Não deixe a infraestrutura se tornar um gargalo para o Big Data

Para muitos, Big Data é uma grande dor de cabeça. Um problema que requer novos investimentos em TI, para não se afogar em uma massa de novas informações.Para outros, uma grande oportunidade de abraçar o volume, a velocidade e a natureza dos dados fluindo para o seu negócio e usá-los para gerar valor. Um facilitador para a mudança, inovação, criatividade, crescimento.

Foi sobre todos esses aspectos que conversei longamente com Nick Toozs-hobson, CTO Hitachi Data Systems. São muitas as barreiras que as corporações precisam quebrar para chegar a fazer análises de dados eficazes, em tempo real. Razão pela qual a Hitachi vem se esforçando, nos últimos anos, em investir na oferta de infraestrutura considerando padrões abertos como o OpenStack.

A forma como a informação é coletada, armazenada e recuperada pode impactar diretamente a capacidade da organização para extrair significado em tempo real, comenta Nick. A exploração do Biga Data requer a gestão da informação estruturada e, principalmente, da não-estruturada. “Uma abordagem mais estratégica o uso de dados permitirá que as organizações sejam mais eficientes’, afirma, deixando claro que o compromisso da Hitachi é fornecer soluções de TI agnósticas, flexíveis e abertas para cloud e Big Data.

Desde agosto de 2013 a Hitachi Data Systems é patrocinadora oficial corporativa da iniciativa OpenStack. A empresa, que foi umas das primeiras fabricantes a desenvolver e fornecer soluções de virtualização de armazenamento, há mais de 10 anos, tem uma longa tradição de colaboração com a comunidade Open Source. Agora leva toda esta orientação para suas soluções convergentes Unified Compute Plataform (UCP) e Hitachi Content Platform (HCP), voltadas para cargas de trabalho de missão crítica, em parcerias com a Microsoft, VMware, Oracle e SAP.

“A Hitachi é vista como uma empresa de armazenamento. Mas não somos uma empresa de armazenamento, somos uma empresa focada em soluções que permitam às empresas fazer a curadoria das informações necessárias aos seus negócios”, explica Nick Toozs.

Trocando em miúdos, a Hitachi está tentando se expandir para além de serviços de armazenamento para lidar com áreas emergentes como Big Data, gerenciamento de dados, convergência de servidores, rede e armazenamento. “Intuitivamente todas a organizações sentem que há muita informação que não está a ser aproveitada e da qual não se extrai valor. Nossa missão é ajudá-las”, afirma Nick Toozs. “Mais do que um grande volume de dados, o Big Data é a complexa relação entre os diferentes tipos de dados para formar uma única linha de informação. Portanto, a infraestrutura não pode ser um gargalo para o Big Data”, explica.

Um desafio grande de dados que a Hitachi tem tentado resolver é na área da saúde : reunindo uma variedade de fontes de dados, incluindo exames médicos e informações administrativas , em um único local, para facilitar a realização de diagnósticos automatizados , resultando em ” melhores cuidados de saúde para os pacientes, disse ele. Em saúde, Big Data não é um negócio de 3 Vs, mas de 5 Vs: além de volume, velocidade e variedade, importam também valor e validade do dado.

No 4º V, cada objeto que é criado tem um valor para alguma das partes interessadas. Cada um dos objetos tem múltiplos stakeholders que colocam um valor no objeto por algum período de tempo. Por
exemplo, um monitor de glicose no sangue para o diabetes tem um valor
de curto prazo para o paciente – precisa para tomar sua
insulina ou não. E tem um valor médio prazo para o médico – como estável foi o açúcar no sangue ao longo do tempo . Também tem um valor financeiro para o fabricante – quantas vezes por dia
um paciente utiliza o monitor de glicose no sangue. E assim por diante.

Ao
colocar -se neste contexto o valor dos dados combinados com o 3 Vs
começa a colocar mais significado nos dados que eram um pouco abstratos
antes. Pode-se
supor que o valor sempre será parte de uma estratégia de Big Data. Valor começa a adicionar um pouco de clareza ao Big Data.

Já no 5 º V, validade , define um aspecto muito importante do Big Data que é exatidão e integridade dos dados. Em muitos casos, os dados em bancos de dados são incompletos, incorretos ou inválidos. Os
dados devem ser limpos antes de qualquer análise significativa ser executada.

Tudo isso dependa da forma como o dado é armazenado e recuperado para ser tratado. “Na Hitachi já estamos começando tornar operacionao essa visão através de uma série de projetos realmente inovadores”, afirma Nick Toozs-hobson, que esteve no Brasil no início do mês, participando do no Hitachi Social Innovation Forum. Isso inclui colocar o Big Data e análise preditiva para trabalharem em prol de algumas aplicações industriais nos setores da construção civil, de mineração e de transporte. Aqui no Brasil, a estratégica da companhia é demonstrar toda a versatilidade das solução UCP para os setores de telco e finanças, inicalmente.

Em tempo: recentemente, a Hitachi realizou um estudo sobre Big Data em Londres. Confira, abaixo, os principais resultados.