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Big Data

Não importa se a denominação ideal é “Era da Informação” ou “Big Data”, o fato é que a quantidade de dados disponíveis aumenta a cada dia. Com a ampla utilização das redes sociais, e-mails, blogs, sites colaborativos e a difusão de todo este conteúdo pela internet, estamos expostos a uma verdadeira avalanche de dados. Sem falar nos dados gerados por sensores digitais, câmeras, algoritmos de reconhecimento de caracteres e faciais, robôs e outros dispositivos trazidos pela onda da internet das coisas – IoT.

Neste cenário, as empresas têm buscado diferentes maneiras de extrair informações que possam gerar diferenciais competitivos em suas áreas de atuação. Nos últimos anos, os primeiros resultados concretos começaram a ser apresentados. Na área de seguros, a utilização de modelos de Machine Learning tem identificado fraudes em solicitação de indenizações e aumentado a precisão do cálculo de riscos, permitindo a oferta de preços mais competitivos. No varejo, rebuscados algoritmos de inteligência artificial são utilizados para reconhecer padrões, identificar tendências e direcionar o timing das abordagens e ofertas. Na indústria, a análise dos dados gerados por sensores instalados em equipamentos consegue antecipar a necessidade de manutenção, minimizando a interrupção da produção. Na saúde, sistemas de computação cognitiva estão revolucionando a forma de diagnosticar doenças e até de prescrever medicamentos com maior precisão. A computação cognitiva também está sendo explorada no atendimento em call centers do setor bancário.

Para colher os benefícios prometidos, os projetos de Big Data devem superar os desafios gerados pela presença de dados estruturados e não estruturados, em grande quantidade e variedade. Isto envolve a redefinição de processos e o uso de ferramentas adequadas para a coleta de dados das mais diversas fontes e, principalmente, a escolha da estratégia e das tecnologias para armazenamento, processamento, mineração e disponibilização destes dados, de forma integrada às demais bases de dados da empresa, como a de um CRM ou MDM. A definição desta arquitetura de processamento e integração dos dados demanda a combinação de componentes como Streaming de Dados, Apache Kafka, Data Lakes, Hadoop, HBase, Map Reduce, entre muitos outros.

Baseados nisso, direcionamos e auxiliamos as empresas na implementação de seus projetos de Big Data, tanto em seus aspectos técnicos quanto no alinhamento à estratégia e Gestão da Informação.