Lembra-se do episódio do Chaves em que o Kiko pediu ao Prof. Girafales uma bola quadrada? Tirando a parte cômica, que obviamente era a intenção, muitos devem ter ficado a imaginar que sujeito chamaria de “bola” um objeto quadrado.
A minha percepção do mercado de BI é que tem um monte de gente discutindo “bola quadrada”. Alguns o fazem intencionalmente (marketing/buzzwords) outros por não ter a noção de que uma “bola” (BI) precisa ter um formato esférico (coleta de dados, transformação e análise visando a administração do negócio.)
E isso só é possível, na minha humilde opinião, por caudas dos seguintes fatores:
Definição
Bolas são objetos físicos. É muito fácil saber quando uma bola não é uma bola. Quando alguém aponta um cubo e o chama de bola, todo mundo corrigi-lo-á (kk) porque os atributos fisicos de uma bola são muito comuns e fáceis de se observar. Em BI, apesar de termos uma definição, não estamos falando de um objeto fisico, e isso complica tudo, sem falar que cada um tenta definir BI à sua maneira.
Palavras só tem sentido porque acreditamos nelas.
“E daí que estão chamando uma rosa por outro nome? Ela ainda é uma rosa”, dirão muitos.
E por falar em rosa, imagine um mundo onde todos têm a palavra “rosa” apagada da mente. Nesse mundo, quem por um acaso encontrar uma rosa, chama-la-ia de quê? De BI? Datalake? Rosalake? RSRSRs.
Uma coisa/objeto só tem um nome porque convencionamos que eles assim o teriam… Se, nos próximos mil anos, o nome do objeto que hoje chamamos de rosa mudar para fruta e o que chamamos de fruta para flor, não fará diferença – desde que todos concordem, ou sejam, desde que todos passem a usar isso na prática.
Empresas visam o sucesso
Por óbvio. Ninguém monta um negócio para perder dinheiro. Como sabemos, BI já foi chamado de SAD (Sistemas de Apoio a Decisão), de Inteligência Empresarial, de DW (!) etc.
Vejo essa fluidez das definições como uma estratégia da indústria para continuar vendendo suas “soluções”, pois sempre que algo dá muito errado – e projetos de BI tendem a dar errado por sua complexidade e por tocar na fonte do poder das organizações, que são as informações – “eles” (o mercado, a indústria, chame como quiser) trocam o nome do “BI”.srsrs
Francamente, eu não tenho o que adicionar. Esse post, aliás, é só para mostrar o que ele escreveu: muito obrigado, meu caro.
Eu estou nesse mercado desde 2000, e em abril completo 17 anos lidando com BI. Eu testemunhei isso várias vezes, em primeira mão até. É só olhar quem levou o termo BA ao mercado: o SAS. A expressão BI estava ficando queimada de tanto que todos chamavam tudo indiscriminadamente de BI. Como a proposta do SAS é muito mais sofisticada que uma apenas ferramenta ou uma caixa preta qualquer, eles se movimentaram para lançar um termo novo – aí por 2004-2006. Colou, até certo ponto, já que muitos hoje preferem falar Analytics a BI.
Uma coisa que acabou saindo nessa conversa é um novo significado para Kiko: “aquele que pede uma bola quadrada”. Minha jornada pessoal, dia-a-dia, é fugir de ser o Kiko. Por mais que isso possa parecer irrelevante, para mim entender como as coisas funcionam é importante. Eu me esforço para entender que coisa é que coisa, e que coisa é outra coisa.
Que coisa confusa…
Eu luto todo dia para não ser um Kiko. Talvez um dia eu consiga ganhar. ;-)
Colocando de outra maneira, e se fosse possível saber hoje, agora, o que vai acontecer dentro de um ano? Que diferença isso faria na sua vida? E na vida de sua empresa ou organização?
Toda Ciência que busca criar um modelo abstrato a partir da realidade tem potencial para prever o futuro. Por exemplo, se você jogar uma pedra para o alto, a Física diz quanto tempo ela vai tomar para cair na sua cabeça, com um erro bem pequeno até. Economia, que anda tão em moda, oferece modelos de resposta ao que acontece quando se atua em certas variáveis e assim por diante – Química, Biologia, Medicina, Farmácia e por aí vai.
Essa é justamente a função central de BI, na minha opinião: estudar o presente para poder estimar o futuro com alguma precisão. Essa previsão pode, então, alimentar as ações do presente, de maneira até mesmo automática, como eu mostrei na série As Soluções Clássicas.
Eu sempre falo de Data Mining, mas nunca mostro. É complicado falar em poucas linhas de um tema tão complexo, tão vasto. Por isso eu decidi fazer um post com uma visão geral de como funciona um projeto de Data Mining. Assim, hoje vamos percorrer esse caminho, do início ao fim. Quem nunca mexeu ou viu o assunto de perto, e só ouviu falar, vai poder fazer uma idéia de como funciona um projeto desses na vida real.
Quanto mais experiente e mais safo é o profissional de Data Mining, o tal do – afff – Data Scientist, mais embolado fica o processo. Com experiência vem a velocidade e a economia de movimentos, o que torna as coisas mais rápidas e fases inteiras podem sumir na cabeça dele. Por isso não se impressione se vir alguém executando apenas uma ou outra etapa, ou mudando a ordem delas, pois provavelmente ele já tem conhecimento suficiente para isso. Ele atingiu o Shuhari.
Vou explicar em poucas palavras o meu cenário, só para não ficar tudo muito etéreo. Daí vamos entrar em Data Mining, com o SEMMA e botar esse lance na rua, usando-o para justificar o nosso (meu ;-) ) salário.
Esse post nasceu com 15 linhas. De tanto eu rever e mudar, acabou como uma verdadeira Introdução Rápida a Data Mining. Na boa, se quiser pular fique à vontade. Semana que vem eu devo trazer a segunda parte do BI Morreu!, que deve ser beeeeem mais curta e muito mais divertida. (Mentira, este aqui está mais. Por outro lado, vai ter Chaves. Putz, páreo duro…)
Você foi avisado. ;-)
Senta que lá vem história!
Zabbix & Data Vault
Estou apoiando a construção de um Data Vault para arquivar os dados de vários [Zabbix][zabbix_bitly]es e, de quebra, facilitar análises sobre eles.
Anteontem eu consegui completar uma transformação PDI que faz a carga de um satélite mais complicado, que captura um histórico que existe no sistema de origem. Ainda não sei se está mesmo certo, e só ontem eu consegui identificar esse tipo de satélite no padrão DV 2.0 e por isso não vou entrar nos seus detalhes.
Aos que, como eu, morrem de véspera: acho que é um tipo status. Assim que eu tiver certeza eu posto aqui uma explicação sobre ele.
E como funciona esse sistema? Bom, o Zabbix monitora um monte de medidas, de um monte de itens. Por exemplo, ele pode acompanhar a quantidade de memória RAM disponível em um servidor. Traduzindo em zabixxês, ele registra uma métrica (quantidade) de um item (RAM) de um host (servidor.) E ele faz isso dentro de um período pré-definido, como uma vez por minuto ou uma vez por segundo.
E o Zabbix faz isso com uma enormidade de tipos de hosts (computadores, roteadores, switchs, sensores etc. etc. etc.), medindo uma infinidade de itens (porta, memória, uso de CPU, disco, tensões, fluxos blá blá blá.)
Cada medida que chega é arquivada em uma tabela chamada history, que guarda a medida atômica. Em uma instalação de maior porte, como a na qual eu estou trabalhando, uma tabela dessas chega a acumular vários milhões de linhas por mês, com até centenas de milhares (ou mais) de novas linhas adicionadas diariamente. E são essas linhas que precisam ser arquivadas no Data Vault. Aliás, usando o jargão DV, é preciso arquivar esse histórico em um satélite.
O primeiro passo para conseguir isso foi descobrir, junto ao cliente, se ele precisa desse dado atômico, ou se contenta-se com uma agregação. Por exemplo, podemos agregar tudo, que às vezes está em segundos ou minutos, para horas. Daí cada item teria no máximo 24 pontos por dia, reduzindo em muito o volume de dados tratados.
E ele podia! Melhor ainda: o Zabbix possui uma tabela auxiliar chamada trends que acumula essa agregação, fazendo o grosso do trabalho com muito mais eficiência. A única coisa que sobreou, então, foi ler a tabela trends e levá-la para o satélite (que seria ligado a um item, que por sua vez tem um relacionamento com um host – ambos hubs):
Diagrama do modelo para Zabbix, hosts, itens e medidas.
Assim, o satélite Item 001 ficou os dados de cada item, o Item 003 com os nomes e o Item 002 com as coletas temporais de cada métrica. Meu trabalho foi justamente resolver o ETL desse satélite – mas esse é assunto para outro dia.
E isso é tudo que você precisa saber sobre o cenário.
Acabou!
… Só que não! Assim que eu versionei e botei o processo no ar, veio a pergunta:
Conversation with XXX on Ter 07 Mar 2017 16:19:37 BRT:
(16:19:37) XXX: Tem pespectiva de crescimento?
Duhn… Me pegou de surpresa. Não, eu não tenho a menor idéia! Mas faz assim: deixa rodar uma semana e extrapola! Que coisa…
Claro que eu não respondi isso. Até admito que isso me passou pela cabeça, mas um segundo depois eu lembrei que a tabela guarda, justamente, histórico! Ou seja, a carga inicial do satélite Item 002 já vem com um histórico! Neste caso, desde 2016. Como possui dados agregados na hora, temos aí pelo menos uns 300 dias de crescimento, carregados de uma talagada só.
Era tentador demais para eu deixar quieto, hehe.
Extrapolando
Ao contrário do que o nome sugere, extrapolar não é dar um pulo a mais, não é extra pular.
Nem tem nada a ver com um super frio, um frio extra-Polar.
Tá-dá-dum-tssssss!!
Fingindo que nada aconteceu, vamos de novo: todo nós fazemos extrapolações, corriqueiras e diárias. Por exemplo, sempre voltamos ao mesmo restaurante porque se ele estava lá ontem, deve continuar lá hoje – extrapolamos a continuidade temporal de uma empresa para o dia seguinte a partir do fato que ela esteve lá nos últimos X dias.
Eu só tinha que fazer a mesma coisa aqui: contar o número de linhas por dia, pegar algumas diferenças entre dois dias e tirar uma média de crescimento diário. Fácil… e extremamente sem-graça.
Para que simplificar, se podemos complicar, não? ;-)
O Problema & Sua Solução
Meu cliente tem um disco rígido com 600 GB reservados para o banco de dados. Comprar disco novo é – apesar de tudo – complicado, já que é um disco especial e coisa e tal. Logo, se o disco não for o bastante para o serviço, ele precisa saber antecipadamente quando vai lotar, para poder agir a tempo de substitui-lo sem interromper o processo de ETL. É um problema clássico da área de TI chamada Capacity Planning.
Quanto tempo de coletas diárias esse HD comporta?
Com que velocidade ele está enchendo?
Quando ele vai estar a 75% da capacidade?
Quando é que eu terei mais 6 meses até ele lotar completamente?
Note que essas perguntas têm uma resposta válida apenas se as condições atuais se mantiverem inalteradas. Por exemplo, a velocidade de ocupação do HD depende que o sistema de origem continue se comportando como vem fazendo até hoje, e que o cliente não inclua mais nada no Data Vault. Mesmo assim, ainda é uma medida com alguma imprecisão – é só pensar em arquivos temporários e auto-gestão do banco de dados (um Postgres, aliás), sistema operacional etc. etc. etc.
Como esse problema é resolvido?
De maneira simples, basta medir a variação de espaço ocupado de um dia para outro, ao longo de algum tempo, e tirar uma média. Por exemplo, suponha que esta tabela mostre a evolução do espaço ocupado dia-a-dia:
Dia
Bytes Gastos
1
1000
2
1100
3
1220
4
1310
5
1460
…
…
Podemos “plotar”[^1] isso. Apelando para o bom e velho LibreOffice Calc/MS Office Excel:
Gráfico de consumo de bytes por dia no HD.
Isso quer dizer que do dia 1 para o dia 2 o HD teve 100 bytes gastos. Podemos fazer uma tabela:
Dia
Delta Bytes
1-2
100
2-3
120
3-4
90
4-5
150
…
…
Somando tudo e dividindo por quatro, temos que cerca de 115 bytes são acrescidos a cada dia – em média. Essa é a velocidade média da ocupação do disco: 115 bytes/dia. Usando isto podemos responder as perguntas:
Quanto tempo de coletas diárias esse HD comporta? R.: 600 GB / (115 bytes/dia) = 5.6e9 dias ~ 15.3 milhões de anos;
Com que velocidade ele está enchendo? R.: 115 bytes/dia.
Quando ele vai estar a 75% da capacidade? R.: 75% de 600 GB = 450 GB. 450×(1024^3)÷115 = daqui a 4.2 milhões de dias, ou 11.3 milhões de anos;
Quando é que eu terei mais 6 meses até ele lotar completamente? R.: Esqueça, isso não vai acontecer nem durante a vida do seu tataraneto. :-)
Pegou a idéia?
Agora vamos tratar os dados que eu peguei do sistema, dentro do processo SEMMA.
SEMMA na Veia
O mundo é um lugar livre, e podemos seguir o caminho que quisermos. Se formos inteligentes, faremos o que outros já fizeram antes de nós e resultou em sucesso. Uma dessas coisas é o processo de garimpagem de dados. Existem dois mais famosos:
O primeiro é mais abrangente e engloba a parte que já fizemos, de entender o negócio e o problema. Ele foi desenvolvido por um consórcio de fornecedores e especialistas, e é bem legal.
O segundo possui essencialmente as mesmas partes, exceto as etapas de entender o problema, e foi criado pelo [SAS][sas_bitly] para suportar o Enterprise Miner, a ferramenta de DM deles. Ele é bem didático e direto e por isso vou usá-lo aqui.
Como sempre, melhor ou pior é algo flexível em BI. Métodos e ferramentas existem aos borbotões por aí e o truque é escolher aqueles que fazem o trabalho que você precisa, sem te aborrecer demais.
SEMMA significa:
Sample
Explore
Modify
Model
Assess
Funciona assim:
Ao invés de pegar o dataset inteiro, escolha uma amostra. Isso é importante porque precisamos reservar uma parte dos dados que estão sendo analisados para testar o resultado, ou seja, para descobrir o quanto a nossa previsão, o nosso modelo, está dentro da realidade. O post A Nuvem Negra discorre um pouco sobre a importância dessa etapa. Os dados usados na modelagem são chamados de dados de treinamento, e o conjunto restante de dados de teste;
De vez em quando temos uma idéia clara do que aqueles dados devem representar, outras vezes não. Por via das dúvidas, explore esses dados de algumas maneiras para tentar apreender o que está acontecendo ali, ou se a sua intuição está bem calibrada. Por exemplo, plote-os ou calcule uma estatística básica (média, mediana, dispersão etc.) sobre eles;
O mundo real é sujo, e dados do mundo real são sujos da mesma forma. Como se isso não bastasse, ainda existem aquelas situações nas quais os dados precisam ser re-alinhados, digamos assim, ou traduzidos. Basta pensar num clássico dos clássicos: uma lista de perfis de compradores, em que o gênero não vem como M ou F, mas como 0 ou 1. Mesmo que possamos usar números, é muito mais prático (e para alguns modelos, imprescindível) traduzi-los para letras. Sempre precisamos olhar os nossos dados e verificar se é preciso modificá-los de alguma forma, e como;
Só então é que podemos partir para os finalmentes: construir um modelo. É a parte mais divertida da bagaça: passar aquela renca de linhas numa regressão polinomial e ver se o Chi-Quadrado está baixo o bastante, é rodar uma clusterização e descobrir se existem grupos óbvios ou talvez nem tanto, e assim por diante. No exemplo de hoje eu vou tentar ajustar os dados a um modelo linear, ou seja, a uma descrição dos dados que se posicionam em uma organização retilínea;
Pronto, certo? Não! É muita inocência acreditar que só porque o modelo mostrou um alto coeficiente R e uma baixa dispersão ele está correto, menos ainda pronto. Há muita coisa que pode (e boa parte vai) dar errado na sua modelagem. Só para começar, você pode sofrer de overfitting, uma situação em que seu modelo explica bem demais os pontos que você estudou, mas muito bem mesmo!, mas falha completamente em qualquer ponto fora da amostra. Por isso precisamos avaliar a adequação do modelo à realidade. É justamente para isso que serve separar o conjunto total de dados em pelo menos duas partes, o que é feito lá na primeira etapa: se os dados são uniformes, e as partições de dados equilibradas, o modelo ajustado em na amostra vai apresentar a mesma precisão na partição restante
Se o modelo ou o particionamento não forem bons o bastante, o ajuste do modelo ao dados de teste vai ser pior que aos dados de treinamento. Se isso acontecer – se o modelo não se mostrar tão bom quanto parecia – mas ainda assim for um resultado bom o bastante para seu uso, o trabalho acabou. Se, por outro lado, o ajuste do modelo aos dados de teste ficar muito ruim, precisamos recomeçar o processo do início: rever amostragem, explorar, modificar a amostra, modelar e testar de novo. Deu certo? Fim! Ainda está ruim? Repita de novo, e de novo até chegar no resultado que você quer, ou provar que não pode ir além daquilo.
Ao trabalho!
Sample
Temos uma tabela que aumenta a cada hora. Ela tem este layout:
Coluna
Tipo
h_item_bk
Bigint
s_item_002_ldts
timestamp
s_item_002_rsrc
Varchar
s_item_002_ledts
timestamp
clock
Bigint
num
Integer
value_avg
Number (16,4)
value_max
Number (16,4)
value_min
Number (16,4)
Dela nos interessa apenas a contagem de linhas por dia. Podemos usar a coluna s_item_002_ldts ou clock para fazer essa contagem, já que são as que guardam o tempo de cada medida. Como a coluna LDTS é do padrão do Data Vault, vamos deixá-la de lado e ficar com clock, que tem mais a ver com o assunto em si.
Só para constar, tanto faz a coluna que escolhermos já que ambas, s_item_002_ldts e clock, são iguais. A primeira é um timestamp no formato AAAA-MM-DD hh:mm:ss.mmm, enquanto que a segunda é a mesma data/hora representado em formato Unix Epoch (a quantidade de segundos desde 1 de janeiro de 1970.)
Quantas linhas são capturadas por hora? A consulta SQL abaixo nos dá essa lista:
SELECT clock,
SUM(1) AS qtd
FROM dv.s_item_002
GROUP BY clock
ORDER BY 1
O resultado é:
Clock
Qtd
1456801200
65
1456804800
68
1456808400
57
1456812000
57
1456815600
63
1456819200
53
1456822800
62
1456826400
56
1456830000
56
1456833600
50
1456837200
60
…
…
Vamos converter clock para data/hora só por curiosidade:
Data/Hora
Qtd
2016-03-01 00:00:00.0
65
2016-03-01 01:00:00.0
68
2016-03-01 02:00:00.0
57
2016-03-01 03:00:00.0
57
2016-03-01 04:00:00.0
63
2016-03-01 05:00:00.0
53
2016-03-01 06:00:00.0
62
2016-03-01 07:00:00.0
56
2016-03-01 08:00:00.0
56
2016-03-01 09:00:00.0
50
2016-03-01 10:00:00.0
60
…
…
Ou seja, existe 65 linhas correspondentes a itens coletados entre a meia-noite e a uma da manhã de primeiro de março de 2016. Daí há 68 linhas na hora seguinte, e 57 logo depois e assim por diante.
O conjunto total que eu tinha para analisar possuía (neste exato instante já é maior) 8.774 linhas. É um conjunto pequeno, então eu poderia analisá-lo inteiramente, mas isso seria conceitualmente errado, e por isso eu vou escolher uma amostra.
Apenas “conceitualmente errado” porque um ajuste de reta tem muito pouco a ganhar separando o volume inteiro em datasets de treino e teste. No final das contas, para uma regressão linear, que é o modelo que eu estou buscando, o resultado acaba ficando até mais próximo da realidade incluindo todo mundo.
Percentual: sorteia-se um X % de linhas do dataset original;
Periódico: pega-se uma linha a cada X linhas;
Particionado: quebra-se o dataset em faixas e pega-se uma quantidade de cada faixa.
Como a intenção é apenas passar pela etapa e cumprir a tabela, vou apelar para uma amostragem simples: [Reservoir Sampling][reservoir_bitly]. A vantagem dessa técnica – para mim, hehe – é que o PDI possui um passo que faz isso. Assim, eu escrevi uma transformação bem simples que lê o dataset original, faz o “sampling” e devolve um dataset de amostra.
Amostragem “reservoir” no PDI.
Pronto, etapa concluída.
Explore
Hora de explorar esse dataset para ver se achamos algum comportamento ou algo que sugira uma abordagem em detrimento de outra.
Como o próprio nome sugere, essa etapa do SEMMA é voltada a examinar o conjunto de dados de várias formas, em busca de alguma pista sobre o quê informação eles guardam. Para isso vale de tudo:
Montar uma tabela com estatísticas básicas: média, mediana, dispersão, máximo, mínimo, esperança etc.
Plotar um gráfico simples, bi- ou tri-dimensional;
Contagens diversas ou construções de clusters.
Qualquer coisa vale, para ser sincero. Se você já está com um palpite, pode testá-lo. Se você acha que uma determinada variável é inútil, pode buscar evidências disso. O importante é que você ganhe um “sentimento de conhecer” o dataset em questão.
E quando você não souber o que usar, use tudo que souber. Cedo ou tarde você vai passar por um momento ah-ha! e a coisa via começar a ficar mais intuitiva.
Já passei algumas vezes por situações em que, de qualquer forma que eu olhasse os dados, nada aparecia. Não tem grilo: ausência de padrão não é um erro, mas um fato. Apenas certifique-se que fez o bastante e, neste caso, mire seu processo em provar que os dados não tem correlação útil. Esse resultado vai te levar a buscar mais dados, ou a abandonar de vez o problema.
Uma vez vi um amigo comentar que trabalhou por meses com uma grande companhia de Internet para tentar analisar os dados de navegação dos usuários. No final eles concluíram que não havia nada para concluir. :-D
Qualquer ferramenta serve, mas eu vou optar pelo [Weka][weka_bitly] porque é a ferramenta de Data Mining tradicionalmente associada ao Pentaho. Existem outras que, na minha opinião, são mais adequadas ao uso em produção (como RapidMiner) ou poderosas (como o R) e oferecem mais possibilidades, mas no momento o Weka basta – poderoso e fácil de usar.
Sem transformar este post em um tutorial, vale a pena dizer só que o Weka facilita o trabalho de explorar: rode-o, selecione o módulo Explorer, clique em Open File e depois em Visualize.
Plot de todas as variáveis contra todas as variáveis no Weka.
Hmm… Lembram-se que nossa intenção original era achar uma “velocidade” para o crescimento do volume de dados? Essa amostra oferece uma séria ameaça a esta idéia. Notou o quadrante superior esquerdo? Ele até acomoda uma reta, mas parece mais uma corcova. Não acredito que ali exista uma exponencial… muito menos uma assíntota.
Hora de pegar outro conjunto de dados: vamos usar tudo, de uma vez – podemo, afinal, já que é pequeno.
De novo, agora com o *dataset* completo.
Ô, diacho! Mesma coisa?!?
Isso quer dizer que 1) a amostra é muito boa, pois é praticamente a mesma coisa que o conjunto original e 2) o sistema exibe um comportamento de tendência a estabilidade. Lembrando que esses dados são a quantidade de dados por hora, vemos que no começo havia muita variação, e aos poucos vai se fortalecendo uma regularidade maior, com uma variabilidade menor.
Opa, descobrimos algo importante! E era isso que eu estava procurando. Agora podemos ver que o sistema está entrando em equilíbrio, e os dados do início são menos relevantes que os dados do final, que são muito mais regulares.
A consequência disso é que, se levarmos em conta TUDO, vamos acabar diluindo o comportamento atual do sistema com uma tendência que não existe mais! Logo, a nossa ação mais imediata é limar o dataset original para, vai, logo depois daquele degrau, quando o sistema ficou mais estável:
O X vermelho marca o início do comportamento atual.
Depois de procurar um pouco descobri que esse X vermelho está, mais ou menos, perto do ponto clock = 1474963200. Vou reaplicar a amostragem e remover tudo que vier antes dele. Também vou dividir o dataset (tirar uma amostra) em duas partes iguais. Eis o novo gráfico:
Plot da segunda amostra (50% de tudo que veio depois de 1474963200.)
Beleza! Agora sim, temos um conjunto de dados bacana.
Modify
A etapa de modificação do SEMMA contempla todo tipo de tratamento dos dados para torná-los adequados ao estudo. Ou seja, remover outliers indesejados (sim, existem outrliers desejáveis!), agregar, quebrar, normalizar, traduzir, classificar e categorizar as inúmeras variáveis, tratar nulos, brancos, erros etc. etc. etc.
O nosso caso até que é bem comportado: duas colunas, X e Y, com números inteiros.
Por outro lado, olhe de novo: é uma lista de clocks! Quero dizer, de Unix Time!
Unix Time, também chamado de POSIX time ou epoch, é um sistema para descrever instantes no tempo, definido como o número de segundos passados desde a meia-noite de 1/1/1970 (uma quinta-feira, diga-se de passagem.)
Muito prático para medir e guardar tempo, mas inadequado para estimar variação de bytes por dia. Então aqui está a nossa modificação: trocar clock por dia!
Felizmente o PDI pode nos ajudar nisso de novo: basta converter clock para data e hora, e depois somar todos os pontos de um mesmo dia, isto é, agregar por dia. Atualizei a transformação e agora a amostra sai assim:
dia
qtd
25/02/2017
657
26/02/2017
1168
27/02/2017
730
28/02/2017
876
01/03/2017
1241
02/03/2017
730
03/03/2017
730
04/03/2017
949
05/03/2017
803
06/03/2017
730
…
…
Que plotando dá:
Mesmo gráfico, agora agregado por dia.
Notou algo incomun?
Você, que aprendeu operações básicas na quarta série e funções na sétima, me diga: que operação algébrica leva uma data em um número? Ou então, se olharmos apenas para a primeira linha, que número, dividido por 657 é igual à 25/2/2017? Nenhum, não é? Claro! O tipo DATE não serve para operações matemáticas. Então, se quisermos achar uma equação que expressa a quantidade de linhas capturadas em função do dia, precisamos converter as datas em alguma outra coisa como, por exemplo, um número de dias.
Daí eu fiz a seguinte alteração: a primeira data é 0 e daí em diante cada data é alterada para o número do dia correspondente. A tabela acima fica, então, assim:
dia
qtd
0
657
1
1168
2
730
3
876
4
1241
5
730
6
730
7
949
8
803
9
730
…
…
Agora sim, podemos achar um função que leve x = {N} (x pertencente ao conjunto dos número Naturais) em y = {N}.
Atenção que a coisa agora ficou mais complicada.
Depois de todas essas alterações, o conjunto de dados está diferente do conjunto inicial. A lista que temos para trabalhar, agora, não reflete mais o comportamento do sistema. Antes, tínhamos uma amostra de linhas por hora. Escolhida aleatoriamente, uma linha qualquer representava o sistema naquele momento em que ela foi capturada.
Após converter a escala de horas para dias, precisamos fazer essa conversão sobre os dados originais. Não podemos fazer essa troca sobre a amostra!
Porquê? Por que o total de linhas capturadas num certo dia da amostra é menor que o mesmo total, naquele mesmo dia, sobre o volume inteiro!
Estando conscientes desta mudança, voltamos um passo atrás, geramos um dataset original de novo – agora convertido em dias – e só então é que poderíamos pegar uma amostra! Caso contrário, estaríamos olhando um sistema potencialmente diferente dos dados reais!
Só que o dataset, que começou com mais de oito mil pontos, caiu a 163 linhas. Se já era pequeno, agora está muito menor (uma ordem de grandeza menor, para ser mais preciso.)
Escolher uma amostra de um conjunto tão pequeno é mais que desnecessário, é perigoso, pois pode nos levar a um resultado enviesado. Só nos resta decidir entre acumular mais dados, e atrasar a análise, ou usar o dataset inteiro, e aceitar que nosso modelo estará sob risco de overfitting, entre outros.
Como este post é só uma visão geral, vamos aceitar os riscos inerentes a um dataset pequeno e seguir adiante.
Acabamos de modificar completamente nosso dataset. Podemos passar para a etapa seguinte? A rigor, não: precisaríamos retornar com esse novo conjunto de dados para a etapa de exploração e ver se algo mudou significativamente. O nosso caso é muito simples, então podemos seguir adiante sem preocupação, mas nunca tome essa decisão automaticamente, ok?
Model
YEAH!! Chegamos lá! :-D Agora é que a parte legal acontece, quando vamos realmente aplicar nossos cérebros em estudar os dados. Nosso objetivo, lembre-se, é tirar dali um modelo matemático, algo que explique o que está acontecendo e como está acontecendo. Com sorte tiramos até porque está acontecendo.
Mas vamos um passo de cada vez.
Antes de mais nada, entenda que aqui existe um pouco de chute. O exemplo de hoje é muito simples, diria até que não dá para ficar mais simples, mas raramente isso acontece. O mais comum é ter algum problema já tratado, uma combinações de problemas conhecidos, ou algo tão inédito que você talvez tenha que inventar algo novo.
Esse amigo meu, doutor em Física Nuclear, topou com um destes, numa entrevista de emprego Kobayashi Maur. O entrevistador passou um problema, com uma semana para resolver. Imagine: entrevista de emprego, prova, com prazo de uma semana para entregar. Daí você tem um grau do que é o topo da cadeia alimentar em Data Mining.[^2]
Existem classes de modelos mais ou menos aptos a cada tipo de problema. Assim, descobrir perfis de cliente sugere uso de clusters e árvores de decisão, enquanto que tendências sugerem algum tipo de regressão. Para quem está começando essa parte é o Inferno na Terra – de onde começar, raios? Como saber ao menos o que pode ser chutado como modelo??
Por isso que é imprescindível que o profissional aspirante a – arfff – Cientista de Dados (coça, coça) faça um curso de Estatística básica e, preferencialmente, um curso de Data Mining mesmo. O curso de Estatística serve para dar traquejo matemático, mas o que vai agregar valor é o curso de Data Mining, que é onde se aprende quais modelos existem, e como eles podem ser usados, em que situação etc.
Certos tipos de profissionais, como físicos e engenheiros, tem uma aptidão natural para Data Mining, já que muito do que se estuda nessas faculdades é criar e resolver modelos. Entretanto, nada libera ninguém de um tempo de trabalho na área até “pegar o jeito”, claro. Experiência conta muito!
Ok, agora vamos ao nosso caso. Sabemos – da etapa de exploração dos dados – que o sistema de origem dos dados está “em regime”, ou seja, está com um comportamento regular. Houve uma zona de ajustes, no início, quando a quantidade de linhas capturadas por hora variou bastante. Hoje isso não acontece mais e o volume de dados entrantes é praticamente constante.
Isso já é um modelo! O volume de dados novos amanhã será igual ao de hoje. Ou seja, velocidade constante de crescimento. Que velocidade? Podemos pegar o último ponto e repetir, por exemplo, ou pegar uma média de todos para dar um chute mais “educado”.
Quem estudou Cálculo I e Cálculo Numérico (ou fez alguma matéria de laboratório de Física I), conhece uma forma simples de avaliar comportamentos regulares: plotar os pontos em um gŕafico log ou log-log. Se nosso sistema tiver um comportamento linear próximo à constante, uma escala muito grande (10x) ou um gráfico semi-log vai mostrar os pontos alinhados muito perto de uma linha horizontal. Vejamos:
Plot semi-log dos dados da amostra limpa. Praticamente constante!
Primeiro: nossa hipótese foi comprovada, o sistema possui um comportamento próximo à constante ou, no mínimo, linear. Isso é mais que suficiente para consolidar o modelo. Só por via das dúvidas, vamos fazer a coisa com um pouco mais de Matemática, mas antes, cabe outra observação: notou os dois outliers? São o primeiro e último pontos do dataset. Devemos fazer algo?
Outliers, em quantidade ou deslocamento suficientes podem afetar intensamente o resultado do modelo, logo devemos tentar removê-los sempre que tivermos uma certeza boa de representarem um estado incorreto do sistema, ou de frequência desprezível (i.é., raro, improvável.) O importante é saber se removê-los vai melhorar o modelo ou piorá-lo, sempre.
Pensemos um pouco: porque estão ali? Porque são justamente o primeiro e o segudo ponto?
Uma hipótese razoável é que não representam o dia inteiro e por isso não correspondem ao comportamento regular do sistema. Se isso for verdade, podemos removê-los.
Ela se sustenta?
O último ponto representa o estado do sistema quando o ETL rodou pela primeira vez, durante o dia. Logo, sim, para o último ponto sustenta-se, sim. Podemos removê-lo;
O primeiro ponto representa um corte no dataset, bem no clock igual a 1474963200. Isso corresponde à data/hora 2016-09-27 05:00:00. Em outras palavras, o dataset começa no dia 27/9/2016, mas com dados apenas a partir das cinco horas da manhã! Tudo entre a meia-noite e as cinco foi descartado! Então não é um dia completo, e a hipótese, de novo, mostra-se correta. Por isso eliminamos também este ponto.
Note que, se tivéssemos retornado à etapa de exploração no final da etapa de modificação, já teríamos feito todas essas observações.
Beleza, então já sabemos que o sistema apresenta um comportamento de uma reta ao longo do tempo. Em Estatística existe uma técnica chamada Regressão Linear, que descobre modelos de retas a partir de observações. É uma idéia simples: traçar uma reta (= calcular o coeficiente de inclinação a e a intersecção com o eixo X, b) entre os pontos medidos, de tal forma que ela (a reta) fique à menor distância possível de todos os pontos, simultaneamente.
Dito ao contrário, uma regressão linear descobre o valor de a e b da equação f(x) = a.x + b que minimiza a soma de todas as distâncias de f(x) a cada ponto medido.
A distância entre a reta f(x) e o ponto y correspondente.
Traduzindo, e olhando a figura anterior: queremos achar a e b tais que a soma de todos os ds seja a menor possível. Pronto, acabou a teoria de regressão linear. Se quiser saber mais vá atrás deste link.
O LibreOffice e o Excel (e o Weka, e o RapidMiner e o R e o…) fazem isso. Para mostrar como, eu vou usar momentaneamente um conjunto de dados artificial, diferente do nosso problema, ok? Só para deixar mais claro como tudo funciona.
Primeiro, clique com o botão direito do mouse sobre um dos pontos do gráfico e escolha a opção Trend Line, conforme mostra a figura:
Como pedir uma regressão linear no LibreOffice.
Entre alguns parâmetros, como o nome da função e quais resultados você quer ver. Na imagem abaixo você vê que eu coloquei f(t) como nome da função e pedi para ser exibido a função em si e o coeficiente de relacionamento (R^2):
Parâmetros da regressão linear no LibreOffice.
Quando você dá Ok no diálogo acima, o Calc sumperimpõe a reta encontrada sobre seus pontos. Eu mexi um pouco mais e fiz com que ele mostrasse não apenas a reta sobre os pontos já medidos, mas também coloquei os pontos de cinco dias seguintes, extrapolando o crescimento do volume de dados:
Ajuste plotado sobre dados, extrapolando o futuro.
Ficou claro? É assim, aliás, que vamos usar o modelo.
Aplicando essa técnica ao dataset sem os outliers, temos:
![ Modelo de progressão do volume de linhas coletadas dia-a-dia. ][Figura 14]
Show! :-) A regressão linear deu o seguinte:
Reta: f(x) = 0,4334.x + 1700
Coeficiente de correlação ao quadrado: R^2 = 0,39
A interpretação desse modelo é o seguinte:
A cada dia, o sistema incorpora um número de linhas igual a 0,4334 x dias, mais 1700;
Esse relacionamento entre o dia e o volume de dados não é dos melhores, já que R^2 está distante de 1.
O R^2 é um indicador de “qualidade” do ajuste. Quanto mais perto de 1, mais ajustada é a reta que encontramos, e quanto mais perto de zero, pior é o ajuste. Como o R^2 do nosso caso está mais perto de zero do que de um, somos levados a concluir que o ajuste da reta não ficou tão bom quanto possível. Isso não significa que o Calc errou, ou mesmo que podemos melhorar nosso ajuste, mas antes implica que há uma dispersão entre os dados que torna questionável o resultado da nossa análise.
Assess
A última parte do SEMMA diz respeito a testar o modelo em relação à realidade. Como usamos o dataset completo para construir o modelo, temos duas opções para fazer essa avaliação de qualidade:
Deixamos o sistema acumular pontos por mais algum tempo, como uma semana ou um mês, e usamos esses novos valores para testar o modelo;
Voltamos atrás, dividimos o nosso (já exíguo) dataset em amostra de treinamento e amostra de teste e refazemos a regressão linear.
Em qualquer um dos dois casos, a medida de sucesso é o quanto o modelo acerto em relação à realidade. Há várias maneiras de fazer isso, que depende inclusive do modelo usado. Este caso, por exemplo, mostra como avaliar a qualidade do modelo em uma regressão múltipla (coeficientes lineares, várias variáveis.)
O nosso caso é muito simples, insisto, mas não quero deixar essa seção sem nada. Então vamos dividir o dataset em dois, regredir o primeiro e ver como a extrapolação casa com o segundo.
Primeiro, separei aquelas 161 (163 – 2 outliers) linhas de dados em dois conjuntos, um com 80% (128 linhas) para treinamento, e outro com 20%, ou 33 linhas, para teste.
Primeiro, eis o resultado da regressão:
Regressão sobre os primeiros 80% do dataset.
Interessantemente o bastante, o R^2 é maior neste conjunto que no conjunto total, o que torna este modelo melhor neste dataset que o primeiro, para todos os pontos. Isso, e o valor de a quase o dobro do primeiro modelo, sugerem que talvez exista algum outro comportamento embutido aqui, sutil o bastante para não aparecer em um simples plot. Se bobear, eu acertei um ponto de inflexão sem querer. Vixe.
Usando essa equação eu montei um segundo gráfico, no qual aparecem os 20% de pontos restantes, juntos com duas novas séries de pontos: em vermelho/diamante os pontos calculados a partir do modelo, e em nabla (triângulo invertido, uma letra grega) verde, a diferença entre o valor sugerido pelo modelo, para aquele dia, e o valor efetivamente medido. Veja:
Teste da regressão sobre os últimos 20% de dados.
E aí está: o erro, nabla verde, segue crescendo lentamente, mas sem dúvida nenhuma crescendo.
Erro do modelo em relação à realidade.
Respostas, Afinal!
Então nosso estudo, nossa garimpagem, produziu o seguinte resultado: (vou usar o primeiro modelo, só por gosto)
O banco de dados cresce a uma taxa de f(x) = 0,4334.x + 1700 linhas por dia.
Mas quanto representa isso em bytes? Afinal, o espaço em disco é medido em GB, não em linhas – ao menos não diretamente.
Eu rodei algumas consultas no Postgres e descobri que, a tabela inteira carregada só com esses dados, dava uma média de 120 bytes por linha. O que faz sentido, se lembrarmos do layout desta tabela:
Coluna
Tipo
Tamanho
h_item_bk
Bigint
8
s_item_002_ldts
timestamp
8
s_item_002_rsrc
Varchar
64
s_item_002_ledts
timestamp
8
clock
Bigint
8
num
Integer
4
value_avg
Number (16,4)
20
value_max
Number (16,4)
20
value_min
Number (16,4)
20
O total dá 160, mas dos 64 bytes possíveis para o VARCHAR apenas 8, “ZABBIX000”, são usados. Somando um para o fim da string, o total cai para 105 bytes. Um pouco de overhead explica a média em 120 bytes, o que não é de todo inaceitável. Logo, multiplicamos a equação inteira por 120 e temos um modelo em bytes. Ah, e mais um detalhe que eu não havia contado: estamos coletando dados de 10 Zabbixes, logo o modelo final precisa ser multiplicado por dez, também.
Portanto nosso modelo deve ser:
O espaço em disco ocupado pela tabela cresce a uma taxa de f(x) = 520.x + 2040000 bytes por dia.
Não se esqueça que x = 0 é 27/9/2016 e tudo é medido a partir daí.
Pronto! Podemos FINALMENTE responder as perguntas com algum critério:
Quanto tempo de coletas diárias esse HD comporta?
Se ele tem 600GB de espaço, e mais nada acontecer ou for acrescentado:
600 GB = 520.x + 2040000
600 . 1024^3 = 520x + 2040000
520x = 644245094400 - 2040000
x = 1.238.928.951 dias, aprox.
= 3.394.325 de anos, aprox.
Bom, da primeira vez eu estava de brincadeira, mas agora estamos bem mais embasados: qualquer que seja o erro do nosso cálculo, ainda tem muuuuuuuuito tempo até encher isso tudo. Para mim, passou de 10 anos é infinito.
Eu fui dividindo por 1024, no caso de você estar se perguntando.
Quando ele vai estar a 75% da capacidade?
Em 0,75 * 3,3 milhões de anos, ou 2,4 milhões de anos, aproximadamente. :-P
Quando é que eu terei mais 6 meses até ele lotar completamente?
Irrelevante, concordam?
Conclusão
Este post começou como o relato de um exercício que eu fiz, em cinco minutos, para tranquilizar os donos dos servidores de Data Vault, dizendo que não estávamos capturando tanta coisa assim, afinal. Era quarta-feira, eu ia escrever o post da semana e pensei, porque não? Eu estava postando muita coisa ousada ultimamente, e seria um post divertido de escrever (ainda que não tanto de ler.)
Mas, meus amigos e amigas, caramba!… Estou escrevendo há três dias!
Francamente, acho que valeu a pena. Até porque, que coisa doida, ontem apareceu este comentário no post do A Nuvem Negra, feito pelo Rafael:
(…)
Já que, como você diz, BI não existe (risos), por mais que a gente estude e trabalhe com, ficamos na dúvida sobre o que é ou não é BI. Olhar Business Intelligence como ciência pura me fez pensar o seguinte: BI e Ciência de Dados seriam a mesma coisa? Fico com a impressão de que Ciência de Dados está sendo vendida no Brasil mais como um chavão e relacionado especificamente com Big Data.
E sobre testar o que foi aprendido com o passado, isso se daria em ambiente de teste ou de produção?
(…)
Passem lá para olhá-lo, foi muito inteligente e acho que agrega muito lê-lo.
Bom, o que eu posso dizer? Eu acabei respondendo as perguntas dele, ainda que meio indiretamente. Se não, vejamos:
Ciência de Dados e BI são a mesma coisa? Resposta: não, Rafael. Se há alguma equivalência entre Ciência de Dados, um termo do qual eu não gosto, e alguma coisa, eu diria que Data Mining é essa alguma coisa. Juro para você, meu caro, quando você postou, eu já tinha escrito isso (está lá no começo, procure):
“Por isso que é imprescindível que o profissional aspirante a – arfff – Cientista de Dados (coça, coça) faça um curso de Estatística básica(…)”
Ou seja, para mim Data Science é o jargão da vez para Data Mining, assim como Data Discovery foi para OLAP.
E como testar o que aprendemos com o passado? Concorda comigo que foi exatamente essa pergunta que eu acabei respondendo hoje? O tal “aprender” pode ser entendido como “construir um modelo”. Levamos esse modelo “para produção” de diversas formas. Hoje eu mostrei como planejar a capacidade do seu ambiente usando Data Mining. No exemplo de hoje, levar o modelo para produção equivale a saber que tamanho de disco precisamos para aguentar até a próxima troca de hardware. Em outros casos, levar para produção pode ser programar o caixa eletrônico para mostrar uma oferta de crédito sempre que o cliente A ou B se registrar. Pode ser planejar uma plantação de eucaliptos para produção de papel, que só vai acontecer daqui a uma década. Pode ser construir um algoritmo de controle da injeção eletrônica em função de inúmeros fatores. Pode ser um monte de coisas!
Esse, aliás, é um bom tema para um post. Estou vendo outra série surgindo – explicando Data Mining ou, afff, Data Science. :-D
O nome original deste post era Prevendo o Futuro. Eu não tive como não alterá-lo para Introdução à Data Mining depois de tudo, e ainda mais depois do comentário do Rafael.
Aliás, Rafael, muito obrigado pelo comentário. Prometo que vou postar mais coisas daquele naipe. Aguarde o Bola Quadrada, hehe!
Então é isso.
Acabou? Sério? ALELUIA!
A-LE-LU-IA!!!!!
:-)
Parabéns por chegarem até aqui, e obrigado pela companhia.
“BI”, como um acrônimo que define uma tecnologia, mudou de significado? Morreu sua tradução clássica e significa outra coisa? Ou pior ainda, não significa mais nada?
Como vocês devem ter notado no post A Culpa é do Cubo, minha grande amiga Gisele comentou:
Quando aparece um problema para analisar ou resolver, ou ter uma visão do que está acontecendo com um processo,eu faço meu BIem cima dos dados crus que coleto na base de dados e depois de fazer todos os cruzamentos de dados e conseguir obter a resposta e fazer uma análise do cenário, aí sim, penso que esse resultado e essa análise poderá ser insumo para um Cubo(…)
Naquela mesma semana eu fui ao aniversário de outro grande amigo, que fez um comentário análogo. Eu não aguentei e perguntei:
E o que é que você chama de BI, hoje em dia?
De visualização de dados.
Uau.
Uau o caramba! Eu me recusei a ver isso por anos, mas a verdade é que o mercado de ferramentas de visualização de dados, que é um cisco da cadeia de valor de soluções de Inteligência de Negócios, tanto bateu, esbofeteou e massacrou a expressão “BI”, que ela mudou de significado!
Aplicando a “caneta des-hype-zadora” ao que se fala hoje em dia, temos um pequeno dicionário da língua do BI:
“Meu BI faz isso.” Tradução: “minha ferramenta de visualização de dados faz isso”;
“Instalei um BI no meu departamento”, ou seja, estou tabulando dados com Excel (hehe, ok, foi maldade – mas você entendeu o ponto, não é?)
“Preciso comprar o BI”, ou seja, preciso ter uma ferramenta para visualizar os dados que eu quero investigar.
Ah, Fábio, dirão vocês, seu preciosismo teórico é uma besteira. O nome não importa.
É verdade, concordo, eu sou um cara preciosista e nomes não importam.
Almoço de Hoje: Plantas e Bichos Mortos
Faça um experimento. Convide alguém para jantar falando assim:
“Oi, vamos mastigar e engolir no começo da noite um alimento à base de plantas maceradas e gaseificadas com fermentação de levêdos a partir de amidos e glicose, leite coagulado e fungos, tudo queimado pelo calor de árvores incineradas dentro de um buraco de pedra?”
É ruim, hein?! Acho que nem o Dr. Sheldon Cooper encararia essa numa boa…
Vamos trocar aquelas coisas que não importam, os nomes, por outras coisas que não importam, outros nomes? ;-)
“E aí, topas jantar uma pizza de funghi, em forno à lenha?”
Agora sim, né não? Quem recusaria uma pizza, ainda mais de cogumelo? (Bom, eu não recusaria, mas pensaria duas vezes – cogumelo não é a minha praia…)
Então vamos parar com essa relativização frescurenta. Não sou contra a evolução da língua, até porque ela muda sem dar a menor peteca para a opinião de ninguém, muito menos a minha, mas palavras e nomes importam sim, e muito.
Show Me The Numbers
Sendo um cara da Ciência, o mínino que eu precisava fazer era olhar ao meu imediato redor. Por isso eu aproveitei a confusão da semana passada e deixei uma enquete simples no blog:
Fale aí, eu quero saber: o que é que você entende por BI?
Nem fiz muita propaganda. Apenas pedi para um ou outro conhecido ir lá responder, por curiosidade minha mesmo. Eis os resultados:
A voz do povo é a voz da média.
Ora vejam só. A maioria acha que é “uma área do conhecimento”, seguido de perto por “Uso de dados para administração” mas, que curioso, temos um voto para “é uma ferramenta”!
Se eu fosse um cara com uma vontade louca de achar justificativa para minhas opiniões, eu generalizaria esse resultado e descartaria aquele único voto como uma parcela ignorante da minha audiência – como aquele cara que detesta o que eu escrevo, mas lê só para me ver escrever bobagem e pagar mico.
Sim, é feio, mas admito: eu faço isso. Só que eu nunca vou contar que sites. ;-)
Só que eu não sou esse tipo. Eu gosto de testar minhas hipóteses até conseguir descartá-las. Só quando eu não consigo é que eu começo a ponderar a possibilidade de eu estar certo.
Assim sendo, o primeiro fato a ser levado em consideração para entender essa minúscula pesquisa é: quem lê meu blog acaba necessariamente tendo alguma identificação comigo. Logo, o resultado é mais que natural: é esperado. Muito provavelmente, as mesmas perguntas colocadas com outras palavras, em outro contexto, teriam respostas distribuídas de maneira diferente. Logo, de saída, este resultado não prova nada, a não ser que estamos entre os nossos. ;-)
Estando consciente dessa tendência a se auto-confirmar, ou viés de confirmação, e de acordo com um livro muito bacana chamado Como Medir Qualquer Coisa, esse único ponto, dentro do pequeno universo de respondentes, tem um peso muito grande. Ele indica que existe uma parcela significativa de pessoas que entende que Inteligência de Negócios é, sim, uma ferramenta. Só isso bastaria para concluir que o significado do termo mudou, ou no mínimo está ainda mais nebuloso que antes.
Mas podemos ir um pouco além e considerar que ele significa ainda mais. (Ou seja, que eu estou ainda mais equivocado que eu esperava.)
A pesquisa aceitava até duas respostas por participação. Então, um participante poderia escolher quaisquer duas combinações de respostas.
Agora, olhe de novo a pesquisa. Releia as opções com atenção. Notou algo? Veja estas declarações:
O uso de dados para administração pode ser interpretado como Uma área do conhecimento;
A visualização de dados pode ser interpretado como Uma ferramenta.
Você concorda ou discorda das comparações acima? Agora veja essas outras:
A visualização de dados pode ser interpretado como Uma área do conhecimento;
O uso de dados para administração pode ser interpretado como Uma ferramenta.
Para mim é fácil concordar com estas afirmações. E você? Ainda temos uma última comparação possível:
O uso de dados para administração pode ser interpretado como A visualização de dados;
Uma ferramenta pode ser interpretado como Uma área do conhecimento.
E agora? Para mim, é mais difícil concordar com estas frases que com as combinações anteriores.
Essas sensações de que as coisas “se casam” ou “não batem” indicam que, nas nossas cabecinhas pensantes, há uma correlação intuitiva entre “visualização de dados” e “ferramenta”. Logo, é razoável supor que quem marcou “visualização” tende a ver BI mais como uma ferramenta que como uma ciência.
Aceitando essa equivalência intuitiva como algo real, podemos usá-la para transformar as quatro categorias que receberam votos em duas. E isso faz com que o resultado mude um pouco:
Um ponto bem maior do que parece.
Conclusão: Vamos Bater no Autor!
Bom, meu blog, minhas encanações. Eu sempre escrevo para mim mesmo, antes de mais nada, e torço para que você ache algum valor nestas mal-traçadas. A pergunta do dia era “o termo Inteligência de Negócios, ou BI, mudou de significado?”
Em primeiro lugar, qual era o significado original? Existiu uma primeira definição?
Sim: em 1958 apareceu um artigo chamado A Business Inteligence System, publicado por um pesquisador da IBM. Você pode visitar o link e ler o abstract, ou até mesmo comprar o paper (US$33,00 – carácoles!), mas em resumo ele propõe um “sistema de inteligência de negócios” que visava montar um processo para capturar o conteúdo de documentos (em papel mesmo, era 1958) daí, automaticamente, produzir um resumo (abstract) e distribuir o conteúdo para os devidos “pontos de ação”.
Isso é só um tantinho distante da nossa idéia contemporânea, tal como consta na Wikipedia:
Inteligência de negócios (…) refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.
A minha definição vai na mesma direção, mas pelo lado da Ciência:
Inteligência de Negócios é a aplicação do Método Científico para administração de uma organização.
Mesmo assim, existe uma palavra-chave comum entre todas elas: processo.
Então sim, existe uma idéia original associada à expressão Business Intelligence: um processo de coleta e análise de dados.
Portanto, se em poucos dias, eu consigo coletar um resultado que, levados em consideração os vieses presentes, ainda mostra um número não-desprezível de opiniões dizendo que BI é, sim, uma ferramenta, não nos resta outra opção a não ser aceitar que essa mudança aconteceu. Mesmo que não seja massiva, avassaladora, o acrônimo BI perdeu parte do seu significado original e hoje é usado com outro significado, com uma alta frequência.
Pior ainda: dado o altíssimo nível dos meus amigos, eu diria que a mudança atingiu massa crítica, e virou senso-comum, até.
Resultado? Ora, se BI não é mais o que BI costumava ser, precisamos de um novo nome para o que BI era e não é mais.
E qual usar? BA? Analytics? BigData? Data Mining? Data Discovery? Business Discovery?
Affff… :-(
Uma definição é assim tão importante? Por quê? Não podemos só chamar tudo de “uga” e viver felizes para sempre?
Uga Uga Uga Uga Uga Uga Uga Uga Uga.
Traduzindo: não.
Definições são parte básica de qualquer coisa na vida de um ser humano. Pai e mãe são definições, das fortes, aliás. Amigos, emprego, comida, felicidade, problemas. Problema não é o mesmo que felicidade, que não é o mesmo que amigo etc. etc. etc.
Se não sabemos nem sequer do que estamos falando, pombas, estamos falando de alguma coisa?
A minha proposta é simples: ao vinagre com essa barulheira, com todas essas buzzwords! Vamos repensar nossas organizações do nosso ponto de vista, do trabalho que temos a fazer, dos problemas que temos a resolver, e rejeitar o ponto de vista de quem está do lado de fora, tentando nos ganhar pelo impacto, pela surpresa, pela forma.
Vamos focar no conteúdo ao invés de no contorno.
Se BI, em 2017, quer dizer “ferramenta de visualização de dados”, temos que decidir: ou a antiga definição não servia para nada, e por isso morreu e agora tudo é só visualização de dados, ou existe algum valor a ser tirado de todos os dados que nossas organizações produzem e precisamos de um nome para isso.
Nem pense em BigData! Muito menos em Analytics!
Na minha opinião, na minha humilde, modesta e irrelevante opinião, essa expressão é Inteligência de Negócios. Porque eu me recuso a igualar uma expressão que junta coisas tão grandes e abertas como inteligência e negócio a um mero pacote de software. Ainda mais levando em conta que inteligência, em si mesmo, é um campo vastíssimo de debate e estudos. Me recuso a diminuir uma das expressões máximas do que é ser um Humano a uma mera buzzword de uma indústria, não importando o tamanho dessa indústria. Nunca vai ser maior que “inteligência”.
E só para não deixar negócio no vazio, vamos lembrar que se não fossem os negócios não teríamos Capitalismo, e sem o Capitalismo ainda viveríamos em cavernas. Nada do que o Capitalismo criou, desde toda tecnologia que hoje nos cerca até a imprecedente redução da pobreza da nossa era, existiria se não fosse a instituição humana, natural, de trocas voluntárias, de negociar, de fazer negócios.
E daí que estão chamando uma rosa por outro nome? Ela ainda é uma rosa.
BI morreu.
Vida longa a BI!!
E daí que estão chamando uma rosa por outro nome? Ela ainda é uma rosa.
Geek BI 