57 / 176
setembro/outubrode2014|
RevistadaESPM
57
Dados de redes sociais, que compreendematualmente
um dos tipos de dados não estruturados mais analisa-
dos pelas empresas, podem evoluir de simples conta-
gens de
hashtags
para
sentimental analysis
. Analisar o
humor dos comentários feitos sobre uma determinada
empresa, ou sobre um evento, e vincular essa análise à
posição geográfica emque foramdisparados. Isso tudo
em tempo real, envolvendo um volume não controlado
de tweets — bem-vindo ao
big data analytics
!
A internet das coisas (ou
internet of things
,
IoT
), revolu-
çãotecnológicaquepossibilitaráareal comunicaçãoentre
aparelhosdascasasdaspessoasouentresistemaspúblicos
dotadosdesensores, potencializaráaindamaisopapel do
big data analytics
no contexto do espaço geográfico e das
possibilidadesdecapturadecomportamentoeinformação
sobre omundo real emseus diversos processos.
O futuro que nos espera
Empresas de diversos portes podemse beneficiar do
big
data
emmuitas perspectivas. Mas, infelizmente, poucas
são as que enveredarampelo uso da informação geográ-
fica emseusmodelos analíticos. Esse número não chega
a uma dezena delas.
A complexidade analítica traz, por um lado, o desa-
fio da implementação técnica. No entanto, por outro, a
dificuldade não é técnica. Amaior barreira para o uso
de
big data
pelas organizações está no aspecto cultural.
Confunde-se o
big data
(na forma como foi apresentado
neste artigo) comdados “big”. Problemas empresariais
envolvendo grandes volumes de dados já existem no
“mundo real” há muitos anos. Falta às organizações a
consciência de que o contexto analítico é novo quando
as demais dimensões do
big data
estão presentes. As
estruturas profissionais ou organizacionais que deve-
rão resolvê-lo devem ser híbridas, formadas por profis-
sionais de diversas áreas.
Atualmente, cunhou-se o termo data science, ou
ciência de dados, como evolução da tradicional
business
intelligence
para endereçar essa questão. O profissional
de
data science
deve ter conhecimento de tecnologia e
de negócios e ter habilidades analíticas para realmente
poder encarar o
big data
. É raro essas habilidades esta-
rem disponíveis em ummesmo profissional. Por isso,
as empresas devemconstruir timesmultidisciplinares,
com acesso quase que irrestrito, mas seguro, às infor-
mações, e que estejam independentes de estruturas
hierárquicas rígidas, como as áreas de TI.
Bons sinais apresentam-se já no presente. A ESPM
lançou recentemente o curso Sistemas de Informação
emComunicação eGestão, que forma profissionais com
habilidades em tecnologia e negócios, com uma trilha
especial de
big data analytics
.
O futuro dos sistemas de informação está em qua-
tro grandes tendências, conforme diversos
vendors
de
tecnologia definem: mobilidade;
cloud
;
big data
e
analy-
tics
; e
social business
. Isso tudo aliado a questões fun-
damentais, como o uso seguro e principalmente ético
das informações.
O que nos resta: acompanhar estas tendências ou
liderar seu entendimento emelhor aplicar emcontextos
de decisão? Certamente a segunda opção é a que fará
diferença para o futuro. De
big data
para
big problems
.
E que venham os
data scientist
!
Eduardo de Rezende Francisco
Cientista da computação, professor do NDE do
curso de sistemas de informação em comunicação e
gestão da ESPM e do curso de administração de
empresas da FGV-Eaesp, consultor em geoinformação e
sócio-fundador da Meia Bandeirada e do GisBIw
latinstock