Big Data: nova fronteira para inovação e competitividade

Porém, um dos maiores equívocos que identifico na abordagem do Big Data é referente às organizações que se limitam apenas a uma das vertentes, aplicando técnicas analíticas apenas aos dados estruturados, ou apenas aos dados não estruturados.

Aproveitar todo o potencial de um mundo analítico, conectado e integrado vai exigir um resgate das disciplinas tradicionais de gestão e integração de dados, atividade que conhecemos em TI como governança de dados. Estudos apontam que uma boa prática de governança de dados, aliada a funcionalidades de inteligência analítica, permitem uma maior eficiência operacional e asseguram boas decisões de negócios a partir da integração de dados e informações devidamente contextualizadas.

Big Data, Big Patterns

Ao falar de Big Data não estamos falando apenas de elevado volume de dados. As empresas que trabalham com a tecnologia de algoritmos, por exemplo, se movimentam fortemente em busca de ‘Big Patterns’, ou grandes padrões que estão por trás do dado em si.

A tendência de procurar similaridades e sobreposição de informações toma forma em muitos setores do meio acadêmico e empresarial para resolver diversos problemas no cruzamento de conteúdo. O exame minucioso de uma célula em nano escala, por exemplo, tem causado o conflito de dados provenientes de diferentes disciplinas, como biologia, química e física.

Empresas que adotam tecnologias analíticas em grande escala procuram semelhanças entre um campo e outro, buscando um meio comum para a análise. O verdadeiro truque aqui é fazer essa sobreposição dos dados de maneira econômica e eficiente. Quando se trata de algoritmos, ao desenvolver uma rede de energia, por exemplo, é possível utilizar a mesma tecnologia para a criação de um sistema de abastecimento de água. Até mesmo o trânsito pode ser gerenciado a partir dos mesmos algoritmos que, da mesma forma que a água e a eletricidade, ele tem valor quando flui de forma eficaz.

Embora pareça muito atraente a possibilidade de tudo tornar-se interconectado, esta abordagem traz uma série de desafios. O modelo de laboratórios de pesquisa aliado ao trabalho de matemáticos e técnicos em TI tem sido importante no progresso científico e no desenvolvimento de tecnologias cada vez mais inovadoras, comprovando que muito mais importante do que o cruzamento de tecnologias e dados será, cada vez mais, promover o cruzamento de mentes.

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