Volume, variedade e velocidade são algumas das características do Big Data, uma das tendências de TI que vem despertando interesse no mercado.

Para algumas organizações a utilização do Big Data é uma realidade operacional, fornecendo capacidade para armazenar e analisar grandes volumes de dados desiguais, críticos para o sucesso competitivo da organização, possibilitando a identificação de novas oportunidades e a resolução de problemas, até então insolúveis.

Para outras, Big Data é uma grande tendência para a área de TI, mas é preciso uma maior compreensão sobre o tema, e sua relevância precisa ser isolada do exagero de propaganda que se faz em torno do assunto.

Mas afinal o quê é o Big Data?

De acordo com o McKinsey Global Institute, o termo “Big Data” refere-se a conjuntos de dados cujo tamanho está além da capacidade de captura por meio de ferramentas de software de banco de dados típicos, gerenciamento e processos dentro de um prazo tolerável.

Dependendo do setor, isso pode significar conjuntos de dados que variam de algumas dezenas de terabytes a múltiplos petabytes. Além disso, o termo “Big Data” está associado não apenas ao volume de dados, mas também à variedade (por exemplo: os tipos de dados estruturados ou não estruturados) e à velocidade (a natureza dinâmica ou a alteração de dados à medida que novos dados fluem, e saídas de dados antigos).

Em resumo: se for muito grande para gerenciar, é Big Data.

Uma das características importantes do Big Data é o seu uso para o armazenamento e processamento de dados não estruturados (por exemplo, o conteúdo da web, como comentários online, textos, conteúdo de mídia social) e também de dados estruturados (mas altamente volumosos), como por exemplo dados provenientes de sensores (por exemplo, medidores de energia elétrica) ou sistemas de computador automatizados (por exemplo, registros de computadores ou sistemas de transações algorítmicas de ações).

A fim de fazer uso prático de tais dados, as organizações têm interesse em vincular esses dados já existentes aos dados estruturados de seus sistemas internos de OLTP, data warehouses  e sistemas corporativos, como o CRM e ERP. Ao reunir esses dados e ser capaz de identificar padrões e associações, uma empresa pode conduzir a análise para o sentimento do cliente, os padrões de comportamento, qualidade de produto ou questões de segurança e eficácia do ensaio clínico.

Desempenho sob medida

Fornecendo análises rápidas e flexíveis no front end, e graças à sua capacidade de integrar em uma única camada analítica interativa, dados de diferentes fontes (por exemplo, com origem em ambiente Big Data, data warehouses existentes, bases de dados departamentais e planilhas), o QlikView desempenha papel fundamental em implementações de Big Data.

Com o QlikView você tem o controle do Big Data

•  Consolide dados relevantes de fontes múltiplas, incluindo repositórios de Big Data;
•  Escolha o método mais relevante para você e sua infra-estrutura de TI;
•  Alavanque os investimentos existentes em grandes infra-estrutura de dados ou data warehouses;
•  Acesse Big Data sem a necessidade de programação ou modelagem de dados complexas;
•  Explore associações entre Big Data e dados tradicionais;
•  Visualize Big Data com gráficos de última geração;
•  Acesse e analise Big Data a partir de dispositivos móveis;
•  Ative a tomada de decisões sociais através de colaboração em tempo real.

QlikView analisa Big Data com arquitetura 100% em memória

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Um único servidor de 256GB de RAM pode carregar mais de 2 TB de dados sem compressão. Isso representa bilhões de linhas, oferecendo tempos de respostas que  só são possíveis com arquiteturas em memória. Outros recursos do QlikView como encadeamento de documentos e carga binária, aceleram ainda mais a exploração de conjuntos de dados muito grandes. Este é o caminho escolhido por muitos clientes QlikView para analisar terabytes de dados armazenados em data warehouses ou clusters Hadoop e repositórios semelhantes.

A importância do Big Data para os usuários

Não basta ter um amontoado de informações, é preciso ter a informação certa, na hora certa para a sua necessidade. Com o QlikView a informação do Big Data pode ser liberada de forma gradual e seletiva, apresentando a cada usuário apenas aquilo que é relevante e contextual para o problema em questão. Um alto executivo pode por exemplo, estar interessado em dados resumidos de todas as linhas de produtos da empresa, enquanto um gerente de um produto específico possa precisar de mais detalhes das áreas específicas que ele supervisiona; em outra situação, um gerente de suporte ao cliente precisa visualizar os dados brutos para investigar registros de atendimento específicos do cliente. Assim, o desafio que se coloca ao profissional de TI é o de não apenas fornecer a infra-estrutura, mas também de dar significado ao  Big Data, para que o usuário possa identificar e aproveitar todo o seu potencial.