A forma de entender mercados e empresas vem mudando de maneira exponencial. Os inúmeros avanços em Inteligência Artificial e uso de dados não estruturados mostram tendências promissoras, e sem previsão de término. O uso de Big Data vem sendo cada vez mais aprimorado e efetivo na criação de estratégias eficientes, porém, o poder desta análise ainda não é usufruído integralmente devido a complexidades práticas, muitas vezes não aferidas na teoria.

Sendo uma tecnologia emergente, é compreensível que seu entendimento seja um pouco mais complexo. Toda empresa que analisa a possibilidade de implantação de Big Data se mostra exaltada pelo potencial analítico das informações e sua rentabilidade quando atribuídos aos negócios. Entretanto, os líderes muitas vezes não conseguem enxergar a clareza da função, decaindo nas possibilidades e perdendo pontos importantes diante da concorrência.

Os custos para o uso de dados devem ser olhados como investimentos estratégicos para melhoria das ações corporativas. É necessário formatação intensa de históricos inutilizados e alinhamento aos novos, para que possibilitem a criação de escopos estratégicos eficientes.

Cerca de 80% de toda a ação voltada ao Big Data é gasta na descoberta, preparação e conversão dos dados em informações. A função implica na utilização de softwares compatíveis para o devido tratamento e sua garantia de usabilidade estratégica. Essa proporção de trabalho tende a se manter por algum tempo, porém, é analisado que os 80% empregados no tratamento de dados podem falhar em decorrência de Data Silos, que funcionam como ilhas isoladas de dados onde as informações não conseguem ser extraídas para uso, inabilitando todo o projeto. Data Silos podem ocorrer por algumas razões:

 

Estrutura

Os softwares das aplicações não podem trabalhar de maneira separada para um grupo ou departamento em particular. As ações devem ser otimizadas em conjunto a vários departamentos, para melhor aproveitamento estratégico. Desta maneira, a tendência natural é desestimular ações equivocadas e singulares. É necessário também unificar as diversas lideranças e momentos da empresa, uniformizando as ações.

 

Sentimento de Propriedade

Dados não são neutros e devem ser interpretados com conhecimento histórico centrado em cada realidade, avaliando o contexto e ambientes empregados. Os departamentos precisam entender que a troca de informações através de dados é necessária para o crescimento amplo, e o senso de propriedade dessas informações pode agir contra os interesses da organização como um todo.

 

Falta de conexão entre a tecnologia e a empresa

Os fornecedores de software para utilização de Big Data são os primeiros a entenderem o poder dos dados, porém, suas estratégias costumam ser pautadas nas especificações de seus produtos e continuidade da plataforma, não na realidade de cada negócio. Essa situação é particularmente perigosa, pois pode afastar a tecnologia adquirida da realidade da empresa.

Para alcançar altos patamares e explorar o potencial das informações descobertas através da análise de Big data, é preciso entender e estudar o impacto causado por Data Silos nos negócios, de modo a trabalhar na eliminação progressiva dessas barreiras. O objetivo em adotar como estratégia o uso de dados avançados, deve ser sempre o de orientar a empresa a partir de novas informações descobertas, para que não ocorram duvidas ou suposições em estratégias adotadas.

Infelizmente, construir a estrutura de Big Data do zero é uma situação que pouca ou nenhuma empresa consegue realizar; é importante então alinhar e construir uma arquitetura eficiente de dados que permita uma coleta limpa com desobstrução dos erros para sua formatação.

Esse processo não é simples e a atividade não consiste apenas em armazenar dados desorganizados em um sistema para obter respostas milagrosas através de softwares avançados. Entender que cada empresa é única e que a vantagem através de seu uso está no tratamento seguido de análises corretas, é o entendimento necessário que possibilita a prática de Big Data.

É imprescindível a organização, investimento e acompanhamento recorrente durante todo o processo. Essa atenção é importante para que a perspectiva de novos ganhos não se corrompa em um amontoado de informações inconsistentes ou conflitantes, podendo atrasar os objetivos da empresa. Sua função efetiva é de elaborar possibilidades que extraiam o máximo valor de cada ação.

Antes de qualquer medida, preocupe-se em identificar as necessidades do negócio, seus problemas prioritários a serem resolvidos e benefícios realmente tangíveis. Avalie os dados de toda a organização e invista nesses casos primeiro; esta é uma maneira coesa de identificar oportunidades e impulsionar os investimentos subsequentes, alinhando integração a cada ação, resultando na obtenção de valor antecipado. Portanto, mova-se primeiro com a integração no foco principal. Cada passo deve contribuir para uma plataforma integrada para uso claro dos dados corporativos, de maneira a não recriar blocos de silos difusos.

Para um resultado próspero, apenas o suporte de alto nível pode assessorar assertivamente todo o projeto, visto que o progresso no uso de Big Data não é um mecanismo estático, necessitando de ajustes, modernizações em seu ecossistema e mudanças organizacionais para alavancar os resultados.

Na economia digitalizada de hoje, a capacidade de usar dados representa vantagem competitiva real. O alcance da maturidade Data Driven implica em um trabalho legítimo a ser feito na formatação dos dados que a empresa já possui, sendo um objetivo estratégico que engloba todos os departamentos, e quando abordado adequadamente, levará ao desenvolvimento experiente e uma infraestrutura de dados que desbloqueia próximos passos a cada avanço.

Se fosse fácil, não seria rentável. Assim como 80% do trabalho em qualquer análise de dados é referente à preparação de dados, espere que 80% do esforço prático seja orientado por estes dados, de modo a integrar as informações e disponibilizá-las no atendimento das necessidades da empresa.


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