Big Data não é a quantidade, mas a capacidade de utilizar várias fontes de dados

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Em Paris, Ziad Nejmeldeen, Chief Cientist da Infor, explicou à “B!T” qual o significado de Big Data para esta companhia norte-americana e qual o papel que o “Dynamic Science Labs”, criado em setembro do ano que agora findou, tem dentro da empresa. Cientistas, matemáticos, engenheiros e economistas. Estes são os cérebros que compõem o denominado

Em Paris, Ziad Nejmeldeen, Chief Cientist da Infor, explicou à “B!T” qual o significado de Big Data para esta companhia norte-americana e qual o papel que o “Dynamic Science Labs”, criado em setembro do ano que agora findou, tem dentro da empresa.

Ziad Nejmeldeen, Infor Chief Scientist -Dynamic Science Labs
Ziad Nejmeldeen, Infor Chief Scientist -Dynamic Science Labs

Cientistas, matemáticos, engenheiros e economistas. Estes são os cérebros que compõem o denominado “Dynamic Science Labs”, um laboratório da companhia norte-americana Infor que tem por grande objetivo ajudar as empresas clientes a tomar decisões com o poder preditivo da ciência. E dos dados, claro. O tal Big Data de que tanto se fala. A liderar esta unidade criada em setembro do ano que agora findou está Ziad Nejmeldeen, um veterano da indústria do software com um PhD do consagrado Instituto de Tecnologia de Massachusetts.

Mas afinal o que é este “Dynamic Science Labs”? É uma organização interna à Infor focada em infundir a aprendizagem automática (machine-learning) e a analítica de Big Data nas aplicações Infor com o grande objetivo de as tornar mais rápidos, inteligentes, escaláveis e elegantes. Ou seja, as aplicações alimentadas por este laboratório pretendem ir para além da recolha, elaboração de relatórios e distribuição de informações. Querem, mais do que tudo, antecipar os problemas e responder com soluções, descobrir oportunidades, recomendar os próximos passos e ajudar a responder às questões mais prementes de uma organização. Aliás, o Santo Graal de todas as empresas.

A “BIT” esteve à conversa com Ziad Nejmeldeen, em Paris, onde nos explicou qual o significado de Big Data para esta companhia norte-americana e qual o papel que estes laboratórios têm dentro da empresa.

Todos sabemos que a definição de Big Data varia. Para a Infor, o tal Big Data é, mais do que uma grande quantidade de dados, a capacidade de utilizar várias fontes de dados. “Até podem ser grandes volumes de dados, mas não necessariamente. Mais do que tudo, é usar distintas fontes de dados por forma a conseguir fazer uma recomendação que acrescente valor ao cliente. Isso é a nossa noção de Big Data”. Aliás, é exatamente isto que a Infor quer dizer com Analítica Prescritiva: usar a ciência dos dados para fazer uma prescrição, uma recomendação para que alguém faça “x” que vá acrescentar valor.

 O melhor IU é… não haver IU 

Mas isto não é tudo. O que a Infor realmente gostaria de fazer é não só as tais recomendações mas… fazê-las sem que os utilizadores as vejam. “O Duncan [presidente Infor que a “B!T” entrevistou o ano passado] costuma dizer que o melhor Interface do Utilizador (IU) é não haver Interface do Utilizador. Claro que para isso temos de ter uma confiança muito grande nestas recomendações já que iriam diretamente para o sítio final onde pode ser executada”, explicou Ziad Nejmeldeen. Ou seja, confiança é a palavra-chave. “É como um automóvel. Sentamo-nos e podemos ter já parametrizado o assento, se gostamos mais para a frente ou para trás, a inclinação, altura… É muito mais fácil entrar no carro e em vez de andar a carregar em todos os botões, o carro reconhecer-nos e fazer por nós esse trabalho. É aí que queremos chegar”. Assim, a noção final de Big Data para a Infor é acrescentar valor ao negócio usando o workflow habitual e tornando-o irrelevante, como se este não existisse.

Desafios têm vindo a mudar

Na realidade, os desafios têm vindo a mudar no mundo do Big Data. Há cinco anos, se perguntássemos a Ziad Nejmeldeen quais os grandes desafios ele provavelmente responderia que muitos dos dados que as empresas precisavam simplesmente não estavam disponíveis, não existiam. “Na altura sabíamos que problemas queríamos resolver, sabíamos quais os dados necessários para os resolver mas os nossos clientes ainda não tinham começado a guardar esses dados. E se por vezes tivéssemos um cliente que tinha guardado esses dados – o retalho e a indústria financeira sempre estiveram à frente, neste aspeto – os processos de automação, seja de inventário, de pricing, requeriam muito poder de computação, demoraria muito tempo e simplesmente não era possível porque seria necessário gastar muito dinheiro em hardware para o fazer. Esses eram os problemas da altura”. Hoje, diz este responsável, os desafios realmente mudaram, apesar de Ziad Nejmeldeen assumir que mesmo assim há dados que ainda não estão disponíveis.

De resto, este Chief Cientist admite que, hoje, os executivos já perceberam a necessidade de investirem em soluções de Big Data. Mas será que há capital para investir. Claramente depende da indústria que estivermos a falar. Uma coisa veio facilitar: é mensurável o Retorno do Investimento, o que obviamente facilita a decisão de investir.


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