O que é Big Data?

Introdução

Você já parou para pensar na quantidade e variedade de dados que geramos e armazenamos a cada dia? Bancos, companhias aéreas, operadoras de telefonia, serviços de busca on-line e redes varejistas são apenas alguns dos inúmeros exemplos de empresas que convivem diariamente com grandes volumes de informações. Mas apenas ter dados não basta: é importante conseguir e saber usá-los. É aí que o conceito de Big Data entra em cena.

Neste texto, você verá o que é Big Data, entenderá o porquê de este nome estar cada vez mais presente no vocabulário dos ambientes de Tecnologia da Informação (TI) e compreenderá os motivos que levam o conceito a contribuir para o cotidiano de empresas, governos e demais instituições.


O conceito de Big Data

A princípio, podemos definir o conceito de Big Data como sendo conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmente preparadas para lidar com grandes volumes, de forma que toda e qualquer informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil.

De maneira mais simplista, a ideia também pode ser compreendida como a análise de grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes que, em volumes menores, dificilmente seriam alcançados.

Big DataNão é difícil entender o cenário em que o conceito se aplica: trocamos milhões de e-mails por dia; milhares de transações bancárias acontecem no mundo a cada segundo; soluções sofisticadas gerenciam a cadeia de suprimentos de várias fábricas neste exato momento; operadoras registram a todo instante chamadas e tráfego de dados do crescente número de linhas móveis no mundo todo; sistemas de ERP coordenam os setores de inúmeras companhias. Enfim, exemplos não faltam - se te perguntarem, você certamente será capaz de apontar outros sem fazer esforço.

Informação é poder, logo, se uma empresa souber como utilizar os dados que tem em mãos, poderá entender como melhorar um produto, como criar uma estratégia de marketing mais eficiente, como cortar gastos, como produzir mais em menos tempo, como evitar o desperdício de recursos, como superar um concorrente, como disponibilizar serviços para a um cliente especial de maneira satisfatória e assim por diante.

Perceba, estamos falando de fatores que podem inclusive ser decisivos para o futuro de uma companhia. Mas, Big Data é um nome relativamente recente (ou, ao menos, começou a aparecer na mídia recentemente). Isso significa que somente nos últimos anos é que as empresas descobriram a necessidade de fazer melhor uso de seus grandes bancos de dados?

Pode ter certeza que não. Há tempos que departamentos de TI contemplam aplicações de Data Mining, Business Intelligence e CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, para tratar justamente de análise de dados, tomadas de decisões e outros aspectos relacionados ao negócio.

A proposta de uma solução de Big Data é a de oferecer uma abordagem ampla no tratamento do aspecto cada vez mais "caótico" dos dados para tornar as referidas aplicações e todas as outras mais eficientes e precisas. Para tanto, o conceito considera não somente grandes quantidades de dados, a velocidade de análise e a disponibilização destes, como também a relação com e entre os volumes.

O Facebook é um exemplo de empresa que se beneficia de Big Data
O Facebook é um exemplo de empresa que se beneficia de Big Data: as bases de dados do serviço aumentam todo dia
e são utilizadas para determinar relações, preferências e comportamentos dos usuários


Por que Big Data é tão importante?

Lidamos com dados desde os primórdios da humanidade. Acontece que, nos tempos atuais, os avanços computacionais nos permitem guardar, organizar e analisar dados muito mais facilmente e com frequência muito maior.

Este panorama está longe de deixar de ser crescente. Basta imaginar, por exemplo, que vários dispositivos em nossas casas - geladeiras, TVs, lavadoras de roupa, cafeteiras, entre outros - deverão estar conectados à internet em um futuro não muito distante. Esta previsão está dentro do que se conhece como Internet das Coisas.

Se olharmos para o que temos agora, já veremos uma grande mudança em relação às décadas anteriores: tomando como base apenas a internet, pense na quantidade de dados que são gerados diariamente somente nas redes sociais; repare na imensa quantidade de sites na Web; perceba que você é capaz de fazer compras on-line por meio até do seu celular, quando o máximo de informatização que as lojas tinham em um passado não muito distante eram sistemas isolados para gerenciar os seus estabelecimentos físicos.

As tecnologias atuais nos permitiram - e permitem - aumentar exponencialmente a quantidade de informações no mundo e, agora, empresas, governos e outras instituições precisam saber lidar com esta "explosão" de dados. O Big Data se propõe a ajudar nesta tarefa, uma vez que as ferramentas computacionais usadas até então para gestão de dados, por si só, já não podem fazê-lo satisfatoriamente.

A quantidade de dados gerada e armazenada diariamente chegou a tal ponto que, hoje, uma estrutura centralizada de processamento de dados já não faz mais sentido para a maioria absoluta das grandes entidades. O Google, por exemplo, possui vários data centers para dar conta de suas operações, mas trata todos de maneira integrada. Este "particionamento estrutural", é bom destacar, não é uma barreira para o Big Data - em tempos de computação nas nuvens, nada mas trivial.


Os 'Vs' do Big Data: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor

No intuito de deixar a ideia de Big Data mais clara, alguns especialistas passaram a resumir o assunto em aspectos que conseguem descrever satisfatoriamente a base do conceito: os cincos 'Vs' - volume, velocidade e variedade, com os fatores veracidade e valor aparecendo posteriormente.

O aspecto do volume (volume) você já conhece. Estamos falando de quantidades de dados realmente grandes, que crescem exponencialmente e que, não raramente, são subutilizados justamente por estarem nestas condições.

Velocidade (velocity) é outro ponto que você já assimilou. Para dar conta de determinados problemas, o tratamento dos dados (obtenção, gravação, atualização, enfim) deve ser feito em tempo hábil - muitas vezes em tempo real. Se o tamanho do banco de dados for um fator limitante, o negócio pode ser prejudicado: imagine, por exemplo, o transtorno que uma operadora de cartão de crédito teria - e causaria - se demorasse horas para aprovar um transação de um cliente pelo fato de o seu sistema de segurança não conseguir analisar rapidamente todos os dados que podem indicar uma fraude.

Variedade (variety) é outro aspecto importante. Os volume de dados que temos hoje são consequência também da diversidade de informações. Temos dados em formato estruturados, isto é, armazenados em bancos como PostgreSQL e Oracle, e dados não estruturados oriundos de inúmeras fontes, como documentos, imagens, áudios, vídeos e assim por diante. É necessário saber tratar a variedade como parte de um todo - um tipo de dado pode ser inútil se não for associado a outros.

O ponto de vista da veracidade (veracity) também pode ser considerado, pois não adianta muita coisa lidar com a combinação "volume + velocidade + variedade" se houver dados não confiáveis. É necessário que haja processos que garantam o máximo possível a consistência dos dados. Voltando ao exemplo da operadora de cartão de crédito, imagine o problema que a empresa teria se o seu sistema bloqueasse uma transação genuína por analisar dados não condizentes com a realidade.

Informação não é só poder, informação também é patrimônio. A combinação "volume + velocidade + variedade + veracidade", além de todo e qualquer outro aspecto que caracteriza uma solução de Big Data, se mostrará inviável se o resultado não trouxer benefícios significativos e que compensem o investimento. Este é o ponto de vista do valor (value).

É claro que estes cinco aspectos não precisam ser tomados como a definição perfeita. Há quem acredite, por exemplo, que a combinação "volume + velocidade + variedade" seja suficiente para transmitir uma noção aceitável do Big Data. Sob esta óptica, os aspectos da veracidade e do valor seriam desnecessários, porque já estão implícitos no negócio - qualquer entidade séria sabe que precisa de dados consistentes; nenhuma entidade toma decisões e investe se não houver expectativa de retorno.

O destaque para estes dois pontos talvez seja mesmo desnecessário por fazer referência ao que parece óbvio. Por outro lado, a sua consideração pode ser relevante porque reforça os cuidados necessários a estes aspectos: uma empresa pode estar analisando redes sociais para obter uma avaliação da imagem que os clientes têm de seus produtos, mas será que estas informações são confiáveis ao ponto de não ser necessário a adoção de procedimentos mais criteriosos? Será que não se faz necessário um estudo mais profundo para diminuir os riscos de um investimento antes de efetuá-lo?

De qualquer forma, os três primeiros 'Vs' - volume, velocidade e variedade - podem até não oferecer a melhor definição do conceito, mas não estão longe de fazê-lo. Entende-se que Big Data trata apenas de enormes quantidades de dados, todavia, você pode ter um volume não muito grande, mas que ainda se encaixa no contexto por causa dos fatores velocidade e variedade.


Soluções de Big Data

Além de lidar com volumes extremamente grandes de dados dos mais variados tipos, soluções de Big Data também precisam trabalhar com distribuição de processamento e elasticidade, isto é, suportar aplicações com volumes de dados que crescem substancialmente em pouco tempo.

O problema é que os bancos de dados "tradicionais", especialmente aqueles que exploram o modelo relacional, como o MySQL, o PostgreSQL e o Oracle, não se mostram adequados a estes requisitos, já que são menos flexíveis.

Isso acontece porque bancos de dados relacionais normalmente se baseiam em quatro propriedades que tornam a sua adoção segura e eficiente, razão pela qual soluções do tipo são tão populares: Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade. Esta combinação é conhecida como ACID, sigla para o uso destes termos em inglês: Atomicity, Consistency, Isolation e Durability. Vejamos uma breve descrição de cada uma:

  • Atomicidade: toda transação deve ser atômica, isto é, só pode ser considerada efetivada se executada completamente;
  • Consistência: todas as regras aplicadas ao banco de dados devem ser seguidas;
  • Isolamento: nenhuma transação pode interferir em outra que esteja em andamento ao mesmo tempo;
  • Durabilidade: uma vez que a transação esteja concluída, os dados consequentes não podem ser perdidos.

O problema é que este conjunto de propriedades é por demais restritivo para uma solução de Big Data. A elasticidade, por exemplo, pode ser inviabilizada pela atomicidade e pela consistência. É neste ponto que entra em cena o conceito de NoSQL, denominação que muitos atribuem à expressão em inglês "Not only SQL", que em tradução livre significa "Não apenas SQL" (SQL - Structured Query Language - é, em poucas palavras, uma linguagem própria para se trabalhar com bancos de dados relacionais).

O NoSQL faz referência às soluções de bancos de dados que possibilitam armazenamento de diversas formas, não se limitando ao modelo relacional tradicional. Bancos do tipo são mais flexíveis, sendo inclusive compatíveis com um grupo de premissas que "compete" com as propriedades ACID: a BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistency - Basicamente disponível, Estado Leve, Eventualmente consistente).

Não é que bancos de dados relacionais tenham ficado ultrapassados - eles são e continuarão por muito tempo sendo úteis a uma série de aplicações. O que acontece é que, geralmente, quanto maior um banco de dados se torna, mais custoso e trabalhoso ele fica: é preciso otimizar, acrescentar novos servidores, empregar mais especialistas em sua manutenção, enfim.

Via de regra, escalar (torná-lo maior) um bancos de dados NoSQL é mais fácil e menos custoso. Isso é possível porque, além de contar com propriedades mais flexíveis, bancos do tipo já são otimizados para trabalhar com processamento paralelo, distribuição global (vários data centers), aumento imediato de sua capacidade e outros.

Além disso, há mais de uma categoria de banco de dados NoSQL, fazendo com que soluções do tipo possam atender à grande variedade de dados que existe, tanto estrurados, quanto não estruturados: bancos de dados orientados a documentos, bancos de dados chave/valor, bancos de dados de grafos, enfim.

Exemplos de bancos de dado NoSQL são o Cassandra, o MongoDB, o HBase, o CouchDB e o Redis. Mas, quando o assunto é Big Data, apenas um banco de dados do tipo não basta. É necessário também contar com ferramentas que permitam o tratamento dos volumes. Neste ponto, o Hadoop é, de longe, a principal referência.

Exemplos de bancos de dados noSQL: Cassandra, MongoDB, HBase, CouchDB e Redis
Exemplos de bancos de dados noSQL: Cassandra, MongoDB, HBase, CouchDB e Redis


O que é Hadoop?

O Hadoop é uma plataforma open source desenvolvida especialmente para processamento e análise de grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados. O projeto é mantido pela Apache Foundation, mas conta com a colaboração de várias empresas, como Yahoo!, Facebook, Google e IBM.

Pode-se dizer que o projeto teve início em meados de 2003, quando o Google criou um modelo de programação que distribui o processamento a ser realizado entre vários computadores para ajudar o seu mecanismo de busca a ficar mais rápido e livre da necessidades de servidores poderosos (e caros). Esta tecnologia recebeu o nome de MapReduce.

Alguns meses depois, o Google apresentou o Google File System (GFS), um *sistema de arquivos especialmente preparado para lidar com processamento distribuído e, como não poderia deixar de ser no caso de uma empresa como esta, grandes volumes de dados (em grandezas de terabytes ou mesmo petabytes).

*Em poucas palavras, o sistema de arquivos é um conjunto de instruções que determina como os dados devem ser guardados, acessados, copiados, alterados, nomeados, eliminados e assim por diante.

Em 2004, uma implementação open source do GFS foi incorporada ao Nutch, um projeto de motor de busca para a Web. O Nutch enfrentava problemas de escala - não conseguia lidar com um volume grande de páginas - e a variação do GFS, que recebeu o nome Nutch Distributed Filesystem (NDFS), se mostrou como uma solução. No ano seguinte, o Nutch já contava também com uma implementação do MapReduce.

Na verdade, o Nutch fazia parte de um projeto maior: uma biblioteca para indexação de páginas chamada Lucene. Os responsáveis por estes trabalhos logo viram que o que tinham em mãos também poderia ser usado em aplicações diferentes das buscas na Web. Esta percepção motivou a criação de outro projeto que engloba características do Nutch e do Lucene: o Hadoop, cuja implementação do sistema de arquivos recebeu o nome de Hadoop Distributed File System (HDFS).


O Hadoop é tido como uma solução adequada para Big Data por vários motivos:

- É um projeto open source, como já informado, fato que permite a sua modificação para fins de customização e o torna suscetível a melhorias constantes graças à sua rede de colaboração. Por causa desta característica, vários projetos derivados ou complementares foram - e ainda são - criados;

- Proporciona economia, já que não exige o pagamento de licenças e suporta hardware convencional, permitindo a criação de projetos com máquinas consideravelmente mais baratas;

- O Hadoop conta, por padrão, com recursos de tolerância a falhas, como replicação de dados;

- O Hadoop é escalável: havendo necessidade de processamento para suportar maior quantidade de dados, é possível acrescentar computadores sem necessidade de realizar reconfigurações complexas no sistema.

É claro que o Hadoop pode ser usado em conjunto com bancos de dados NoSQL. A própria Apache Foundation mantém uma solução do tipo que é uma espécie de subprojeto do Hadoop: o já mencionado banco de dados HBase, que funciona atrelado ao HDFS.

Logotipo do Hadoop
A denominação Hadoop tem uma origem inusitada: este é o nome que o filho de Doug Cutting, principal nome por
trás do projeto, deu ao seu elefante de pelúcia amarelo


O Hadoop, é bom frisar, é a opção de maior destaque, mas não é a única. É possível encontrar outras soluções compatíveis com NoSQL ou que são baseadas em Massively Parallel Processing (MPP), por exemplo.


Finalizando

Não podemos considerar as soluções de Big Data como um arsenal computacional perfeito: sistemas do tipo são complexos, ainda desconhecidos por muitos gestores e profissionais de TI e a sua própria definição ainda é passível de discussão.

O fato é que a ideia de Big Data reflete um cenário real: há, cada vez mais, volumes de dados gigantescos e que, portanto, exigem uma abordagem capaz de aproveitá-los ao máximo. Apenas para dar uma noção deste desafio, a IBM divulgou no final de 2012 que, de acordo com as suas estimativas, 90% dos dados disponíveis no mundo foram gerados apenas nos dois anos anteriores. Até o final de 2015, este volume todo terá aumentado pelo menos duas vezes. Diante deste ponto de vista, é um tanto precipitado encarar a expressão "Big Data" como uma mero "termo da moda".

Para saber mais sobre o assunto, você pode consultar os links que serviram de referência para este texto:

Escrito por - Escrito em 13_03_2013 - Atualizado em 13_01_2015