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INTRODUÇÃO A BIG DATA E INTERNET DAS COISAS (IOT) Izabelly Soares de Morais Integrando Big Data e IoT Objetivos de aprendizagem Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados: Reconhecer os impactos do uso de Big data e IoT. Analisar a integração entre Big data e IoT. Discutir as possibilidades de aplicações entre Big data e IoT. Introdução Há pouco tempo, utilizávamos a internet apenas para acessar os raros sites que existiam; hoje, a conexão com a rede transcende diversos âmbitos e, além disso, proporciona uma relação de dependência entre diversos recursos. Assim, é muito comum notarmos que um dispositivo necessita de outro para desempenhar alguma funcionalidade básica, e esse recurso é quase sempre a conexão com a internet. Neste capítulo, você aprenderá sobre Big Data, conceito aplicado à análise de grande volume de dados existentes na rede, e sobre a Internet das Coisas (Internet of Things — IoT), que traz justamente a possibilidade de, por meio do uso da conexão, alinhamento entre as funcionalidades de um dispositivo. A partir disso, você verá o impacto de ambos, a relação entre eles e as suas possibilidades de aplicações. Conceitos de Big Data e Internet das Coisas (IoT) É bem comum lermos em materiais didáticos ou até mesmo em notícias coti- dianas que estamos vivenciando a era tecnológica. Isso é verdade, mas, com toda essa tecnologia ao nosso redor, podemos afi rmar que, além de tecnológica, esta é a era da análise, da informação e dos dados. Seguindo essa linha de raciocínio, com a qual conseguimos visualizar clara- mente o que caracteriza nosso momento atual e, consequentemente, nosso futuro, é notório que toda essa evolução ocorre devido às necessidades que demonstramos no dia a dia, ou seja, temos tecnologia para quase tudo, de modo que é bastante comum utilizarmos recursos tecnológicos que nos auxiliem em nossas atividades. Ao contrário do que muitos pensam, esses artefatos não surgem apenas para gerar lucros financeiros às empresas: todos eles devem atender a propósitos que justifiquem sua existência. Atualmente, os bens mais valiosos para uma empresa são as informações e os dados gerados pelos usuários — nesse caso, na rede tecnológica, seja por meio do uso de um simples e-mail ou de um cadastro em uma rede social. Dessa forma, várias empresas desenvolveram, ao longo dos anos, ferramentas e metodologias para lidar com essa enxurrada de informações a que temos acesso, as quais apresentam, também, uma diversidade de tipos, assuntos, proporções, perfis, dentre outros. O próprio termo Big Data é, muitas vezes, associado à noção de grande quantidade de informações, já que sua tradução literal para o português é “grandes dados” — apesar disso, é bem incomum vermos esse termo sendo contextualizado a partir de sua tradução, ou seja, é mais comum ele ser mencio- nado em inglês mesmo. Mas, então, a que se refere, na prática, o termo Big Data? Muitas vezes, sua definição é questionada, tendo em vista, que, como foi mencionado anteriormente, com o tempo, existiram outros termos, ferramentas e metodologias voltados ao grande número de dados. Porém, segundo Taurion (2013), o termo pode ter significados diferentes, conforme o perfil de quem procura pelo seu significado. O autor ainda cita que, conforme o McKinsey Global Institute, Big Data é a intensa utilização de redes sociais on-line, de dispositivos móveis para conexão a internet, transações e conteúdos digitais; além disso, o crescente uso de computação em nuvem tem gerado quantidades incalculáveis de dados. O termo Big Data refere-se a esse conjunto de dados cujo crescimento é exponencial e cuja dimensão está além da habilidade das ferramentas típicas de capturar, gerenciar e analisar dados. Se pararmos para analisar, há algum tempo, o uso da conexão com a internet era realizado apenas para acesso a sites ou para a realização de pesquisas simples. O avanço tecnológico é tão grande que, às vezes, passa despercebido, e o uso de recursos acaba tornando-se comum. O termo Internet das Coisas, em inglês, Internet of Things (daí vem o uso constante da sigla IoT para nos referirmos ao assunto), ressalta uma situação bastante comum no nosso cotidiano, o uso da internet, mas com uma diferença: o uso da internet por dispositivos que, com o tempo, também se sofisticaram, como relógios, automóveis, smarthphones. A IoT abre oportunidades para criar-se novos tipos de serviços e até aplicações de mercado em massa, como as cidades inteligentes, nas quais diversos elementos urbanos são interligados por sistemas, visando eliminar congestionamentos, reduzir filas, melhorar o transporte, gerenciar melhor a geração e distribuição Integrando Big Data e IoT2 de energia, atendimentos à saúde, policiamento e outras coisas mais (FACELI et al., 2011). Para Taurion (2013), a IoT implica uma relação simbiótica entre o mundo físico e o mundo digital, com entidades físicas tendo, também, sua única entidade digital, podendo comunicar-se com essa e interagir com outras entidades do mundo virtual, sejam essas outros objetos ou pessoas. O termo Internet das Coisas foi utilizado pela primeira vez em 1999 pelo pesquisador britânico Kevin Ashton, do Massachusetts Institute of Technology (MIT). Integração entre Big Data e IoT Conforme pesquisas realizadas por Magrani (2018), nas últimas décadas, bilhões de pessoas se conectaram ao mundo digital. Dados recentes da União Internacional de Telecomunicações (UIT) mostram que 95% da população global já vive em áreas cobertas com rede celular (2G ou mais) e 84% tem acesso à banda larga móvel. Soma-se a isso o rápido crescimento das redes 4G, tecnologia já acessível para 4 bilhões de pessoas. O site Convergência Digital (2016) destacou uma pesquisa realizada pela Cisco em que se apresentou uma estimativa de que, em 2020, existirão mais de 5,5 bilhões de usuários. Esses dados são relevantes, tendo em vista que estamos falando sobre o uso da tecnologia em contextos que, antes, não eram tidos como foco, como, por exemplo, os negócios. Dessa forma, é por meio desse tipo de pesquisa que as empresas começaram a investir em diversos aspectos que têm como alvo o público. O desafio lançado por esse salto tecnológico e paradigmático não é banal: ele passa por considerar a fragmentação e a multiplicação das fontes de dados (incluindo dados pessoais) pela concessão de variados graus de autonomia a elementos dispostos pela rede e até pela crescente dificuldade de separar a internet do próprio cotidiano, visto que a internet não estará “presente” apenas em objetos que possamos reconhecer, como “computadores”, podendo estar mesmo em apetrechos que, a princípio, pareçam insuspeitos de qualquer sofisticação tecnológica (MAGRANI, 2018). Para Marjani et al. (2017), a aplicação de tecnologias de Big Data na IoT acelera os avanços da pesquisa e os modelos de negócios da IoT. A relação entre IoT e Big Data (Figura 1) pode ser dividida em três etapas para permitir o gerenciamento de dados da IoT: 3Integrando Big Data e IoT A primeira etapa consiste em gerenciar as fontes de dados da IoT nas quais dispositivos de sensores conectados usam aplicativos para inte- ragir uns com os outros. Por exemplo, a interação de dispositivos como câmeras de CFTV, semáforos inteligentes e dispositivos domésticos inteligentes gera grandes quantidades de fontes de dados com diferentes formatos. Esses dados podem ser armazenados em armazenamento de commodities de baixo custo na nuvem. Na segunda etapa, os dados gerados são chamados de Big Data, que são baseados em seu volume, velocidade e variedade. Essas enormes quantidades de dados são armazenadas em arquivos de Big Data em bancos de dados compartilhados tolerantes a falhas distribuídas. A última etapa aplica ferramentas de análise, como MapReduce, Spark, Splunk e Skytree, que podem analisar os grandes conjuntos de dados de IoT armazenados. Os quatro níveis de análisecomeçam com dados de treinamento. Figura 1. Relação entre IoT e análise de Big Data. Fonte: Marjani et al. (2017). Para Taurion (2013), A Internet das Coisas cria uma rede de centenas de bilhões de objetos identificáveis e que poderão interoperar uns com os outros e com os data centers e suas nuvens computacionais. A internet das coisas aglutina o mundo digital com o mundo físico, permitindo que os objetos façam parte dos sistemas de informação. Com a Internet das Coisas podemos adicionar inteligência à infraestrutura física que molda nossa sociedade. A Internet das Coisas, com seus objetos gerando dados a todo instante, é um impulsionador poderoso para Big Data. Uma turbina de um moderno a visão comercial a jato gera cerca de um terabytes de dados por dia, que devem ser analisados para mantê-la o maior tempo possível em operação. Integrando Big Data e IoT4 As tecnologias de Big Data permitem que a informação seja trabalhada antes de ser otimizada, racionalizada ou relacionada. Isso, com análise avan- çada, permite fazer e responder algumas perguntas de ciclo muito curtos (TAURION, 2013). O uso de Big Data é aplicado com o objetivo de detectar padrões nos dados e informações obtidas e, com isso, possibilitar que as empresas consigam desenvolver produtos e serviços atendendo aos perfis de seu público-alvo. Com a ascensão no uso de tecnologias, as empresas estão cada vez mais adotando modelos de negócio baseados na monetização de dados pessoais dos seus clientes. Como mostra a Figura 2, podemos notar que a tendência é o aumento de equipamentos conectados ao longo dos anos. Figura 2. Estimativa, projeção e crescimento. Fonte: Santos (2018, p. 30). Como impactos causados pelo uso do Big Data, podemos citar: maior trans- parência e disponibilização de dados, que antes eram inacessíveis; acesso a dados específicos de usuários específicos, ou seja, as informações passam a ser individua- lizadas e os usuários deixam de ser agregados a grupos de perfis específicos; maior possibilidade de realização de análises preditivas; uso de algoritmos para tomada de decisões com base em dados e informações obtidos e analisados anteriormente. Essa alta demanda acabou modificando o comportamento de diversas tecnologias, de forma que, como mostra a Figura 3, podemos observar como a arquitetura da IoT e Big Data se relacionam. 5Integrando Big Data e IoT Figura 3. Arquitetura de IoT e análise de Big Data. Fonte: Marjani et al. (2017). A camada do sensor contém todos os dispositivos do sensor e os objetos, que são conectados por meio de uma rede sem fio. Essa comunicação de rede sem fio pode ser RFID, Wi-Fi, banda ultralarga, ZigBee e Bluetooth. O gateway IoT permite a comunicação da internet e várias redes. A camada superior diz respeito à análise de Big Data, em que uma grande quantidade de dados recebidos de sensores é armazenada na nuvem e acessada por meio de aplicativos de análise de Big Data. Esses aplicativos contêm gerenciamento de API e um painel para ajudar na interação com o mecanismo de processamento (MARJANI et al., 2017). De acordo com Kwon e Sim (2013), o termo Big Data é frequentemente associado a 3Vs: volume, relacionado a um grande conjunto de dados; velocidade, relacionado a necessidade de processo rápido dos dados; e variedade, por provir de fontes diversas de dados. Integrando Big Data e IoT6 Cenários de uso de Big Data e IoT É bem difícil selecionar algum contexto específi co no qual esses conceitos podem ser aplicados, porque, como vimos anteriormente, quando atuam juntos, Big Data e Internet das Coisas podem gerar diversas possibilidades de negócios e de apli- cações, já que Big Data se encarrega de realizar análise de dados e informações e a Internet das Coisas aproveita essas informações para atribuir funcionalidades específi cas aos objetos físicos, como casas, relógios, carros e qualquer outro tipo de artefato que possibilite a adaptação ou o uso da rede de internet. Segundo Santos (2018), a IoT abre uma infinidade de novas oportunidades de negócios para todos que tendem a se enquadrar em três categorias estratégicas amplas, cada uma refletindo um tipo diferente de empresa: 1. “Enablers”, empresas orientadas para a tecnologia, como Cisco, Google, HP, IBM e Intel, que desenvolvem e implementam a tecnologia subjacente. 2. “Engagers”, que projetam, criam, integram e fornecem serviços de IoT (como Nest Learning Thermostar, Apple HomeKit, Hue, Tagg, Moj. io e Sentity) para clientes. 3. “Melhoradores”, que criam seus próprios serviços de valor agregado, além dos serviços fornecidos pelos Engagers, que são exclusivos da IoT (como o OnGarm e o Instantâneo, da Progressive). Conforme Taurion (2013), em 2011, a Walmart adquiriu uma startup cha- mada Kosmix. Essa aquisição possibilitou que a tecnologia desenvolvida pela startup fosse aplicada na detecção de clientes presentes na loja por meio de um localizador de celulares. Com isso, os estoques das unidades que demons- traram vendas abaixo do esperado acabaram sendo enviados para as lojas que possuíam maior número de vendas. Ainda sob a ótica dos dados fornecidos por Taurion (2013), podemos citar a startup brasileira IDXP, que traz soluções relacionadas à análise em tempo real do comportamento do cliente dentro da loja. De acordo com as informações postadas no próprio site da startup, atualmente, ela se define como: [...] uma plataforma colaborativa que trabalha mediando a parceria entre a indústria e o varejo e apresenta insights poderosos para os dois lados, pos- sibilitando um cenário favorável todos. Nossa plataforma de Big Data usa algoritmos próprios que entregam insights conclusivos, direcionados para melhorar a execução das ações no PDV(ponto de venda), além de calcular o ROI (Retorno Sobre Investimento)destas ações promocionais. 7Integrando Big Data e IoT Em contrapartida, não precisamos focar apenas na aplicação dessas tec- nologias em grandes redes, e, sim, em nosso cotidiano. Diversas marcas, principalmente esportivas, lançaram relógios “inteligentes”, capazes de trazer todas as informações pessoais do usuário quando o mesmo está praticando alguma atividade física, como batimentos cardíacos e até mesmo quantidades de passos dados. Com o tempo, esses relógios foram utilizando cada vez mais o conceito de Internet das Coisas, já que, além de trazer as informações relacionadas às atividades físicas, realizam até ligações telefônicas, pois passaram a contar com softwares que permitem a conexão direta do relógio com as funcionalidades do smartphone. Atualmente, quase todos os automóveis possuem algum recurso tec- nológico conectado à rede, seja um computador de bordo ou um simples GPS. Dessa forma, estamos mais envolvidos com essas tecnologias do que imaginamos. A Figura 4 traz uma estimativa simples de como esses recursos estão sendo utilizados no nosso cotidiano. As mais populares aplicações de Internet das Coisas são: casas inteligentes, tecnologias vestíveis (como os relógios), cidades inteligentes, em indústrias, automóveis, saúde, varejo, cadeia de suprimentos e na agricultura. Mais informações sobre a startup IDXP podem ser obtidas pelo acesso ao seu website no link a seguir. https://goo.gl/NCRxvB Integrando Big Data e IoT8 Figura 4. Estimativa por área de negócio. Fonte: Santos (2018, p. 33). Um fator importante que não devemos esquecer é o de que as informações e os dados são os bens mais valiosos para as empresas e para nós, consumidores/ usuários! Imagine se seus dados pessoais caem na rede, como senhas de cartões de crédito, e-mail, dentre outros. Por esse e outros motivos, o uso da IoT é bastante questionável pelo meio científico. Para seu uso efetivo, deve garantir privacidade e segurança, usabilidade na medida certa, ou seja, não deve ser utilizada a ponto de interferir no cotidiano das pessoas, assim como deve ser compatível com diversos dispositivos e contextos. Apesar disso, ultimamente, tem-se tornadomais usual vermos notícias relatando vazamento de dados em redes sociais e ataques a empresas de tecnologia. O segredo é como o velho ditado “tudo demais é veneno”, recado que vale para tudo e não exclui a tecnologia, cujo uso é excelente, ajuda-nos, e muito, em nossas atividades, mas deve ter um limite. 9Integrando Big Data e IoT CONVERGÊNCIA DIGITAL. Cisco vai às compras para se consolidar em Internet das Coisas. 04 fev. 2016. Disponível em: <http://convergenciadigital.uol.com.br/cgi/cgilua.exe/sys/start.ht m?UserActiveTemplate=site&from_info_index=11&infoid=41635&sid=17#.XB_5JDBKjDc>. Acesso em: 23 dez. 2018. FACELI, K. et al. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizagem de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011. MAGRANI, E. A internet das coisas. Rio de Janeiro: FGV, 2018. Disponível em: <https://biblio- tecadigital.fgv.br/dspace/bitstream/handle/10438/23898/A%20internet%20das%20coisas. pdf?sequence=1&isAllowed=y>. Acesso em: 23 dez. 2018. MARJANI, M. et al. Big IoT Data Analytics: Architecture, Opportunities, and Open Research Challenges. IEEE Access, v. 5, mar. 2017. Disponível em: <https://ieeexplore.ieee.org/stamp/ stamp.jsp?tp=&arnumber=7888916>. Acesso em: 23 dez. 2018. SANTOS, S. Introdução à IoT: desvendando a internet das coisas. Scotts Valley: CreateSpace, 2018. TAURION, C. Big Data. Rio de Janeiro: Brasport, 2013. Leituras recomendadas KWON, O.; SIM, J. M. Effects of data set features on the performances of classification algo- rithms. Expert Systems Applications: an International Journal, v. 40, n. 5, p. 1847-1857, Apr. 2013. Disponível em: <https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2423028>. Acesso em: 23 dez. 2018. MONK, S. Internet das coisas: uma introdução com o Photon. Porto Alegre: Bookman, 2018. Acesse o link a seguir para ter mais exemplos de algumas previsões sobre o uso de ferramentas com as tecnologias de Big Data e IoT. https://goo.gl/eiI3AM Integrando Big Data e IoT10 Conteúdo: