Quão importante é o big data?
NotíciaSe você quiser provar que big data é uma grande coisa, basta olhar para as páginas de empregos. Dentro, você encontrará apelos desesperados por cientistas de dados experientes em estatística, e os salários são muitas vezes de dar água na boca.
Eles são evidências de que empresas no Reino Unido e em outros países estão buscando maneiras de usar os dados que já coletam - seja sobre clientes, sua indústria ou sobre mercados financeiros - com o máximo de eficiência possível.
Marcadores digitais
Os dados estão em toda parte, estão dobrando a cada dois anos e estão rapidamente se tornando o maior recurso dos negócios. Os marcadores digitais que todos nós criamos - seja uma foto com GPS, check-in no Facebook ou um clique em um site - podem durar para sempre.
Até agora, temos cerca de 1,8 zettabytes de dados no planeta Terra, mas é assim que ligamos, analisamos e usamos todos esses dados - e muito mais - que vai mudar completamente o nosso mundo. E isso significa negócios.
Alguns dizem que, ao dominar o big data, as empresas podem parar de perder tempo com iniciativas inúteis e arremessos que não levam a nada - e aumentam as margens em impressionantes 60%..
Mesmo que seja uma fração desse valor, o aproveitamento de big data corretamente pode fazer a diferença entre um negócio lucrativo e um não inicial..
Big data é muito dinheiro. A ABI Research afirma que os gastos globais com big data pelas organizações ultrapassaram US $ 31 bilhões em 2013 e atingirão impressionantes US $ 114 bilhões em 2018 - e isso inclui salários, assim como hardware e software..
É um ambiente rico em dados e com poucas habilidades no momento, mas o futuro será um hardware cada vez mais sofisticado e análises de dados cada vez melhores que coletam, calculam, prevêem e muito mais além disso.
O problema do iceberg
"Uma das empresas com as quais estamos trabalhando tem 6.670 'icebergs'"
Infelizmente, o big data está espalhado. Estima-se que os departamentos de TI gastem cerca de 70% a 80% de seu tempo mantendo os sistemas e bancos de dados existentes, em grande parte porque há muitos deles.
Separados, criados para propósitos restritos e geralmente baseados em bancos de dados que não se comunicam entre si, é conhecido como "o problema do iceberg", em que os sistemas não podem trocar dados grandes, que, portanto, não são explorados..
"Uma das empresas com as quais estamos trabalhando tem 6.670 'icebergs' usados por vários ramos da empresa", diz o Dr. Andrew Sutherland, vice-presidente sênior de tecnologia da Oracle EMEA..
"Alguns são muito importantes, cada um foi construído por uma razão, e todos tiveram e ainda têm um caso de negócios; e foram todos construídos por pessoas muito inteligentes e experientes - mas cada aplicativo foi construído para atender a uma necessidade e eles usam bancos de dados completamente diferentes ".
Economia falsa
É um problema comum, mas as empresas que investiram muito nesses icebergs geralmente não querem substituí-las. Para uma empresa que deseja adotar big data, esse ponto de vista representa uma falsa economia.
Atualmente, os petabytes de big data estão invadindo as empresas e uma plataforma consistente e comum é necessária, capaz de trocar dados e executar aplicativos - independentemente de sua origem - usando apenas uma pilha que pode ser gerenciada, mantida, recuperada e armazenada como uma só.
É tudo sobre consolidação. "Se você é uma força policial, um extrator de gás ou um varejista, haverá áreas de sua empresa que você quer ser capaz de fazer de forma mais eficiente ou inteligente - e você só pode fazer isso se consolidar e simplificar sua TI, para que você possa se concentrar nos aplicativos que agregam valor ao seu negócio ", diz Sutherland.
Um problema aqui é que existem muitas equipes de consultores de TI cujo trabalho é especificar e comissionar mais icebergs; pedir a eles que abençoem o uso de um sistema unificado e interoperável que aproveite melhor o big data é como pedir aos perus para votar no Natal..
Mas se você conseguir dados grandes em um só lugar, o que acontecerá a seguir?