Analistas preveem que a Terceira Platforma da TI ganhará impulso e iniciativas de análise de grande volumes de dados vão virar projetos reais
No ano em que o Brasil sedia a Copa do Mundo é esperado que Terceira Plataforma de Computação, pós mainframe e PCs, ganhe um grande impulso no País. Analistas de mercado e indústrias preveem que esse tema consumirá boa parte da agenda dos CIOs e fornecedores de TI no Brasil em 2014 pela pressão que as companhias estão enfrentando para ganhos de eficiência operacional e transformação dos negócios.
O setor espera investimentos maiores em projetos baseados nos quatro pilares desse conceito, que são cloud computing, mobilidade, Big Data e social business. Ao mesmo tempo, a disseminação dessas megatendências traz desafios para o Brasil. Entre os quais a necessidade de ampliação das redes de banda larga com conexões mais baratas, redução dos custos de data center, capacitação de mão de obra especializada e definição de questões regulatórias como na área de segurança.
A expectativa do mercado é que alguns desses entraves sejam resolvidos no próximo ano, quando o Brasil estará no centro das atenções do mundo por ser sede da Copa do Mundo e também por causa de outros eventos. Em 2014, o País terá duas eleições e em 2016 será o anfitrião das Olimpíadas, o que obrigará investimentos em novas tecnologias e infraestrutura para processamento.
Big Data em busca de seu espaço
Entre os quatro pilares da Terceira Plataforma o que está menos desenvolvimento no Brasil é o Big Data, por ainda ser um conceito novo. A sua proposta é ajudar as companhias a lidar com grandes volumes de dados, coletando informações em tempo real de redes sociais ou transações de negócios para tomada de decisão com mais assertividade.
Porém, o conceito gerou confusão no mercado sobre o que são ferramentas analíticas de dados e analistas do Gartner acreditam que esse ruído vai atrasar o crescimento dos negócios nessa área e retardar os projetos de Big Data. O alerta é de João Tapadinhas, diretor de Business Intelligence do Gartner.
Tapadinhas afirma que há uma dificuldade por parte das empresas em entenderem sobre o uso correto das ferramentas analíticas, o que faz com o processo de decisão de compra se torne mais lento. Esse problema já existia antes da propagação do conceito de Big Data, segundo o analista do Gartner. “Muitas companhias fizeram investimentos em BI analítico e não tiveram o retorno esperado”.
Como resultado disso, os negócios nessa área, que haviam registrado crescimento de 17% em 2011, fecharam com queda de 7% em 2012. Tapadinhas espera que as vendas de ferramentas analíticas voltem a crescer, chegando a patamares de 10% até 2016.
A indústria tem parcela de culpa pela confusão gerada no mundo das tecnologias de inteligência de dados. Mas o analista do Gartner percebe um esforço delas em tentar orientar o mercado. “Em 2015, a maioria dos fornecedores de ferramentas analíticas terá ofertas diferenciadas”, acredita Tapadinhas.
O presidente da Teradata Brasil, Sérgio Farina, confirma que muitas companhias ainda estão tentando entender como extrair valor do Big Data. “Estamos ainda em momento de laboratório”, diz, indicando que setores como varejo e telecom estão entre os segmentos interessados em se apoiar em ferramentas para análises de dados.
“Em 2013, percebemos que o mercado estava aberto a ouvir falar sobre Big Data no Brasil”, conta Ana Claudia Oliveira, gerente de vendas para América Latina da Pivotal, unidade de negócios da EMC. Ela acredita que 2014 será o ano em que as iniciativas vão se transformar em projetos reais. Seu argumento é de que as implementações são complexas, envolvendo mudança de processos, procedimentos, preparação do ambiente e também a capacitação de mão de obra. O cientista de dados é um talento escasso no Brasil.
Tendências para 2014, no mundo
A confusão à volta da ideia de Big Data vai restringir os gastos em BI e software de análise de dados levando o crescimento para um ritmo de apenas um dígito nos próximos dois anos, de acordo com o Gartner. No entanto, o enfoque dos CIOs em BI parece destinado a continuar diz a consultora.
“A medida que o custo de aquisição, de armazenamento e de gestão de dados continuar a cair, as empresas começarão a descobrir os efeitos práticos da aplicação de BI e análise de dados em um conjunto muito maior de situações“, afirma o vice-presidente do Gartner, Ian Bertram. Mas, apesar do forte interesse em BI e análise de dados, a confusão em torno da ideia de Big Data continuará inibindo os gastos com BI e software de análise.
Até 2016, os prestadores de serviços deverão concretizar negócios fechando a lacuna entre tecnologia de Big Data e os modelos de negócio. Com o amadurecimento crescente do conceito e a disponibilidade de novos produtos, as análise de Big Data vão se tornar mais relevantes, vulgares e, em última análise , extremamente perturbadoras.
Pesquisas recentes do Gartner mostram que apenas 30% das organizações têm investido em Big Data , dos quais apenas um quarto (oito por cento do total) o fizeram já em modo de produção . No entanto, alguns confusão e incerteza sobre a complexidade dos sistemas fizeram os ciclos de encomendas desacelerarem, enquanto os gestores do orçamento tentavam conjugar os melhores modelos de negócio com a ferramenta certa.
A análise de dados continuará a permanecer na vanguarda para os CIO, e os prestadores de serviços tentarão sedimentar grande parte da confusão. As diferença deixarão de existir completamente quando os serviços forem comercializados como produtos.
Além disso, haverá uma confluência de ciclos de maturação de tecnologia, previsto para 2016.
Na opinião da Information Builders, sete tendências vão marcar o universo dos dados já em 2014.
São as seguintes:
1. O conceito Big Data perderá destaque
O termo Big Data não repercutirá tanto como nestes últimos anos, embora, evidentemente, os volumes de dados continuem a crescer. Até o fim de 2014 voltaremos a chamar o Big Data de dados históricos, ainda que continuemos a nadar em oceanos de informação. Ou seja, o crescimento dos dados continuará a ser um grande problema ou uma grande oportunidade, conforme seja encarado.
2. O ano das aplicações
Haverá um aumento significativo no uso de aplicações analíticas em comparação com o emprego de ferramentas tradicionais de análise de informação. Mas não serão as “aplicações analíticas” que os fabricantes desenvolvem e que trazem consigo modelos de dados padrão e pacotes de criação de relatórios universais.
Os analistas preveem o surgimento de aplicações como as que temos nos nossos smartphones: leves, interativas, orientadas para o negócio, fáceis de usar sem necessidade de formação especial. Aplicações dirigidas aos usuários finais em todas as áreas de negócio. Se forem obtidos resultados satisfatórios neste campo a partir de um ponto de vista de velocidade e flexibilidade, a sorte estará lançada para as ferramentas analíticas tradicionais, cada vez mais difíceis de justificar.
3. O advento das máquinas
Muitos especialistas que discutem sobre Big Data centram-se em dados desestruturados, criados pelos seres humanos, como os provenientes das redes sociais. Continuaremos a observar uma ênfase neste campo embora, já em 2014, comecem a ganhar mais relevância os dados criados pelas máquinas (incluindo os provenientes da Internet das Coisas), que crescerão mais rápido do que qualquer outra fonte de Big Data utilizada para fins analíticos. Esta realidade será especialmente evidente nos setores da indústria de manufatura e na área da saúde.
4. Gestor de dados será o próximo posto de trabalho em evidência
O cargo de “Data Scientist” (cientista de dados) deu o que falar em 2013 mas, tendo em conta que os volumes de dados continuarão a crescer no seio das empresas, a tendência é uma maior ênfase à gestão e supervisão da informação e não apenas à parte científica. Como consequência, emergirão novos postos de trabalho como o de “Data Steward” (gestor de dados) que, em última instância, não deixa de ser um profissional com perfil comercial que entenda os dados e saiba como qualificá-los no decurso de um projeto.
5. A ascensão da “data discovery” de dados integrados
As ferramentas de “data discovery” têm conquistado um êxito relevante na indústria durante os últimos anos, o que tem trazido consideráveis benefícios aos fornecedores deste tipo de tecnologia. Contudo, existe cada vez mais frustração entre os usuários de ferramentas estanques de “data discovery”. Muitos deles desconhecem como manipular os dados para obter os resultados esperados.
Em numerosas ocasiões, tem acontecido de os dados não serem provenientes do sistema adequado, conterem erros ou não se encontrarem no formato adequado para a sua integração com outros dados. Para evitar estes tipos de situações, os fornecedores deverão ser capazes de integrar os dados de confiança dos seus clientes com os programas de visualização existentes.
6. A qualidade dos dados, um problema em crescimento
O número de incidências em matéria de integridade da informação aumentará de forma significativa, especialmente no que se refere à análise de Big Data. Tendo em conta que cada vez mais organizações estão tomando as suas decisões estratégicas com base em dados puros, este problema tende a aumentar. Em 2014, o foco sobre a qualidade dos dados vai intensificar-se de maneira notável.
7. Convergência analítica
A convergência da análise preditiva, a “data discovery”, os sistemas de informação geográfica (SIGs) e outras soluções de Analytics comandarão a nova era da automatização analítica através da aprendizagem automática, o ETL inteligente e outros processos automatizados. Diferentes tecnologias estão voltando-se para a mesma direção, mas devem destacar-se dois exemplos.
Em primeiro lugar, os analistas estão deparando-se com a existência de grandes volumes de dados, inúteis em si mesmos e estão se vendo obrigados a extrair os subconjuntos mais relevantes para poder desenvolver algum tipo de análise. Graças à convergência da análise estatística com as funcionalidades de ETL e extração de dados, os analistas poderão fazer uso da precisão da análise preditiva para discernir quais conjuntos de dados devem extrair.
Por outro lado, as tecnologias de aprendizagem automática estão reunindo grandes conjuntos de dados e situando-os em grupos pré-agregados para que os cientistas de dados tenham a possibilidade de analisá-los de forma mais perfeita e rápida.
