e cada vez mais as organizações estão a questionar-se de que forma esse modelo pode ajudar a levar inteligência para os negócios e a ampliar a competitividade. Mas, enquanto a consciência sobre esse tema ainda cresce, apenas algumas empresas, como a Google ou o Facebook, estão realmente em posição para beneficiar desse fenómeno.
Com os negócios mudando rapidamente, as empresas esperam tirar proveito de tecnologias como o Hadoop. Para isso, vão precisar de renovar a infraestrutura para garantir o sucesso do Big Data e ainda contar com a segurança adequada do ambiente.
Nos próximos três a cinco anos, veremos um abismo entre empresas que sabem explorar Big Data e aquelas que não entendem o seu poder, afirma Kaylan Viswanathan, director global de gestão de informações da Tata Consultancy Services (TCS). Segundo ele, as empresas que conseguirem transformar dados em informações estratégicas terão uma grande vantagem competitiva.
“Hoje, a maioria das empresas está ciente do que é Big Data. A consciência está bastante difundida, mas se você olhar para sua exploração, diria que estamos num estágio inicial”, analisa Viswanathan.
O director da TCS acredita que as empresas de Internet localizadas no Silicon Valley, nos Estados Unidos, como o Facebook e a Google, que se baseiam na gestão e exploração de dados, estão em vantagem na gestão de Big Data. Sectores como o de finanças não estão muito atrás, aponta, assim como os serviços militares. Segmentos de retalho, telecomunicações, saúde e manufactura seguirão o mesmo caminho.
“Aqueles que conseguirem explorar Big Data em pouco tempo serão líderes de mercado nos seus segmentos”, antecipa Viswanathan. “Eles serão os únicos que tendem a não esperar até que os outros explorem as novas tecnologias”, completa.
Contribuição para os negócios
E de que forma o Big Data pode ajudar uma empresa? Uma companhia farmacêutica pode, por exemplo, identificar os Top 100 formadores de opinião no mundo farmacêutico. Para fazer isso, pode monitorizar a Web e ir a milhões de páginas relacionadas com o seu segmento. Um fabricante de automóveis pode recolher dados do estado dos veículos numa estrada em tempo real.
Em muitos casos, afirma Larry Warnock, director-executivo de Big Data da Gazzang, empresa de infraestrutura de cloud, ainda não é possível imaginar de que forma essa tecnologia irá alavancar a empresa. “É como uma rede de pesca gigante”, avalia. “Há atum e peixe-espada lá dentro, mas também mexilhões, lagosta e linguado. Todos eles foram tirados do mar, mas o pescador ainda não sabe o que vai fazer com eles. Acontece o mesmo nos negócios. As correlações que podem ser extraídas desses dados nem sequer foram ainda determinadas”, exemplifica.
Uma das chaves para extrair dados não-estruturados – como áudio, vídeo, imagens, eventos, tuítes, wikis, fóruns e blogues – é transformá-los em informações valiosas e criar um modelo de dados semântico a partir de uma camada que fica em cima do armazenamento de dados.
“Temos de reunir as informações a partir de diferentes fontes e dar-lhes sentido”, ensina David Saul, cientista-chefe do State Street, prestador de serviços financeiros para investidores globais. “O modo pelo qual fizemos isso, e a forma que a indústria tem feito, é realizar extracções dos dados a partir de lugares diferentes e construir um repositório. Depois, são produzidos relatórios fora desse repositório. É um processo que consome tempo e não é extremamente flexível”, adverte.
Para tornar esse processo mais eficiente, o State Street começou a estabelecer uma camada semântica que permite que os dados fiquem onde estão, mas forneçam informações descritivas
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