Muitas organizações possuem o equipamento e a auditoria necessária para lidar com os grandes volumes de dados. Mas, com o volume crescente e os fluxos de dados mais rápidos, não possuem o potencial de transformá-los em recursos estratégicos e utilizá-los de maneira oportuna para o negócio.
Além disso, grandes dados nem sempre se encaixam em tabelas de colunas e linhas. De acordo com as análises de dados da Oracle, existem muitos tipos de dados, estruturados e não estruturados, que podem ser processados para gerar informações sobre um negócio ou condição.
No entanto, os profissionais enfrentam regularmente problemas e desafios relacionados ao grande conjunto de dados que cresce aceleradamente mediante o sensoriamento de informações móveis, sensoriamento remoto, logs de software, câmeras, microfones, leitores de identificação por radiofrequência e redes de sensores sem fio. Segundo Munesh Kataria e Ms. Pooja Mittal, esses dados são difíceis de gerenciar com o uso de bancos de dados relacionais. Isso faz com que as organizações adotem novas alternativas de gerenciamento de dados, a fim de capturar, tratar, gerenciar e processar as informações dentro de um tempo decorrido tolerável.
Big Data e outras ferramentas semelhantes surgiram como uma nova plataforma para o gerenciamento de grande quantidade de dados, cujo tamanho permanece além do potencial das ferramentas de software comuns de captura, armazenamento, gerenciamento e análise. Ao administrar esses dados em massa não estruturados dispostos na rede, e mantendo cruzamento e interpretações eficientes, é possível converte-los em informações que podem ser usadas para criar valor estratégico para organizações atuantes nos mais diversos segmentos do mercado.
Isto, deixa evidente que novas tecnologias estão surgindo para tornar o gerenciamento dos dados analíticos não estruturados o mais rentável possível, redefinindo como os mesmos são geridos e analisados por meio do aproveitamento da arquitetura shared-nothing, frameworks de processamento distribuído, e bases de dados relacionais, não relacionais e paralelas.
Podemos observar que a arquitetura shared-nothing é apátrida, sem compartilhamento de nós, memória ou armazenamento em disco, e é possível devido à convergência de avanços em hardware, gerenciamento de dados e tecnologias de aplicações analíticas.
Nesse sentido, as técnicas analíticas estão principalmente centradas na análise de enorme quantidade de dados não estruturados, tanto em volume quanto em variedade. Embora essas técnicas façam uso de armazenamento em disco e memória, outra geração de dados funciona primeiramente em memória, o que melhora significativamente o tempo necessário para fazer as operações, às vezes, até 100.000 vezes mais rápido do que as técnicas tradicionais.
Desse modo, a análise em memória pode tornar possível a análise em tempo real, mesmo quando se verifica grande quantidade de dados. Isto, por sua vez, significa que os insights são mais valiosos, levando em conta o fato de que alguns conhecimentos perdem valor quando se tornam obsoletos, especialmente quando são utilizados pelos concorrentes.
Nos chama a atenção para o fato de que a cada minuto, 571 novos sites são criados na internet e 204.166.667 mensagens de email são enviadas. Além disso, a cada minuto, a rede móvel recebe 217 novos usuários, mais de 2 milhões de buscas são realizadas no Google, as compras online chegam a bater U$272.070. A loja da Apple atinge cerca de 47 mil downloads de aplicativos, o Foursquare registra 2.083 check-ins, o YouTube recebe 48 horas de novos vídeos; 684.478 conteúdos são publicados no Facebook, 3.600 fotos são compartilhadas no Instagram e mais de 100 mil tweets são enviados no Twitter .
Desse modo, este cenário tende a permanecer em crescimento à medida que aumenta o número de usuários da Internet , bem como suas ações e aplicações em todo o mundo. A cada tarefa, o usuário deixa um rastro de informações que podem ser gerenciadas, pesquisadas e aproveitadas para proporcionar benefícios estratégicos e econômicos.
