Uma visão geral sobre Big Data

Hoje em dia existem muitas pessoas que não trabalham na área de TI, mas que estão cientes da existência do Big Data, pelo fato de ele ser realmente revolucionário do ponto de vista de modelo de business; algumas corporações têm até mesmo feito desta coleção de conjunto de dados (ou, pelo menos, os resultados) um elemento essencial da sua estratégia de negócios.

Os desafios que enfrentamos com Big Data são muitos e variados, mas talvez o mais importante seja a compreensão do que isso significa para cada empresa. É necessário que se tenha uma visão ilimitada do que poderia ser o futuro, sem os freios que as tecnologias impuseram no conceito de como uma empresa deve pensar. Isto significa não limitar os nossos pensamentos no que antes era considerada a “arte do possível”. Neste sentido, surge a oportunidade de se concentrar no que isso significa para as realidades empreendedoras, contrariando aquilo que o setor está dizendo e, também, nas ideias pré-concebidas que cada indivíduo possa ter.

Ao considerar a implementação de um plano de Big Data, a primeira consideração a fazer é sobre os modelos de integração já existentes entre o modelo organizacional da empresa e a área de TI. Do ponto de vista comercial, não há nenhum motivo para se criar novas visões que não possam ser analisadas em conjunto com as informações estratégicas já existentes e que já permitem a empresa de funcionar; do ponto de vista TI, nasce a necessidade de ser coerente na implementação de modo que a solução de Big Data possa se adaptar, sem problemas, à estrutura de TI existente.

A disciplina da arquitetura tem um papel importante nos aspectos-chave de Big Data. Técnicas como a Business Planning Capability fornecem uma estrutura que permite que a empresa expresse suas capacidades e, neste contexto, serão incluídos os resultados que são imaginados de modo implícito ou explícito do Big Data. A Arquitetura da Informação também é importante: a dimensão da informação é exatamente o lugar onde se podem materializar as novas oportunidades e é uma das áreas em que a coerência agrega valor a longo prazo. Por fim, a arquitetura de tecnologia é fundamental para uma implementação que concretize a visão geral. Na aplicação de uma solução de Big Data deve-se planejar inicialmente uma proof-of-concept (POC), embora muitas das chamadas fases de "prova de conceito" trazem à tona muito pouco além daquilo que já se sabe, o problema enfrentado pela solução de Big Data poderia ter permanecido sem solução se fosse seguido o método tentado pela empresa. Uma prova de conceito também deve considerar uma combinação das necessidades de grandes análises de dados e de outras áreas emergentes relacionadas, tanto em termos de informação, quanto em nível geral. No setor da informação, existem outras tendências relacionadas ao conceito, como uma verdadeira inteligência operativa em tempo real, a virtualização de dados e tecnologias in-memory; de modo mais amplo, o Big Data pode ser conectado de forma bastante significativa à Cloud Computing, à Internet das Coisas e às Redes Sociais.

A solução de Big Data deve ser considerada um caminho e não o destino a ser alcançado, uma vez que a tecnologia que permite este paradigma está em contínua evolução; assim como a oportunidade de combiná-la com tecnologias como o Complex Event Processing e o Business Rules Engines para obter resultados ainda mais úteis, e que uma vez foram considerados inatingíveis ou nem mesmo considerados.