que o sustentam. E mais ainda, existem muitas duvidas de como tangibilizar o conceito, ou seja, como sair do conceitual e criar solucoes de negocio que agreguem valor para as companhias. Eliminar estas duvidas e essencial e o primeiro passo para as empresas se aventurarem em projetos Big Data. Para colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando atencao pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados sao criados pela sociedade. Ja falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia, e zetabytes comeca a ser uma escala real e nao mais imaginaria e futurista. O que era futuro ha uma decada, terabytes, hoje nos ja temos nas nossas proprias casas. As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas oticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data e a simples constatacao pratica que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente. Comecando pelo inicio. O que e Big Data? Outro dia escrevi um post com uma formula simples para conceitualiza-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade. Hoje adiciono mais dois Vs: veracidade e valor. Vamos detalhar estes topicos um pouco mais. Volume esta claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que este volume dobre a cada 18 meses. Variedade tambem, pois estes dados vem de sistemas estruturados (hoje minoria) e nao estruturados (a imensa maioria), gerados por e-mails, midias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletronicos, apresentacoes estilo Powerpoint, mensagens instantaneas, sensores, etiquetas RFID, cameras de video, etc. Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobre este imenso volume de dados, como em um controle automatico de trafego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e sao autenticos. E valor porque e absolutamente necessario qua a organizacao que implementa projetos de Big Data obtenha retorno destes investimentos. Um exemplo poderia ser a area de seguros, onde a analise de fraudes poderia ser imensamente melhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de analise de dados que estao fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estao circulando diariamente nas midias sociais. Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados nao sao mais adequadas. Por que? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi proposto, a demanda era acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos das corporacoes. Nao foi desenhado para dados nao estruturados (futurologia na epoca) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginavel na epoca). Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dados com facilidade. E o modelo relacional foi muito bem sucedido nisso, tanto que e o modelo de dados mais usado atualmente. Para tratar dados na escala de volume, variedade e velocidade do Big