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Big data: muita calma nessa hora!

Por Colaborador externo | 25 de Fevereiro de 2015 às 17h28

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.

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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.

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