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Se a precisão da mensagem lhe é espantosa, prepara-se: a tecnologia que cruza coordenadas GPS, posts de redes sociais e todo tipo de dado em tempo real para proporcionar cenas como essa já existe e está invadindo empresas e governos do Brasil e do mundo. A promessa, segundo especialistas, é de uma revolução nas relações entre consumidores e empresas, entre a realidade sócio-econômica e os tomadores de decisões e até uma virada na ciência. A tecnologia insinua, ainda, uma nova fronteira na discussão sobre privacidade.
Trata-se de Big Data, termo de mercado para o conjunto de soluções que analisa informações em variedade, volume e velocidade inéditos até hoje - os três Vs, como chamam os tecnólogos. Ferramentas desse tipo surgiram no fim da década passada, mas este ano o conceito extrapolou de vez os limites da academia e dos setores de TI. Isso porque o preço para armazenamento de dados está despencando e diversas ferramentas baratas ou gratuitas para lidar com as informações estão surgindo. Um exemplo é o Hadoop, software de código aberto surgido dentro da Google que permite tratar grandes volumes de dados em tempo real.
Prova do alcance do conceito foi último Fórum Econômico Mundial. O austero encontro de Davos abriu espaço em sua agenda de debates sobre mercados financeiros e conjuntura macroeconômica para discutir diversos aspectos do mundo da informação. Ao fim, o fórum publicou o estudo "Big Data, grande impacto: novas possibilidades para o desenvolvimento internacional", que mostra como o Big Data pode ser uma arma contra problemas sócio-econômicos.
Um mercado de US$ 17 bi em 2015
Brad Pitt contribuiu ainda mais para a popularização da ideia: o filme “Moneyball”, protagonizado por ele e em cartaz no cinema, conta a história da mais famosa aplicação do Big Data.
Segundo a consultoria IDC, o mercado global de Big Data crescerá quase 40% ao ano entre 2010 e 2015, saltando de US$ 3,2 bilhões para US$ 16,9 bilhões. O ritmo dessa expansão é cerca de sete vezes maior do que o da indústria de tecnologia da informação como um todo. Mas essa projeção é considerada conservadora por parte do mercado por não incluir os desdobramentos da tecnologia sobre o restante da economia. Para o executivo de operações da EMC, Pat Gelsinger, o Big Data já movimenta US$ 70 bilhões e crescerá algo entre 15% e 20% ao ano daqui pra frente.
Como escreveu a Reuters, esses números deixam os fundos de capital de risco salivando. Dados compilados pela empresa que controla a agência de notícias mostram que só os venture capitalist investiram no ano passado US$ 2,5 bilhões em start-ups que atuam em Big Data.
A tecnologia envolve tanto dinheiro porque soluciona um problema inadiável para a economia global. Se você se sente atordoado com a enxurrada de posts no seu Twitter, imagine a perda de produtividade em uma empresa incapaz de compreender os dados que a inundam.
A quantidade global de dados digitais deve crescer do atual 1,8 zettabyte para 7,9 zettabytes em 2015, prevê a IDC. Zettabyte é o mesmo que um trilhão de gigabytes. Isso significa que, daqui a três anos, toda a informação do mundo poderia ser armazenada em 493 bilhões de iPads. A Gartner, outra consultoria, sustenta que esse volume de informação vai se expandir nos próximos anos a um ritmo de, no mínimo, 59%.
A centelha que aciona essa explosão é a proliferação de aparelhos e plataformas que geram dados como nunca. São os celulares, GPS, redes sociais, câmeras e sensores dos mais diversos tipos. E grande parte das informações nascidas nessas mídias são classificadas de não-estruturadas: ou seja, não é facilmente computável, sendo geralmente gerada pelo ser humano, não por uma máquina. A Gartner diz que mais de 85% das informações armazenadas pelas companhias do mundo sejam desse tipo, que, até pouco tempo, só podia ser compreendido por pessoas. Com o Big Data, as máquinas aprendem a lê-lo. Essa é, nas palavras de alguns especialistas ouvidos para esta reportagem, a beleza do conceito.
É chegada a vez da evolução no ‘I’
— Nos últimos 50 anos, toda a evolução do mercado de TI se deu, praticamente, apenas no “T” da sigla, na tecnologia. Com o Big Data, é chegada a hora de o “I”, de inteligência, guiar o avanços — afirmou Alexandre Kazuki, diretor de marketing da divisão da HP Brasil que cuida de Big Data.
O Big Data está dando os primeiros passos no mundo, mas a tecnologia apenas engatinha no Brasil, na avaliação de Kátia Vaskys, diretora de Bussiness Analytics da IBM. Como prova disso ela cita a forma como a maioria das empresas brasileiras monitora suas marcas nas redes sociais. Lá fora, essa é uma das tarefas mais caras ao Big Data, e gigantes como Walmart estão na dianteira.
— Aqui costuma-se contratar um time de estagiários para isso. Isso é basear a estratégia de marketing na intuição, mas não há intuição que resista a tanta informação! Há uma ferramenta tecnológica para fazer isso com muito mais precisão e em tempo real — comentou Kátia.
A aplicação por aqui está restrita, por enquanto, a alguns setores: varejo, financeiro (sobretudo na análise de risco), telecomunicações, petrolífero e, segundo Kazuki, começa a chegar às áreas de mídia e entretenimento.
Os clientes da Renner, por exemplo, não imaginam que a presença daquela camiseta na arara da loja é obra de tecnologia de ponta. Em parceria com a gigante Oracle, a varejista usa Big Data para identificar as necessidades imediatas dos consumidores, explica o diretor de TI Leandro Balbinot. A Renner consegue monitorar em tempo real o fluxo de mercadorias da loja ao cruzar os dados de localização GPS dos caminhões dos seus fornecedores com os níveis dos seus estoques. A rede também acompanha a aceitação dos seus produtos de forma instantânea nas redes sociais. Assim é possível saber se a roupa do comercial que acabou de ser veiculado na TV agradou ou não.
Mas a empresa quer algo mais desses dados. Balbinot adianta que em breve será possível deduzir as estratégias dos concorrentes simplesmente analisando os preços dos fornecedores. Outra possibilidade é a de trocar a seleção de produtos à venda na loja com base nas informações meteorológicas de um determinado dia. Exemplo: se os dados mostrarem que, nas últimas chuvas, os clientes compraram menos calças e mais acessórios, a rede pode dar mais destaque a eles logo que os primeiros pingos caírem na cidade.