acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos dascorporacoes. Nao foi desenhado para dados nao estruturados (futurologia naepoca) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginavel naepoca). Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dadoscom facilidade. E o modelo relacional foi muito bem sucedido nisso, tanto que eo modelo de dados mais usado atualmente. Para tratar dados na escala de volume, variedade evelocidade do Big Data precisamos de outros modelos. Surgem os softwares debanco de dados NoSQL, desenhados para tratar imensos volumes de dadosestruturados e nao estruturados. Existem diversos modelos como sistemascolunares como o Big Table,usado internamente pelo Google (e a base de dados sob o Google App Engine),omodelo Key/value como DynamoDB daAmazon, o modelo document database baseado no conceito propostopelo Lotus Notes da IBM e aplicado em softwares como MongoDB, e o modelobaseado em grafos como o Neo4j. Em resumo, naofaltam opcoes... Interessante lembrar que antes do modelo relacional ja existiaum software de banco dados que lidava com grandes volumes que e o IMS da IBM, modelohierarquico, criado para suportar o projeto Apollo de conquista da Lua e queainda hoje e base da maioria das transacoes financeiras que circulam pelomundo. Por outro lado, esta diversidade de alternativasdemanda que os lideres dos projetos de Big Data escolham a mais adequada oumesmo demandem mais de uma opcao, de acordo com as necessidades especificas. Depois da infraestrutura e necessario atencao aoscomponentes de analytics, pois estes e que transformam os dados em algo devalor para o negocio. Big Data Analytics nao signfica eliminar os tradicionaissistemas de BI que existem hoje, mas pelo contrario, devem coexistir. Recomendo enfaticamente a leitura do livroCompeting on Analytics: the new science of winning, de Thomas H. Davenport,publicado pela Harvard Business Schoool Press. Um bom exemplo de usode Hadoop para analytics e o BigInsights daIBM. Alias, ao lado destas alternativas surgem outrasopcoes, como o uso de appliances, como o Netezza da IBM, queembarcam em um hardware adaptado todos os softwares necessarios para criarprojetos de Big Data. Os appliances queimam etapas nos projetos de Big Data. Quanto ao aspecto velocidade o conceito de streamprocessing permite tratamento em tempo real de dados. Concretamente, o InfoSphereStreams da IBM e um exemplo muito interessante. A ideia de streamcomputing e fantastica. Um novo paradigma. No modelo de data mining tradicionaluma empresa filtra dados dos seus varios sistemas e apos criar um DataWarehouse, dispara queries. Na pratica faz-se garimpagem em cima de dadosestaticos, que nao refletem o momento, mas sim o contexto de horas, dias oumesmo semanas atras. Com stream computing esta garimpagem e efetuada em temporeal. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estatica,coloca-se uma corrente continua de dados (streaming data) atravessando umconjunto de queries. Podemos pensar em inumeras aplicacoes, sejam estas emfinancas, saude e mesmo manufatura. Vamos ver este ultimo exemplo: um projetoem desenvolvimento com uma empresa de fabricacao de semicondutores podemonitorar em tempo real o processo de detecao e classificacao de falhas. Comstream computing as falhas nos chips sendo fabricados sao detetados em minutose nao horas ou mesmo semanas. Os wafers defeituosos podem ser reprocessados