Stephen Brobst é diretor de tecnologia da Teradata Corporation

A procura pela análise de big data está se acelerando, em parte devido ao crescimento e à diversidade de dados gerados por tecnologias de sensores. Estes dispositivos incluem a identificação por rádio frequência (RFID) e serviços baseados em localização para rastrear tudo, desde alimentos até carros e encomendas. A explosão de dados vinda desses sensores está acontecendo, mas a revolução para dar sentido a partir de uma perspectiva integrada está apenas começando a tomar forma.

Com tecnologia de sensores atingindo grandes volumes de dados, há uma necessidade das empresas aumentarem suas análises de dados e tecnologia de data warehouse para acomodar este crescimento. Ao longo da próxima década, não é difícil imaginar dados clínicos armazenados em um data warehouse para ajudar a salvar a vida dos pacientes.

A tecnologia de sensores tornou-se onipresente e novos modelos de sensores, chamados de "smart dust", acabarão por ser reduzido ao tamanho de um grão de areia. Em uso militar, eles trabalham para monitorar a circulação de veículos e soldados em situações de batalha.

Estes micro sensores registram este tipo de dados e são construídos a partir de três componentes básicos: engenharia de computação, comunicações bidirecionais e uma fonte de alimentação. Quando milhares destes sensores são colocados para trabalhar formam uma rede que pode gerar enormes quantidades de dados com oportunidades para análises avançadas que são insondáveis ​​os padrões de hoje.

Alguns produtores de vinho, por exemplo, têm feito experiências colocando dispositivos sensores em suas vinhas para coletar umidade e temperatura em tempo real, além de monitorar a saúde da videira antes e após a poda. Da mesma forma, a identificação por RFID colocada em carrinhos de compras e de mercadorias observa os padrões de compras dos clientes e da circulação de produtos dentro de um supermercado.

Os dados de localização que acompanham a interação com o cliente e os padrões de uso é outra área que está explodindo. Sistemas de banco de dados ajudam analistas de conhecimento a correlacionar localização e utilização dos serviços. A análise destes dados ajuda empresas de telefonia celular a decidir onde colocar torres ou ajudar os varejistas a saber até que distância os clientes estão dispostos a dirigir para fazer uma compra.

Outra aplicação é em projetar produtos melhores. A tecnologia permite que uma empresa controle o uso e desempenho de um produto depois que sai da fábrica. Por exemplo, em um automóvel pode monitorar o desempenho do motor, o uso de recursos do veículo e como ele foi conduzido, entre outras medições. Esta informação pode ser capturada em tempo real usando feeds de satélite ou via download quando o veículo é levado para a manutenção. Uma vez que esses dados são analisados, é possível projetar modelos melhores.

Uma das utilizações mais interessantes está no campo dos dispositivos médicos. O FDA aprovou recentemente sensores cardíacos que são usados ​​no peito do paciente. Eles transmitem os dados para servidores do sistema, que funcionam com algoritmos que ajudam a detectar anormalidades. Se a análise revelar problemas, os servidores enviam automaticamente os dados anormais para o celular do médico, bem como sistemas de controle centralizado. Ou seja: é possível saber quando um paciente está perto de ter um problema antes de ocorrer um incidente e salvar vidas.

Com informações recolhidas a partir de biodados, os especialistas podem começar a construir fontes de informação e criar armazéns de dados capazes de analisar milhões de informações anônimas. Ao fazer isso, esses sistemas melhoram o conhecimento médico coletivo e ajudar a informar o setor de saúde com melhores maneiras para tratamento do paciente usando a medicina baseada em evidências.

O volume de dados está na fase inicial de uma curva de crescimento exponencial. Na verdade, ele está impulsionando a próxima onda de análises avançadas. O desafio das empresas construírem sistemas para capturar, analisar e integrar esses dados para criar as informações para a execução de negócios mais eficientes e tomar decisões mais informadas. Sem dúvida, esses dados estão prestes a tornarem-se um novo ingrediente crítico para data warehouses corporativos.

O Big Data requer tecnologias excepcionais para processar eficientemente grandes quantidades de informação. Avanços na Massively Parallel Processing (MPP) estruturas como bancos de dados relacionais nada comuns, estruturas de programação MapReduce e infra-estrutura de nuvem são essenciais para aproveitar o valor a partir de dados grandes.

Quando entrarmos na Idade Zettabyte, será tempo para as organizações em todos os lugares terem uma estratégia de big data. A hora de agir é agora, porque o volume, velocidade e variedade de dados estão explodindo. Soluções para análise de big data estão crescendo em demanda com novas capacidades de velocidade e otimização de carga de trabalho que, juntos, devem analisar massas de dados de uma variedade ampliação de fontes de dados.