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Pequenos guardas de trânsito para grandes tráfegos de dados

16 de abril de 2019 Posted by Data Science, Tecnologia 0 thoughts on “Pequenos guardas de trânsito para grandes tráfegos de dados”

Cientistas de Berkeley desenvolvem estrutura que pode revolucionar supercomputadores e data centers.

O fluxo de dados gerados e processados a cada segundo pelo uso praticamente onipresente da tecnologia nos dias de hoje não para. Aliás, só cresce, e com eles os desafios inerentes a essa demanda. Torna-se um imperativo, então, buscar as soluções para viabilizar que os sistemas funcionem a contento.

Verdadeiros exércitos de pesquisadores se empenham em desenvolver aprimoramentos e inovações, como é o caso da ainda incipiente internet quântica, da qual já falamos aqui. Em outra frente, cientistas de Berkeley, na Califórnia, estão trabalhando em uma solução que pode revolucionar o tráfego de dados nos data centers e computadores de alta performance.

Trata-se de um “interruptor fotônico”, dispositivo que controla a direção da luz no interior das fibras ópticas, atuando como um guarda de trânsito, organizando o tráfego. Ele é formado por mais de 50 mil estruturas que redirecionam um dos 240 feixes microscópicos de luz que transitam nas fibras, fazendo com que façam uma curva de 90 graus ou sigam em linha reta, conforme esteja ligado ou desligado o interruptor, gravado sobre uma pastilha de silício e cobre pouco maior que um selo postal.

Segundo o coordenador do projeto, Ming Wu, professor de engenharia elétrica e ciências da computação em Berkeley, os “switches” são 10 mil vezes mais rápidos do que os atuais, e podem, por isso, mudar as redes de dados e os sistemas de inteligência artificial que conhecemos hoje. Os interruptores utilizados atualmente são formados por sistemas de espelhos e lentes que precisam ser girados fisicamente para redirecionar os feixes, o que leva muito tempo: um décimo de segundo. As estruturas que estão sendo desenvolvidas fazem isso em uma fração de microssegundo.

O trabalho conduzido pelo professor Wu surge como alternativa para a conexão de redes de servidores, hoje feita com a utilização de interruptores elétricos. Esses dispositivos geram muito calor e, dentro de alguns anos, podem não dar mais conta do recado. Além disso, superam os comutadores fotônicos usados atualmente em versatilidade e eficiência, pois acomodam mais conexões e não se afetam por perda de sinal.

Ao que tudo indica não deve demorar muito para que os pequenos agentes de tráfego de dados do professor Wu estejam ao nosso serviço – mesmo que não vejamos o intenso e rápido fluxos que eles estão gerenciando.

Big Data, grande desafio

25 de fevereiro de 2019 Posted by Data Science, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Big Data, grande desafio”

Lidar com volumes massivos de dados é um desafio para organizações e pessoas.

A profusão de dados gerados e armazenados a cada segundo pelas incontáveis interações contemporâneas mediadas pela tecnologia ganhou um nome que soa quase como um eufemismo: Big Data. O termo já nasceu defasado, o mais condizente com a realidade seria huge, enormous, gigantic ou outro adjetivo relacionado à imensidão. São dados que não acabam mais.

O volume cria um manancial de possibilidades, mas lidar com Big Data ainda é uma missão repleta de desafios. A começar por ser um campo novo e sujeito aos avanços vertiginosos (e, muitas vezes, inesperados) da tecnologia.

Não se encontram em qualquer esquina profissionais com as competências exigidas. Cientistas de dados e especialistas em Big Data estão entre os mais bem remunerados e cobiçados profissionais de TI. Para as organizações pode ser dispendioso contratar ou capacitar uma equipe, e acumular o conhecimento necessário não é algo que aconteça da noite pro dia. As mudanças, contudo, ocorrem com frequência. Uma tecnologia aplicada hoje pode ser superada em questão de meses.

Boa parte das ferramentas utilizadas são de código aberto, o que representa um alívio no orçamento, mas ainda assim não se trata de algo barato. Os gastos com equipe, hardware, manutenção e outros ainda oneram as organizações. Espaço de armazenamento, largura da banda de rede e outros recursos computacionais são imprescindíveis, podendo dificultar ou inviabilizar um projeto.Também é comum que tanto o investimento previsto quanto o tempo necessário para a implantação de iniciativas dessa natureza sejam superados.

A segurança dos sistemas e os parâmetros de compliance e governança atualmente adotados ao redor do mundo são outros elementos que tornam o cenário complexo. Quanto mais dados armazenados – sobretudo os confidenciais –, maior é o interesse de criminosos cibernéticos em arquitetar um ataque. E cabe à organização detentora dessas informações zelar por sua inviolabilidade e integridade. Os casos de invasão de bancos de dados e vazamento de informações se sucedem, indo desde o Facebook (no famoso caso Cambridge Analytica) até instâncias militares de grandes potências como os EUA, passando por dezenas de grandes redes de vendas e prestação de serviços.

Também não basta que os dados existam e sejam armazenados. Sua qualidade influencia diretamente no potencial que eles têm de transformarem-se em ativos realmente valiosos, e os sistemas precisam ser integrados. O material deve ser bem apurado, relevante e estar formatado uniformemente, possibilitando os usos para os quais for destinado. Insights gerados a partir de dados sem qualidade podem ser irrelevantes ou até mesmo equivocados e, se as áreas da organização não estão interconectadas, a visão que esses dados podem fornecer torna-se limitada.

Ou seja, Big Data é uma das grandes promessas da atualidade e suas potencialidades podem ser ainda maiores do que as que já conhecemos, mas é preciso estar preparado para entrar nessa onda. Afinal, com grandes poderes, vêm grandes responsabilidades – e desafios.

Quem precisa de um cientista de dados?

29 de outubro de 2018 Posted by Data Science, Negócios 0 thoughts on “Quem precisa de um cientista de dados?”

Sucesso das organizações data-driven depende da adoção de uma cultura focada em dados por todos os colaboradores.

As oportunidades para inovação nos negócios são cada vez maiores, mas serão bem-sucedidas as organizações em que todos os colaboradores, e não apenas os líderes, souberem aproveitar as chances.

Confira abaixo três reflexões válidas para pequenos e grandes times em busca do sucesso em um mundo permeado por informação.

Foco na pergunta certa e não em como chegar à resposta.

Organizações enfrentam dificuldades com Big Data por simplesmente não saberem levantar as questões relevantes. O que você pode aprender com os dados que já estão armazenados?

Aprenda a extrair resultados para o seu campo de atuação.

Talvez você não precise entender em profundidade sobre a cadeia de distribuição ou a customização industrial, mas vale a pena reavaliar seu fluxo, gestão do tempo e produtividade com base nos dados coletados em seu trabalho diário.

Entenda que os dados não são perfeitos

Ninguém é. Os dados precisam ser extraídos e limpos antes de oferecerem valor. E agora é um excelente momento para avaliar como eles estão sendo armazenados, para evitar problemas mais à frente.

Os dados estão em toda parte e os colaboradores interagem com eles o tempo todo, em seus celulares, e-mails e aplicativos. É importante reforçar que, sem análise, interpretação e implementação, os dados são apenas números. O insight e a experiência humana é que garantem seu valor.

O blog de ideias da GoToData

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