Ferramentas da DataSift ajudam a minar as redes sociais

Sites de mídias sociais geram grandes quantidades de opiniões de consumidor – críticas e escolhas de produtos, aprovações e reprovações – assim como outros dados importantes para os negócios. Mas, reunir, filtrar e analisar grandes volumes de dados desestruturados é uma ciência relativamente nova, que muitas empresas não estão bem preparadas e equipadas para lidar.

A DataSift, uma startup de software de dados sociais, lançou o Push e Query Builder, duas ferramentas de big data desenvolvidas para ajudar gerentes não técnicos a minar e filtrar feeds de sites sociais. Os dois produtos rodam na plataforma baseada em nuvem da DataSift, que agrega, processa e categoriza grandes quantidades de dados sociais vindos de diferentes feeds em tempo real, incluindo Twitter e Klout. A plataforma é “agnóstica”, o que significa que aceita qualquer tipo de feed de dados.

“Mesmo que utilize ferramentas internas, você pode inserir dados da nuvem da DataSift em sua infraestrutura privada” disse o fundador e CTO da companhia, Nick Halstead, em entrevista para a InformationWeek EUA.

Depois de passar alguns anos desenvolvendo a infraestrutura, a DataSift lançou sua plataforma de dados sociais em Novembro de 2011. A empresa tem clientes em mais de 30 cidades, incluindo “centenas” de clientes corporativos em uma grande variedade de indústrias.

“Processamos grandes volumes de dados em apenas algumas centenas de milissegundos”, disse o CEO da DataSift, Rob Bailey.

A SecondSync, uma empresa do Reino Unido que extrai dados semânticos em tempo real de programas de TV britânicos, usa a DataSift para rastrear novos programas de TV. A plataforma da DataSift permite que a SecondSync monitore centenas de programas simultaneamente, e rastreie menções sobre os programas e seus artistas.

“Eles observam a grade de programação da TV e entendem quais hashtags no Twitter estão relacionadas aos programas de TV”, disse Halstead, da SecondSync. “Fazemos o trabalho mais pesado, processando centenas ou milhares de correntes de dados”.

As novas ferramentas Push e Query Builder simplificam a mineração de dados para usuários que não possuem habilidades técnicas. O Push, por exemplo, é um sistema de entrega de dados que oferece, às empresas, melhor controle sobre os feeds de mídias sociais que recebem. O usuário acessa a plataforma da DataSift, configura os feeds e agenda quando, como e onde receberá os dados. As empresas também podem integrar e analisar os feeds sociais junto com os dados do negócio.

O Query Builder oferece uma interface gráfica para a plataforma da DataSift, o que permite que pessoas sem experiência com programação criem filtros para minar a web social em dados em tempo real e histórico. O usuário pode configurar a interface de usuário do Query Builder, que é escrita em HTML5 e Java Script, adicionando ou removendo funções e fonte de dados de acordo com as necessidades.

O Query Builder “permite que qualquer pessoa sem experiência técnica faça coisas fantasticamente poderosas usando nossa plataforma”, disse Helstead, que demonstrou o produto em um breve vídeo no YouTube.

“É muito mais fácil para nós entregarmos dados diretamente nos depósitos de dados de terceiros, ou em serviços de nuvem, sem precisar fazer qualquer tipo de API”, disse ele.

Quando perguntamos sobre a concorrência da DataSift, Bailey disse que muitas empresas têm ofertas parecidas, incluindo a Gnip, com sede em Boulder, Colorado. A Gnip entrega dados sociais, incluindo feeds do Twitter, Tumblr, WordPress e Disqus, para clientes corporativos.

As ferramentas Push e Query Builder são apenas as primeiras ferramentas para melhor usabilidade de big data, disse Bailey.

“Vamos continuar facilitando o monitoramento de mídias sociais para empresas e organizações de notícias que trabalham com dados sociais”, afirmou. “Nosso objetivo e fazer todo o trabalho pesado envolvendo dados sociais – limpeza, normalização, armazenamento e entrega – para que nossos clientes possam, cada vez mais, focar na criação de melhores aplicativos para o usuário final”.