O documento discute como o Big Data permite analisar grandes volumes de dados rapidamente, incluindo dados estruturados e não estruturados. Também explica que o Big Data complementa, mas não substitui, o Business Intelligence. Agora é necessário fornecer respostas rápidas com base nos dados mais recentes, não apenas no histórico.

1. PERFIL BUSINESS INTELLIGENCE
marcelokrug@gmail.com SEU PAPER PELA INTERNET Desde Março/2015 – pp20
A evolução da informação está em constante corrida contra o tempo,
contra o mercado e necessidades sociais.
BIG DATA e FAST DATA
As necessidades é que fazem
chegarmos à amplas e diferentes
soluções. Fazendo as perguntas certas
com as informações do contexto é que
temos as respostas certas.
www.bibrasil.net
Com o Big Data, conseguimos analisar um considerável volume de informação
com velocidade. Para considerável volume digo registros diversos na ordem
dos terabytes ocupados e a velocidade entre segundos e minutos.
A informação que tinha antes do Big Data também é considerável e também
era possível fazer uma análise que demorasse minutos. Segundos já não arrisco
chegar tão perto, nem mesmo já no OLAP. Antes trabalhavamos com análises
em bases relacionais e dimensionais e hoje também em bancos de dados
NoSQL, Not Only SQL. A grande parte dos dados de uma empresa são
geralmente armazenados em documentos criados a partir de ferramentas de
produtividade, o Microsoft Excel e o Microsoft Word por exemplo. E, depois
juntamente com os adventos da tecnologia utiliza-se os recursos da fotografia
digital, digitalizando documentos. A produção de vídeos e os formatos de
áudio, ampliaram o conjunto de dados não estruturados utilizados. Além dos
dados, grandes reduções são feitas nos custos com os equipamentos. Houve
uma época que passamos por uma grande renovação dos parques de
computadores. Os custos agora são mais planejados e muitos investimentos
em TI passam pela estratégia da empresa. Com este pensamento, as reduções
nos custos em hardware de armazenamento e memória influenciaram de
forma importante a quantidade e os tipos de dados armazenados nos sistemas.
E que resultou no surgimento de uma nova geração de aplicativos de negócios
que combinam estruturas de dados relacionais tradicionais com conteúdo
digital não estruturado. Essa mescla de conteúdos digitais indica que as
empresas agora tentam gerenciar tanto os dados relacionais, como os dados
não estruturados, em escala corporativa, precisando de uma solução que
atenda às necessidades de armazenamento de dados relacionais e não
relacionais de maneira abrangente, à medida que reduz os custos de
gerenciamento e construção de aplicativos para os dados.
Com este rumo e a implementação do Big Data para as informações da
empresa, as análises passaram a ser feitas de duas formas: através de modelos
analíticos, com Business Intelligence, onde as informações eram escolhidas e
armazenadas conforme a necessidade de resposta às questões gerenciais. Há
estimativas no mercado, onde as empresas etimam que no máximo 30% das
informações da empresa estão presentes em bancos de dados estruturados. O
restante é informação não estruturada. E assim o Big Data contempla grande
parte da varredura de informações constantes no universo da empresa. Não
substitui o Business Intelligence. E acho que isso está muito vago ainda no
mercado. E com a necessidade de respostas em cima de toda a informação da
empresa, o Big Data está cada vez mais em uso. O que também surge novas
necessidades, pois depois do histórico, agora é necessário respostas para o
agora. E o agora com respostas velozes.
Para lembrar e relembrar
 Um modelo analítico não vai
adivinhar o problema que a empresa
tem em mente para resolver;
 Com a interação do usuário é que a
empresa chegará à uma resposta;
 Com uma grande quantidade de
dados e com perguntas erradas, nossa
solução resume-se a apenas dados;
 Utilizamos Big Data para ter
respostas rápidas às perguntas que
podem ser feitas em cima dos dados;
 A onda do Fast Data vai focar em
análises pontuais e praticamente on
line em cima de informações não
esrtuturadas;
 Os esclarecimentos estão vindo de
muitas formas para quando, como e
porque utilizar Big Data e Business
Intelligence;