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Solução para um enigma corporativo comum: dar sentido a todos os dados

Atualmente, a maioria das empresas coleta enormes quantidades de dados, e é provável que elas saibam que eles contêm informações cruciais sobre tudo, desde o que os clientes querem comprar às 22h na sexta-feira em comparação com as 7h da manhã de quarta-feira até como eles poderiam administrar seus negócios com mais eficiência em qualquer dia da semana. Além disso, todos os dados estão disponíveis em tempo real.

Mas muitas vezes as empresas não conseguem captar esses sinais ou os percebem tarde demais.

“Seria um eufemismo dizer que podemos ver apenas a ponta do iceberg. É mais como se estivéssemos analisando um único cubo de gelo desse iceberg”, disse Daniel Yu, diretor de marketing de produto, dados do Azure e inteligência artificial da Microsoft.

Parte do problema é o grande volume de dados e a dificuldade de entendê-los. Muitas dessas informações valiosas são chamadas de dados não estruturados ou semiestruturados, gerados a partir de interações do cliente na web, aplicativos de software como serviço, mídias sociais, aplicativos móveis ou dispositivos de IoT, como refrigeradores conectados e assistentes inteligentes. Os dados são armazenados na nuvem, onde muitas das ferramentas para analisá-los ainda estão amadurecendo.

Yu disse que isso deixou as empresas sentindo que têm duas opções: podem ter sistemas poderosos que podem fazer análises realmente sofisticadas, mas exigem que eles saibam exatamente quais são as suas necessidades, ou podem optar por sistemas mais flexíveis que não lhes dão muitas opções para análises sofisticadas e são mais demoradas de gerenciar.

“Achamos que é uma escolha falsa”, disse Yu. “Você pode ter poder e flexibilidade em análises, a um custo razoável.”

Lidia Rozhentsova, Sofia Iasonidou e Niklas Arbin, do BookBeat, analisam dados numa tela.
Da esquerda para a direita, Lidia Rozhentsova, Sofia Iasonidou e Niklas Arbin, do BookBeat, discutem as ferramentas de análise de dados que usaram para entender a enorme quantidade de dados brutos que coletam todos os dias.

Na quinta-feira, 7, a Microsoft anunciou que suas ofertas para clientes estão recebendo uma atualização, com a disponibilidade geral do Azure Data Explorer (ADX) e do Azure Data Lake Storage (ADLS).

A Microsoft diz que sua plataforma de análise na nuvem Azure fornece a melhor relação preço-desempenho do setor, um padrão que mede a velocidade de um sistema em relação ao seu custo por hora. De acordo com testes independentes do GigaOM, a análise com o SQL Data Warehouse do Azure é até 14 vezes mais rápida e custa 94% menos do que outras ofertas de análise na nuvem.

A Microsoft disse que o ADX pode analisar 1 bilhão de registros de streaming de dados por segundo, usando linguagem de consulta simples, enquanto deixa os dados e seus metadados em seu estado original. O ADLS fornece um repositório para armazenar grandes quantidades de dados estruturados ou não estruturados, com os recursos de eficiência e segurança do Azure Blob Storage. Essa combinação é otimizada para análise.

Esse é exatamente o tipo de oferta que todos precisam, desde pequenas startups até grandes empresas estabelecidas.

Um bom exemplo é o BookBeat, um serviço de streaming de audiolivros baseado na Europa que executa seus negócios na plataforma Azure. A empresa usa a análise de dados para atender às recomendações precisas dos clientes com base em seu próprio histórico de leitura e de clientes com interesses semelhantes. Ela também se baseia em dados para lançar novos modelos de negócios, como uma conta compartilhada de família, que foi lançada após seus dados indicarem, corretamente, que seria bem-sucedida.

“Todas as nossas equipes são baseadas em dados”, disse Niklas Arbin, chefe dos desenvolvedores do BookBeat. “Nós usamos dados para tudo.”

Arbin disse que, com o Azure gerenciando sua infraestrutura de servidores, os especialistas técnicos do BookBeat estão livres para trabalhar em outras tarefas essenciais. Isso inclui a mineração dos dados para fornecer insights e valor e construir ferramentas internas para gerenciar os vastos fluxos de livros que ele oferece.

“O Azure nos permite usar os mais altos padrões no desenvolvimento de aplicativos, o que tem sido muito difícil de ser feito em qualquer conjunto de ferramentas de business intelligence”, disse Arbin. “Isso dá aos nossos desenvolvedores liberdade para escolher a melhor ferramenta para o trabalho.”

Mesa de funcionário da BookBeat cheia de livros.
Muitas das mesas nos escritórios do BookBeat em Estocolmo, Suécia, também estão repletas de livros analógicos.

A empresa nem tem um departamento de TI tradicional.

“Não precisamos nos preocupar com o tempo de atividade dos servidores”, afirmou Arbin. “Não gostamos de trabalhar no meio da noite.”

Para John Chirapurath, gerente-geral de dados de Azure, Blockchain e IA na Microsoft, isso soa um sucesso. Ele disse que o objetivo da Microsoft é remover a complexidade dos clientes sempre que possível, desde a ingestão de dados até a apresentação.

“Nós sempre nos esforçamos para facilitar a análise da equipe de TI e para fornecer insights poderosos ao pessoal da linha de negócios usando produtos bonitos”, disse Chirapurath.

A Microsoft diz que outro indicador de venda para os clientes é o longo histórico da empresa de proteger sua nuvem Azure, incluindo ajudar os clientes a obedecer a padrões e regulamentos de privacidade, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados, ou GDPR, adotado na Europa.

Para Yu, os avanços contínuos na tecnologia de análise na nuvem e o fluxo implacável de dados úteis estão levando os clientes a um ponto de inflexão. Para muitos, ele disse que não faria mais sentido hospedar todos esses dados localmente e dedicar tantos recursos ao gerenciamento desses recursos, quando há análises muito mais interessantes que podem ser feitas na nuvem.

“Dados e análises estão mudando tudo para as empresas”, disse Yu. “Não há uma única companhia que não esteja pensando nisso.”

Fotos: Alexander Donka para a Microsoft

Tags: Azure Data Explorer, Azure Data Lake Storage

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