B.I.A.S.

O conjunto das FATECs de São Paulo, capital, faz um congresso de tecnologia anual. Nesta semana está ocorrendo a décima nona edição do evento, no qual eu fui convidado para palestrar. A coordenação do evento me deixou livre para propor o tema e acabamos ficando com B.I.A.S.. A apresentação foi ontem, 03/10/17, às 10H00min, com boa presença dos alunos. Conforme prometido a todos eles, eis aqui os links para download dos slides e notas, ambos em PDF:

XIV Congresso Fatec, 2017.

Você pode clicar nestes links para download direto ou, se estiver lendo em papel ou outro meio não-digital, basta copiar os bit.lys no seu navegador. Ambos arquivos estão hospedados em uma conta DropBox e, por causa disso, pode ser que apareça uma tela requisitando seu login para fazer o download. Não caia nessa. Não é preciso fazer login para baixar os arquivos: examine a tela com atenção que você vai acabar descobrindo algum texto do tipo “não obrigado, leve-me ao download”. O DropBox usa qualquer opoturnidade para ampliar sua base e por isso ele fica com essas “pegadinhas”.

Bom proveito!

Resumão

Normalmente eu redijo um post espelhando a apresentação, mas… como tenho estado muito atarefado, vou deixar aqui apenas a conclusão dela. Eu sempre anoto todas as minhas apresentações com o que eu falo (ou o que eu queria ter falado, hehe), de modo que ali já tem tudo. Aqui é só um gostinho para quem estiver em dúvida se baixa ou não. ;-)

A alegoria da caverna.

Apenas para fechar o assunto:

  • Desde Platão, V AC, existe a noção de um mundo invísivel aos nossos sentidos. Era obrigação do Filósofo sair da caverna e enxergar a realidade;
  • O Método Científico deu origem aos Filósofos Naturalistas, como Físicos e Químicos;
  • Estes desvendaram, aos poucos e graças ao Método Científico, o mundo real que está fora do nosso alcance. A Ciência ampliou os sentidos humanos;
  • Após décadas de evolução, as tecnologias eletrônicas deram origem a um novo mundo invisível, agora formado por dados;
  • Mais uma vez o Método Científico ampliou nossos sentidos: através da aplicação dele aos dados gerados pelas organizações e pessoas, podemos enxergar esse novo mundo;
  • Nele podemos ver padrões, formas, ritmos.

Inteligência de Negócios é a aplicação do Método Científico aos dados de uma organização. O resultado disso são Soluções de Inteligência de Negócios, modelos matemáticos que podem desde automatizar a tomada de decisão até funcionar como especialistas ou conselheiros cibernéticos.


O Método Científico.

Meu propósito era ajudar os alunos da FATEC com algo que eles não vão encontrar tão facilmente por aí. Não tenho como avaliar o resultado e saber se eu atingi ou não esse objetivo, mas guardo a lembrança de um feedback muito positivo, e uma recepção foi boa. No mínimo, portanto, eu os diverti por uma hora. ;-)

Até lá! ;-)

Anúncios

Cheiro de Data Mining

Em 31/12/2016 eu passei na Droga Raia da Alfonso Bovero, que fica em frente ao Pão de Açucar. Estamos na Zona Oeste de São Paulo, um bairro classe média.

Essa é a dita cuja que lançou a moda.

Peguei o que fui buscar e passei no caixa. Lá, a atendente me recepcionou:

– Informe seu CPF, por favor.

Não notou nada?

Claro que não, que cabeça a minha! Deixe-me contextualizar melhor.

O governo estadual de São Paulo instituiu um programa de rebate de impostos. De maneira resumida, funciona assim: ao fazer qualquer compra, você registra o cupom fiscal no seu CPF. Quando esse cupom é processado pela Secretaria da Fazenda do Estado, um pouco dos impostos dessa nota são computados para você. Daí, em certas épocas do ano você pode sacar esse crédito e levar o dinheiro embora, para usar como bem entender.

A coisa se espalhou e agora outros estados e até cidades adotaram uma prática semelhante. Eu sei que existe um programa análogo, por exemplo, na cidade do Rio de Janeiro, na prefeitura de São Paulo, em Brasília e no Paraná.

Vai daí que, pela cidade inteira, o tempo todo, ouvimos os caixas perguntando:

  • Deseja informar seu CPF?

O que aconteceu naquela véspera de ano novo foi uma sutil mas perceptiva mudança na pergunta. Até então era dito:

  • Deseja informar seu CPF?

Naquele dia me disseram:

  • Informe seu CPF, por favor.

Ali! Notaram? Eles trocaram o deseja? por informe!.

Isso significa que passaram a forçar a coleta do CPF. Eu não tinha mais a opção, não queriam saber se eu queria ou não: informe!

Como eu já sou macaco velho de BI, que entre outras coisas testemunhou o nascimento do Cartão Mais, do Pão de Açucar, eu fiquei de orelhas em pé na hora que o verbo habitual não deu as caras.

Só que além de macaco velho, eu sou um cientista, com o péssimo hábito de só acreditar em fatos confirmados.

E eu confirmei isso: perguntei à caixa se ela havia recebido uma orientação, recentemente, para requisitar o CPF do cliente, ao invés de simplesmente perguntar se ele desejava informar o CPF para nota. A reação foi inesperada: com um sorriso de satisfação (porque alguém notou que ela estava fazendo algo novo ou certo?), ela afirmou que sim, que agora eles estavam registrando o CPF de todos os clientes, mesmo os que não queriam reembolso de impostos.

Ah, era muito para mim! Eu precisava saber mais!

“Porquê?”, eu perguntei. “Para contar quantos clientes passam na loja todo dia.”, foi a resposta. “Afinal”, ela continuou, “não dá para contar a quantidade de visitantes apenas pela quantidade de vendas, pois um cliente pode voltar várias vezes no mesmo dia.”

Eita preula! A mulher sabia mais de BI que muita gente da área!

Traduzindo: não apenas pediram a ela para fazer isso, e obviamente deram a fórmula – quais palavras usar, a frase exata – mas também explicaram a ela o por quê disso.

Venda por Cliente, por Dia, por Loja…

Te lembra alguma coisa?

Fa-Fe-Fi-Fo-Fum! Sinto Cheiro de Data Minum!

Tá, não rimou, mas vocês lembraram da música do gigante Willie, do Mickey e o Pé de Feijão. :-)

Fifi? Eu não conheço nenhuma Fifi…

Apenas se uma empresa ignorar o valor dessa informação é que ela vai deixar de coletar esses dados. Qualquer empresa que se preocupe em crescer e/ou faturar mais vai querer conhecer melhor sua clientela, como ela se comporta e o que pode ser feito para fidelizá-la, para fazer com que ela prefira ir comprar ali e não do outro lado da rua.


Esse é, talvez, o caso mais clássico de BI. Eu escrevi um post sobre ele, que você pode conhecer clicando aqui.


Conclusão obrigatória: tem que haver ali um trabalho de BI em andamento, já sendo implantando.

O que me leva a concluir isso é que eu não fiz uma pergunta fechada, do tipo que ela poderia ter respondido com sim ou não, e boas. Eu perguntei porquê e ela foi exata: para contar quantos clientes passam pela loja, por dia. Se fosse por algum outro motivo, fiscal por exemplo, dificilmente teriam dito algo a ela.


Eu escrevi o rascunho desse post em janeiro de 2017. Eu achei muita nóia minha, que eu estava vendo coisas, e resolvi botar o assunto para dormir enquanto tentava conseguir mais informações, algo que corroborasse minhas pirações.

Bom, eu decidi completar este post justamente por que eu consegui. Melhor dizendo, eu não consegui: conseguiram para mim. De uma hora para outra começaram a pulular situações iguais por todo canto: na hora de pagar não me perguntavam mais se eu queria, mas sim me pediam meu CPF. E não apenas em outras lojas da Droga Raia, mas em outras cadeias de farmácias e de outros tipos de loja!

O melhor de todos foi o que eu ouvi em uma Kalunga: “porque estamos pedindo o CPF? Ah, meu chefe falou que é porque senão não podemos efetuar trocas”. Não é, não.. Só que o chefe deve ter achado tão difícil explicar que deixou por isso mesmo. :-D

Conclusão

De repente, virou moda pedir o CPF. Aliás, pelo que este artigo de maio de 2016 fala, parece que virou um traço cultural. Talvez os lojistas nem estejam usando ou entendendo o que está acontecendo direito, mas sabem que é importante fazê-lo.

Eu vejo dois aspectos positivos nessa tendência:

  • O serviço que nos é prestado por todas essas empresas tende a ficar melhor. Ao longo do tempo, os esforços em sabermos quem somos e como nos atender melhor vai redundar em maior qualidade na nossa experiência de compra, em nossas interações comerciais. Isso é bom para nós, consumidores;
  • Até hoje ainda é difícil falar de BI em qualquer empresa e escapar da dobradinha base de dadosferramenta de visualização. Uma mudança cultural, que perpasse a nossa sociedade, vai abrir espaço para conversar sobre assuntos mais especializados, sobre temas mais sofisticados. Isso é excelente, porque atua para expandir o mercado de BI e as oportunidades. Uma coisa obrigatória que vem com a identificação do cliente é um Armazém de Dados. Se alguém estava em dúvida sobre sua necessidade, isso vai ajudar a reduzi-las, quiçá eliminá-las.
1: Pão de Açucar, 2: Drogaria São Paulo, 3: Droga Raia.

E cá entre nós, já não era sem tempo de isso começar a acontecer! Afinal, levou uns 15 anos para o conceito do Cartão Mais atravessar a rua e chegar na farmácia! Como é que ainda existe quem não se preocupe com sua clientela?!

;-) Até a próxima!

Introdução a Data Mining

No post Full Metal BI Itch eu coloquei uma pergunta:


E se você pudesse voltar um ano? O que faria?


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 – afffData 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.

  1. Quanto tempo de coletas diárias esse HD comporta?
  2. Com que velocidade ele está enchendo?
  3. Quando ele vai estar a 75% da capacidade?
  4. 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:

  1. Quanto tempo de coletas diárias esse HD comporta? R.: 600 GB / (115 bytes/dia) = 5.6e9 dias ~ 15.3 milhões de anos;
  2. Com que velocidade ele está enchendo? R.: 115 bytes/dia.
  3. 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;
  4. 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:

  1. 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;
  2. 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;
  3. 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;
  4. 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;
  5. 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.


Como amostrar? Há diversas técnicas:

  • 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.)

Esse gráfico foi desenhado com o GNUPlot.


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:

  1. Deixamos o sistema acumular pontos por mais algum tempo, como uma semana ou um mês, e usamos esses novos valores para testar o modelo;
  2. 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.

Com que velocidade ele está enchendo?

Basta resolver a equação para um dia:

f(x) = 520.x + 2040000
f(1) = 520.1 + 2040000
= 2.040.520 bytes/dia
= 1.993 KB/dia
= 1,9 MB/dia
= 0,002 GB/dia

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.

Até a próxima. ;-)

 

A Culpa é do Cubo!

Em 12 de janeiro de 2017 eu estive no evento DBTalk Liderança Ágil, tocado pelo meu ídolo agilista Jorge “Kotick” Audy. Foi uma hora e meia sendo soterrado por avalanche atrás de avalanche de assunto sobre liderança, Ágil, organizações, modelos, psicologia…

Como todo bom evento, semelhante a um boi, nada se perdeu, tudo se aproveitou. Depois de tudo que veio na palestra, ainda tive chance de bater papo com ele e muitas outras figuraças que estavam por ali.


É sério, não percam esse evento, que ocorre frequentemente em Porto Alegre, sede da empresa, e com alguma frequência aqui em São Paulo. É do balacobaco.


Uma dessas conversas foi o espanto geral de que há pouco, em termos de Ágil, sendo feito em Inteligência de Negócios. Na verdade é pior que isso: o pouco que eles viram fui eu que levou – um zé ruela qualquer. Fora o que este vosso humilde servo-zé-ruela fez, eles mesmos confirmaram que nunca viram nada.

E porquê? Por que tão pouco existe sobre BI, com Ágil?

Eu descobri essa resposta há muito tempo, mas só ali a minha “Guernica” 1 BI-Ágil ficou completa, só ali é que a última peça fez clique no lugar.

Por causa do cubo.

Adoro Kimball, tanto que fiquei muito triste ao saber que se aposentou – acabou-se minha chance ter aulas com ele. Mas o enorme sucesso de suas idéias acabou levando a uma absurda prevalência da Modelagem Dimensional em projetos de dados para BI. Como em geral são projetos de DWs ou data marts, acabamos sendo levados a pensar tudo em termos de cubos.

Estão acompanhando? Atrelada a projetos de BI existe uma forte cultura de modelagem de dados à moda do Kimball. Assim, nos acostumamos a “pensar” os dados de projetos de BI como organizados em cubos multidimensionais.

E – na minha humilde opinião – esse é O problema. É esse o motivo para existir tão pouca coisa de Ágil para Inteligência de Negócios.

Não sei se vou conseguir passar, aqui, por escrito, a minha percepção do problema e como intuí a resposta, mas vamos tentar.

O Mundo Não é um Quadrado em 3D

Para começar, há muitas necessidades em BI para as quais um cubo é uma abordagem inadequada, quando não atravancadora.

Um exemplo fácil é Data Mining

Resumidamente, Data Mining ou Garimpagem de Dados na minha tradução favorita, é um processo que parte de uma questão de negócios, como o que fazer para aumentar as vendas em 5%? ou como decidir quanto crédito fornecer a cada cliente, e usa Matemática sobre os dados disponíveis para construir um modelo da realidade. Realidade esta que não se apresenta clara, límpida e cristalina nos bancos de dados da empresa, mas sim como uma massa bagunçada e suja de dados oriundos de inúmeras fontes – sistemas transacionais, pesquisas, bases externas, canais diversos etc.


O resultado do processo de garimpagem é um modelo matemático que descreve a realidade, e a realidade é suja.


Para fornecer um resultado com algum grau de confiabilidade, Data Mining precisa de dados crús.

Por outro lado, dados limpos, como os necessários para análises multidimensionais típica, não refletem a realidade completamente. Erros, vazios, nulos, tudo isso é descartado para levar ao cliente uma estrutura com dados claros, que permitam interpretação sobre o que sabemos, já que não adianta especular sobre o que não foi capturado.

Na melhor das hipóteses, dados sujos são disponibilizados para análise com alguma marcação, como “Não preenchido”, “Inválido” etc. Empresas que sofrem com qualidade de dados fazem isso porque assim conseguem um mínimo de certeza em suas respostas. E alguma informação é melhor que nenhuma, sempre.

Outro exemplo? Claro: painéis.

“Como assim!”, exclamarão vocês, “painéis se dão muito bem com cubos!”

É, não posso negar que se dão bem, vocês quase têm razão.

Quase.

Como é mesmo aquilo que dizemos sobre martelos? “Para um martelo, todo mundo é prego.” Se você quer montar um modelo de dados dimensional, para tudo, vai estar condicionando tudo a uma visão dimensão vs. fatos.

Painéis tendem a aglomerar diferentes visões sobre um dado aspecto da sua organização. Logo, não raro temos em um único painel widgets apontando para diferentes fontes de dados. Diferentes origens.

Diferentes cubos.

Vou escrever ao contrário para ver se fica mais claro:


Preparar dados para um painel usando um único cubo requer a consolidação de diferentes grãos em um único, que sirva para tudo.

Caso isso não seja possível, precisaremos de mais de um cubo.


Logo, uma visão de cubos te obriga a transformar toda sua realidade, em que as relações são mais complexas que as relações de um modelo dimensional, em vários pedaços. Isso acaba destruindo a produtividade porque para cada pedaço você precisa passar por todo processo de desenvolvimento de modelo dimensional!

É isso que redime o setor de Data Discovery, meu eternamente incômodo e aborrecido setor de ferramentas para Data Discovery.


Não tenho nada contra ferramenta nenhuma! Mas tenho contra argumentos frágeis e superficiais! Leia aqui!


O que está no centro de uma ferramenta de Data Discovery não é a capacidade de produzir resultado sem precisar de um DW. Caramba, uma ferramenta de DD não tem nada que uma de BI não tenha! São absolutamente iguais!

O que destaca DD da prática tradicional de BI é que Data Discovery prescinde do processo de modelar um cubo como intermediário para análise! Você nunca pode se livrar de um DW porque o Tempo é a variável mais importante de todas, mas em nenhum lugar está dito que é obrigatório ter um cubo para historiar dados! O que no fundo DD faz é abrir mão de um horizonte de tempo maior em prol de maior velocidade na geração de valor!

Worlds Collide!

Eis aqui o Manifesto Ágil:


Manifesto para o desenvolvimento ágil de software

Estamos descobrindo maneiras melhores de desenvolver software, fazendo-o nós mesmos e ajudando outros a fazerem o mesmo. Através deste trabalho, passamos a valorizar:

> Indivíduos e interações mais que processos e ferramentas

> Software em funcionamento mais que documentação abrangente

> Colaboração com o cliente mais que negociação de contratos

> Responder a mudanças mais que seguir um plano

Ou seja, mesmo havendo valor nos itens à direita, valorizamos mais os itens à esquerda.


Esse é precisamente o ponto:

Indivíduos e interações mais que processos e ferramentas

O que é que acontece quando colocamos um cubo à frente de qualquer resultado? Resposta: estamos valorizando o processo e a ferramenta!!

Por que é que temos tão pouco de Ágil em BI?

Que tal analisar o que existe de Ágil para BI listando os livros que tocam no assunto?

Entrei na Amazon.com e coloquei BI e Agile. Deu nisso:

Ágil e BI na Amazon: livros sobre... DW?
Ágil e BI na Amazon: livros sobre… DW?

Depois do terceiro resultado tudo ficava mais ou menos confuso – ou tinha pouco/nada a ver com BI ou com Ágil ou com ambos. Fechei a busca, e coloquei Data Warehouse e Agile:

  • Agile Data Warehouse Design: Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star SchemaNov 24, 2011
  • Agile Data Warehousing for the Enterprise: A Guide for Solution Architects and Project LeadersOct 8, 2015
  • Better Data Modeling: An Introduction to Agile Data Engineering Using Data Vault 2.0Nov 21, 2015
  • Super Charge Your Data Warehouse: Invaluable Data Modeling Rules to Implement Your Data Vault (Data Warehouse…May 20, 2012
  • The Official Data Vault Standards Document (Version 1.0) (Data Warehouse Architecture)Sep 27, 2012
  • Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: Big Data, Data Warehouse and Data VaultNov 26, 2014
  • Agile Data Warehousing Project Management: Business Intelligence Systems Using ScrumSep 28, 2012
  • Growing Business Intelligence: An Agile Approach to Leveraging Data and Analytics for Maximum Business ValueSep 21, 2016
  • Growing Business Intelligence: An Agile Approach to Leveraging Data and Analytics for Maximum Business ValueSep 19, 2016
  • Extreme Scoping: An Agile Approach to Enterprise Data Warehousing and Business IntelligenceAug 15, 2013
  • Agile Data Warehousing: Delivering World-Class Business Intelligence Systems Using Scrum and XPAug 5, 2008
  • Test-Driven Database Development: Unlocking Agility (Net Objectives Lean-Agile Series)Feb 21, 2013
  • Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Lean Series)Mar 21, 2013

Ou seja: muita coisa sobre DW e Ágil, mas pouca sobre BI e Ágil.

Ora, bolas, é a Amazon! Eles vendem, e isso enviesa tudo. Vamos procurar uma coisa mais abrangente, mais neutra: o Google!

Ágil e BI, segundo o Google: ferramentas?!...
Ágil e BI, segundo o Google: ferramentas?!…

(Claro que eu sei que o Google também enviesa os resultados. Na verdade, enviesa tanto que eu precisei remover a renca de anúncios que vinha antes do quadro acima. Mas é mais aberto que a Amazon.com, não resta duvida.)

De novo, foco em ferramentas! Ou quase. Se seguimos o link para a Wikipédia, achamos algo mais próximo de Ágil:


Agile Business Intelligence (BI) refers to the use of the agile software development methodology for BI projects to reduce the time-to-value of traditional BI and helps in quickly adapting to changing business needs.(…)


Opa, agora sim! “Ágil BI refere-se ao uso da metodologia de desenvolvimento de software ágil para projetos de BI, para reduzir o tempo-até-valor”! Eles até citam a “metodologia” que nasceu para resolver problemas de desenvolvimento de software, mas focam no que é importante: rápida geração de valor para a organização.

Curiosamente, essa mesma definição tem como referência produtos de software para “fazer BI Ágil”, um tal de Consensus e outro, Logix – nunca havia ouvido falar de nenhum dos dois, o que para mim é suficiente para colocar esse artigo em quarentena. Vou lê-lo e estudar essas ferramentas com mais calma e decidir se é mais algum fornecedor querendo surfar hype, ou se me parece válido, sólido.

Vamos refazer nossa pergunta: por que é que temos tão pouco de Ágil em BI?

Resposta: não sei. Mas se eu precisasse chutar algo, diria que é porque todo mundo entende que o tratamento de dados vem no centro de todo projeto de BI, que por sua vez está perpetuamente voltado para o modelo dimensional.

Colocando de outra forma:


IMHO, temos pouco de Ágil para BI porque quem se dedica a este assunto acaba preso na questão de produzir dados e não de solucionar problemas.

E eu acredito que, também IMHO, isso acontece porque o enorme sucesso da Metodologia de Modelagem Dimensional, de Ralph Kimball, criou em nós uma associação automática entre BI e Cubo.


Conclusão?

Dificilmente isto aqui é uma conclusão, pois eu ainda não cheguei nela. O que eu tenho, por enquanto, é a forte sensação de que o problema de produzir dados para projetos de BI está polarizando a aplicação de técnicas ágeis para BI, causando foco excessivo no desenvolvimento de cubos, ou seja, de modelos multidimensionais.

Eu ainda não achei uma evidência forte de que isso bloqueia o desenvolvimento ágil, ou de como esse bloqueio atuaria, se existir. Intuitivamente eu percebo que um modelo dimensional não é algo muito difícil de ser atacado com métodos ágeis, e até por isso mesmo há tanto material sobre esse assunto. Me parece que o fato de termos um modelo dimensional no meio do caminho entre a necessidade de negócio e a solução de BI é que atravanca as coisas, que por sua vez é justamente a causa aparente do sucesso do Data Discovery. E não podemos ignorar a frequência de fracassos de projetos de DW.

Por exemplo, se um DW cresce pela colagem de um cubo em outro através de dimensões comuns ou conformadas – a tal Bus Matrix – então cada nova necessidade acaba criando algum retrabalho ou uma nova expansão do DW. Eu estou começando a achar que o Modelo Dimensional permite muito pouco reaproveitamento. Quase como se, a cada nova funcionalidade de um sistema fosse preciso duplicar um pedaço grande do sistema, e customizar essa nova parte.

Como lidar com um armazém de dados construído para um único propósito – análise multidimensional – em uma empresa que pode possuir n demandas de m tipos para os dados, em que cada demanda requer praticamente um cubo próprio? E pior: como lidar com as necessidades operacionais?

Confuso? Para mim também. :-(

Eu acho que encontrei a solução (sim, tem Data Vault envolvido, claro!), mas ainda não está madura o bastante para sair aqui. Mas assim que estiver, você será o primeiro a saber.

Até a próxima! ;-)


  1. Guernica é o nome de um famoso quadro sobre um episódio da Guerra Civil Espanhola, pintada por Pablo Picasso. Sua interpretação é muito controversa. Uma das que eu ouvi é que é cheio de partes que representam aspectos do conflito, e tenta capturar a dificuldade que é, para uma mente humana, abarcar uma realidade complexa, cheia de nuances e contradições. Baseado nessa visão eu estou rascunhando um post que tenta mostrar como BI se assemelha mais à Guerra Civil Espanhola, complexa e cheia de partes, que a uma coisa como Física, que é feita de partes interconectadas e articuladas entre si. 

A Nuvem Negra

Acabaram-se as férias! De volta ao trabalho!

Eu estava lendo um clássico de SciFi chamado The Black Cloud – sim, é daí que eu tirei o nome do post.

Este é uma daquelas histórias que deram a fama ao gênero: com cientistas e perigos intergalácticos, mas contada do ponto de vista da Humanidade, tal como nós a conhecemos. Eis um resumo: em 1963, um estudante de Astronomia detecta uma anomalia no céu [setentrional][setentrional_bitly]. Descobre-se, mais tarde, que essa “anomalia” é uma gigantesca nuvem de gás interestelar, deslocando-se a mais de 100 km/s (cem kilômetros por segundo! Conte 1… cem kilômetros!) em direção ao Sol. Essa nuvem provoca uma violenta catástrofe por aqui e, por muita, muita sorte, não destrói a Terra de uma vez. (Não vou dar spoiler! Leia, é do balacobado!)

Boa Ciência

Pouco depois do começo da história é formado um time de cientistas (físicos em sua imensa maioria) para estudar a Nuvem, a fim de orientar as decisões dos governos do mundo face à novidade. Eles prevêem um certo cenário, mas ele não acontece. Daí outro, e também a coisa não se passa como esperado, e mais um, e outro… Ou seja, erram um monte, pois a tal da Nuvem comportava-se de maneira “errada”. A certa altura, discutindo como interpretar um certo fenômeno impossível (mais um…), um dos cientistas solta o comentário:

Russo rosna...
Russo rosna…

Tradução “limpa”:

“Porcaria de Ciência ruim!”, rosnou Alexandrov. “Obter correlação após fato, Ciência de porcaria. Ciência só prever.”

Alxenadrov, como o nome sugere, é um russo, e por isso ele tem essa forma de expressão… crua, digamos assim. Ao “exclamar” esse comentário, ele contestava o debate, dizendo que adiantava nada achar uma explicação para os fatos. Se quisessem mesmo entender o que está acontecendo na Nuvem, era preciso testar essa explicação: se ela for capaz de prever o comportamento da Nuvem – que é o que mais interessava à eles – então você fez boa Ciência, gerou conhecimento e progrediu. Caso contrário, é uma explicação furada ou imperfeita e precisa ser revista ou melhorada.

Fazer o contrário, adotar uma explicação pós-fato e confiar nela porque explicou o que aconteceu, é o mesmo que apostar numa corrida de cavalos que já acabou (falam exatamente isso para explicar os termos do Alexandrov para as personagens não-cientistas.) Vem daí o “bloody science” do russo, que a educação manda traduzir por porcaria, mas que é melhor representada por outra palavra, também começada com P. :-)

E o que isso tem a ver com BI? Por que esse assunto tão nada a ver logo no começo do ano?

Já, já chego nisso. Antes, uma pequena revisão.

Inteligência de Negócios

No post Paz, Afinal III, eu defini BI pela última vez na minha vida com essa frase:


Inteligência de Negócios é a disciplina de busca da compreensão dos negócios de uma organização mediante a aplicação do Método Científico.


Revendo, acho dá para simplificar:


BI é o uso do Método Científico por uma organização para melhorar sua administração.


Daí, seguindo nesta trilha, no post Full Metal BI Itch eu desenvolvi o argumento de como a aplicação do Método Científico aos dados de uma empresa produzem valor. Eis o trecho relevante:


(…) E se você pudesse voltar um ano? O que faria? Mandaria alguém embora? Cancelaria uma venda ou faria mais pedidos de matéria-prima? Ou faria tudo igual, de novo?

Você há de concordar comigo que, se pudesse mesmo voltar um ano, muito provavelmente faria alguma coisa diferente. Duvido que você não tenha um único arrependimento sequer. Não? Mesmo? E o dólar?

(…) Se pudesse voltar um ano, saberia quando comprar e vender moeda estrangeira e faria uma grana fácil!

Curiosamente, esse poder de “prever o futuro” existe hoje, mas raros usam-no. Quem dá a uma empresa o poder de prever o futuro é justamente Data Mining, em particular, e Inteligência de Negócios, em geral!

Claro que não é possível prever, com exatidão, o valor que o dólar vai ter amanhã, ou semana que vem, ou… Não se trata disso. Se trata de, sabendo como um negócio funciona, bolar uma equação matemática – um modelo matemático – que ajude a calcular as chances de determinadas situações acontecerem.

Daí, baseados nesse modelo, que é a informação tirada dos dados, podemos tomar decisões com chances melhors de sucesso. Evidentemente não é uma decisão garantida, mas entre optar por um caminho ao invés de outro por pura intuição, ou fazer uma escolha embasado no que já aconteceu, obviamente preferimos apostar no que já vimos acontecer. (…)


Resumindo: BI é a aplicação do Método Científico para, a partir da observação de eventos passados, tentar prever (=tomar a melhor decisão) o que vai acontecer.

BI & Ciência

Acho que a relação entre a exclamação do Alexandrov e BI ficou evidente: são a mesma coisa.

Para que iríamos querer olhar os dados que já são passado? Apenas para explicar porque algo aconteceu como aconteceu? Seria muito estéril aplicar tanto esforço por um consolo intelectual.


Ah, fracassamos porque nossa taxa de falhas nos itens da linha de produção número um eram superiores a 1 em 10.000… Que peninha…


Claro que não é para entender, só entender! É para entender o quê levou as coisas a serem como foram, e então evitar que o mesmo problema se repita! Ou que as mesmas oportunidades sejam perdidas! Ou, ou, ou…

Alexandrov colocou de uma forma muito simples, clara e, bom, elegante (numa forma russa de ser, hehe) de se explicar o propósito do ramo da Inteligência de Negócios: fazer boa Ciência (com os dados da empresa!)

Uma Nuvem Negra

Na história, a certa altura, a Terra começa superaquecer (levando à morte milhões de pessoas) porque a Nuvem refletia o Sol e, ao chegar mais perto, mandava mais calor para a Terra.

Depois, quando a nuvem chega, ela obscurece o Sol, e a Terra cai em um inverno profundo, intenso, no qual outros milhões morrem.

IMHO, esses trechos da história também ecoam a realidade da indústria de BI.

Visto de longe, chegando, toda tecnologia associada ao jargão Business Intelligence, parece brilhar com luz própria, anunciando um futuro iluminado, onde nenhuma sombra será vista pairando sobre nosso conhecimento! A chegada das ferramentas de BI na sua organização trará uma nova era de conhecimento, rico e valioso conhecimento!

… Até que tudo é instalado e posto a funcionar e, pouco tempo depois, em muitos dos casos, tudo não parece mais tão claro. Não vou querer esticar esse paralelo ao ponto de dizer que todo projeto de BI acaba em mortes de milhões de inocentes, mas sim, quem já passou por um projeto desses sabe que o mundo real acaba sendo mais sombrio e complicado que a expectativa.

Se já é difícil fazer boa Ciência, imagine em um ambiente que não permite experimentos, como uma empresa.

O truque – que, me parece, cada um precisa aprender sozinho – é saber navegar o dia-a-dia da organização, atingindo expectativas, com um olho no futuro e outro no passado. Até mesmo por isso é que BI é um apoio para a estratégia da empresa. (O que me leva mais uma vez ao argumento contra BI em tempo real. Mas estou digredindo, vamos voltar.)

Bloody Conclusion

Ah, ano novo! Tantos clichês, tão pouco espaço… :-)

Eu queria que o primeiro post do ano trouxesse algo mais fundamental, mais na raiz do sucesso de projetos de BI, seja você da área de negócios ou TI. E, sucesso, é ajudar a organização a crescer e se manter.

BI é valioso. BI cria valor para a organização, e por valor eu quero dizer dinheiro, seja aumentando o faturamento, seja reduzindo custos ou melhorando a produtividade.

Se você quer que sua organização viceje e floresça, então você precisa aplicar o que os dados ensinam. A cultura de BI que experimentamos hoje, tal qual uma nuvem, suaviza os contornos da realidade e dá muita relevância às ferramentas, tendendo a deixar de lado o aspecto científico (=do conhecimento.), que é justamente o como as análises criam valor. E o mais complicado dessa situação é que ela não é óbvia. É preciso dar um passo para trás e tentar ver a bloody big picture para apreender como o conhecimento gerado pela análise de dados está sendo reinjetado na empresa, para melhorar seus resultados.

Quando aplicam-se conclusões que explicaram o passado, mas não foram testadas contra o futuro, BI falha em criar valor e, não raro, pode destruir valor na organização. Esse é o cuidado que temos que ter. Esforce-se em aprender a transformar o conhecimento em valor, através do estudo dos dados.

Isso, bloody comrade, é que é bloody BI. Bloody 2017 para todos nós! :-)

As Soluções Clássicas – Atuarial

Lá em abril eu comecei uma série: As Soluções Clássicas. Até agora existem dois posts lá:

Algumas das soluções tradicionais de BI elencadas então foram:

  • CRM;
  • Crédito;
  • Seguros;
  • Supply Chain;
  • Fraude;
  • Risco.

Destas, além da introdução ao assunto, eu queria mostrar três: CRM, CS e Seguros. No meio do caminho a vida foi acontecendo e o assunto foi ficando de lado, mas hoje vou fechar a “primeira temporada” e mostrar a solução de BI para Seguradoras (e outros negócios.)

O Problema

Você conhece aquela piada de estatística sobre o consumo médio de frango assado?


Dizem que cada brasileiro come em média um frango assado por mês. Bom, então deve ter alguém comendo dois, porque com este preço eu não estou comendo nenhum!


Acho que nem estatísticos riem dessa porcaria, mas enfim, o ponto era chamar o assunto. :-)

A idéia toda baseia-se nos conceitos estatísticos embutidos na piada: se conhecemos a taxa de repetição de um evento, ou seja, se sabemos que em média, algum um certo tanto de eventos vai acontecer dentro de um certo período, podemos calcular a chance de esse evento acontecer de novo dentro de um certo tempo. E conforme conseguimos mais informação sobre esses eventos, podemos refinar o cálculo e obter indicações mais precisas sobre provável próxima ocorrência.

Por exemplo, dados coletados juntos ao Ministério da Saúde e ao Instituto do DPVAT indicam que mais ou menos 200.000 pessoas foram hospitalizadas devido a colisões de veículos em 2014. Dividindo por 12 meses temos que, em média, cerca de 16.700 pessoas se machucaram por mês em 2014.

Para simplificar o raciocínio, vamos extrapolar esse número para todos os anos seguintes e assumir que, em 2016, essa média se manteve.

Arredondando a população brasileira para 200 milhões de pessoas, podemos dizer que ao longo de um ano, ao menos uma pessoa a cada 1000 com certeza vai parar no hospital por motivo de colisão veícular.

E se soubermos mais sobre quem se acidentou, no passado, podemos melhorar a estimativa. Por exemplo, se sabemos que mais homens se acidentam que mulheres, podemos ter uma certeza razoável de que ser homem aumenta o risco, e ser mulher o diminui. E assim sucessivamente: faixa etária, localização geográfica, hora do dia em que sai de casa, estação do ano…


Sabendo que a cada mil pessoas, uma vai parar no hospital a cada ano, por colisão de veículo, qual é a chance que eu tenho de ser uma destas pessoas?


As chances mudam conforme a vida que eu levo:

  • Se eu NUNCA saio de casa, esse risco tende a zero;
  • Se eu dirijo o dia inteiro, esse risco tende ao máximo;
  • Se eu uso principalmente metrô para me deslocar na cidade, meu risco é mínimo, mas maior que se eu ficasse em casa o tempo todo;
  • Se eu sou homem, a minha imprudência natural tende a aumentar meu risco de acidentes, e se eu sou mulher, tende a diminuir.

E assim por diante. Esse é um tipo de análise Bayesiana, aliás! Cada nova informação que eu trago realoca as chances de cada evento. ;-)

Sempre que há algum risco envolvido em alguma ação, o ser humano busca minimizar esse risco ou proteger-se contra as consequências de sua realização. Assim levamos em viagem mais roupa de baixo que usaremos, compramos o dobro de cartuchos de tinta para imprimir o TCC e saímos de casa meia-hora mais cedo “para o caso de algo dar errado”.

Para que é que serve essa análise de risco? Ora, para um monte de coisas! Suponha que você vai construir uma estrada: que eventos podem comprometer esse projeto? Que risco cada um destes eventos apresenta? Se um destes dados riscos for muito grande, a prudência recomenda reter o projeto. E a mesma idéia se aplica a seguros e empreendimentos variados.

O Negócio

Em algum momento alguém sacou que essa necessidade representava uma oportunidade de negócios. É como um jogo de azar: aposto um tanto de dinheiro que nada de errado vai acontecer contigo. Se eu ganhar a aposta, eu mantenho o dinheiro. Se eu perder, eu banco o seus prezuíjo até um certo tanto.

Se eu for um bom apostador, isto é, se eu escolher bem as minhas apostas, eu ganho mais que perco, acumulando o dinheiro das apostas.

Se eu for um pusta pé-frio, perdendo mais apostas do que eu consigo bancar, vou à falência rapidinho e páro logo com isso.


Consta na Wikipedia que as primeiras compras de garantias datam do Século IV, e cobriam o transporte marítmo de bens.

O assunto é deveras fascinante e merece um bom estudo, pois ajuda a entender como chegamos até aqui. Aliás, se você tiver curiosidade, vale a pena estudar também a origem dos bancos. A idéia sempre foi a mesma: ser um ponto em que os recursos de vários pequenos investidores eram somados para alavancar negócios que, individualmente, nenhum deles conseguiriam. Os exemplos mais bacanas são as caravanas de comércio e a agricultura. Ou seja, sem bancos não temos crescimento econômico…


Divago, perdão.

Uma vez que chegamos neste ponto, tudo se torna uma questão matemática: acumular dados e fazer contas até chegar em valores que balanceiem o risco com o custo. Existe um profissional que estuda as técnicas para estimar esses riscos:


Atuário (…) é o (…) especialista em avaliar e administrar riscos.

(…) Este profissional é capaz de criar modelos matemáticos para planos de investimento e amortização, para seguro social e privado; efetuar cálculos de probabilidades de eventos, avaliar riscos, fixar valores de prêmios de seguro ou de indemnizações e, ainda, trabalhar em outras áreas coligadas ao tema de risco.1


Inteligência de Negócios Aplicado à Seguros

Quem já leu algum dos meus posts sobre Data Mining, como este aqui ou até mesmo o post que abre a série, já detectou nesta definição as palavrinhas mágicas “modelo matemático”.

E o que é que eu sempre digo sobre BI? Que, no fundo, Inteligência de Negócios é a aplicação do Método Científico para entender como a organização funciona e como extrapolar seu futuro a partir do seu passado. Isso é feito por meio de – tchan! tchan! tchan! tchaaaaan! – modelos matemáticos. Conclusão? Cálculos atuariais, que estimam riscos, são uma parte de BI. Mesmo que oficialmente ninguém afirme isso, não dá para escapar à essa conclusão: se A=B e B=C, então A=C, ponto.

Essa relação nos leva a uma outra conclusão: o analista de Data Mining que constrói modelos atuariais é um atuário. Como Analista de Data Mining hoje em dia é chamado de Cientista de Dados (pfff…) então um atuário é um tipo de Cientista de Dados!


Você pode querer argumentar que um Cientista de Dados pode ser um atuário, mas um atuário não é, necessariamente, um Cientista de Dados porque não traz todo rol de habilidades com dados habitualmente associado a Cientistas de Dados (=Analistas de Data Mining.) É, eu concordo com isso. Talvez a coisa que melhor separe as duas categorias, Analistas de Data Mining e Atuários, é que o segundo só faz cálculos atuariais, enquanto que o primeiro faz muito mais coisas – só que nada impede que ambos cresçam até englobar um o conhecimento do outro. ;-) Filosofia de mais, de volta à vaca fria!!


Ou seja, Atuária e BI são, essencialmente, uma categoria única. BI engloba muitas outras coisas, assim como Atuária, mas na hora de se aplicar uma ou outra, o rol de ferramentas é praticamente o mesmo.

Para uma visão mais geral, consulte esta página da Wikipedia. Ali você tem uma lista de várias das aplicações da Atuária. Eis uma pequena amostra:

  • Health insurance
  • Life insurance
  • Net premium valuation
  • Stochastic modelling
  • Asset liability modelling
  • Property insurance
  • Casualty insurance
  • Vehicle insurance
  • Ruin theory
  • Reinsurance
  • Investments & Asset Management
  • Dividend yield
  • PE ratio
  • Bond valuation
  • Yield to maturity
  • Cost of capital
  • Derivatives
  • Pensions
  • Stochastic modelling
  • Enterprise risk management

(Desculpem não traduzir – muito trabalho para bater o Google…)

A Solução

E que ferramentas são essas?

Ora, BI tem duas ferramentas, só:

  • Data Mining;
  • Data Warehouses.

Uma boa ferramenta de Data Mining, como SAS Enterprise Miner, e um bom projeto de DW bastam para aplicar todas as técnicas. Eventualmente, uma empresa desse ramo pode precisar comprar dados externos para poder desenvolver certos modelos matemáticos.

O próprio SAS possui pacotes prontos para esse tipo de problema – vem daí, aliás, o tema da série: soluções clássicas, soluções que de tanto serem aplicadas, acabaram empacotadas como produto.

Clicando aqui você pode conhecer a solução SAS para seguros. Já este link dá um panorama mais geral sobre as soluções baseadas em Atuária.


Note que qualquer ferramenta que faça as contas já serve. Excel, por exemplo, bem usado, pode fornecer resultados comparáveis ao próprio Enterprise Manager. O que acaba mudando, de uma ferramenta para outra, é a facilidade e praticidade da coisa.


Conclusão

Atuária é a ciência de estimar riscos. Seguros e Gerenciamento de Riscos são dois ramos de negócios assentados nessa tecnologia.

Por sua vez, BI engloba toda habilidade de acumular e analisar dados de uma organização para melhorar o negócio. Logo, Atuária e BI se interpõem, e ambos acabam formando parte do outro.

Nada mais natural, portanto, que exista um conjunto de ferramentas em BI desenhadas especialmente para lidar com problemas de Atuária. Esse conjunto de ferramentas é a tal da Solução de Inteligência de Negócios para Seguros e para Gerenciamento de Riscos. No miolo dessas soluções está sempre uma ferramenta de Data Mining, e os profissionais habilitados a usá-la. Ainda que não seja absolutamente imprescindível, o uso de um DW ajuda muito neste tipo de projeto.

Se você acredita que sua empresa pode se beneficiar desse tipo de solução, não tente fazer sozinho. Busque uma consultoria, um profissional do ramo, nem que seja só para se aconselhar. Arriscando-se sozinho você assume uma chance alta de obter conclusões erradas, e comprometer a sobrevivência de sua empresa. Melhor não economizar nisso, não é?


Estamos chegando ao final do ano, e este post conclui a primeira temporada da série Soluções Clássicas de BI. Gostaram? Acharam interessante? Ou um total despercício mútuo de tempo?


Considerando-se a piada da média de frangos, tenho medo de não ter valido nem pelas risadas… :-O


Essas são as mais fáceis de se mostrar e mais simples de se entender o uso, mas existem inúmeras outras soluções. Se eu conseguir aprender o bastante sobre alguma delas, eu voltarei ao tema. Duas que eu acho superlegais, mas que são relativamente complexas, é [SCM][scm_bitly], ou Supply Chain Management, e IT Capacity Planning. Quem sabe não são as primeiras da temporada dois?

Até a próxima! ;-)


  1. Extraído do verbete Atuário, da Wikipedia, em 12/12/16. 

Livros

Mais ou menos uma vez por mês eu entro na Amazon, seção de livros, e digito “dw” ou “bi” ou “data mining” ou algum jargão da nossa área. Eu reviso a lista resultante e vou separando (clicando com o control apertado, para abrir em outras abas) todo e qualquer livro que eu ache interessante. Reviso essa seleção mais uma vez e escolho um ou dois para ler.

A última rodada me trouxe quatro livros do balacobaco.

Impossible Data Warehouse Situations

O mais divertido de todos, de longe, foi este:

Impossible Data Warehouse Situations.
Impossible Data Warehouse Situations.

É um livro antigo, do início dos anos 2000, que aborda um rosário de problemas comuns em implementações de DW. Por exemplo:

  • Quando o protótipo vira produção;
  • TI é o assassino;
  • Clientes não sabem o que querem, clássico dos clássicos!
  • A quem o time de DW deve se reportar? (CIO, gerência de departamento etc.)

Ou seja, problemas comuns. Por que, então, o título de situações impossíveis? Bom, justamente por serem comuns é que são impossíveis: impossíveis de se evitar, quase impossíveis de se resolver.

E nenhum destes problemas faz parte de nenhum curso de DW. Pode olhar, pode procurar. O máximo que você vai conseguir achar é um professor mais experiente que passou ou resolveu algumas destas situações, e vai te contar alguma coisa se você perguntar.

Dessa constatação temos o valor que esse livro possui: inestimável. Até porque não é um autor prescrevendo soluções mágicas, mas sim um painel de profissionais gabaritados que dão sua opinião a cada tópico.

Veja esta situação, como exemplo:

  • Should a line of business build its own DM?

Ou, no meu tradicional e macarrônico estilo de tradução, “um departamento deve construir seu próprio DW?” Ela é descrita, contextualizada e daí vários dos colaboradores do livro dão sua opinião. Alguns são bem rasantes, outros são mais acadêmicos, uns são pé-no-chão enquanto que outros, viajantes. Assim você acaba sempre com várias visões e idéias e propostas para o problema – uma riqueza enorme!

A resposta desse exemplo, para mim, vale ouro. Vários foram quadradinhos, “sim, porque o DW é a coleção dos Data Marts” ou “não, porque o DW é uma coisa centralizada”. Bah, isso eu já sei. Mas aí vem a Jill Diché, minha favorita: go togheter with IT. Ou seja, aproxime-se da TI e ofereça para dividir a carga: você colabora com profissionais e ganha, em troca, priorização. Como é você quem vai fazer a sua parte, você recebe antes. Isso deixa o departamento feliz, a TI feliz (porque tem mais mãos para trabalhar) e não aborrece os consumidores que competem com recursos! Gênio!

E o livro está cheio dessas!

Claro que, com essa idade, alguma coisa acaba datada, como essas duas “situações impossíveis” por exemplo:

  • O sistema de origem muda continuamente; ou uma variação
  • O sistema de origem está passando por uma mudança.

As soluções propostas são de gerenciamento, mitigação de riscos e fortalecimento dos padrões e do modelo dimensional. Hoje em dia temos outra opção (já sabe, né? Data Vaul!), mas mesmo assim não é uma mudança tão grande.

O livro fala sobre negócio (mal-entendidos, desinteres, motivação), times (disfuncional, prima-donas, encrenqueiros), clientes (chatos, ruins), chefes (burros, preguiçosos ou bagunçados), técnicas (metodologia, falta de conhecimento, de experiência), padrões (usados errados, sem padrões), ferramentas e qualidade dados, entre outros.

Como eu disse, adorei esse livro. Não consigo deixar de mencionar outros dois favoritos meus, dos padrões:

  • Os empregados usam a terminologia de maneira errada;
  • Tudo é Data Mining.

:-D

Clinical Intelligence

O nome inteiro do livro é enorme:

Clinical Intelligence: The Big Data Analytics Revolution in Healthcare: A Framework for Clinical and Business Intelligence

E ele fala exatamente isso: como usar os conceitos e idéias de BI aplicado ao campo da Saúde. Há algum exagero e um pouco de mal-entendidos, mas nada que prejudique a idéia central.

Por exemplo, ele separa BI e Analytics (item 1.2, paǵina 26), e classifica machine learning, pattern recognition e predictive modeling como motores (engines) e – não bastasse – ainda por cima diferentes. Como se um padrão não fosse um modelo preditivo, e coisas nessa linha. Dá para suspeitar um pouco se ele realmente chegou a entender tudo do que fala, mas – torno a insistir – não compromete o resultado final. Apenas leia com algum resguardo, pois ele não é da área de BI.

Já na parte que realmente interessa, meus caros, ele arrebenta.

E o que realmente interessa é o índice do capítulo 2:

Sumário do capítulo 2.
Sumário do capítulo 2.

(Peço perdão pela baixa qualidade da imagem. Puxei-a do site da Amazon, e ele não estava colaborando muito…)

Vêem? Ele mostra um tipo de análise para cada um dos vários assuntos médicos! Tem desde aspectos administrativos, como casos de uso, scorecards e indicadores diversos, a complexos modelos de atendimento clínico e previsões de custos, passando por modelos de predição de osteopatia e acompanhamento de antibióticos.

Na boa, esse é o livro de cabeceira de QUALQUER gestor de saúde. Quanto mais abrangente a responsabilidade desse gestor, mais importante se torna esse livro. Em outras palavras: leitura obrigatória para secretários e ministros da Saúde, ponto.

É uma leitura que eu passei meio por alto, afinal eu sou um alien para esse campo. Eu me detive apenas nas partes de BI (onde ele faz uma zona com alguns conceitos, acerta outros e se embanana todo com ainda outros) e matemática (em que ele, aparentemente, coleta trabalhos feitos por diversos outros times, uma coisa absolutamente normal, aceitável, afinal, só um ser sobrenatural poderia saber tanto sobre tanta coisa diversa.)

Agile Data Warehouse Design

Este livro tem uma proposta muito bacana: estabelecer uma metodologia para captura de requisitos para DW adequada a projetos ágeis, e ágil em si mesma.

Cara, ficou ruim. Deixe-me tentar de novo:


Este livro tem uma proposta muito bacana: explicar um método ágil de capturar requisitos para DW, requisitos estes adequados a projetos de gestão ágil.


Bem melhor!

Ágil como em ninja, não como em rápido.
Ágil como em ninja, não como em rápido.

E seria um livro excelente não fosse tão… poluído? Pesado? Foi difícil lê-lo do início ao fim, e eu falhei nisso – depois de um tanto saí pulando até onde aguentei. O método é interessante, parece que funciona e não é difícil. Acho que o maior galho dele é justamente ser uma receita de bolo. Ele tenta passar um conhecimento “situacional”, ou seja, de como agir em cada situação, e fica tão cheio de exemplos e detalhes e senões que a coisa toda fica pesada, trabalhosa.

A sensação é que, uma vez assimilado esse conhecimento, a coisa flui. Assimilá-lo é que parece mesmo um trabalho duro. E, já que estou no assunto, ele não resolve os problemas típicos de projetos, nem de projetos de DW, justamente como aqueles colocados no Impossible Situations – esse mesmo, sobre o qual escrevi acima.

Vale a pena ler? É, pode ser que sim. Se tiver tempo, com certeza. Mas não me parece uma daquelas técnicas que abalam o mundo, como – adivinhe? – Data Vault ou Análise Bayesiana. Mesmo assim, ele agrega.

Até porque eu cheguei numa técnica semelhante, muito mais modesta e de alcance muito menor, mas na mesma linha. ;-)

Variados

E esses eram livros que eu havia lido, mas sobre os quais ainda não falara nada. Além deles, em 2016 eu li alguns outros. Dessa leva de coisas da Amazon falei um pouco no post Férias = Livros!. Não custa relembrar (não custa mesmo, é só um copy-paste aqui, hehe):

Cada um deles é um primor de conteúdo e forma. O de expressões regulares eu deixei até separado, de tanto que eu uso. O de análise bayesiana eu leio e leio e leio e uma hora eu vou dominar!

Já o Building A Scalable DW, bom, pelamordedeus, leia! Ele e o DW Toolkit são a base para um DW Corporativo feliz e saudável! ;-)

Alguma Dica?

E isso fecha o meu ano de leitura. Agora estou procurando as coisas para 2017.

Alguma sugestão? ;-)

Exame & BigData

A revista exame publicou, em 5 de março deste ano (2016), um artigo comentando sobre o mercado de trabalho para “Cientistas de Dados”.

Eu sempre implico com nomes “da moda” porque, na minha opinião, eles desvalorizam o profissional sedimentado, experiente, abandonando expressões que funcionam por um palavreado mais colorido. Ocasionalmente a coisa muda, claro, e esses nomes precisam mudar junto, mas em TI há uma competição disfarçada para ver quem vem com a próxima buzzword. No final essa disputa acaba por atrapalhar a vida da TI porque tanta mudança forçada impede a construção de senso comum e de uma cultura particular.

Pergunte a um engenheiro mecânico o que é um carburador, ou se eles usam “camâras adiabáticas para oxiredução explosiva”. Ou para um financista se ele fala juros compostos, ou “taxa de interesse recursiva”.

Entendeu a idéia? Para quê mudar uma expressão se ela adequa-se perfeitamente?

Pior: uma pessoa errada, mas com muita certeza, vai levar outros a errar também. É preciso estar de posse de um conhecimento sólido para poder resistir à pressão do hype corrente.

Big Data, Hiper Hype

Nestas últimas semanas eu tenho escrito sobre BigData, mas ontem eu não tinha assunto. Eu não sabia sobre o que postar, e depois de um dia cheio e tela em branco, eu simplesmente desisti.

Sem inspiração? Que tal tocado como gado?
Sem inspiração? Que tal tocado como gado?

Hoje eu acordei e olhei de novo para minhas anotações e achei este rascunho aqui, sobre a Revista Exame, e vi um bom fechamento para a série. Junte-se a isso que eu repeti minha palestra sobre BigData para a Fatec Zona Sul, cujo foco era desfazer confusões antes de começarem.

Leia a reportagem, é interessante. Entretanto, lá no meio, quando tudo estava indo bem, algo dá errado:


“O big data não se resume a um processo de automação. Seu objetivo é entender melhor o que acontece numa empresa, o que os clientes querem e, assim, modificar o negócio”, diz Jorge Sanz, diretor do Centro de Business Analytics da Universidade Nacional de Singapura, um dos grandes centros de big data da Ásia. Esse processo requer softwares capazes de captar os dados relevantes — e, acima de tudo, pessoas treinadas para interpretá-los.


Eu copiei o parágrafo inteiro como está. Releia. Releu? Entendeu? De novo, devagar:

“O big data não se resume a um processo de automação.”

“O” big data? Agora é uma coisa só, um objeto que anda por aí, e não mais uma tecnologia, mas um objeto. Ok, vamos dar uma colher de chá, já que muitos profissionais ainda chamam BI de “O” BI.

“Não se resume a um processo”: então “big data” é um processo? Se ele diz “não se resume”, então ele já classificou o assunto como um processo; apenas vai adiante e diz que não é apenas um processo – mas implica que é um de qualquer forma. Ou seja, passou de tecnologia-objeto (que demanda o tal do artigo definido masculino singular, “O”) para uma coisa que também é um processo. Mais uma confusão, mas vamos relevá-la de novo, em favor da prosa da reportagem.

“De automação”: e de onde veio isso? Do parágrafo anterior no artigo, onde ele começa associando computadores a automação. Até são coisas relacionadas, mas chamar Hadoop de automação é um pouco demais. Mas mesmo assim, vamos em frente.

E aqui o assunto descarrilha de vez:

“Seu objetivo é entender melhor o que acontece numa empresa”

É um repórter competetente, entrevistando um executivo relevante de uma enorme instituição financeira nacional. Quer dizer, não é um par de manés, não! São profissionais experientes, gabaritados e entendidos no assunto…

… que meteram os pés pelas mãos. Há décadas existe um termo que usa como definição justamente essa frase – Seu objetivo é entender melhor o que acontece numa empresa: Inteligência de Negócios, vulgo BI.

O que ele fez foi chamar uma coisa de outra. Foi vender banana anunciando carambola, já ambas são compridas, amarelas, tem casca, são frutas… Só que não são a mesma coisa! É um esforço feito para dar ribalta a uma expressão da moda, dando um gancho (sigam este link, é hilário!) em outra!

Fora, Inteligência de Negócios! Agora queremos "o big data"!
Fora, Inteligência de Negócios! Agora queremos “o big data”!

Existe uma outra explicação, que é dizer que ele não sabia mesmo do que estava falando, mas isso é um pouco demais para aceitarmos. Afinal, é a maior revista de negócios do Brasil, não um panfleto de bairro. Não atribuiriam a um repórter uma tarefa que ele não conseguisse desempenhar adequadamente. Isso feriria a reputação de ambos – revista e repórter. A menos, claro, que seu público não fosse capaz de perceber a confusão, mas aí é demais para aceitarmos porque estamos falando de um público qualificado, líderes, executivos e profissionais de todos os ramos, conhecedores de assuntos mil…

Entenderam como funciona? Ninguém tem bem certeza do que é algo. Aí a moda vem, avassaladoramente, e sacode tudo junto. No final fica parecendo aquela piada:


O bêbado entra no ônibus, passa a roleta e vai para trás. De lá, grita:

  • Do lado direito todo mundo é palmeirense! Do lado esquerdo todo mundo é corintiano!

Ao ouvir isto, levanta um do lado direito e fala:

  • Eu não sou palmeirense!!!

E todo os passageiros começaram a xingar o bêbado e ameaçando cobri-lo de bolacha. O motorista, para evitar confusão, freia bruscamente e todos caem. Um dos passageiros se levanta, pega o bêbado pelo colarinho e pergunta:

  • Fala de novo, safado! Quem é palmeirense e quem é corintiano?!

  • Agora eu não sei mais. Misturou tudo…


Não dá mais para saber quem é quem, porque o jornalismo especializado misturou tudo.

Conclusão

A reportagem segue nesse mesmo ritmo, dando novos nomes a coisas já estabelecidas. Por exemplo, em certo momento ele diz que os cientistas de dados têm remuneração superior à dos técnicos, que até o surgimento do big data eram os responsáveis por cuidar da manutenção dos bancos de dados. Ele misturou DBAs com analistas de DW/ETL, com Analistas de Data Mining, com Hadoop, com Bancos Relacionais… Em metade de um parágrafo, em menos de 30 palavras, causou-se estrago para pelo menos três áreas:

  • DBAs fazem a mesma coisa que cientistas de dados se você não usar “big data”;
  • Cientistas de Dados são DBAs para “big data”;
  • A manutenção de um Hadoop, uma plataforma de clusterização escrita em Java, é feita por um cientista de dados, enquanto que a de um Oracle, um banco de dados relacional, é feita por um técnico, e são a mesma coisa do ponto de vista funcional;
  • E Data Mining?

Esse tipo de artigo confunde um número de conceitos complexos para uma audiência em geral leiga nestes mesmos tópicos. Por ser um veículo de projeção nacional e respeitado, bem-conceituado, muitos tomam o que sai ali por fato, por verdade canônica. Aos poucos essas confusões tomam o lugar das verdades nas empresas, impactando planejamento, contratações, e até debates. Como é que um cara qualquer, um joão-ninguém como eu pode argumentar com o “repórter da Exame”? A quem acreditam vocês que o público atribui maior conhecimento? :-)

E pior ainda: como é que um profissional recém-formado pode querer colaborar com a empresa, se tudo que ele fala é contestado pelo chefe que viu tudo diferente na revista de negócios mais famosa do Brasil?

Tem mais razão e está mais certo que fala com mais convicção? Não, né? Repasso aqui o conselho que dei àqueles alunos das FATECs:

Use sua inteligência para filtrar. Critique e questione tudo. ;-)
Use sua inteligência para filtrar. Critique e questione tudo. ;-)

É isso. ;-)

Todo Dado É Estruturado

Trabalho na indústria de BI há 16 anos. Hoje em dia dá-se muito destaque a um tipo de dados considerados especiais, até meio místicos, como se guardassem a chave para as respostas de todas as perguntas não-formuladas. São os tais dos chamados dados não-estruturados.

Não vou debater semântica, ou nomenclatura, mas o fato é que esse tipo de dado existe desde sempre. Tanto é assim que há um campo inteiro dedicado a produzir conhecimento a partir de fontes hoje ditas “não-estruturadas”. Esse campo chama-se Text Mining, uma extensão do conceito de Data Mining. São as técnicas aplicadas em, por exemplo, soluções de análise de sentimento.

Assim como eu tenho algumas ressalvas com todo o hype em volta de BigData, também tenho minhas reservas quanto ao endeusamento desse tipo de dado. A minha bronca é que essa atitude não raro decorre de modismos, em geral carentes de significado mais concreto, cunhados a fim de encher a cabeça do cliente e ocasionalmente levá-lo a comprar alguma coisa.


Compra quem quer, deixa-se levar por modismos quem quer. Longe de mim atrapalhar a liberdade que cada um tem de se deixar convencer! Entretanto, eu não posso deixar de tocar no assunto. Encare este post como mais um argumento em um longo debate em busca da verdade. ;-)


A maior parte dos dados úteis para análises são justamente os que refletem algum processo, e por isso são capturados em sistemas transacionais ordinários. São dados que vivem em tabelas ou, no máximo, arquivos com algum layout padronizado. Já os tais dos dados não-estruturados não possuem “nenhuma” regularidade. Então tá, se sairmos desse domínio – se deixarmos os sistemas transacionais e suas tabelas padronizadas para trás – o que temos?

Vou ver um exemplo para ficar mais claro.

O Governo Federal tem a missão de gastar o dinheiro da melhor forma possível. Suponha que decidiu-se estabelecer a relação entre o atendimento do Bolsa-Família (BF) e a melhoria da educação. Isso é importante para permitir que a geração seguinte à suportada pelo BF possa almejar empregos de qualidade e melhorar de vida.

Como correlacionar esses dados? Uma opção é avaliar a relação entre demografia e os índices de escolaridade e frequência, e a cobertura geográfica do BF.

De onde virão esses dados? Dos sistemas de gestão escolar, por certo. Logo, esses dados são 100% estruturados. Estamos falando de capturar as listas de chamada, as notas, o resultado do ENEM, da Provinha Brasil, da concessão de BFs, de mapas… São todos dados estruturados. Mesmo que não venham de um único sistema, quiçá de uma única entidade, todos esses dados “vivem” em estruturas regulares. Com esses dados obtemos o conhecimento mais valioso que existe nos processos de gestão escolar.


Permitam-me colocar de outra forma: obtemos uma informação valiosa sem precisarmos de nenhum dado não-estruturado. E isso vale para a maioria do que está por aí, aguardando ser descoberto.


O dado não-estruturado serve para situações muito específicas, em condições muito particulares. É um nicho naturalmente pequeno – basta pensar quantas empresas/organizações grandes o bastante existem para puxar alguma inteligência dessas fontes, e o tamanho que essas fontes precisam ter para atribuir alguma confiança, estatisticamente falando, aos resultados.

Analiso Ergo Estruturo

Por outro lado, quais fontes de dados não-estruturadas existem por aí?

  • Textos (web e e-mail;)
  • Textos (posts em mídias sociais;)
  • Textos (documentos;)
  • Vértices de grafos (URLs – textos.)
Um punhado de dados não-estruturados.
Um punhado de dados não-estruturados.

Eu com certeza ignoro algumas outras categorias de dados não-estruturados, mas quais? Repassei a lista mas tudo que eu pensava tinha alguma estrutura mais ou menos óbvia, fixa:

  • Objetos XML: têm estrutura;
  • Transações entre empresas, como SWIFT: além de privados, têm estrutura;
  • Mapas: têm estrutura;
  • Etc…

Ora, o que é uma análise? Pode ser desde uma contagem ou uma média (quantas palavras o post possui, quantas palavras existe, em média, nos posts de cada autor?) a uma coisa mais sofisticada (qual é a chance, para cada assunto, de o autor possuir relação íntima com o dado assunto de seus textos?) Responder a essas perguntas envolve analisar frequências, distribuições, distâncias – números, números, números! Sempre precisamos quantificar em números e qualificar com uma descrição tudo aquilo que desejamos analisar.

Bom, mesmo o exemplo dado na figura 1 (e em geral naqueles elencados no início da sessão) possui alguma estrutura. Por exemplo:

  • Data e hora de publicação;
  • Ocasionalmente data e hora de criação e edição;
  • Versão (1, 2, 3… quando alguém edita o conteúdo e republica o item – doc, post etc.;)
  • Autor, e todos seus dados;
  • Tamanho;
  • Tipo de conteúdos (só texto, só imagem, mistura;)
  • Relacionamentos;
  • E, finalmente, o conteúdo em si.
O mesmo punhado de dados, estruturados.
O mesmo punhado de dados, estruturados.

Veja que, ignorando o conteúdo, podemos puxar muita coisa só olhando o restante! Dá para montar grafos diversos, por exemplo, acompanhando o timestamp e relacionamentos entre publicações em blogs e redes sociais. Dá para analisar o sentimento de um conjunto em relação a um assunto.


Análise impõe estrutura: para conduzir uma análise, os dados precisam ser estruturados de alguma forma. Se os dados não possuem estrutura, então não podem ser organizados e, imperiosamente, não permitem análise.


Logo, se os dados podem ser analisados, então eles possuem alguma estrutura. Isso gera confusão com o jargão de TI, que costuma chamar de “estrutura” um container ou padrão de armazenamento digital (isto é, que guarda os dados de uma forma mais ou menos organizada, como uma tabela, uma planilha ou um arquivo texto, representados por sequências de bytes em alguma mídia.)

Conclusão

O meu ponto é chamar a atenção para o hype em volta de dados não-estruturados. Afinal, para podermos conduzir qualquer análise é preciso poder representá-los matematicamente. Quero dizer, é preciso que eles possuam alguma estrutura, por mais incomum ou exótica que seja essa estrutura, ou por mais “escondida” que ela esteja.

Essa tabela mostra o exemplo da estrutura de dados do post em emu Facebook que aparece nas figuras anteriores:

Campo Conteúdo
Autor Fábio
Data Original 02/11/2016 20:30:00
Flag Editado Sim
Data Editado 02/11/2016 22:43:00
Conteúdo Original Há tanto sobre Big(…)
Conteúdo Editado Há tanto sendo escrito(…)
URLs https://geekbi.word(…)
Grupo Público
Curtido por Blad, Gisele
Curtido em 03/11/2016 10:15:00

Mesmo dados arquivados sob formatos exóticos (textos, e-mails, páginas web) possuem um mínimo de estrutura matemática apta a análises. Vem daí a afirmação que dá título a este post:


Todo dado (que seja útil para análise) é estruturado, de uma forma ou de outra.


Isso implica em dizer que não existem dados não-estruturados? Pode ser, tanto que esse era o título original deste post. Mas ainda não consigo afirmar isso com certeza.

Quem sabe um dia, não?

Até a próxima! ;-)

 

Alhos, Bugalhos e BigData

Há tanto sendo escrito e falado e mostrado sobre BigData por aí que eu simplesmente não tenho muito o que agregar. Mesmo assim, nestas duas últimas semanas eu acabei fazendo posts sobre BigData:

O primeiro define BigData a partir de sua evolução, seguindo o caminho que a tecnologia percorreu até os dias atuais. Já o segundo é a minha opinião sobre o caminho que o assunto – não a tecnologia – vai tomar.

Eu sinto, porém, que há um último tópico a ser “passado a limpo”: a confusão entre o meio e a meta.

O Meio

A história toda começou com várias empresas e organizações buscando uma forma de aumentar a performance da indexação da World Wide Web, ou simplesmente “A Internet”. Esse esforço culminou no surgimento do Hadoop.

As possibilidades do Hadoop aguçaram os visionários de plantão e logo houve o big-bang do BigData. A coisa atingiu a mídia e o hype foi às alturas – tudo era BigData, BigData pra cá, BigData pra lá, BigData no almoço, café e jantar…


Isso dá samba :-)

BigData pra cá,
BigData pra lá,
BigData no almoço,
    café e jantar.


E essas possiblidades apareceram graças ao surgimento do Hadoop, que em si é uma arquitetura de ingestão e acesso de dados com limites muito superiores às que existiam até então. Cargas de dados, que requeriam caras combinações de hardware e software, puderam ser tratadas com investimentos muito menores, o que permitiu atacar problemas cuja soluções eram exclusividade de grandes empresas.

A Meta

Existem duas categorias de problemas solucionáveis pelo Hadoop:

  • Ingestão de dados;
  • Análises de dados.

Empresas como Facebook, Twitter, Amazon.com etc. são organizações que lidam, naturalmente, com um grande volume de dados, que surge e se modifica muito rapidamente. Capturar esses dados depende de uma infra-estrutura capaz de ler e estocar os dados disponíveis antes de novos dados aparecerem, ou a coisa toda vai por água abaixo.

Por outro lado, não surgiu nada de realmente novo em termos de análises de dados. Tudo que temos hoje foi inventado há décadas. Um ou outro algoritmo sofreu evolução, apareceu uma ou outra técnica mais esotérica, mas o grosso da caixa de ferramentas de análises de dados tem um bom tempo de estrada.

Como exemplo tome uma métrica famosa em Marketing, o Lifetime Value, que estima o valor que um cliente representa para o fornecedor ao longo da sua vida como consumidor. Saber o Customer Lifetime Value (CLV) de cada cliente ajuda, entre outras coisas, a decidir se vale a pena o esforço de mantê-lo, e quanto esse esforço pode ser.

As estimativas mais precisas do CLV são feitas usando-se o conceito de valor atual líquido, ou Net Present Value em inglês. Bom, o uso dessa metodologia remonta ao Século XIX: até mesmo Karl Marx citou esse conceito, cuja popularização aconteceu em 1907 – ou seja, o conceito ficou famoso no início do Século XX!

That Confounded Bridge

Vocês sabem o que acontece quando misturamos gente que fala muito, com coisas que não entendem? Isso mesmo: temos um palavrório que soa como se fizesse muito sentido, mas nem sempre faz. BigData é uma dessas coisas que nem todo mundo entende, mas sobre a qual muitos querem falar. O resultado é que, vira e mexe, alguém solta um “a tecnologia BigData permitirá estimar o valor do cliente para a empresa”.

Pronto: agora você não vai se confundir mais. ;-)
Pronto: agora você não vai se confundir mais. ;-)

Ora bolas, essa estimativa é feita desde o século XIX! Como assim “o BigData permitirá”? Não permitirá porcaria nenhuma – não tem nada a ver! Ele está misturando alhos com bugalhos!

Dando o crédito a uma eventual notícia dessas, pode ser que o uso de Hadoop vá baratear o cálculo do CLV a tal ponto que permita aumentar sua precisão ou incluir dados de outras fontes no algoritmo. Mas, em si, essa medida já existia, já era feita e não é nenhuma novidade, muito menos algo trazido pelo Hadoop e menos ainda coisa de “BigData”!!!

Conclusão

Hadoop é a tecnologia que deu origem ao mercado de BigData, e o centro dele ainda hoje. Hadoop não tem absolutamente nada a ver com Data Mining, que é um processo de extrair modelos matemáticos e outros quejandos dos dados. O casamento do Hadoop com as técnicas de Data Mining rende muito, mas…

Não confunda as coisas. Ou os Coisas. Que coisa confusa...
Não confunda as coisas. Ou os Coisas. Que coisa confusa…

:-)

Até a próxima!