Por que o Big Data não decolou como o esperado?

Combinado às mídias sociais, cloud e mobilidade, o tema Big Data tem sido objeto de grande discussão no mundo da tecnologia. É comum, por exemplo, quando se trabalha neste segmento, ouvir perguntas como: Você sabe fazer ou faz Big Data?

Desde o seu surgimento em 2011, muito se fala sobre essa tecnologia, caracterizada pelo grande volume, variedade e velocidade de dados, porém ainda se faz necessário uma compreensão real de como utilizá-la. Rapidamente o Big Data foi ganhando notoriedade no mercado porém, em um par de anos, em 2013 mais precisamente, o interesse em torno desta nova tecnologia começou a enfrentar uma curva descendente. Tanto que em 2016, de acordo com o Gartner, os investimentos em Big Data diminuíram cerca de 25% em relação ao no anterior. Isso ocorreu e vem ocorrendo por que muitas empresas não conseguem enxergar o ROI desta solução. Mas, o que deu errado? Por que o Big Data não decolou como o esperado? Será que essa tecnologia por si só se basta?

Outro dia, lendo um artigo em uma revista especializada, vi uma informação que me chamou muito a atenção. Um executivo que acabava de assumir posição de destaque em uma grande empresa, quando questionado a respeito de seus planos, respondeu que sua estratégia seria investir em Big Data. Fique intrigado com o que ele quis dizer com isso. E, também, pude perceber que a maioria das pessoas tem a crença de que o Big Data é, na verdade, a solução de todos os seus problemas. E não é bem assim.

Estou há mais de 20 anos no mercado de BI e tenho percebido uma forte tendência em cometermos sempre os mesmos erros do passado.  Em minha visão, o que acontece com o Big Data hoje é algo semelhante ao que ocorreu com seu primo mais distante, o Data warehouse (DW). Que embora esteja aquém do Big Data do ponto de vista tecnológico e de performance, também visa a construção de uma base de dados com informações detalhadas. 

Se voltarmos lá atrás, quando se começou a falar de DW, ele também era considerado o salvador, mas cinco anos depois de seu surgimento, já havia se transformado em uma palavra proibida, pois muito se investiu e poucos resultados foram vistos. Isso tudo tem explicação no fato de que a tecnologia não existe por si só e não pode ser responsabilizada pela resolução ou não de todos os problemas.

E é para evitar que a história se repita que devemos voltar à atenção ao que foi dito pelo Gartner: o Big Data precisa ter aplicação no dia a dia e de maneira nenhuma pode ser pensado como um esforço exclusivo.  Não estamos falando da estratégia em si, mas sim da ferramenta para ajudar a traçar o plano de negócios. 

Em resumo, não basta investir em Big Data, é preciso ter um propósito e uma estratégia de negócios bem definidos. A informação por si só não é válida, se não for possível acessá-la de maneira aderente à sua necessidade e extraindo o real valor que ela traz para o negócio.  E é aí que entra a plataforma analítica, que viabiliza o acesso ao Big Data e coloca inteligência nesse processo, em tempo real, permitindo ao usuário tirar o máximo proveito desses dados.  

Graças a sua habilidade de utilizar os dados, análises e raciocínio sistemático, o analytics conduz a uma tomada de decisão mais eficiente e inteligente. Independente do segmento, transformar dados em informações valiosas é parte crucial do processo de gestão. Sem dúvida nenhuma essa combinação ajuda a tornar os investimentos muito mais assertivos e a alavancar todo o potencial desse gigantesco volume de informações.

(*) Flavio Bolieiro é Vice Presidente América Latina da MicroStrategy

Fonte: CIO
Data: 14/12/2016
Hora: 20h01
Seção: Opinião
Autor: Flavio Bolieiro
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Link: http://cio.com.br/opiniao/2016/12/14/por-que-o-big-data-nao-decolou-como-o-esperado/