Fonte:Decision Report
O termo big data ganha cada vez mais notoriedade
entre as empresas em todo o mundo. Segundo o Gartner, até 2015, cerca de
20% das mil maiores companhias globais terão estratégias focadas na
estrutura de informação. Mas, de acordo com Diógenes do Espírito Santo,
arquiteto de soluções da Teradata, antes de adotar as tecnologias de
análise, é preciso conhecer os formatos de dados mais significativos
para os negócios.
Para o especialista, os chamados dados
multiestruturados são formados pelos dados estruturados,
semi-estruturados e não estruturados, cada um com características e
origens próprias:
Com formatação simples, os dados estruturados
são encontrados mais facilmente por meio da base de dados relacionados
dentro das empresas e podem ser extraídos diretamente para data
warehouses. Esses dados são gerados a partir de informações e operações
internas como nos setores administrativos, por exemplo, e em desktops e
programas corporativos, sem a interferência da mobilidade.
Os
dados semi-estruturados, possuem certo grau de estrutura, podem ser
identificados com frameworks de linguagem computacional mais avançada do
que as tradicionais SQLs. Constituem dados provenientes de logins web e
informações de GPS.
Já os dados não estruturados não possuem
nenhum tipo de formatação e necessitam de soluções especificas para
serem trabalhados. Na categoria, encaixam-se vídeos, músicas, textos,
mídias sociais e qualquer outro dado criado por dispositivos web, como
smartphones, tablets e notebooks.
“As informações extraídas por
meio do big data abrangem todos os formatos de dados, mas para isso é
preciso adotar as ferramentas certas”, afirma Diógenes do Espírito
Santo. Para os estruturados, já existe soluções consolidadas, a base de
dados relacionados e os data warehouses, podendo ser utilizados dentro
dos ambientes corporativos de maneira mais simples em comparação aos
outros processos de análise, aponta o arquiteto.
Os dados semi e
não estruturados necessitaram da criação de uma linguagem específica
para suprir a falta de formatação. Segundo Santo, a linguagem SQL não é
efetiva para realizar a análise e identificação das informações, por
isso o Google desenvolveu o MapsReduce, capaz de quebrar os dados em
pequenos pedaços e realinhá-los de maneira estruturada. Em
contrapartida, essa solução é muito complexa, exigindo conhecimentos
avançados em linguagem computacional.
“Para as empresas tirarem
melhor proveito dessa nova tendência, as tecnologias de big data
analytics, management e data warehouse precisam conversar entre si. O
grande diferencial de disponibilizá-las de forma unificada é permitir a
comunicação nativa de uma para outra, evitando erros e atrasos de
operações de análise devido à incompatibilidade de sistemas”, diz o
especialista.
De acordo com Diógenes, os dados multiestruturados
ajudam as companhias a obter mais assertividade nas tomadas de decisões,
melhorar o atendimento aos consumidores, identificar quais iniciativas
irão aprimorar os negócios e adquirir valor agregado. “Todos os
segmentos de mercado podem tirar proveito do big data, mas é preciso ter
consciência e procurar informações sobre como as tecnologias podem
realmente ajudar cada empresa”, conclui.
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