Big data: muita calma nessa hora!

Por Colaborador externo | 25.02.2015 às 17:28

Por Eder Balbino*

A maioria das empresas está se preparando para implantar projetos de big data. Uma pesquisa recente do Gartner mostra que 73% das organizações já investiram ou planejam investir nesta tecnologia nos próximos dois anos. Mas, será que sua empresa está entre elas? E se estiver, tem consciência sobre todas as etapas que envolvem uma estratégia de sucesso neste sentido? Não é à toa que o mesmo estudo tenha apresentado um número de apenas 13% das organizações com projetos de big data em produção, em 2014.

Diferentemente de business intelligence (BI), o big data não é um processo tradicional, de armazenar os dados em um local específico e compartilhá-los. A maioria dos projetos de big data tende ao fracasso, por não se atentar ao fato: não basta aplicar tecnologias de big data em um grande volume de dados para se obter sucesso com as oportunidades de negócios.

As empresas precisar estar atentas aos passos chave para a construção de uma estratégia vencedora de big data. Ela inclui:

A qualidade dos dados – o processo vai gerar um modelo no final, você vai armazenar os dados, recuperar e projetar o que há por vir. Mas, quem disse que essa projeção será correta? O grande impacto na qualidade dos seus modelos é a qualidade dos dados. Se os modelos forem bons, a expectativa de sucesso é maior.

Ter os dados necessários – por exemplo, se tivéssemos, hipoteticamente, todas as informações sobre uma urna de sorteio da Mega Sena, sobre o vapor que circula dentro dela, dos movimentos possíveis das bolas e o peso preciso de cada uma delas, o tempo exato em que o vapor sopra dentro da urna, conseguiríamos prever as bolas sorteadas. Maravilha! Mas isso não é possível, pois não possuímos esses dados. Com os dados desestruturados e estruturados que sua empresa dispõe pode ocorrer o mesmo.

Infraestrutura para alto volume de processamento – muito se fala sobre o Hadoop, hoje em dia, mas, quantas empresas conhecemos que possuem 50 servidores disponíveis para, na próxima semana, implantar uma estrutura Hadoop e “rodar” altíssimo volume de dados? Dificilmente haverá tais condições e estrutura ociosa e preparada para tal tarefa, rapidamente.

Profissionais adequados à oportunidade – são necessários diversos perfis de profissionais, que tenham expertise, tanto em técnicas e metodologias quanto em termos de negócios. Atualmente, há uma supervalorização da tecnologia, mas é preciso primeiro reconhecer e compreender as oportunidades de big data para melhorar o negócio e, depois, identificar a solução mais adequada para o problema.

Confidencialidade dos dados – dependendo do setor de atuação da empresa, a confidencialidade dos dados é um ponto inalterável. Nestes casos, a disponibilidade dos dados será reduzida e será preciso trabalhar com outras oportunidades de big data. Uma empresa de telecomunicações, por exemplo, não pode simplesmente utilizar os dados de tráfego ou de acesso dos seus clientes, vende-los ou depois usá-los a fim de obter insightsde negócios.

Momento de “go” e “no go” – saber quando executar a oportunidade de big data ou não é um ponto crítico. A hora em que se detectam várias oportunidades e entende-se bem o que é big data é essencial, tem que existir um momento de refletir se a empresa atende a todos os “requisitos” anteriormente explicados. Isto pode, muitas vezes, culminar na decisão de não realização de uma iniciativa que não será bem sucedida.

A empresa pode realizar um workshop de big data que traga reflexão sobre o assunto para a equipe de TI e para as áreas de negócios, onde se detecte onde estão as grandes oportunidades. Depois, pode-se falar de estruturação de big data dentro da organização, disseminar a informação para que as oportunidades sejam enxergadas, tratar da otimização da equipe e, então, fazer a escolha da tecnologia a ser empregada. Fazer a análise dos cenários da empresa é essencial para obter sucesso nas iniciativas envolvendo big data.

*Eder Balbino é executivo de big data na Algar Tech.