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Comunidade LibreOffice Brasil

7 de Dezembro de 2009, 0:00 , por Software Livre Brasil - | Ninguém está seguindo este artigo ainda.
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Taurion: Você realmente sabe o que é Big Data?

3 de Maio de 2012, 0:00, por Software Livre Brasil

http://www.targettrust.com.br/blog/wp-content/uploads/2012/03/thumb_2dpl_a_grande_infraestrutura_tecnologica_para_a_copa_de_2014_992010-132149-1.jpgO termo Big Data está cada vez mais popular, embora ainda esteja mal compreendido. Observo em muitas palestras que não existe consenso quanto a que realmente é Big Data e quais as tecnologias fundamentais que o sustentam. E mais ainda, existem muitas dúvidas de como tangibilizar o conceito, ou seja, como sair do conceitual e criar soluções de negócio que agreguem valor para as companhias.

Eliminar estas dúvidas é essencial e o primeiro passo para as empresas se aventurarem em projetos Big Data.

imagemPara colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados são criados pela sociedade. Já falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia, e zetabytes começa a ser uma escala real e não mais imaginária e futurista. O que era futuro há uma década, terabytes, hoje nós já temos nas nossas próprias casas. 

 

As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente.

Começando pelo início. O que é Big Data? Outro dia escrevi um post com uma fórmula simples para conceitualizá-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade. Hoje adiciono mais dois “V”s: veracidade e valor. Vamos detalhar estes tópicos um pouco mais.


Volume está claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que este volume dobre a cada 18 meses. Variedade também, pois estes dados vêm de sistemas estruturados (hoje minoria) e não estruturados (a imensa maioria), gerados por e-mails, mídias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo Powerpoint, mensagens instântaneas, sensores, etiquetas RFID, câmeras de vídeo, etc.


Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobre este imenso volume de dados, como em um controle automático de tráfego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e são autênticos. E valor porque é absolutamente necessário qua a organização que implementa projetos de Big Data obtenha retorno destes investimentos. Um exemplo poderia ser a área de seguros, onde a análise de fraudes poderia ser imensamente melhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de análise de dados que estão fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estão circulando diariamente nas mídias sociais.

Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados não são mais adequadas. Por que? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi proposto, a demanda era acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos das corporações. Não foi desenhado para dados não estruturados (futurologia na época) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginável na época). Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dados com facilidade. E o modelo relacional foi muito bem sucedido nisso, tanto que é o modelo de dados mais usado atualmente.

Para tratar dados na escala de volume, variedade e velocidade do Big Data precisamos de outros modelos. Surgem os softwares de banco de dados NoSQL, desenhados para tratar imensos volumes de dados estruturados e não estruturados. Existem diversos modelos como sistemas colunares como o Big Table, usado internamente pelo Google (é a base de dados sob o Google App Engine)
,o modelo Key/value como DynamoDB da Amazon, o modelo “document database” baseado no conceito proposto pelo Lotus Notes da IBM e aplicado em softwares como MongoDB, e o modelo baseado em grafos como o Neo4j. Em resumo, não faltam opções... Interessante lembrar que antes do modelo relacional já existia um software de banco dados que lidava com grandes volumes que é o IMS da IBM, modelo hierárquico, criado para suportar o projeto Apollo de conquista da Lua e que ainda hoje é base da maioria das transações financeiras que circulam pelo mundo.

Por outro lado, esta diversidade de alternativas demanda que os líderes dos projetos de Big Data escolham a mais adequada ou mesmo demandem mais de uma opção, de acordo com as necessidades específicas.

Depois da infraestrutura é necessário atenção aos componentes de analytics, pois estes é que transformam os dados em algo de valor para o negócio. Big Data Analytics não signfica eliminar os tradicionais sistemas de BI que existem hoje, mas pelo contrário, devem coexistir.


Recomendo enfáticamente a leitura do livro “Competing on Analytics: the new science of winning”, de Thomas H. Davenport, publicado pela Harvard Business Schoool Press.
Um bom exemplo de uso de Hadoop para analytics é o BigInsights da IBM.


Aliás, ao lado destas alternativas surgem outras opções, como o uso de appliances, como o Netezza da IBM
, que embarcam em um hardware adaptado todos os softwares necessários para criar projetos de Big Data. Os appliances queimam etapas nos projetos de Big Data.


Quanto ao aspecto velocidade o conceito de stream processing permite tratamento em tempo real de dados. Concretamente, o InfoSphere Streams da IBM 
é um exemplo muito interessante. A ideia de stream computing é fantástica. Um novo paradigma. No modelo de data mining tradicional uma empresa filtra dados dos seus vários sistemas e após criar um Data Warehouse, dispara “queries”. Na prática faz-se garimpagem em cima de dados estáticos, que não refletem o momento, mas sim o contexto de horas, dias ou mesmo semanas atrás. Com stream computing esta garimpagem é efetuada em tempo real. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática, coloca-se uma corrente contínua de dados (streaming data) atravessando um conjunto de queries. Podemos pensar em inúmeras aplicações, sejam estas em finanças, saúde e mesmo manufatura. Vamos ver este último exemplo: um projeto em desenvolvimento com uma empresa de fabricação de semicondutores pode monitorar em tempo real o processo de deteção e classificação de falhas. Com stream computing as falhas nos chips sendo fabricados são detetados em minutos e não horas ou mesmo semanas. Os wafers defeituosos podem ser reprocessados e, mais importante ainda, pode-se fazer ajustes em tempo real nos próprios processos de fabricação.


Adicionalmente, podemos pensar que a computação em nuvem é também um impulsionador para Big Data, pois pode-se usar nuvens públicas para suportar imensos volumes de dados e as caraterísticas de elasticidade  das nuvens permitem que acionemos servidores virtuais sob demanda, aprenas no momento de tratar estes dados.


Enfim, Big Data já está batendo nas nossas portas. Seu potencial ainda não está sendo plenamente reconhecido, mas já vemos sinais claros desta importância quando lemos relatórios como o “Big Data, Big Impact: new possibilities for International Development”, publicado pelo World Economic Forum
. Este relatório mostra como a sociedade mundial pode usufruir do imenso volume de dados gerado por ela para ajudar a resolver problemas diversos como questões sócio-econômicas e mesmo prevenção de epidemias.
 

 

Quanto às empresas, Big Data abre um novo e ainda inexplorado território. Carecemos de conhecimentos, experiências e mesmo de expertise profissional. Começa-se a se falar em novas funções como “data scientists” (escrevi sobre isso em post anterior), mas é inevitável que os CIOs tenham que colocar Big Data na tela dos seus radares. As oportunidades que os cinco “V”s trazem não podem e nem devem ser desperdiçados.

 

by Cezar Taurion

 

* fonte: Blog Cezar Taurion - IBM

 

* Leia mais sobre Big Data:

Big Data = volume + variedade + velocidade de dados

Big Data e os cientistas de dados



The Document Foundation announces LibreOffice 3.5.3

2 de Maio de 2012, 0:00, por Software Livre Brasil - 0sem comentários ainda

Record number of new contributors + 10 Google Summer of Code projects

Berlin, May 2, 2012 – The Document Foundation announces LibreOffice 3.5.3, the fourth version of the 3.5 family. LibreOffice 3.5.3 provides additional stability to corporate and individual users of the best free office suite ever.

“In April 2012, 34 new developers contributed code to The Document Foundation, the largest number since January 2011 [Source: http://www.ohloh.net]. Eight of them have already committed more than once, thanks to the help of an extremely welcoming community, where old developers spend a portion of their time mentoring new ones to bring them up to speed,” comments Norbert Thiebaud, a volunteer developer active since September 28, 2010. “In less than two years, we have been able to build an authentically diverse community, where full time and volunteer developers coexist and help each other, as it should happen in every free software project.”

Ten of the new developers are Google Summer of Code 2012 students, who will work at developing the following features:

  • Calc performance improvements;
  • Lightproof improvements;
  • collaborative spreadsheet editing using Telepathy;
  • a Microsoft Publisher import filter;
  • a signed PDF export;
  • a smartphone remote control;
  • a new UI for picking templates;
  • a Java based GUI for an Android viewer;
  • an improved Impress SVG export filter;
  • tooling for more and better tests.

LibreOffice 3.5.3 is available for immediate download from the following link: http://www.libreoffice.org/download/.

Change logs are available at http://wiki.documentfoundation.org/Releases/3.5.3/RC1 and http://wiki.documentfoundation.org/Releases/3.5.3/RC2.




A The Document Foundation anuncia a nova versão do LibreOffice 3.5.3

2 de Maio de 2012, 0:00, por Software Livre Brasil

Berlim, 2 de Maio de 2012 – A Document Foundation anuncia o LibreOffice 3.5.3, a quarta versão da família 3.5. O LibreOffice 3.5.3 é mais estável para utilização em, ambientes empresariais e usuários individuais da melhor suíte de escritório em software livre.

Uma das novidades da versão é a inclusão da ferramenta Diagramas, que permite criar organograma, diagrama de pirâmide, diagrama de círculos e diagrama de setas.

http://softwarelivre.org/furusho/broffice/libreoffice-initial-artwork-logo-colorlogobasic-2000px.png

 
“Em Abril de 2012, 34 novos desenvolvedores se juntaram à Document Foundation, o maior número desde Janeiro de 2011 [ fonte: OHLOH ]. Oito deles já modificaram mais de uma vez o nosso código, graças à ajuda de uma comunidade bastante acolhedora, onde desenvolvedores mais antigos passam parte de seu tempo orientando os novatos para que desempenhem com mais eficiência”, afirmou Norbert Thiebaud, um voluntário em atividade desde 28 de Setembro de 2010. “Em menos de dois anos, pudemos criar uma comunidade autenticamente diversificada, onde desenvolvedores pagos e voluntários coexistem e ajudam-se entre si, como deve acontecer em todos os projetos de software livre.”
Dez dos novos desenvolvedores são estudantes do Google Summer of Code 2012, que trabalharão nos seguintes recursos:
  • Melhorias no desempenho do Calc, 
  • melhorias no verificador gramatical LightProof, 
  • edição colaborativa de planilhas com o Telepathy, 
  • melhorias no filtro de importação do Microsoft Publisher, 
  • exportação de PDF assinados digitalmente, 
  • controle remoto do Impress com smartphone, 
  • nova interface do usuário para seleção de modelos, 
  • nova interface em Java para a aplicação rodar no Android, 
  • melhorias na exportação de arquivos SVG, 
  • e na melhoria do ferramental de testes.
O LibreOffice 3.5.3 está disponível para baixar imediatamente em:
http://pt-br.libreoffice.org/baixe-ja-o-libreoffice-em-portugues-do-brasil

Os registros de açlterações estão em
http://wiki.documentfoundation.org/Releases/3.5.3/RC1 e
http://wiki.documentfoundation.org/Releases/3.5.3/RC2.

Link para o blog da Document Foundation: http://blog.documentfoundation.org

Sobre a Document Foundation (TDF)

The Document Foundation é uma organização aberta, independente, autogovernada, meritocrática, montada sobre os dez anos de trabalho dedicados para a comunidade OpenOffice.org. A TDF foi criada na crença de que a cultura de uma fundação independente agrega o melhor dos esforços de empresas e de voluntários, produzirá a melhor suíte de escritório. A TDF está de braços abertos a qualquer indivíduo que concorde com seus valores primordiais, que contribua com suas atividades, e recebe calorosamente a participação de empresas, por exemplo, através de alocação de pessoal que trabalhe de igual para igual com os demais contribuidores da comunidade. Em março de 2012, a TDF tem 140 membros e mais de mil voluntários e contribuidores ao redor do mundo.

Contatos para mídia

  • Florian Effenberger (based near Munich, Germany, UTC+1) E-mail: floeff@documentfoundation.org - Skype: floeff
  • Charles H. Schulz (based in Paris, France, UTC+1) E-mail: charles.schulz@documentfoundation.org
  • Eliane Domingos de Sousa (based in Rio de Janeiro, Brazil, UTC-3) E-mail: elianedomingos@documentfoundation.org - Skype: elianedomingos
  • Italo Vignoli (based in Milan, Italy, UTC+1)E-mail: italo.vignoli@documentfoundation.org - Skype: italovignoli GTalk: italo.vignoli@gmail.com

Detalhes completos dos contatos: http://www.documentfoundation.org/contact/

Detalhes legais da TDF: http://www.documentfoundation.org/imprint

Tradução voluntária: Olivier Hallot



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