Esta semana participei de um evento na Microsoft onde eles levaram o principal executivo da Hortonworks na América Latina para falar sobre como “Acelerar nossas vendas com Hadoop".
Para os leigos que me leem agora, Hadoop é, junto com Cloudera, o principal player neste mundo novo da tecnologia que se convencionou chamar de Big Data. E a Hortonworks é uma empresa similar ao que foi a Red Hat para o mundo Linux. Sendo o Hadoop uma tecnologia de código aberto, um projeto da Apache.org, a Hortonworks vem capitalizando com suas implementações da nova tecnologia e, seu principal executivo de Latam, por acaso, é oriundo da Red Hat.
Após assistir a sua apresentação eu levantei a mão, curioso sobre o tamanho deste novo mercado de tecnologia e se, efetivamente, as empresas de consultoria em Business Intelligence como a nossa deveriam entrar nesta nova onda. O Executivo me pareceu ligeiramente incomodado com minha observação na medida em que, para introduzir minha questão eu mencionei algo que li a respeito sobre Big Data. Coloquei as aspas e afirmei que dizem que Big Data é como "Sexo na Adolescência", ou seja, todo mundo fala sobre isto, ninguém realmente sabe como fazer, todo mundo pensa que os outros estão fazendo, logo todo mundo fala que faz! Para responder meu desafio ele respirou um pouco mais fundo, foi até sua pasta retirou um cartão de visitas e me pediu que lesse em voz alta o que estava escrito no verso. Em inglês estava escrito que "Dentro de 5 anos, metade dos dados do mundo serão processados em Hadoop". Certamente uma afirmação visionária que, apesar de ter um pequeno deslize, não falar a partir de quando os 5 anos começam a ser contados :-), é de fato algo que devemos colocar um olhar mais atento. De acordo com o consultor técnico que o acompanhava, o Facebook é um dos principais usuários da tecnologia e ajudou a desenvolvê-la em seu componente de banco de dados NoSQL (posso traduzir isto mais tarde, se você me permite?). Ora, se Facebook, assim como outros gigantes da Internet, como Yahoo, são usuários, então não está tão difícil atingir a visão descrita no verso do cartão, certo? Mas será que esta é uma tecnologia adequada para adotarmos em nossas empresas imediatamente?
Outro questionamento que levei ao palestrante, (sim sou aquele cara que fica perguntando nas palestras) foi com relação às vantagens em relação às abordagens tradicionais de BI para suporte a decisões. Mais uma vez acredito que o deixei ligeiramente incomodado na medida em que ele usou dois argumentos que não me deixaram totalmente convencido, o primeiro foi a eterna comparação com os mainframes que não acabaram, porém nenhum CIO os coloca no centro de sua estratégia de TI, e a segunda foi o fato de que, se a Microsoft está disponibilizando o Hadoop em seu serviço em nuvem do Azure, então devemos considerá-lo. Eu poderia ter contra argumentado com o exemplo das tecnologias open source que eram grandes promessas há cerca de 10 anos atrás mas que poucos as colocam no centro de suas estratégias hoje em dia, a não ser certos nichos, assim como exemplos de tecnologias que a Microsoft investiu, como foi o FAST, mas que eram muito complicadas para implementar e ficou restrita a projetos muito específicos e poucos parceiros de implementação, logo a Microsoft preferiu simplificá-la embutindo-a no motor de busca do SharePoint. Preferi não polemizar diante da audiência, tirar as minhas conclusões com base em discussões com nosso time de consultores e leituras adicionais.
Para mim ficou clara a ideia de que as abordagens tradicionais de BI, Data Analytics e Self Service BI ainda são alternativas a se investir diante dos cenários de negócio mais comerciais e que, a abordagem de Big Data deve ser adotada em desafios de negócio onde os 3Vs estejam presentes, ou seja, grandes Volumes, Variedade de dados, sendo processados em grandes Velocidades. Desta forma, não estamos falando somente de analisar suas vendas comparadas com o mercado ou de indicadores de saúde financeira de sua empresa, estamos falando, por exemplo, de dados de streaming em tempo real, agregados com análises preditivas. Bons exemplos para a aplicação deste conceito são prevenção a fraudes em cartões de crédito e Internet Banking ou análise de crédito.
Concluindo, por mais empolgante que possa ser o Big Data, na minha modesta opinião, ainda não é uma solução de fácil adoção sendo que para a maioria dos processos de apoio a decisão o BI tradicional ainda é a solução mais barata e rápida.
