A INFLUÊNCIA DO BIG DATA NO BUSINESS INTELLIGENCE

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1 A INFLUÊNCIA DO BIG DATA NO BUSINESS INTELLIGENCE Diego Delsoto¹ Resumo A facilidade de acesso e de armazenamento do grande volume de dados é uma realidade incontestável no mundo da tecnologia. Os progressos conhecidos nas tecnologias de coleta, organização e armazenamento da informação digital; a facilidade de troca e de transmissão de dados proporcionada pelo serviço de correio eletrônico ( s); a descentralização da informação e dos dados, devido à geração de páginas pessoais, weblogs e redes sociais na World Wide Web, contribuem para esta realidade. Obter dados on-line ou dados de uma base de dados histórica, por exemplo, acabam sendo um diferencial para as organizações que buscam uma boa gestão estratégica na tomada de decisão do negócio. É aproveitar o uso das informações de maneira para obter vantagem competitiva diante dos concorrentes. Porém, precisamos compreender que estaremos tomando decisões em cima de massa de dados estruturadas (banco de dados; Data Warehouse) e de massa de dados não estruturadas (Chats on-line; fotos; imagens; páginas web). Assim, este artigo tem finalidade de mostrar a influência que o conceito Big Data vem complementando a tomada de decisão estratégica no conceito Business Intelligence, mostrando sua diferença de consolidação e de armazenamento do grande volume de dados que geramos a cada dia. Palavras-Chave: Business Intelligence; Big Data; Gestão estratégica; Tomada de decisão. Introdução Big Data é um conceito novo no mundo da tecnologia no Brasil. Ele se refere aos grandes volumes de dados que são processados rapidamente, e que vem crescendo conforme as organizações estão se dedicando aos seus novos recursos de tecnologia para processar os seus terabytes ou petabytes de dados que fluem em suas redes pela proliferação de dispositivos e sistemas conectados à internet, em sua mídia social externa, em seus logs de aplicações móveis e em informações de uso nos sistemas de e-commerce. De forma simples e direta, o Big Data é chamado pela [ ¹ ] Graduado em Análise em Desenvolvimento de Sistemas Faculdade IBTA/Campinas; MBA em Business Intelligence Faculdade IBMEC/Campinas.

2 2 imensa quantidade de informações produzidas por nós, todos os dias em qualquer lugar. Essa quantidade de dados disponíveis vem crescendo como nunca antes, e entre esses dados, valiosos conhecimentos estão sendo descartados. Mais de 90% da informação armazenada sempre aparenta ser dispensável. O que percebemos é que o real diferencial está no que é considerado lixo. Explorar e descobrir valores nesses dados podem revelar tendências importantes ao negócio, fortalecendo a gestão estratégica da organização. Mas o que isso tudo significa para o Business Intelligence (BI)? Com toda a atenção na análise do grande volume de dados, o que é o jogado para o BI? De acordo com recentes relatórios dos analistas de Tecnologia da Informação (TI), de fato o crescimento de dados das organizações nos próximos cinco anos é estimado em mais de 650%. Cerca de 80% destes dados serão sob forma não-estruturada, tornandoos significativamente mais difíceis de avaliar e utilizar. (Revista Power Channel, 2012, p.14). Dados não estruturados como FAX, , fotos e vídeos, por exemplo, muitas vezes possuem informações valiosas para a organização, mas pela sua natureza são de difícil controle e inclusão de novas análises. Assim, os dados agregados pelo Big Data e pelo Business Intelligence, podem proporcionar grande valor para uma tomada de decisão estratégica para o negócio, mostrando que esse grande volume de dados impulsiona a inovação e permite um melhor resultado para o negócio, gerando poder de orientar as organizações na tomada de vários tipos de decisão de vários tipos e permitindo-lhes prosseguir com confiança. No entanto, o Big Data não está prestes a suplantar as ferramentas tradicionais de Business Intelligence, ele tornará o Business Intelligence mais valioso e útil para o negócio, cruzando os seus dados para criar novas estratégias de mercado. O grande desafio que essa grande massa de dados traz é como oferecer alto desempenho, disponibilidade e tratamento eficaz dos dados a um baixo custo.

3 3 Antes de discorrer sobre os dois assuntos, vale a pena ressaltar uma breve introdução sobre o que é o Business Intelligence e o que é Big Data, embora ambos sejam bastante semelhantes. O Conceito de Business Intelligence O Business Intelligence com o entendimento de que é Inteligência de Negócios ou Inteligência Empresarial é composto de um conjunto de conceitos e metodologias de gestão que, fazendo uso dos dados extraídos de uma organização, proporciona ganhos nos processos decisórios gerenciais e da alta administração nas organizações, baseada na capacidade analítica das ferramentas que integram em um só lugar todas as informações necessárias ao processo decisório. O objetivo do Business Intelligence é extrair dados estruturados de planilhas excel, ERPs, Sistemas Operacionais, CRM, etc, transformá-los e gerá-los em informações (Relatórios Dashboards, Mineração de dados, etc.) que suporte o processo decisório e gere vantagens competitivas. A Figura 1 mostra a importância da tomada de decisão que reflete no volume existente de dados: Fig.1 Importância da tomada de decisão refletida com o volume de dados (fonte: Empresa TPrime Tecnologia) Como se observa, o propósito do Business Intelligence é converter o volume de dados em informações relevantes aos negócios.

4 4 Toda essa massa de dados será extraída, organizada e integrada para uma base nãovolátil (que não pode ser alterada), conceituada como Data Warehouse, que tem como objetivo de garantir a consistência e integridade das informações, construindo desta forma uma base de dados de alta qualidade e confiabilidade, que retrate efetivamente a realidade de negócio da organização. O Data Warehouse é considerado a evolução natural do ambiente de apoio à decisão e ele representa uma grande base de dados capaz de integrar, de forma concisa, as informações de interesse para a organização. Como mostra a Figura 2, é importante entendermos que o Data Warehouse é um armazém de dados históricos, cuja finalidade é apresentar as informações que permitam identificar indicadores e a evolução de valores ao longo de uma grande janela de tempo: Fig.2 Conceito de Business Intelligence armazenando os dados no Data Warehouse A arquitetura do Data Warehouse inclui, além de estrutura de dados, mecanismos de comunicação, processamento e apresentação da informação para o usuário final (Metadata, Summary Data e Raw Data). As arquiteturas orientadas a esse ambiente são constituídas por um conjunto de ferramentas que podem ser relacionadas à carga inicial, atualizações periódica do Data Warehouse ou consultas orientadas para o usuário final que são responsáveis pela elaboração de relatórios, pesquisas informativas, análise de desempenho e mineração de dados. Assim, toda essa estrutura

5 5 do Business intelligence habilita a obtenção e distribuição de informações geradas a partir de dados transacionais, históricos e externos, visando proporcionar subsídios para a tomada de decisão gerencial e estratégica. O Conceito de Big Data Tamanho é a definição primária do Big Data. A resposta é o número de fontes de dados independentes, cada um com o potencial para interagir. O Big data não se presta muito bem a ser domesticado por meio de técnicas de gestão de dados padrão, simplesmente por causa de suas combinações inconsistentes e imprevisíveis. O seu grande potencial é lidar com grande volume de dados não-estruturados, que até então só podiam ser compreendidos por pessoas. Outro atributo do Big Data é sua complexidade para filtrar uma informação, tornando a privacidade de um interesse comum. Por exemplo, é quase impossível filtrar todos os dados associados a um controlador de carro a partir dos dados de entrada de um pedágio. Os sensores de contagem do número de automóveis já não equilibram com os registros de tarifação individuais que, por sua vez, não se correspondem aos pagamentos recebidos pela empresa. Os dados são muito grandes, se movem muito rápido e não se adequam às restrições de arquiteturas dos bancos de dados. Uma boa definição de Big Data é descrever "grande" em termos de número de substituições úteis de fontes que são de dificil utilidade de consulta (como os sensores em um avião) e inter-relações complexas (como no exemplo do pedágio). Big Data refere-se a grande complexidade ao invés de grande volume. Claro, conjuntos de dados valiosos e complexo deste tipo, naturalmente, tendem a crescer rapidamente. Portanto, o Big Data não é teoria ou futurologia. Geramos um imenso volume de dados a cada dia e as análises de padrões e correlações desta massa de dados podem produzir informações valiosas em todos os setores da sociedade, desde o governo

6 6 buscando entender as demandas da população, até as empresas buscando se posicionarem mais competitivamente no mercado, como mostra a Figura 3: Fig.3 Big Data concentrando padrões com a imensa quantidade de dados de diversas fontes A primeira fase de um processo de Big Data, assim como é no Business Intelligence, é a extração de dados. Volume e variedade são suas características. Estamos falando de coletar dados de sistemas transacionais, de comentários que circulam nas mídias sociais, em sensores que medem o fluxo de veículos nas estradas, em câmeras de vigilância nas ruas, imagens e assim por diante. Cada tipo de negócio tem necessidade de coletar dados diferentes, preservando sua privacidade. Mas coletar dados é apenas a primeira etapa. Um trabalho de limpeza e formatação também é necessário. Imaginemos um raio-x de um paciente. Essa imagem será armazenada de forma crua ou deverá ser formatada para ser analisada adequadamente posteriormente? Além disso, é importante validar os dados coletados. Erros e dados incompletos ou inconsistentes devem ser eliminados para não contaminar as futuras análises. Aí

7 7 entramos em outra etapa, que é a integração e agregação dos dados obtidos das mais diversas fontes. Nessa etapa temos a fase mais visível, que é a analítica. É um desafio e tanto, pois terabytes de dados já existem e estão armazenados. A questão se torna quais perguntas fazer para chegarmos à identificação de padrões e correlações que possam gerar valor para o negócio. Queries submetidas em um Data Warehouse gerado por transações obtidas pelo ERP são relativamente bem estruturadas e dentro de um domínio de conhecimento bem restrito. Mas quando se coleta dados de diversas fontes, a criação destas queries requer muito mais conhecimento e elaboração por parte dos usuários. Existem ferramentas de visualização que fazem a interpretação desses dados. Gráficos e planilhas tradicionais não são mais suficientes. Assim, a união e o cruzamento dessa quantidade inimaginável de dados digitais, aumentarão a possibilidade de ganhos e oportunidades estratégica para o crescimento do negócio da organização. Armazenamento da massa de Dados As informações permitem-lhe, a cada momento de decisão, reduzir as incertezas e decidir com qualidade. Isso implica escolher um caminho onde, por um lado, se está consciente do que se perde no momento e, por outro, no que se pode ganhar. Em qualquer organização, grandes quantidades de dados relativos às diversas áreas do negócio e na mídia social, são gerados e armazenados diariamente. Não obstante, esses dados encontram-se geralmente dispersos por várias bases de dados operacionais e, a respectiva concentração e eventual agregação enfrentam muitas dificuldades. Por um lado é necessário desenvolver sistemas adequados ao processo de centralização e, por outro, é necessário disponibilizar ao utilizador as ferramentas adequadas que lhe permitam obter resposta às suas questões. As tecnologias de informação podem desempenhar um papel muito importante em todo este processo, quer seja na extração, migração, armazenamento ou disponibilização de dados, no processo de obtenção de informação, no processo de tomada de decisão ou

8 8 na divisão do conhecimento. É então fundamental todo o empenho na gestão destas tecnologias, especialmente em ambientes de decisões complexos. Assim o Business Intelligence e o Big Data possuem suas ferramentas adequadas que lhe permitam obter resposta às suas questões. Sendo assim, estarei comentando alguns dos principais armazenamentos de dados para essas estruturas: Business Intelligence Data Warehouse Como já citado acima durante o conceito de Business Intelligence, entende-se Data Warehouse como um sistema computacional responsável por armazenar informação relativa às atividades de uma organização em banco dados, de forma consolidada. A estrutura da base de dados favorece para que possam ser feitos relatórios e análise de grandes volumes de dados e assim obter informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. O processamento de dados em um Data Warehouse é sempre referenciado como OLAP (Online Analytical Processing) ou Processo Analítico em Tempo Real, usado para armazenar as operações de negócios. Outra característica do Data Warehouse é que os dados não são voláteis, ou seja, eles não mudam, a não ser quando são necessárias correções de dados previamente carregados. Assim sendo, os dados são somente para leitura e não podem ser alterados. O Data Warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados armazenados em sistemas transacionais. Essas análises são chamadas de séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados para a tomada de decisões presentes e a previsão de eventos futuros. O mercado de ferramentas de Business Intelligence cresceu. Suas ferramentas ficaram melhores e mais sofisticadas para apoiar a estrutura do Data Warehouse e sua utilização. Assim, pela sua capacidade de sumarizar grandes volumes de dados e de possibilitar análises, os Datas Warehouses são atualmente o núcleo dos

9 9 sistemas de informação gerenciais e apoio à decisão das principais soluções de Business Intelligence do mercado. Big Data MapReduce e Hadoop O termo Big Data, utilizado para se referir ao uso de dados desestruturados, traz consigo dois outros termos: Hadoop e Map Reduce. Esses são gatilhos importantes para compreender o processo de explosão de informações e o impacto que isso traz para o profissional mais técnico de TI. Antes de falar desses dois termos, imagine que você esteja pensando em comprar um computador novo, por exemplo. Você começa reclamando da lentidão de sua máquina no Twitter, visita vários sites de informática com dicas sobre um PC ideal e até fuça algumas lojas online em busca de preços. Dias depois, uma empresa que tenha cruzado todas essas informações, notando a alta probabilidade de você comprar um eletrônico novo, pode enviar um a você com produtos a preços tentadores. Mágico, não? Percebe-se que todas essas informações foram dados não estruturados e não relacionados entre si. Assim, os conceitos do MapReduce e Hadoop fica fácil de entender. O termo MapReduce se refere a duas operações distintas. A primeira é o Map (Mapeamento), que recebe dados de entrada e os processa para produzir pares de chaves e valores. Já o Reduce (Reduzir) recebe esses pares de chaves e valores e os combina, ou agrega, para produzir os resultados finais. A lógica do MapReduce é quebrar o processamento das grandes quantidades de informações não-relacionais em pedaços, armazenando um conjunto de dados resultantes. Já em questão ao Hadoop, ele opera empurrando esse conjunto de dados resultante que se pretende analisar. É uma ferramenta de implementação do MapReduce, que serve para agendar processos e estruturar os dados em muitos pequenos fragmentos de trabalho (diversos computadores), cada um dos quais podem ser executados em qualquer nó no cluster.

10 10 O Hadoop pode trabalhar tanto em conjunto com o convencional Data Warehouse da empresa ou em conjunto dos dados que estão jogados em qualquer tipo de base seja ela uma rede social ou então qualquer outra fonte. Assim o Hadoop atua para o desenvolvimento e execução de aplicativos que processam grandes quantidades de dados. Ele fornece a infraestrutura que distribuem dados através de uma infinidade de máquinas em um cluster e que empurra análise de código para nós mais próximos dos dados que estão sendo analisados. Seu trabalho é escrever aplicações MapReduce que aproveitam esta infra-estrutura para analisar os dados, buscas distribuídas baseadas em padrões, ordenação distribuída, classificação de documentos, aprendizado de máquina, entre outros. Impactos positivos e negativos Segundo os especialistas da empresa Pew Internet, relataram a importância da internet no futuro: As novas formas de análise de informações vão ajudar as pessoas a ser mais ágil e adaptável, mas a preocupação sobre a capacidade humana de entender e usar essas novas ferramentas conforme as grandes quantidades de dados que humanos e máquinas irão gerar ano após ano, poderia aumentar a produtividade, melhorar a transparência organizacional, e expandir a fronteira do "futuro reconhecivel. (Pew Research Center s Internet, 2012). O manuseio dos dados com as ferramentas de análises do Big Data e do Business Intelligence irão proporcionar impactos positivos e/ou negativos nas empresas, pessoas e sociedade nos próximos anos. Assim, vale à pena atentar em alguns impactos já previstos: Impactos em Business Intelligence Uma grande vantagem usando o Business Intelligence é que você usa dados de uma única fonte, Data Warehouse, o que significa que apenas a versão existe uma para cada valor de dados. Se um sistema recolhe dados de várias bases de

11 11 dados diferentes algumas colisões de dados podem ocorrer, assim, a utilização de um sistema de Business Intelligence reduz os erros e os custos graças a uma consolidação no Data Warehouse. Como mostram na Figura 4, alguns dos benefícios são fáceis de medir e, ao mesmo tempo tem um impacto local, enquanto outros são difíceis de medir e ter um impacto global. Graças à transferência de dados rápida e eficiente, a empresa economiza um tempo precioso, além disso, a informação extraída é de uma maior qualidade e nível de detalhe. Isso por si só pode levar a melhores decisões, no entanto, este resultado é difícil de medir e pode afetar a empresa em uma escala mais global. Dois outros benefícios como também mostram na Figura 4, que são difíceis de medir e pode afetar a empresa em uma escala mais global é a melhoria dos processos de negócio e com o apoio para a realização de objetivos estratégicos de negócios. Fig.4 - Benefício do Business Intelligence (Watson & Wixom, 2007). Por isso, os aspectos positivos de um sistema de Business Intelligence são muito difíceis de quantificar e demonstrar como fatos, como alguns deles são intangíveis, como o conhecimento maior de negócios, relações mais eficazes de trabalho e outros benefícios semelhantes possíveis. Estes podem ser considerados os benefícios ocultos de um sistema de Business Intelligence, porque não há maneira de prever que qualquer dos benefícios intangíveis que acontecerá em uma empresa específica. A empresa pode,

12 12 portanto, apenas esperar que o sistema de Business Intelligence fosse capaz de ajudar em perceber uma tendência importante ou gatilho em seu negócio, que faz toda a diferença em vendas em algum momento no futuro. Mas, é importante frisar que a forma com que a ferramenta de Business Intelligence é implantada nas empresas irá ditar seu sucesso ou insucesso. Desta forma, a implantação é fundamental neste aspecto. Neste caso, as ferramentas de Business Intelligence trarão benefícios para a organização, dentre os quais: Redução de custos com softwares. Redução de custos com administração e suporte. Redução de custos na avaliação de projetos. Redução de custos com treinamentos aos colaboradores. ROI (Retorno sobre Investimento) mais rápido para projetos implantados com Business Intelligence. Maior controle e menos dados incorretos. Maior segurança da informação. Alinhamento de informações estratégicas e operacionais. Facilidade de controle de acesso e definição de níveis de gerência. Melhor alinhamento dos usuários corporativos. Rapidez na informação para tomada de decisões estratégicas. Informação consistente em vários locais dispersos. Vantagem competitiva. Porém, na implantação do Business Intelligence muitas barreiras devem ser transpostas, garantindo assim o sucesso do projeto. Mas na prática, muitos fracassos já ocorreram mostrando que a implantação do Business Intelligence deve ser bem planejada. Desta forma, estão abaixo algumas dificuldades em uma implantação do Business Intelligence: Dados operacionais estão dispersos, e muitas vezes incoerentes com a organização.

13 13 Deficiência dos sistemas operacionais utilizados pelas organizações, que não armazenam dados úteis para futura tomada de decisão. A organização não reconhece as necessidades de informações, e só reconhece quando muitas vezes é tarde demais. A falta de conhecimento dos gestores pode deixar um projeto de Business Intelligence sem utilidade prática. Necessidade de uma boa inter-relação entre a área de negócio com a equipe de tecnologia da informação. As ferramentas técnicas operacionais da atualidade são dispersas e ineficientes, e necessitam de uma reconstrução para serem utilizadas para o Business Intelligence. A obtenção de informações de diversas fontes externas é feita de uma maneira que a relação custo benefício pode não ser favorável. Alguns projetos falham em decorrência de uma adoção de hardware e software equivocada. Muitos problemas podem ocorrer devido à falta de experiência e conhecimento do fornecedor da ferramenta de Business Intelligence. O tratamento dos dados (ETL) e o armazenamento (Data Warehouse) é um processo que deve ser bem planejado, em decorrência de ser trabalhoso e complexo, necessitando de profissionais de alto gabarito para garantir o sucesso desta etapa. Simples erros na elaboração e desenvolvimento de um Data Warehouse podem ser fatais e trazerem resultados negativos ao projeto. Dificuldade de realizar o nivelamento entre o Business Intelligence e a gestão do conhecimento da organização. O custo para implantação de um projeto de Business Intelligence não é barato.

14 14 Impactos em Big data O termo Big Data está aquecendo a cada dia. O crescimento do volume e da variedade de dados é imenso e velocidade de geração de novos dados está acelerando rapidamente. O aumento do que é conhecido como Big Data irá facilitar no desenvolvimento de software que avalia os resultados padrões e na criação de algoritmos avançados que permitem nova compreensão do mundo real. No geral, o surgimento do Big Data é um ponto muito positivo para a sociedade em todos os aspectos. Porém, a outra questão apresentada são os pontos negativos, incluindo a construção da análise humana, internet e máquina de análise para o Big Data. A existência de enormes conjuntos de dados não estruturados para análise, irá gerar falsa confiança em nossos poderes de previsão e vai levar a cometer erros significativos e dolorosos. Além disso, a análise dos dados do Big Data serão usados indevidamente por pessoas poderosas e instituições que manipulam resultados para fazer o caso parar aonde que eles querem, obstruindo a questões de privacidade e uso indevido e não autorizado de informações pessoais. Mas, olhando para o ponto positivo, há casos de uso muito interessantes do Big Data, que identifica através do grande volume de dados padrões de dados e interdependências que não poderíamos observar ao utilizar amostras muito menores. Um deles é o Google. Com base na quantidade enorme de dados que recebe a cada minuto no seu navegador de busca e está relacionado às necessidades das pessoas, o Google desenvolveu um projeto em que a tendência vai além da busca e conseguiu identificar tendências antes dos números oficiais refletirem a situação. De qualquer forma, em minha opinião, eu acho que Big Data é agora o que a internet foi em 1995, ou seja, quando a onda começou e as primeiras Webs de e-commerce surgiram. Ninguém poderia prever naquele tempo, o nascimento de empresas como Amazon bilionário (criada precisamente em 1995), Google (iniciado em 1998), Facebook (2004) e muito menos do que ESDS Software Solutions Pvt. Ltd. (início em 2005), assim como as principais mudanças que resultaram na Web. Por isso, acredito que apenas por volta de 2020, teremos uma ideia muito mais precisa das novas oportunidades para a compreensão do

15 15 mundo gerado pelo Big Data nos negócios e na sociedade. Mas os primeiros passos devem ser tomados agora, conhecendo os riscos, mas também de grandes prêmios para empresas pioneiras que começam na frente. (Pravin Ganore,2012) O assunto de Big Data vem crescendo e amadurecendo a cada dia. Sendo necessário observar as tecnologias que manuseiam rapidamente este imenso volume de dados, agregando valores e padrões entre as informações. Conclusão Como estamos vivendo numa era onde os dados são gerados a cada milésimo de segundos, obter uma informação através desses dados pode ser um fator diferenciador no cenário de negócios. Tanto o Big Data e o Business Intelligence, possuem o conceito de extrair dados e gerar informação estratégica. Assim, pode se concluir que o conceito Big Data veio para complementar o conceito de Business Intelligence e ajudar na tomada de decisão estratégica do negócio. O Big Data permitirá que sejam feitas análises completamente add-hoc (aleatórias) e com bastante velocidade, acelerando os processos de negócio e tornando-os mais assertivo. Toda essa perspectiva do Big Data mostrará para as organizações a capacidade de armazenamento e a forma inteligente de se trabalhar em tempo real com seus dados, oferecendo uma análise mais profunda e exploratória, enquanto que os sistemas de Business Intelligence fornecerão uma análise mais estruturada. Por fim, ambos serão importantes para obter vantagem competitiva e um plano estratégico nos seus processos de negócio, obtendo controle e gerenciamento de desempenho, relatórios analíticos, painéis de visualização on-line, etc.

16 16 THE INFLUENCE OF BIG DATA ON BUSINESS INTELLIGENCE Summary The easy access and storage of large volumes of data is an unavoidable reality in the world of technology. The progress achieved in technologies for collecting, organizing and storing digital information; ease of exchange and data transmission service provided by electronic mail ( ); decentralization of information and data, due to the generation of personal web pages, weblogs and social networking on the World Wide Web, contributes to this reality. Get online data or data from a historical database, for example, end up being a differentiator for organizations seeking a good strategic management in business decision making. You enjoy the use of the information in a way to gain competitive advantage in front of competitors. But, we must realize that we are making decisions on mass structured data (database, data warehouse) and mass of unstructured data (online chats, photos, images, web pages). Thus, this article is intended to show the influence that the concept comes Big Data complementing strategic decision making in Business Intelligence concept, showing its goodwill and storage of large volumes of data generated every day. Keywords: Business Intelligence, Big Data, Strategic Management, Decision Making.

17 17 Referência Bibliográfica ANDERSON, Jana Quitney. The future of the internet. Disponível em: <http://pewinternet.org/~/media//files/reports/2012/pip_future_of_internet_2012_big_ Data.pdf>. Acesso em: 17-Fev BERNARD, Allen. Big Data valoriza o Business Intelligence. Disponível em: <http://cio.uol.com.br/tecnologia/2012/10/23/big-data-valoriza-o-business-intelligence/>. Acesso em: 17-Fev Big Data Definition. Disponível em: <http://mike2.openmethodology.org/wiki/big_data_definition>. Acesso em: 24-Fev Business Intelligence (BI). Disponível em: <http://www.gartner.com/it-glossary/business-intelligence-bi/>. Acesso em: 24-Fev GANORE, Pravin. Big Data Positive and Negative impacts of Big Data. Disponível em: < Acesso em: 13-Abril HAINES, Steve. Big Data analysis with MapReduce and Hadoop. Disponível em: <http://www.informit.com/articles/article.aspx?p= >. Acesso em: 17-Fev MACHADO, Felipe Nery Rodrigues. Tecnologia e projeto de Data Warehouse, 5ª edição, 2ª Reimpressão, ano 2011, SP, Editora Érica Ltda. Revista Power Channel. Big Data Transformando dados em estratégia de negócio, ano 5, edição 15, março 2012.

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