Mais notíciasBig Data está se mostrando cada vez mais uma ferramenta poderosa que promete transformar os volumes massivos de dados de uma organização com inteligência, fornecendo uma visão profunda dos negócios.
Tantos atrativos podem levar a empresa a uma armadilha caso não seja criada uma estratégia adequada de adoção do modelo.
Veja a seguir cinco importantes pontos que você deve ter em mente ao desenhar a sua estratégia para o Big Data.
1 - Você terá que pensar sobre Big Data
Análise de Big Data começa a partir de grandes fornecedores de serviços Web como o Google, o Yahoo e o Twitter, todos necessários para tirar o máximo proveito dos dados gerados por usuários.
Você pode ser uma empresa muito pequena e ter um monte de dados com os quais trabalhar. Um fundo de hedge pequeno pode ter terabytes de dados para analisar. Nos próximos anos, um grande número de indústrias - incluindo os setores de saúde, varejo, manufatura e público - vai se beneficiar financeiramente através da análise de seus dados, segundo relatório recente da consultoria McKinsey.
Há um ar de inevitabilidade com Hadoop e implementações de Big Dados, disse Eric Baldeschwieler, diretor de tecnologia da Hortonworks, uma spin-off do Yahoo, que oferece uma distribuição Hadoop. É aplicável a uma grande variedade de clientes. Coletar e analisar dados transacionais dará às organizações mais conhecimento sobre as preferências de seus clientes.
Ele pode ser usado para informar melhor a criação de novos produtos e serviços, e permitir que as organizações resolvam os problemas emergentes mais rapidamente.
2 - Dados úteis podem vir de qualquer lugar (e estar em toda parte)
Você não pode pensar que seus petabytes de dados mereçam uma análise mais detalhada, mas precisa coletar todos os dados disponíveis , diz Baldeschwieler.
Dados podem ser grandes arquivos do log do servidor, por exemplo, que podem oferecer insights sobre o que seus clientes estão procurando, dependendo dos níveis de granularidade.
Outra fonte de dados são os sensores. Há anos, os analistas têm falado da Internet das Coisas, em que sensores baratos conectados à Internet oferecem fluxos contínuos de dados sobre seu uso.
Eles poderiam vir de carros, ou pontes, ou máquinas de refrigerante. "O valor real em torno dos dispositivos é a sua capacidade para capturar os dados, analisar essas informações e transformá-las em ganhos de eficiência dos negócios", diz Kevin Dallas, gerente geral de sistemas embarcados Windows, da Microsoft.
3 - Você vai precisar de novos conhecimentos para o Big Data
Ao configurar um sistema de análise de um grande volume de dados o seu maior obstáculo será encontrar o talento certo para trabalhar as ferramentas de analise dos dados, de acordo com a analista James Kobielus, da Forrester Research.
O Big Data se baseia em uma sólida modelagem de dados. As organizações terão de se concentrar em ciência de dados, disse Kobielus. Em contratar modeladores estatísticos, profissionais de mineração de texto, pessoas que se especializem em análise de sentimento. Cargos que podem estar em falta.
Em 2018, os Estados Unidos sozinho pode enfrentar a escassez de 140 mil a 190 mil profissionais com profundas habilidades analíticas, bem como 1,5 milhões de gerentes e analistas com o know-how para usarem a análise de Big Data para tomar decisões eficazes, dizem os analistas da McKinsey.
Outra habilidade que você precisará ter em mãos é a de combinar grandes quantidades de hardware necessários para armazenar e analisar dados em profusão. Gerenciar 100 servidores é um problema fundamentalmente diferente de gerenciar 10 servidores.
4 - Big Data não requer organização de antemão
CIOs que têm planejado rigorosamente cada tipo de dados armazenado em um Enterprise Data Warehouse (EDW) podem respirar um pouco mais aliviados com as configurações de Big Data. Aqui, a regra é coletar os dados do primeiro e depois se preocupar em como você vai usá-los mais tarde.
Com um data warehouse, você tem que colocar para fora o esquema de dados para que você possa começar a lançar os dados em si.
"Isso basicamente significa que você tem que saber o que você está procurando de antemão", disse Jack Norris, vice-presidente de marketing da MapR. Como resultado, "você está achatando os dados e perdendo alguma granularidade", disse ele. "Mais tarde, se você mudar de ideia, ou quiser fazer uma análise histórica, estará limitado."
"Você pode usar um grande repositório de dados como uma lixeira, e executar a análise em cima dela, para descobrir as relações mais tarde", disse Norris.
5 - Big Data não é apenas sobre Hadoop
Quando as pessoas falam sobre Big Data, na maioria das vezes estão se referindo à plataforma Hadoop.
"Hadoop é uma iniciativa quente, com orçamentos e profissionais dedicados a ele," em muitas organizações, afirma Kobielus. Em última análise, no entanto, você pode usar outros software.
Pesquisas
Não por acaso, pesquisas recentes do Gartner apontam que a determinação do valor de Big Data para os negócios, a concepção de uma estratégia bem definida e a contratação de talentos especializados são hoje os três maiores desafios das empresas para colocar iniciativas de Big Data em prática.
Ao questionar os executivos sobre os desafios para implementação de Big Data, 56% destacaram não saber como determinar o valor dessa iniciativa para os negócios. Outros 41% mencionaram a falta de estratégia definida para esse tipo de projeto e outros 34% apontam a escassez de talentos especializados como uma das principais barreiras.
Entre as razões para ter Big Data, 55% apontaram a necessidade de melhorar a experiência com o usuário; 49% mencionaram ganhos de eficiência em seus processos; e 42% querem investir em novos produtos e modelos de negócios.
Site: CIO
Data: 16/06/2014
Hora: 8h11
Seção: Tecnologia
Autor: Joab Jackson
Link: http://cio.com.br/tecnologia/2014/06/16/cinco-cuidados-ao-tracar-a-estrategia-de-adocao-de-big-data/
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