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Opinião: Como aumentar a eficiência do Big Data

Não é de se surpreender que as pessoas não compreendam o que precisam fazer para transformar o conceito em uma ferramenta de negócios

Wagner Tadeu*

05/08/2015 às 8h15

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O conhecimento certo na hora certa sempre foi crucial para o sucesso do negócio. Por isso não é de surpreender que as empresas estejam começando a pensar em Big Data e Business Intelligence como algo que se deva ter e usar como via de regra.

Ouvimos muita coisa sobre os vários métodos de extração de valor a partir de dados, porém o que causa mais dúvida é qual será a melhor infraestrutura para abrigar e gerenciar Big Data nos próximos dez anos.

O problema é que dez anos é um tempo muito longo - e quando se trata de big data, a ideia ainda não está completamente formada, e muito menos evoluindo. Não é de se surpreender que as pessoas não compreendam o que precisam fazer para transformar esta inovação tecnológica em uma ferramenta de negócios.

Big Data pode ser usado para detectar correlações - mas, como disse Tim Harford, o correspondente do FT que cunhou o termo Exaustão Digital, eles não fornecem a teoria para permitir testar em relação a um padrão, e poderá ser fácil confundir correlação com causalidade.

A última peça móvel

O entrave para muitas organizações quando se trata de gerenciar Big Data está na última parte do data center que ainda se move fisicamente - os discos rígidos. Até mesmo para tentar se aproximar da velocidade do flash, você precisa juntar vários deles em uma matriz de alto custo de espaço e energia. Esses discos podem gastar mais de 95% do seu tempo e energia buscando e girando, e menos de 5% realmente fazendo o trabalho de escrever, apagar e ler dados. Isso pode representar mais de 40% do orçamento de energia de um data center, o que é incapacitante para qualquer negócio.

O flash pode reduzir isso, porque usa apenas uma pequena fração da energia elétrica, o que diminui drasticamente os custos de funcionamento, gera menos calor e requer muito menos energia para refrigeração, tudo isso também ocupando menos espaço. E, por causa da alta velocidade do flash, o sistema transforma análises e insights regulares (mesmo em tempo real) em grandes blocos de dados tanto possíveis como economicamente acessíveis.

Saber antes ou durante, não depois

À medida em que as organizações reúnem dados mais granulares daquilo que fazem, o potencial para adquirir compreensão e planejar adequadamente torna-se uma tarefa mais rentável. Os varejistas que temos ajudado com as nossas matrizes totalmente flash tiveram esse problema muitas vezes: eles sabem que existem valiosos insights no interior dos dados de vendas e distribuição de cada dia de negócios.

Devido ao tempo proibitivamente longo exigido para processar lotes, eles não podem obter esse insight a tempo suficiente para agir. Este é um problema padrão em todos os setores; a escala dos dados com os quais necessitam lidar está aumentando rapidamente, talvez muito mais rapidamente do que as suas verbas de TI para lidar com isso. Além do aumento de escala está a significativa complexidade.

A variedade de pontos de dados coletados por programas de cartões de loja, por exemplo, oferecem a oportunidade de entender os hábitos de compradores e os padrões globais de compra - mas somente se houver uma suficiente capacida de de processamento de dados para peneirar um insight a partir dos dados.

Em suma: o grande benefício do flash é que você poderá fazer mais perguntas dos dados que você armazena - e mais frequentemente, pelo mesmo custo que uma solução de Big Data que se baseia em uma matriz de discos rígidos. Com flash, se você for um varejista poderá analisar até recibos, estoque e padrões de compra em uma base muito mais frequente do que antes. Isso pode fazer a diferença entre ter a quantidade suficiente de um item muito procurado de roupas ou de marcas de alimentos ou bebidas de giro rápido para atender a demanda ou esgotar esses itens, com uma consequente perda de receita.

Não se deixe levar por percepções antigas

Algumas pessoas pensam que o flash não é acessível para adoção generalizada e, como resultado, algumas empresas agirão com cautela com relação à implementação de uma solução totalmente flash, e decidirão pelo conforto de uma matriz legada amarrada com flash ou pela promessa de uma matriz híbrida. Mas ambas só resolverão no curto prazo. São empresas que desejam combinar a velocidade do flash com o custo do uso de disco de armazenamento híbrido.

E uma matriz de armazenamento baseada em disco rígido amarrada com algum flash não funciona exatamente da mesma forma que uma matriz totalmente flash com hardware e software desenvolvidos do zero especificamente para o flash. Cada um desses sistemas legados une os pontos fracos e pontos fortes tanto do flash como do disco rígido, que em última análise faz com que o resultado seja aquém do esperado. Isto porque o flash armazena e serve os dados de uma maneira fundamentalmente diferente daquela do disco rígido. A atividade de leitura é muito rápida e um número muito grande de gravações pode desgastar o meio, mas somente se você estiver tentando fazer o flash se comportar como um disco rígido.

*Wagner Tadeu é country manager da Pure Storage.

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