Supere os desafios operacionais do big data e foque na inovação

Por Colaborador externo | 22 de Fevereiro de 2017 às 15h30

Por Rodrigo Pementa*

As empresas passaram a valorizar o Big Data ao constatar como a estruturação e análise dos dados impactam diretamente em sua ascensão. Dessa forma, 62,5% das companhias lideram ao menos um projeto na área, segundo pesquisa da NewVantage Partners.

Entretanto, o Big Data não é gerenciado em larga escala em muitas empresas e boa parte delas desconhecem os desafios operacionais que as fazem regredir neste quesito. Menos de 31% delas sabem exatamente o que desejam para gerenciar seus dados, enquanto 45% afirmam que seu alto grau está fragmentado.
Se perguntarem a mim quais são os desafios operacionais gerados pelo Big Data, destacaria três principais aspectos:

  • Volume: segundo a SINTEF, maior organização independente de pesquisa na Escandinávia, nos últimos dois anos foram criados mais dados se compararmos com todo o período que precede a história humana;
  • Variedade: a propagação de dispositivos móveis, sensores e objetos conectados evidencia que as empresas lidam com diferentes perfis de dados;
  • Velocidade: os dados geridos devem ser rapidamente processados para não perder o timing de concepção dos insights.

Esses dados requerem novos métodos de processos de coleta, armazenamento, organização e análise, os quais muitas empresas enfrentam para se operacionalizarem. Além dos desafios operacionais, os líderes vivenciam a necessidade de implementar processos automatizados e estratégias que auxiliem os times de BI (Business Intelligence) no acesso aos dados no tempo correto, para que os insights não se percam.

Obtenha êxito na implantação de programas de big data – Para dispor dos benefícios do crescimento de dados, as organizações precisam preparar adequadamente suas equipes de TI com ferramentas de gerenciamento de operações que permitam otimizar e visualizar os ecossistemas, incluindo recursos de computação, armazenamento e rede com o controle dos custos de infraestrutura.

As bases de dados, quando agrupadas em departamentos independentes, não geram os melhores insights. Isto, porque é necessário que haja uma abordagem holística com uma estratégia que envolva todos os departamentos, no qual o ecossistema de tecnologia de dados interaja com aplicativos corporativos e fontes de dados, como soluções ERP (Enterprise Resource Planning) e dispositivos conectados, concentrando os dados.

Desde a fase inicial de um grande projeto de Big Data, os processos de automação devem ser implementados para garantir que os dados obtidos a partir de diversas fontes possam ser medidos de forma confiável. Por isso, a automação é mais rápida e precisa do que os processos manuais.

Em alguns casos, esses dados cruzarão as fronteiras organizacionais, o que traz à tona a indagação: ‘como garantir a segurança dos mesmos em cada etapa?’. É claro que não se pode proteger aquilo que não se vê. Logo, assegurar a visibilidade integral da infraestrutura aos aplicativos empresariais, permite às empresas gerenciar o nível de confidencialidade de dados dentro da sua rede, de modo a classificar a quais deles seus clientes terão permissão de acesso.

Para obter sucesso no gerenciamento de dados deve haver uma mudança cultural, de forma que as empresas tenham o comprometimento dos colaboradores na manutenção dos bancos de dados atualizados com informações relevantes ao negócio.

Extraia valor do dado correto – A análise de Big Data engloba todas as áreas de uma corporação – desde a compreensão de seu consumidor para gerar engajamento, retenção e vendas, até a melhoria de processos e operações internas.

Essa interpretação tem como objetivo prever com precisão os resultados e comportamentos futuros, os quais impactarão diretamente em áreas fundamentais da empresa. Por meio da análise preditiva, há tempo hábil de mudança das operações e elaboração de planos estratégicos, a fim de impulsionar os negócios, proporcionando vantagem competitiva.

São os dados que diferenciam as empresas entre aquelas que olham para o futuro e as que ficam para trás na era digital. Por outro lado, a análise de dados pode parecer uma força incontrolável, mas é algo gerenciável – não deixe que os desafios operacionais impeçam suas equipes de fornecerem insights fundamentais.

A dica, portanto, é investir na automação e obter as estratégicas corretas, tanto tecnológica como cultural. Antes de realizar análises de dados precisas, é preciso que as bases operacionais estejam estabelecidas, ou seja, é impossível começar a correr antes de aprender a caminhar. Este é um passo-chave na receita para obter sucesso em iniciativas relacionadas a Big Data.

*Rodrigo Pementa é diretor de pré-vendas da BMC para América Latina.

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