No uso do big data, a "catequização" vem primeiro

O "big data" [soluções baseadas em processamento de dados] está se tornando cada vez mais comum, à medida que empresas de todos os setores começam a combinar a abundância de dados digitais com softwares inteligentes para analisá-los. É uma mina de ouro em potencial para os fabricantes de softwares, e os analistas preveem um crescimento tórrido do mercado como um todo.

Mas criar negócios de big data, na prática, não é nenhum jogo de enriquecimento rápido, e exige tanto agilidade quanto paciência.

Veja o caso da Cask, uma startup do Vale do Silício fundada em 2011, apoiada por investidores importantes e liderada por engenheiros que saíram do Facebook e Yahoo. No final de setembro, a jovem empresa promissora mudou seu nome e seu modelo de negócio – passando a fornecer software livre e tentando ganhar dinheiro com suporte técnico e consultoria, em vez de com produtos proprietários.

"Todo mundo está batalhando para conseguir alguma renda onde pode", diz Jonathan Gray, diretor-executivo da Cask, que antes se chamava Continuuity.

O desafio é semelhante para as grandes corporações tecnológicas que buscam o mercado de big data, mas é mais agudo para as startups, que não têm o lastro financeiro das gigantes da tecnologia.

O objetivo de toda startup é conseguir se estabelecer logo no mercado emergente, e então crescer rápido e de forma rentável. A maioria quer se tornar companhias de software, porque o software é a parte mais lucrativa do setor de tecnologia. E a que se expande mais rapidamente, uma vez que as companhias estão vendendo código, em geral de forma remota, pela internet como cloud software, ou assinaturas de suporte técnico para softwares livres distribuídos gratuitamente – em vez de vender computadores ou o tempo das pessoas como consultores.

Mas a ciência dos dados, como negócio, ainda é jovem. À medida que a tecnologia ultrapassa as fronteiras de incubadoras de internet como o Google e o Facebook, ela precisa ser aplicada de companhia em companhia, em um setor após o outro. E neste estágio, há muito mais trabalho manual e artesanal do que automação de software.

Então as companhias de softwares aspirantes estão treinando, aconselhando e construindo projetos-piloto para seus clientes comerciais. Elas estão agindo muito mais como companhias de serviços do que pretendem ser no futuro.

Por enquanto, pegar na mão do cliente na parte técnica e a injeção de capital é um passo essencial. As novas companhias estão construindo o mercado de usuários comerciais no comércio, finanças, bens de consumo, saúde e outros setores para os quais poderão vender softwares mais tarde.

"Elas estão montando acampamento e enviando suas primeiras tropas para fazer com que os clientes corporativos as acompanhem", diz Merv Adrian, analista da Gartner.

Para as startups que sobreviverem a uma inevitável triagem de fornecedores, a recompensa pode ser grande. O mercado total para a tecnologia de big data, de acordo com a firma de pesquisa IDC, atingirá US$ 41,5 bilhões em 2018, e mais do que triplicará em cinco anos. E há previsões bem mais otimistas.

Mas o dia do pagamento só chegará para aquelas que encontrarem modelos de negócios sustentáveis.

Os custos de buscar oportunidades com o big data pode ser intimidante. Um vislumbre sobre a aposta de uma companhia foi revelado no mês passado, quando a Hortonworks entrou com a documentação para se preparar para vender ações para o público.

A Hortonworks é uma distribuidora líder do software livre Hadoop, que é uma base de dados para lidar com dados não estruturados da internet, sensores e smartphones, usados na análise de big data.

A declaração financeira da companhia mostrou um crescimento rápido nos rendimentos, que mais do que dobraram nos nove meses que terminaram em 30 de setembro, chegando a US$ 33,4 milhões. Mas seus custos aumentaram, resultando em um prejuízo de US$ 86,7 milhões, bem mais do que o dobro de seu rendimento total.

Se a Hortonworks for uma vencedora, os prejuízos serão um investimento ousado no futuro. Se não, serão apenas dinheiro perdido.

O otimismo prevaleceu na sexta-feira (12), o primeiro dia de venda das ações da Hortonworks. Os investidores apostaram alto na companhia, até US$ 26,38 por ação, 65% acima do preço de oferta de US$ 16 por ação.

O maior prejuízo operacional da Hortonworks, diz Mike Gualtieri,analista da Forrester Research, "mostra que ainda é cedo para este mercado, e que é preciso gastar muito."

Hoje, as corporações normalmente precisam de uma ajuda que vai além do conhecimento sobre como lidar com dados. A firma de consultoria Silicon Valley Data Science, foi fundada no ano passado por um grupo de especialistas em dados. Inicialmente, lembra-se Edd Dumbill, vice-presidente de estratégia, eles acharam que seu papel seria levar o conhecimento sobre como lidar com os dados para projetos corporativos que já estivessem em andamento.

Mas com frequência, diz Dumbill, as companhias sabiam que tinham um problema, sabiam que tinham dados, mas não conseguiam elaborar projetos para explorar e experimentar esses dados. "Então tivemos que passar para outro nível com os clientes, para trabalhar na estratégia de dados e identificar um caminho", disse ele.

Na Cask, Gray e sua equipe estão criando ferramentas de software para facilitar que os desenvolvedores corporativos escrevam programas de big data que rodem em Hadoop. As gigantes da internet, diz Gray, ex-engenheiro do Facebook, fazem o que fazem usando o "heroísmo", o trabalho das equipes de elite de magos do software.

Esta não é uma fórmula para levar a ciência dos dados para o uso corporativo convencional. Em vez disso, os programadores que trabalham em bancos, comércio, companhias de saúde, de mídia e outros lugares, serão essenciais. "Os especialistas da indústria serão aqueles que construirão essas novas aplicações", disse.