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Na contramão de muito o que se falou sobre as soluções de big data, o Enterprise Strategy Group (ESG) apresenta novas evidências para apoiar a ideia de que serão feitos grandes investimentos em soluções desse tipo em 2013. Contudo, elas não serão abundantes: os gastos com inteligência em negócios e análises encontram-se no terceiro nível das intenções de gastos com iniciativas de TI, mesmo que acima da média, conforme mostrados na pesquisa feita pelo grupo. ESG.1 Quando perguntados sobre quais iniciativas comerciais acreditavam ter o maior impacto sobre as decisões de gastos com tecnologia de suas organizações nos próximos 12 meses, 44% dos entrevistados citaram iniciativas de redução de custos. A melhoria dos processos de segurança e negócios ficaram com 31%. Foram aceitas várias respostas. As iniciativas de BI/análise caíram no grupo de 21% a 25%, que inclui conformidade, computação móvel e cooperação.

De fato, o ESG viu o surgimento da segunda onda no segundo semestre de 2012. Os números à esquerda foram retirados de uma pesquisa do ESG conduzida em relação a soluções de big data. 2 As principais preocupações incluem segurança, a integração de dados, a limpeza de dados e a garantia de que a performance da análise não desaponte os usuários. Para a ESG, essas preocupações primárias refletem claramente um conjunto de necessidades de nível empresarial. A ideia de uma abordagem experimental e dispendiosa já estava perdendo seu impulso.

Equipamentos e hardware pré-configurado são favorecidosDevido aos orçamentos saudáveis, mas não extravagantes, para

as soluções de big data e aos compradores que não estão usando tecnologia de ponta, onde os compradores de soluções de big data irão investir? O ESG acredita que muitos desses compradores demonstrarão um interesse cada vez maior em equipamentos e hardware pré-configurado para suas soluções de big data. Apesar de continuar a crescer o interesse no uso de cloud computing para partes de grandes volumes de dados, muitas organizações ainda preferem uma infraestrutura em que a própria empresa detenha o controle, mas não ao ponto de criar seus próprios clusters. E, a menos que a organização seja uma empresa do estilo Web 2.0, o ESG geralmente não recomenda uma abordagem “faça você mesmo” para a criação e o gerenciamento de hardware e infraestrutura para soluções de grandes volumes de dados, por dois motivos principais:

Primeiro, são poucos os departamentos de TI e raras as linhas de negócios que contam com uma equipe com experiência em dados suficiente para projetar, criar, configurar e gerenciar sua própria infraestrutura para um ambiente de produção de escala completa e crescimento rápido. As empresas que correrem esse risco sem as habilidades necessárias poderão chegar a um desfiladeiro econômico criado por elas mesmas. Quem estiver disposto a contratar a habilidade para as soluções “faça você mesmo” de grandes volumes de dados devem esperar ter que pagar muito mais do que a média pela experiência relevante em TI e ciência de dados.

Segundo, as organizações estarão muito otimistas se acreditarem que diretores de marketing e linhas de negócios investirão grandes parcelas de seus orçamentos em gastos de capital ou de operação em projetos de big data com retorno de investimento (ROI) imprevisível. As empresas podem fazer investimentos, mas os projetos fundamentados, e não os experimentais, ainda respondem ao diretor financeiro (CFO), assim como qualquer outro projeto de TI, independentemente da origem

do orçamento. Portanto, o ESG acredita que projetos fundamentados devem, se desejam obter êxito, alocar uma parte razoável, previsível e confiável do orçamento para infraestrutura. Equipamentos e infraestrutura pré-configurada atendem a esses critérios.

O segredo nesses casos é oferecer um equipamento ou hardware pré-configurado ajustado para uma determinada solução específica de software para big data. Até o momento o ESG não encontrou uma infraestrutura generalizada para o mesmo que tenha obtido êxito e que apresente apelo universal. Também não espera ver surgir uma em 2013 ou em qualquer outro momento. Em vez disso pela perspectiva do êxito, quando aplicável, é importante que fornecedores de soluções de software para big data e de infraestrutura, trabalhem juntos para ajudar seus clientes com os projetos relacionados com o assunto. Essa segunda onda de compradores de soluções precisam de ajuda e garantias de todos os envolvidos. Sejam suas soluções de hardware, software, rede ou híbridas, eles ainda seguirão precisando de muitos serviços relacionados ao big data para permanecerem na onda.

A Dell reconheceu o apelo de equipamentos, infraestrutura pré-configurada e parcerias para a soluções de big data. Por exemplo, a empresa oferece uma infraestrutura pré-configurada Hadoop™ que inclui a distribuição Cloudera com o software Apache Hadoop (CDH). Outro exemplo é o equipamento SAP® HANA™ da Dell, configurado e altamente preparado para trabalhar com HANA, um banco de dados usado por um número cada vez maior de organizações SAP para revolucionar análises operacionais. A Dell também conta com um conjunto de especialistas em soluções SAP e até mesmo criou um conjunto de serviços específico para controlar e gerenciar a velocidade do HANA obtida por meio do uso de memória.

Encontrar as empresas onde elas estiveremO ano de 2012 viu também um imenso volume de investimentos

vindo de investidores de capital de risco em provedores de soluções de big data. Infelizmente em 2013 começa o ajuste de contas de alguns desses investimentos. Assim, o ESG realmente aprecia os provedores de soluções maiores, bem estabelecidos e conhecidos que trabalham de forma correta e em conjunto com outras empresas no complexo espaço de soluções de big data, e tambéms os provedores relativamente novos e especializados em um nicho específico de soluções. Os provedores inteligentes de soluções da segunda categoria compreendem que é preciso trabalhar com provedores confiáveis e renomados, como a Dell, para alcançar clientes de soluções para big data que sejam interessados, mas também cautelosos.

A Dell formou parcerias com vários especialistas em soluções para big data em 2012, como Datameer, ParAccel e Pentaho. Esses fornecedores oferecem soluções holísticas: de núcleo de inteligência em negócios e análises com uma boa dose de soluções de big data para médias e grandes empresas (como as oferecidas pela Pentaho) ao banco de dados e à plataforma de processamento paralelo massivo (MPP) e para complexas análises preditivas (da ParAccel). O ESG acredita que a variedade de soluções para big data da Dell pode ajudar seus clientes independentemente de sua atual afinidade ou esperiência com o assunto.

Definição de big data daqui para a frentePara aproveitar as soluções de big data, os requisitos da infraestrutura

de uma organização dependem de suas metas e do atual nível de adoção. A empresa investiu em análises avançadas no longo prazo

A segunda onda de big data: de serviços a soluções Por Evan Quinn

Tendências de mercado

Pense em 2013 como um ano de transição, conforme os

responsáveis por decisões de TI consideram: os prós e

contras da mudança de abordagens orientadas a serviços

para equipamentos e hardwares pré-configurados, que são

projetados para simplificar a implementação de soluções

para big data (grandes volumes de dados).

Para muitos compradores de soluções de big data, 2012 foi um ano de abordagens orientadas a serviços. Fornecedores com unidades de serviços profissionais e educacionais bem definidas, como Dell, IBM e Opera Solutions, ajudaram muitos dos primeiros usuários a conseguir resultados. Fornecedores da distribuição Apache Hadoop™, inclusive Cloudera, Hortonworks e MapR, também participaram. Mas como os perfis organizacionais passam de alguns primeiros usuários a uma grande

maioria querendo atualizar sua tecnologia o quanto antes, espera-se que os orçamentos exclusivos para soluções de big data sejam, em média, menores e que diminua o número de projetos altamente personalizados e ousados.

A maioria dos grandes apoiadores da “ciência de dados” já investiu de alguma maneira em soluções de big data. Na verdade, praticamente não é necessário convencê-los. No entando, os compradores da segunda onda de big data querem uma abordagem que não seja personalizada demais e que seja fácil de implementar.

Eles procuram soluções abrangentes (infraestruturas, plataformas, ferramentas de produtividade, e até mesmo aplicativos para big data) com custos aparentes menores do que os geralmente associados a esforços personalizados.

Segurança de dados

Integração de dados

Qualidade de dados

Tarefas de limpeza de dados

Sincronização de dados

Custos com Storage

Gerenciamento de dados principal

Falta de habilidades

Tamanhos do conjuntos de dados

Controle de dados

Custo de licenciamento de softaware para aplicação de análises de dados

Custos de licencimanto para software de banco de dados

Custos de espaço físico no data center

Expectativas de negócio em relação ao tempo que leva para completar tarefas

34%

30%

29%

28%

27%

25%

24%

22%

21%

20%

20%

16%

16%

9%

0% 10% 20% 30% 40%

1 “Research report: 2013 IT spending intentions survey,” (Relatório de pesquisa: levantamento de intenções de gastos em TI em 2013) por Bill Lundell e John McKnight com Jennifer Gahm, Enterprise Strategy Group, Janeiro de 2013, qrs.ly/ah2z6ao.

2 “ Research report: The convergence of big data processing and integrated infrastructure” (Relatório de pesquisa: A convergência da infraestrutura de processos e integração do big data), por Evan Quinn e Bill Lundell com Brian Babineau, Enterprise Strategy Group, julho de 2012, qrs.ly/tp2z6as.

Desafios enfrentados pelas organizações com seus maiores conjuntos de dados para processar e analisar dados (porcentagem dos entrevistados, N = 399, várias respostas aceitas)

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para compreender seus clientes ou ajudar em novas descobertas que impulsionem a pesquisa e o desenvolvimento? Ou a organização ainda está batalhando para fornecer inteligência básica para negócios a seus executivos? Muitas empresas se encontram em um meio termo. Mas, em quase todos os casos, para progredir, elas devem adaptar sua infraestrutura de acordo com as necessidades das soluções de big data e aumentar, com isso, sua experiência até um determinado nível.

Muito se tem dito sobre os três Vs das soluções para big data, referindo-se ao fato de geralmente envolverem mais dados ou volume; mais tipos de dados ou variedade; e um fluxo mais rápido de dados ou velocidade, do que era no passado. O ESG acredita que as organizações devem concentrar-se em seis, em vez de três Vs. Adicionando: veracidade, para ajudar a garantir que analistas estejam trabalhando com dados limpos; visualização, para fornecer aos usuários finais ferramentas gráficas sofisticadas e flexíveis para utilizar o poder do big data; e valor, para ajudar o diretor financeiro da empresa (CFO) a garantir que a organização tire maior proveito do big data do que o investimento que está sendo feito.

Em 2013, a ideia de criar alguns clusters, fazer download do Hadoop, lançar alguns dados nos clusters, usar o MapRedude e ver o que é possível encontrar não vai funcionar. Essa abordagem não define mais as soluções de big data desse ano e nem do futuro. Em vez disso, as organizações

estão exigindo infraestruturas planejadas e comprovadas, soluções de software que possibilitem resultados rápidos, e serviços que ajudem a definir projetos e resultados realistas. Além de proporcionar a solução combinada de big data por um preço que não fuja muito do investimento previsto.

Evan Quinn é Analista Sênior no Enterprise Strategy Group.

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