Contextualizando o Big Data Por Diego Elias

Todos os dias ouvimos muito falar sobre o Big Data. Esse termo está na "crista da onda" dos assuntos tecnológicos e de apoio aos negócios. Porém muitas pessoas ainda não sabem o que significa e/ou têm vergonha de perguntar. E qual o problema nisso? Simples: muita gente não sabe diferenciar os produtos de Business Intelligence (BI) do Big Data, achando muitas vezes que são parecidos, mas na verdade não são a mesma coisa.

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O Big Data é um conceito relativamente novo, e portanto sua definição sofre constantes aperfeiçoamentos, pois a consolidação do termo se dá através da percepção no tempo do seu valor aos negócios das organizações. Atualmente se trata de um conjunto de tecnologias capaz de lidar com grande volume de dados, de diferentes formatos e com velocidade (muitas vezes em tempo real).

Com o surgimento do fenômeno Big Data, muitos achavam que se tratava de uma evolução substitutiva da solução de BI, o que não é verdade. Talvez o maior mito que se ouve é de que Big Data é um novo BI. São distintos e com objetivos diferentes, não podendo assim, serem substitutos um do outro. Na verdade, são complementares.

O BI tem foco na análise dos dados estruturados disponíveis à organização. Ele fornece insights valiosos para os gestores na tomada de decisão. Seus dados históricos fornecem tendências e informações que auxiliam nos processos para alavancar os resultados do negócio. Ao passo que Big Data tem uma característica de descoberta de insights em grandes volumes de dados, estruturados ou não, em tempo hábil para auxílio à decisão.

Diferentemente do BI, o Big Data, em geral, pouco se preocupa com exatidão (exceto em casos específicos ou onde a utilização de sensores se faz presente). Ele processa as informações à procura de correlações, tendências e descobertas. A precisão em um volume tão grande de dados pode não ser significativo. Os insights gerados promovem a inovação, por exemplo, com a prospecção de clientes e do mercado através dos dados de mensagens de texto, redes sociais, áudio, vídeos e outros formatos.

O Big Data exige, de certa forma, uma grande maturidade com a solução de BI. Se o BI for inviável tanto no âmbito da complexidade, custo, implementação e implantação, tenha certeza que o Big Data será mais ainda. O Big Data possui conceitos e estruturas complexas e de difíceis abstrações. Exige da gestão uma visão mais apurada para entender seu valor e de como trará resultados para a organização.

O Big Data possui cinco premissas básicas. Chamadas de os “5 Vs”, sendo que as duas últimas ainda não são de consenso geral:

Volume: O Big Data deve possibilitar a análise de grandes volumes de dados.
Velocidade: O Big Data deve fornecer as repostas com velocidade e em tempo hábil.
Variedade: Big Data deve ser capaz de lidar com diferentes formatos de informação. Áudio, vídeo, mensagens de texto, redes sociais etc..
Veracidade: Os dados devem ser fiéis a realidade.
Valor: Os dados do Big Data devem agregar valor ao negócio. Sem valor, a informação não tem utilidade.

Alguns consideram o Big Data como uma ramificação do BI, pois o BI como conceito em si (não como produto), engloba a inteligência de negócio como algo muito mais abrangente. Assim o Big Data seria mais um novo recurso para agregar valor à organização.

Na prática o BI tem um papel essencial na utilização de dados estruturados para a análise preditiva. Além disso, o Big Data poderá fornecer dados importantíssimos ao BI após a descoberta e transformação dos dados não-estruturados em estruturados. O BI também poderá fornecer sua base de informações para o Big Data fazer as correlações necessárias com os dados provenientes dos mais diversos meios, valorizando dessa forma um ao outro com uma complementaridade recíproca.

Resumindo, no BI conhecemos as perguntas que iremos fazer devido a pré-concepção intrínseca do decisor. No Big Data não. E a imagem abaixo mostra o quadrante em que cada uma se encaixa nesse contexto:

Fonte: Applied Data Labs

Portanto, para uma aquisição de sucesso em umas dessas soluções tecnológicas, devemos estar atentos às diferenças e objetivos que cada uma possui. Com o devido esclarecimento, o foco fica voltado apenas na decisão de qual das duas soluções serão necessárias para o apoio adequado aos negócios, evitando assim aquisições equivocadas.

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