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Tendências para infraestrutura segundo a Gartner: Big Data, NoSQL, Infonomics e mais

por Srini Penchikala , traduzido por Gabriel Ozeas em 27 Mai 2013 |

Big Data, bancos NoSQL e computação em memória são algumas das tecnologias que terão papel importante na modernização da gestão da informação em 2013 e além, segundo a Gartner. Uma matéria publicada pela equipe da Gartner identificou as tendências tecnológicas que terão impacto na infraestrutura de informação e governança das empresas.

Big Data

Segundo a Gartner, o Big Data suporta soluções de processamento para uma variedade de dados novos e já existentes, trazendo benefícios reais para os negócios. Mas ainda assim o processamento do volume e variedade de dados continuam sendo soluções técnicas, a menos que sejam parte das metas de negócio. O aspecto essencial do Big Data não é a habilidade técnica de processamento de dados mas os benefícios que podem ser alcançados por uma organização utilizando análises (analytics) de Big Data.

Bancos de dados NoSQL

Bancos de dados NoSQL de todas as categorias, incluindo os de armazenamento de chave-valor, baseados em documento, baseados em tabelas e orientados a grafos, são projetados para suportar novos casos de usos de negócio, envolvendo escalabilidade na web, aplicativos móveis e ambientes de nuvem.

A matéria da Gartner aponta a existência de uma diferença importante entre bancos de dados NoSQL comercialmente suportados e projetos de código aberto. Fornecedores de produtos comerciais podem ajudar na adoção e no crescimento dos banco de dados NoSQL, adicionando funcionalidades coorporativas aos produtos.

Segundo a Gartner, entretanto, a sensibilização quanto as tecnologias NoSQL ainda continua limitada, e os impactos nos negócios foram moderados em 2012, mas aumentarão em 2013 à medida que organizações investigam e experimentam com bancos de dados NoSQL.

Computação em Memória

A Computação em Memória permite que desenvolver aplicações que realizam consultas avançadas em um grande conjunto de dados, ou executar transações complexas mais rapidamente, se comparado a técnicas usadas na arquitetura convencional. Esse paradigma abre oportunidades inexploradas para a inovação (por exemplo, análise em tempo real de Big Data) e redução de custos.

Tecnologias semânticas

Tecnologias semânticas são usadas para extrair significado de diferentes tipos de dados (dados quantitativos, textos, vídeos, voz e imagens), para análises estatísticas avançadas, mineração de dados, aprendizado de máquina e gestão do conhecimento. O requisito de monetizar informações como ativo estratégico está fazendo com que as tecnologias semânticas ganhem cada vez mais atenção.

As necessidades técnicas de usar tecnologias semânticas para dar sentido a partir de dados, tanto para humanos como para decisões automatizadas, estão ajudando no crescimento desse campo. Isso é crítico, segundo a Gartner, em um contexto de gerenciamento do crescimento de volume, variedade e velocidade dos dados, além de operações de negócio que utilizam os dados na tomada de decisão.


Outras tendências tecnológicas mencionadas na pesquisa da Gartner incluem datawarehouses lógicos, e o papel de Chief Data Officer e outros papeis grande foco em informações, além das áreas de Information Valuation ou Infonomics.

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