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0ENCONTRO DE USUÁRIOS DE BI
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Contextualizando
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Durante o segundo encontro de usuários de BI, o tema Big Data surgiu várias vezes durante as discussões e prometemos que seria assunto de um próximo evento. No terceiro encontro resolvemos pagar essa promessa e discu>r um pouco sobre o conceito, a tecnologia por trás do mesmo, suas possíveis aplicações e impactos nas organizações.
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Como se trata de um tema novo para a maioria das pessoas, resolvemos iniciar o evento com
uma breve discussão sobre o estágio de maturidade do mercado de Big Data e dos fatores que levaram ao desenvolvimento da plataforma Hadoop, presente na grande maioria das inicia>vas de Big Data.
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Durante a apresentação vimos que ainda existe muita confusão sobre o significado do termo Big Data e suas diferenças em relação a outros conceitos como Data Warehouse e Business Intelligence. Apesar da maneira agressiva com que o mercado de tecnologia procurou explorar o tema nos úl>mos anos, Big Data con>nua sendo um projeto futuro para a grande maioria das organizações e não são muitos os casos de sucesso documentados fora do segmento de internet.
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E foi no segmento de internet que a tecnologia associada a Big Data começou a ser desenvolvida.
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Em 2003 a Google, famosa por seu mecanismo de buscas na internet, publicou um ar>go descrevendo seu sistema de arquivos distribuído (Google File System). Logo depois, em 2004, apresentou o MapReduce, framework que permi>a o desenvolvimento de programas de processamento paralelo de grandes volumes de dados e que serviu de base para a criação do projeto Hadoop, que inicia oficialmente em 2006, na comunidade Apache.
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O sucesso da plataforma Hadoop no segmento de internet foi muito grande e ajudou a firmar de vez o conceito de Big Data no mercado.
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Mas afinal, o que significa o termo Big Data?
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Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone
thinks everyone else is doing it, so everyone claims “they are doing it.”
Segundo o Gartner Group, Big Data são a>vos de informação de alto volume, alta velocidade e alta variedade que
demandam formas inovadoras e efe>vas em custo de
processamento que permitam melhorar a visibilidade e tomada de decisão.
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A par>r desse breve resumo sobre o significado do termo Big Data, da origem de sua tecnologia e da maturidade do mercado, o grupo iniciou sua discussão buscando responder
algumas perguntas que foram estabelecidas ao final da apresentação.
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Discussões e Conclusões
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A seguir apresentamos as perguntas apresentadas e um resumo da reflexão feita em torno de cada uma delas.
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Qual a diferença entre Big Data e Data Warehouse?
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Inicialmente o grupo explorou a possibilidade da diferença estar no volume de dados envolvido, mas vários par>cipantes lembraram de projetos de Data Warehouse envolvendo dezenas ou centenas de terabytes que foram implantados há vários anos com sucesso.
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Alguns par>cipantes levantaram a possibilidade da diferenciação estar relacionada com o armazenamento de dados mais consolidados, orientados ao atendimento de relatórios corpora>vos ou formação de indicadores, versus a u>lização de dados que precisam ser analisados de forma adhoc, mas o grupo entendeu que existem vários casos de sucesso de projetos de Data Warehouse que armazenam dados de forma mais detalhada e onde consultas adhoc são permi>das e até mesmo incen>vadas.
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Depois de algumas discussões interessantes, a conclusão foi de que as grandes diferenças entre Big Data e Data Warehouse estariam associadas com necessidade de lidar com dados não estruturados ou de estrutura flexível como vídeos, imagens textos ou logs de internet.
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“Big data is high-Volume, high-Velocity and
high-Variety information assets that demand
cost-effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision
making.”
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grandes volumes de dados mas elas possuem limitações para lidar com a variedade dos dados.
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Apesar das diferenças encontradas, o consenso do grupo foi de que Big Data e Data Warehouse são conceitos com alto nível de superposição. Alguém chegou a sugerir que os conceitos deveriam ser usados como sinônimos, já que ambos se referem ao processo de armazenar e processar grandes volumes de dados com o obje>vo de auxiliar no processo de tomada de decisões.
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Para que serve Big Data? O que traz de novidade?
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O consenso do grupo é de que Big Data adiciona mais valor quando lidamos com dados não estruturados como textos, imagens, vídeos e áudios ou de estrutura muito flexível como é o caso de e-‐mails, páginas de internet ou logs de visitação.
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A tecnologia de Big Data também se aplica nos casos em que se deseja explorar uma grande quan>dade e variedade de dados que não possuam relacionamentos bem estabelecidos.
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Outro fator que favorece a tecnologia de Big Data é sua capacidade de aplicar algoritmos predefinidos a dados que são disponibilizados de forma conenua e em grande volume.
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O fato da plataforma Hadoop ser disponível a custos muito baixos e u>lizar equipamentos rela>vamente baratos viabiliza a u>lização mesmo em organizações de menor porte.
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Por outro lado, um ponto nega>vo para a plataforma Hadoop atualmente é a falta de profissionais treinados na tecnologia. É muito mais fácil encontrar profissionais treinados em gerenciadores de banco de dados do que na plataforma Hadoop.
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Que desafios estão associados a um projeto de Big Data?
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Alguns par>cipantes do grupo apontaram o fato da tecnologia de Big Data estar baseada em comunidades de soiware livre com sendo um desafio para o conceito por conta da preocupação com o nível de suporte disponível. Após algumas discussões o consenso foi de que o domínio da tecnologia de Big Data é realmente um desafio, mas que a disponibilidade de suporte tende a ser boa com a entrada dos grandes provedores de tecnologia no mercado apresentando sua versões da plataforma Hadoop.
Um ponto interessante levantado por um dos par>cipantes foi o risco de se chegar a conclusões erradas pelo fato das análises serem feitas sobre dados brutos, sem a limpeza e preparação normalmente aplicada no processo de carga de um Data Warehouse.
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A conclusão do grupo foi de que mesmo em um ambiente de análise u>lizando tecnologia >po Hadoop, algumas análises poderão ser feitas com os dados brutos mas outras exigirão a aplicação de processos de limpeza e tratamento prévios antes que sejam realizadas.
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A necessidade de mão de obra especializada tanto na elaboração e manutenção dos algoritmos de análise quanto na exploração dos
dados de forma eficiente pelas organizações também foi um ponto bastante lembrado durante as discussões.
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Por fim, as questões relacionadas com a segurança da informação e com as limitações legais de uso de dados privados nas análises foram citadas como grandes desafios para projetos de Big Data.
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Quem já está usando e de que forma?
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Os casos mais relevantes são sem dúvida as grandes empresas de internet como Google, Yahoo, Facebook e Twiner. Todos eles u>lizam a tecnologia para seleção de conteúdo baseado nas áreas de interesse dos usuários, processando volumes imensos de dados.
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O grupo iden>ficou outros casos interessantes de u>lização do conceito. Entre eles estão:
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1) Busca de padrões de diagnós>co em prontuários médicos digitalizados;
2) Iden>ficação de palavras chave em comunicações por e-‐mail para a prevenção de fraudes ou vazamento de informações confidenciais;
3) Oferta de produtos e serviços a par>r da análise de navegação dos clientes em sites de comércio eletrônico;
4) Recuperação de receita a par>r da iden>ficação de chamadas realizadas sem o correspondente faturamento em empresas de telecomunicações;
5) Triagem de problemas de prestação de serviços com a iden>ficação de palavras chave em gravações de atendimento recep>vo.
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Qual a diferença entre Hadoop e Bancos de Dados? Um subsHtui o outro?
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Durante as discussões do grupo chegou-‐se a um consenso de que a plataforma Hadoop tem como obje>vo principal o armazenamento e processamento de forma
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Para a plataforma Hadoop pouco importa a natureza do conjunto de dados ou o volume dos mesmos. Em princípio, com a simples adição de novos computadores ao cluster e com o algoritmo adequado de processamento, a plataforma é capaz de lidar com quaisquer volumes ou natureza de dados.
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Os bancos de dados até podem armazenar informações não estruturadas, mas em geral possuem limitações na forma como processam essas informações.
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A questão do volume foi levantada pelo grupo mas a conclusão foi de que atualmente existem gerenciadores de banco de dados capazes de lidar com altos volumes de forma tão eficiente quanto a plataforma Hadoop.
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Apesar da plataforma Hadoop poder lidar com dados estruturados, a conclusão do grupo foi de que os bancos de dados ainda apresentam vantagens neste >po de aplicação.
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A visão do grupo foi de que atualmente essas plataformas possuem cada uma delas seu espaço, mas que existe uma tendência para que as áreas de sobreposição aumentem cada vez mais ao longo do tempo. A expecta>va é de que vejamos os gerenciadores de banco de dados
aumentando suas capacidades de lidar com dados não estruturados e a plataforma Hadoop evoluindo na direção contrária.
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Um ponto ressaltado por vários membros do grupo foi o fato da plataforma Hadoop ter origem em uma comunidade de soiware livre e ser baseada em hardware padrão de mercado e de baixo custo, o que torna essa plataforma muito atraente especialmente em mercados como o Brasil.
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Por outro lado, alguns par>cipantes lembraram que a plataforma Hadoop ainda exige um alto grau de especialização para ser u>lizada de forma eficiente e que existem muito poucos profissionais do mercado que saibam trabalhar com a mesma.
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Como fica o invesHmento que já fizemos em bancos de dados e ferramentas de BI?
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O grupo entende que as tecnologias de banco de dados e Hadoop são complementares e provavelmente con>nuarão a conviver nas organizações.
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A plataforma Hadoop parece ideal para a recepção dos dados não estruturados ou cujas relações e caracterís>cas ainda não tenham sido totalmente estruturadas. Ela também se apresenta como uma opção para a aplicação imediata de algoritmos de tratamento de dados que chegam em grande volume e de forma conenua.
Já os gerenciadores de banco de dados são ideais para armazenar os dados estruturados, cujos relacionamentos sejam bem conhecidos e determinados pois permitem análises mais estruturadas sem o auxílio de algoritmos mais sofis>cados.
Neste sen>do, o entendimento do grupo é de que o inves>mento nos bancos de dados e nas prá>cas de Data Warehousing devem con>nuar nas organizações.
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Quanto às ferramentas de análise e geração de relatórios e dashboards (ferramentas de BI) a expecta>va do grupo é de que todas as ferramentas passem a tratar a
plataforma Hadoop como mais uma fonte de dados a ser u>lizada nas análises e na preparação de relatórios e dashboards.
