O big data está falando. Você está ouvindo?

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1 8 O big data está falando. Você está ouvindo? A união do big data com as ferramentas avançadas de lógica preditiva oferece às empresas a oportunidade de obter resultados se elas fizerem as perguntas certas. n n n n n n n n RESUMO EXECUTIVO Os executivos de TI são sempre incentivados a liderar, seguir ou sair do caminho. No caso do big data, sua melhor aposta pode ser liderar. A quantidade de informações gerenciadas por datacenters corporativos crescerá 50 vezes nesta década, de acordo com o Digital Universe Study de 2011 do IDC, encomendado pela EMC. Essa inundação de dados cria uma oportunidade para executivos de TI experientes a chance de identificar novos fluxos de receita, descobrir formas de aumentar a fidelidade dos clientes, determinar abordagens exclusivas para aumentar a produtividade e dar ideias de redução de custos. Pouco mais da metade das organizações (54%) já está criando estratégias de big data para gerar mais valor a partir de dados existentes, de acordo com o estudo de maio de 2012 da revista CIO, "Peer2Peer: The Changing IT Landscape", conduzido por solicitação da EMC. As organizações estão fazendo a transição do Business Intelligence, que age em conjuntos de dados limitados e pergunta "O que acabou de acontecer?", para a lógica preditiva, que examina fluxos de dados aparentemente ilimitados e pode revelar o que provavelmente acontecerá. Os executivos de TI que lideram o contato com os negócios serão recompensados com uma visibilidade incomparável das tendências de negócio inovadoras e dos clientes potenciais. Neste guia, descrevemos os benefícios do big data e da lógica preditiva, oferecemos dicas sobre como iniciar essa abordagem e compartilhamos os benefícios que as empresas já obtiveram ao combinar essas duas grandes potências.

2 2 O Big Bang do big data Você não é o único a pensar que o frenesi do big data começou do dia para a noite. De alguma forma, o setor passou de uma situação na qual não existiam dados suficientes para a tomada de decisões à ausência de habilidades e ferramentas que possibilitassem a extração do valor de todos os dados disponíveis ao alcance das mãos. Agora temos o big data. Não fique de fora enquanto seus concorrentes reúnem milhões e milhões de pontos de dados, agregam dados estruturados e não estruturados a depósitos de dados gigantescos e formam equipes de cientistas para estudarem os padrões e terem ideias inovadoras. Uma vez descobertas, essas revelações são facilmente transformadas em negócios que impulsionam a marca. Os dados são onipresentes. Estão em todos os setores, em todas as economias e em todas as organizações. Isso torna o big data relevante para líderes em todos os setores. Colocar em operação esses zetabytes de dados estruturados e não estruturados, gerados por sistemas operacionais, telefones celulares, Twitter, Facebook e outras fontes, pode exercer um papel importante na redução de custos, no aprimoramento do relacionamento com os clientes, no desenvolvimento de novos produtos, na aceleração e sincronização de entregas, na elaboração de perguntas e respostas mais profundas, bem como no aprimoramento e na simplificação da tomada de decisões. O McKinsey Global Institute, em seu relatório de maio de 2011, "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity", evidencia o valor do big data. Os varejistas, por exemplo, constataram um aumento de 60% das margens operacionais com big data. O relatório coloca o big data como uma ferramenta de US$ 300 bilhões no setor de saúde dos EUA. De onde surgem todos esses dados tão valiosos? Aqui está a percepção do McKinsey: "Os dados se tornaram uma corrente que flui para cada área da economia global. As empresas geram um volume crescente de dados transacionais, capturando trilhões de bytes de informações sobre seus clientes, fornecedores e operações. Milhões de sensores em rede estão sendo incorporados ao mundo físico, como telefones móveis, medidores de energia inteligentes, automóveis e máquinas industriais, que captam, criam e comunicam dados na era da 'Internet das Coisas'." As organizações já estão inundadas dos dados que seu ambiente gera a partir de vários sensores, dispositivos e pontos periféricos. Mas só o volume não constitui a era do big data. Essa nova era da lógica tem mais a ver com o uso da variedade e da velocidade dos dados na tomada de decisões importantes e valiosas. As ideias oferecidas por clientes, produtos, campanhas, operações, mercados e concorrentes podem ser extraídas da análise de conjuntos de dados muito diferentes. A lógica empregada em tempo real diminui a latência entre o evento de dados e a capacidade de analisar e agir em relação a eles, possibilitando pontos de decisão mais frequentes, em tempo hábil e sob demanda. Indo além do Business Intelligence O potencial ilimitado do big data é o que o diferencia do Business Intelligence. O Business Intelligence é, certamente, uma disciplina e prática madura, que prevalece entre as empresas. O Business Intelligence gera relatórios, planilhas e análises de aprofundamento muito sofisticadas. No entanto, há tipos de análise que o Business Intelligence não pode produzir e é nesse momento que o big data entra em cena. A lógica de big data explora os detalhes específicos das operações de negócios e das interações com os clientes que raramente aparecem em um data warehouse ou em relatórios padrão, porque grande parte dessas informações é composta por dados não estruturados, que não podem aparecer em data warehouses nem ser analisados em colunas e linhas organizadas. A velocidade na qual o big data produz resultados causa problemas para os modelos RDBMS (Relational Database Management Systems, sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional) tradicionais. A lógica de big data é única em sua dependência de conceitos avançados. Por exemplo, conforme destacado pelo New York Times no artigo "The Age of Big Data":

3 3 n n n n n n n n Contando com o big data Na Zions Bancorporation, em Salt Lake City, Utah, uma vitória inicial proporcionada pela lógica de big data deu origem a outras grandes oportunidades. Inicialmente, a Zions carregava dados em seu EMC Greenplum Database de várias fontes, inclusive empréstimos comerciais e hipotecas, investimentos, depósitos, cartões de crédito, informações sobre clientes e arquivos demográficos externos. Um aplicativo desenvolvido internamente, acoplado ao banco de dados, calculava a lucratividade de cada empréstimo, investimento e depósito. Logo começaram a surgir ideias sobre geração de renda. "À medida que a crise bancária se revelava, aproveitamos o sistema de lucratividade para analisar os dados históricos e criar um novo conjunto de hipóteses para nossos escritórios de empréstimos", explica Clint Johnson, diretor de data warehousing e lógica do Zions. Desde então, a empresa acrescentou outro aplicativo que examina o mix de produtos de um cliente e prevê novas oportunidades de vendas. Atualmente, a Zions pode entender por que os clientes tomam certas atitudes e o que poderão fazer em seguida. "Se o mecanismo de recomendação nos ajudar a aumentar as compras por cliente em apenas US$10 ao mês, já somará uma receita significativa", declara Johnson. "...As ferramentas de computador para reunir conhecimento e ideias do vasto conjunto de dados não estruturados da era da Internet estão ganhando terreno rapidamente. Na dianteira estão as técnicas de inteligência artificial, que estão avançando rapidamente, como a engenharia da linguagem (processamento de linguagem natural), o reconhecimento de padrões e a aprendizagem de máquina." 1 A lógica de big data também exige um conjunto diferente de habilidades que normalmente se aplica ao Business Intelligence. O Business Intelligence tradicional trabalha com conjuntos de dados limitados, informações limpas e modelos simples. A lógica de big data usa conjuntos de dados muito diversos e não correlacionados, gera resultados de informações brutas e usa modelos preditivos ultracomplexos. Outra diferença: o Business Intelligence tradicional dá suporte à causalidade (o que aconteceu e por que achamos que isso aconteceu?) versus a correlação permanente da lógica de big data (várias fontes de dados não relacionados geram ideias que não podem ser completamente explicadas). Um é reativo; o outro, proativo. Isso posto, a lógica de big data não suplanta a necessidade do Business Intelligence nos negócios. Em vez disso, uma estratégia inteligente de big data aproveitaria os investimentos existentes em Business Intelligence, transformando o BI e o data warehouse em um ambiente preditivo e em tempo real. Fazendo uso do big data Vamos examinar como as empresas estão e como poderiam transformar bytes em ouro. O McKinsey Global Institute 2 descobriu que, entre os mais de executivos de nível C entrevistados, mais da metade declarou que o big data e a lógica estão entre suas 10 principais prioridades corporativas. Embora 1/5 tenha declarado que implementou totalmente o big data e a lógica para gerar ideias em um negócio ou função, apenas 13% usam os dados para gerar ideias em toda a empresa. Mais executivos declaram que superam o desempenho dos concorrentes no uso de big data e da lógica do que com qualquer outra técnica de TI concorrente. Os CIOs foram menos otimistas do que os CEOs: somente 30% dos CIOs esperam que suas empresas gerem mais valor do que seus concorrentes com big data, em comparação com 46% dos CEOs. Os CIOs, em geral, prestam contas aos CFOs, que se concentram indisfarçavelmente em economizar dinheiro. Solicitar que financiem as pessoas e a tecnologia necessárias para o big data e para a lógica poderia parecer uma missão impossível. Dessa forma, os CIOs podem desanimar antes mesmo de pedir. Mas o problema é que, em alguns casos, os CIOs solicitam a pessoas erradas a aprovação para iniciar o processo. As partes interessadas relevantes podem estar em outro lugar na empresa, e eles podem muito bem estar buscando assistência no lugar errado. Por exemplo, as empresas de petróleo e gás e as instituições financeiras surpreendem por ter equipes de lógica de big data fora da função de TI prevalecente. 1 "The Age of Big Data", The New York Times, 11 de fevereiro de "Minding Your Digital Business", McKinsey Global Institute, 2012

4 4 Para garantir que sua empresa tire o maior proveito de seu investimento em big data, os CIOs, os CTOs e outros diretores de TI devem mudar seu ponto de vista e adotar o big data para benefício dos negócios. Assista a uma entrevista com o CIO da Purdue University, Gerry McCartney, na qual ele aborda o potencial do big data para transformar os negócios. O estudo com os CIOs descobriu que as limitações dos grupos de TI tradicionais podem ter um impacto negativo sobre as implementações de big data. Por exemplo, 46% dos participantes da pesquisa declararam que o maior desafio era que seus líderes de negócios e de tecnologia não tinham expertise para formular a estratégia de big data. A equipe de TI, conforme ilustrado acima, pode ser rígida demais para a natureza experimental da ciência de dados e, dessa forma, pode evitar o envolvimento com esses projetos relativos a big data. Ela tende a depender de verdades absolutas para reger a tomada de decisões, enquanto os grupos de lógica de big data sentem-se à vontade tomando decisões "boas o suficiente" usando dados "bons o suficiente". Elas agem com base em probabilidades e possibilidades e não temem o fracasso. Organizações com uma liderança de TI visionária e flexível, que "entendem" a lógica de big data, tiveram resultados significativos, como um melhor relacionamento com os clientes. Por exemplo, Kevin Roche, vice-presidente sênior de operações e estratégia de serviços da EMC, diz que usa a lógica de big data para agregar o feedback dos clientes e melhorar o atendimento ao cliente na empresa. "O feedback dos clientes vem de vários lugares solicitações de serviço, consultas, compartilhamento de conhecimento etc. e consiste em dados estruturados e não estruturados, que nos desafiam a sermos rápidos e profissionais nas respostas", explica Roche. Com a lógica de big data, Roche e sua equipe podem digerir rapidamente o impacto sobre o cliente e usar as informações internamente para incentivar as interações do cliente com a EMC. Todos a bordo: e agora? Assim que você entender o papel essencial que os CIOs e a TI exercem no sucesso da lógica de big data e da derivação de valor, você deverá encontrar um projeto adequado com o qual iniciar. Jim Bampos, vice-presidente de qualidade do cliente da EMC, considera essa etapa essencial. Se o projeto for grande demais, você poderá falhar; se for pequeno demais, terá muitas dificuldades para comprovar seu valor. Procure por um conjunto essencial de processos que realmente possa fazer uma grande diferença para os negócios e procure um executivo qualificado que esteja motivado para inovar e investir nesses processos de negócio. Você precisará da combinação dos dois, uma vez que usuários de linhas de negócios, em geral, sabem quais perguntas estão tentando responder e as decisões que estão tentando tomar. O que eles não sabem, ou não podem prever, é como o big data, em termos de novas tecnologias e fontes de dados, pode afetar ou possibilitar essas perguntas e decisões. Chuck Hollis, vice-presidente e CTO de marketing global da EMC, aconselha a convencer possíveis patrocinadores com o seguinte: "O poder da lógica de big data é incrível. Nós da equipe de TI gostaríamos de vencer esse desafio e gostaríamos de trabalhar com você para isso. Não temos certeza sobre quais serão os custos nem os resultados em longo prazo, mas gostaríamos de investir o suficiente para descobrir o que pode ser possível. Precisaremos de sua ajuda. Você aceita ou não?" Se você sofrer oposição e é provável que sofra, talvez esteja sendo muito agressivo ou eles ainda não estejam prontos, ou talvez tenha escolhido as pessoas ou os processos errados, ou no pior dos casos eles já perceberam o valor e estão usando recursos externos. Bampos teve sucesso com o primeira iniciativa de lógica de big data de sua equipe, que se enquadra na TCE (Total Customer Experience, experiência total do cliente) da EMC. Sua equipe, que é independente e não responde a nenhuma das áreas de negócio funcionais, escolheu a confiabilidade do hardware como cobaia. A confiabilidade de hardware teve dados de muitas fontes e tamanhos

5 5 n n n n n n n n Como sua organização entende e usa o big data e sua lógica? Participe desta pesquisa para ver como você se compara aos colegas em relação às prioridades de capacitação e investimentos em big data, necessários para apoiar essas iniciativas, e ao papel que a TI deve exercer no fornecimento de lógica de big data aos usuários. Clique aqui para começar. diferentes, o que transformou os elementos em um caso sólido para comprovar o valor. Por meio de cada um desses pontos de contato, os dados são obtidos de equipes internas, de sistemas de clientes e dos próprios clientes. Eles trabalharam para localizar um tópico que tivesse vários fluxos de dados diferentes, fosse importante para a empresa e tivesse uma equipe de suporte pronta para reagir aos problemas que fossem descobertos. Na visão de Bampos, a situação era perfeita para descobrir oportunidades de melhorias para o cliente, geração de receita ou economia de custos. Aperfeiçoando a plataforma Em alguns casos, muito embora um CIO ou um líder de TI identifique novas oportunidades, as plataformas de armazenamento e lógica subjacentes não suportam a pressão causada por maiores fluxos em tempo real e análises sofisticadas. A lógica de big data depende de uma ótima plataforma, que facilite a detecção, a obtenção, a manipulação e a experiência com fontes de dados extremamente diversas. Os data warehouses atuais simplesmente não têm esse calibre. O relatório do Leadership Council da EMC, "Big Data: Big Opportunities to Create Business Value" (Big Data: Grandes Oportunidades para Criar Valor para os Negócios), concluiu que o armazenamento e o fornecimento dos dados não bastam. É necessário resumir, analisar e correlacionar os dados de novas formas, a fim de agregar valor comercial. Esta nova plataforma torna muito mais fácil o trabalho de consumir, analisar e experimentar fluxos de dados diversos, estruturados e não estruturados. Algumas técnicas de big data exigem que sejam usados dados que não foram modelados por arquitetos de dados, permitindo a comparação de tipos diferentes de dados e a correspondência de padrões entre fontes diversas. As empresas devem implementar ferramentas como o Hadoop, uma tecnologia de código aberto que distribui cargas de trabalho de análise de dados entre muitos computadores, a fim de dividir a análise em diversas cargas de trabalho paralelas e produzir resultados com mais rapidez, aconselhou o Leadership Council. Porém, as organizações em geral acreditam que precisam de uma nova plataforma, construída com base em tecnologias como o Hadoop, que não apenas conterá os fluxos atuais, mas absorverá os novos fluxos que, sem dúvida, chegarão após o sucesso do projeto inicial. Essa nova plataforma frequentemente apresentada como "Business Intelligence como serviço", ou ainda melhor, "lógica como serviço" facilita o trabalho de consumir, analisar e experimentar fluxos de dados diversos, estruturados e não estruturados. A lógica deixa de ser uma atividade circunscrita à equipe de TI e passa para as mãos de cientistas de dados. Com a plataforma implementada, você estará pronto para extrair um valor maior. Agora é a hora de seus dados começarem a falar. A lógica de big data requer cientistas de dados Com o Business Intelligence, profissionais comuns da área do conhecimento podem ser treinados para gerar relatórios e consultar bancos de dados. A lógica de big data requer habilidades diferentes para oferecer o real valor. David Dietrich, consultor técnico da organização Global Education Services da EMC, destaca as principais características de um cientista de dados:

6 6 O CMO da EMC, Jeremy Burton, e o presidente da Greenplum, Bill Cook, falam sobre como os CIOs podem se tornar alinhados de modo mais estratégico, usando big data. A execução de um modelo de lógica como serviço pode parecer uma proposta cara, mas a lógica de big data constitui uma oferta pela qual os líderes de negócios que enxergam o valor comprovado pagarão. A criação de um programa de chargeback garante que você possa contratar mais cientistas de dados e então construir sua infraestrutura com suporte a novos fluxos de dados. A governança também é uma necessidade, pois fluxos de dados mistos podem ser capciosos. Um fornecedor pode perfeitamente aceitar compartilhar suas listas de materiais com a equipe de engenharia, mas não com vendas, e certamente não com concorrentes. Dessa forma, você precisa de políticas de segurança e aplicação (ou seja, firewalls e particionamento), bem como normas relacionadas ao compartilhamento de propriedade intelectual, para evitar problemas jurídicos e comerciais. "Além de serem quantitativos e tecnicamente concentrados, os cientistas de dados têm habilidades de colaboração e comunicação versáteis, além de uma curiosidade inata para explorar e experimentar dados. Em geral, também são céticos, pois provavelmente farão várias perguntas sobre a viabilidade de uma determinada solução e se ela realmente funcionará." Os cientistas de dados têm uma curiosidade que lhes permite considerar os dados com novos olhos, sem ideias preconcebidas. Eles têm uma combinação de habilidades matemáticas, comerciais e analíticas. Algumas empresas, por considerarem difícil identificar pessoas com todas essas habilidades combinadas, estão criando equipes de ciência de dados compostas por pessoas com expertise em cada uma dessas áreas. Outras estão treinando seus especialistas em Business Intelligence e data warehouses internos, que compartilham muitas dessas mesmas habilidades investigativas e exploratórias, em ferramentas como o Hadoop e o MapReduce. O aprimoramento desse pool de talentos existentes oferece uma grande oportunidade para que as organizações agreguem novas competências. Oferecendo lógica como um serviço A visão de longo prazo para a lógica de big data é aproveitar seu potencial em benefício dos líderes das unidades de negócios. A ampliação do alcance da lógica de big data garante a transformação de seu investimento em valor. Desses serviços, os clientes querem funções importantes, inclusive detecção, visualização e colaboração. Por isso, incorpore-as. Uma função de governança leve e adequada não desacelera nenhum processo. Em vez disso, ela acelera a adoção, uma vez que cria uma confiança ampla para fazer as coisas de outras formas, sabendo que alguém está cuidando de você. A governança promove a confiança. Alguns profissionais de TI podem duvidar que estruturas isoladas de dados estruturados e não estruturados se transformem miraculosamente em renda. O que eles desconhecem são todos os processos intermediários, ou seja, a troca de pessoal, de processos, de plataformas, de tecnologias e da cultura corporativa, que transformam simples bytes em uma vantagem competitiva distinta. Vença Inevitavelmente, se você escolher o projeto certo, a plataforma certa e as pessoas certas, acabará tendo uma vantagem inesperada com a lógica de dados dimensionáveis. Certifique-se de contar aos outros. Esta é sua chance de atrair interessados que podem ter se mostrado um pouco hesitantes quando você os abordou pela primeira vez sobre seu projeto. A lógica de big data cria um efeito de bola de neve para o qual é melhor estar preparado. Sabendo que foi bem-sucedido em seus esforços iniciais, como disse Bampos, comece a planejar a segunda fase. Pense no dimensionamento e na equipe de que você precisará para apoiar futuros esforços. Se você aguardar o surgimento dos pedidos de análise preditiva, perderá um tempo precioso e uma possível vantagem competitiva.

7 7 n n n n n n n n A Silver Spring Colocando o Big Data em Ação O setor de serviços de utilidade pública é um dos maiores proponentes da lógica de big data. As empresas de energia estão implementando, mais do que nunca, medidores avançados para gerar mais dados. A colocação desses dados em uso por meio da lógica ajuda as empresas de serviços públicos a estabelecer uma vantagem competitiva importante. Silver Spring Networks, um fornecedor líder de plataformas de grids inteligentes para empresas de energia ao redor do mundo, agrega e analisa o big data a partir de seus dispositivos de grid medidores, dispositivos de abastecimento de energia, veículos elétricos e geração distribuída. Todos esses elementos se comunicam com a plataforma de lógica de alto desempenho EMC Greenplum da empresa, convertendo em percepção prática o enorme fluxo de dados em tempo real. Estudando com frequência os dados de medidores mais inteligentes, as empresas de serviços públicos podem acumular vezes mais informações sobre o uso de eletricidade do que com leituras tradicionais menos frequentes. Multiplicado por milhões de clientes em uma área de metrô, o grid inteligente pode produzir um conjunto de dados grande o suficiente para monitorar a demanda de energia em tempo real e prever prováveis paralisações antes que elas ocorram. Graças ao custo cada vez menor e à sofisticação cada vez maior de plataformas como a Greenplum, a lógica de big data se tornou acessível e justificável para uma variedade maior de setores, inclusive o de energia. Seja criterioso ao decidir a quem deve expor sua vitória. Por exemplo, se você descobrir que a equipe de vendas vem decepcionando de alguma forma, apresente-o a eles como uma oportunidade, não como uma superioridade sua. Eles nunca apoiarão outros projetos se considerarem seu trabalho uma ameaça. No mesmo sentido, não deixe nenhum grupo influenciá-lo. A questão da ciência de dados deve ser objetiva. Deixe que os dados falem com você, não o contrário. Talvez o mais importante e isso deve ser feito desde o começo seja reunir uma equipe de interessados para orientá-lo. A equipe de TI não pode agir sozinha quando se trata de lógica de big data. Envolva os líderes de departamentos, as áreas funcionais e outros Envolva os líderes de departamentos, áreas funcionais e outros setores que possam influenciar o resultado, e trabalhem juntos para criar uma cultura aberta à lógica de big data setores que possam influenciar o resultado, e trabalhem juntos para criar uma cultura aberta à lógica de big data. Assuma a liderança, assuma o controle A lógica de big data oferece uma tremenda oportunidade para que os CIOs deixem de ser reativos e se tornem preditivos. A descoberta de novos fluxos de receita, o aprimoramento do atendimento ao cliente e de sua percepção, bem como a redução de custos, são formas de se tornar um líder corporativo e a lógica de big data proporciona essas três coisas. O aproveitamento bem-sucedido das ideias proporcionadas pelo big data requer um real investimento em tecnologias comprovadas, habilidades da força de trabalho e foco da liderança. Durante os próximos cinco a 10 anos, os líderes de TI serão requisitados a adicionar uma grande variedade de energias novas e emergentes, bem como para alinhar pessoas e processos em apoio ao big data. Você terá que desenvolver uma estratégia bem planejada para integrar o big data à arquitetura de informações, de modo que seja dimensionável e se torne parte essencial de sua forma de fazer negócios. Como presidente e CEO da EMC, Joseph Tucci observou na EMC World 2012 que "os ativos duradouros de uma empresa são sua marca, seu pessoal, seus aplicativos e processos comerciais e suas informações. Eles não aparecem como ativos financeiros em um balancete, partindo-se de um ponto de vista estritamente contábil, mas são ativos duradouros que diferenciam uma empresa da outra". Este é seu estatuto do big data. Esta é sua chance de assumir o controle e fazer sua empresa vencer a concorrência. Adote a lógica de big data e tenha certeza de que você mudará seu ambiente corporativo para melhor.

8 8 Unindo todos os aspectos A TCE da EMC serve de ótimo exemplo de como as organizações devem utilizar sua competência em data warehouse tradicional (o que inclui extração, transformação e carregamento, gerenciamento de dados master) e a definição de perfis de dados na lógica de big data. Ao agirem dessa forma, elas adquirirão mais confiança nos dados de origem que serão usados na tomada dessas decisões de negócio. Por exemplo, a TCE da EMC criou o projeto de confiabilidade de hardware usando a Greenplum UAP (Unified Analytics Platform) da EMC vinculada a um mecanismo de lógica SAS. A equipe inseriu no data warehouse da UAP todas as medidas corporativas, inclusive feedback de clientes, informações fornecidas pelos sensores de hardware, relatórios de serviços etc. Todos os dados foram apagados e a precisão garantida antes da execução desta etapa, caso contrário, o processo produziria dados errôneos ("lixo na entrada gera lixo na saída"). Na realidade, a equipe de TCE escolheu a confiabilidade de hardware devido à sua confiança na precisão dos dados. A equipe também usa a Greenplum UAP para gerar relatórios de TCE com base em cada cliente, como combustível para as chamadas de vendas e análises de executivos de contas. O processo, que agora leva cerca de oito minutos, costumava exigir cinco dias. Para obter mais informações, visite o site