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7 pontos vitais para iniciativas de Big Data e Analytics

Há muitos exemplos de aplicações bem-sucedidas de Big Data e Analytics no mercado. Correlacionar diversos tipos de dados hoje tornou-se muito mais simples com as novas tecnologias disponíveis, que muitas vezes não têm custo de licença para seu uso. Contudo, ainda existem muitas dúvidas sobre o esforço para sua implementação.

Nos próximos dez anos, a economia da informação estará ainda mais consolidada e a moeda de valor, portanto, serão os dados. Quem tiver a habilidade de cavar oportunidades de negócios utilizando informações estratégicas terá enorme vantagem competitiva. Na prática, as empresas vão monetizar os dados como um produto e os institutos de pesquisa projetam grandes avanços para 2021.

Um dos exemplos de sucesso é o PagSeguro, que com o uso Big Data melhorou a eficiência operacional. Outro é a união de inovação e agilidade proporcionada pela área de operações, trabalhando com a gestão de capacidade preditiva (Analytics), por meio de Big Data, que oferece análise especializada às empresas, transformando seus negócios.

Ainda há outras iniciativas, como mapear o máximo conhecimento tácito e explícito da empresa, explorando todo o potencial de correlacionar diversas fontes de dados usando Big Data. E isso é só o começo.

Todas essas mudanças estão ocorrendo muito rapidamente e podemos afirmar que o Big Data não é algo abstrato. É concreto e abriga características como volume, variedade, velocidade, veracidade e principalmente valor para o negócio. Por isso, é importante prestar atenção aos detalhes e às etapas da construção dos projetos.

A seguir, sete pontos fundamentais, que podem determinar o sucesso ou o fracasso dessa iniciativa:

1

Big Data é uma mudança de modelo mental (mindset), não pode ser tratado apenas como uma questão tecnológica, pois o fracasso será quase certo.

2

Implantar Big Data exige uma mudança cultural da organização. Ele envolve um conceito totalmente novo, que trabalha dados não relacionais (volume), de diversas fontes (variedade), e que serão armazenados em um banco de dados não relacional para buscar padrões, criando um leque de oportunidades (velocidade e veracidade) e muitos deles são estratégicos para a empresa (valor).

3

O Big Data deve ser estruturado com objetivos claros.

4

O projeto de Big Data deve ser dividido em etapas.

5

Ao final de cada etapa, é necessário fazer “brainstorm” sobre o que foi aprendido com o Big Data. Isso faz toda a diferença.

6

Big Data precisa atender a cinco características: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor.

7

O projeto de Big Data deve contemplar política de governança das informações.
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