Big Data

5 mitos sobre Big Data que você precisa abandonar HOJE!

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TTecnologias disruptivas geralmente emergem em meio a muitas especulações, esperanças e, infelizmente, desinformação. O que se convencionou como a “era dos dados” ou “a era da informação”, acabou se tornando um emaranhado de dados embaralhados, não-estruturados, que requerem mais do que nosso bom senso para fazerem sentido e gerarem insights.  

Nesse contexto, muitas empresas têm caminhado para estratégias mais robustas de dados, a fim de explorarem o potencial dos dados que produzem e recebem, cruzando-os com dados de mercado, clima, demográficos, etc. Dentro do potencial infinito dessa estratégia, existem muitos mitos sobre o alcance e funcionamento do Big Data.  

Neste artigo, vamos explorar, muito baseado no livro ‘Transformação Digital – repensando o seu negócio para a era digital’, de David L. Rogers, os maiores mitos em torno do Big Data e como sua organização pode contorná-los, a fim de implementar uma estratégia bem sucedida.  

  • Mito 1: O algoritmo resolve tudo  

Por mais eficientes que sejam os algoritmos e mais potentes que sejam nossos computadores, qualquer estratégia de Big Data exige o envolvimento de analistas humanos altamente qualificados.  Recentemente, muito tem se falado sobre ‘AI Bias’ – ou seja, sobre o enviesamento que os algoritmos assumem, de acordo com a visão dos programadores e a tendência das amostras. Existe um aspecto ético claro na adoção de estratégias de dados, que requer olhares atentos do time de dados das empresas.  

Para além disso, as perguntas feitas para os dados precisam ser assertivas e pensadas de forma inteligente – sendo necessário, então, gestores dedicados a estruturar frameworks de perguntas e respostas para os conjuntos de dados.  

  • Mito 2: Correlação é tudo que importa  

Para os leitores mais estatísticos desse blog, as palavras ‘correlações’ e ‘causalidade’ dizem muito. No entanto, é necessário dar um passo atrás e pensar na intenção e na motivação de uma estratégia de Big Data. Se, para sua empresa, a utilização de dados se relaciona com um caráter preditivo, a correlação existente entre as amostras basta. No entanto, se seu conjunto de dados é não-estruturado, ou, as investigações de dados visam a geração de inferências sobre uma população ou amostra, se torna essencial pensar nas relações de causa/efeito entre as variáveis.   

No livro ‘Transformação Digital – repensando o seu negócio para a era digital’, o autor cita o exemplo da utilização de dados na Prefeitura de Nova York, que descobriu a relação de causalidade entre a redução de verba para poda das árvores e o aumento das ações de indenização contra o Estado, por lesões corporais. Nesse exemplo, esses dados não estavam, historicamente, relacionados. Foi necessária a construção de uma causa (a redução de verba para poda das árvores), interligada ao efeito (aumento das ações de indenização).  

Do ponto de vista industrial, a coisa toda aumenta de proporção: imagina a quantidade de dados que não são, convencionalmente, lidos como causa e efeito um dos outros na sua organização  

  • Mito 3: Todos os “good data” são “big data” 

Vamos lá: uma estratégia de dados é diferente de uma estratégia de Big Data. O ‘mundo confuso do Big Data’, como afirma Rogers, está mais relacionado a trazer sentido e informações úteis de dados não-estruturados. Ou seja: os dados organizados (estruturados) da sua organização, como KPIs, interações no site, balanços contábeis, podem ser bem aproveitados e correlacionados numa estratégia um pouco menos ousada como a de Big Data. Existem informações que a sua empresa já se beneficia delas e que, através da ciência de dados, podem ser impulsionadas.  

Agora, em operações complexas, com cadeias de suprimentos robustas, a tendência é que existam um conjunto maior de dados não-estruturados. Se é esse o caso da sua organização, talvez seja o momento de abrir espaço para uma estratégia de dados direcionada para Big Data.  

  • Mito 4: Está muito cedo/ tarde pra implementar uma estratégia de Big Data na minha empresa  

Entre os late adopters e os early adopters tem um caminho intenso e não necessariamente linear, pautado na necessidade do seu negócio.  

Para os que consideram cedo para fazer esse movimento, o raciocínio mais adequado é: no segmento de mercado que eu estou inserido, qual a tendência em direção a adoção de uma estratégia dados/ Big Data? Para as necessidades internas da minha organização o quanto uma área de TI articulada com dados pode impulsionar meus resultados?  

Agora, para os que estão na corrida pela implementação de um planejamento em Big Data, é importante, acima de tudo, evitar o Data Frustration – a frustração com estratégias mal articuladas de dados, que impedem que investimentos futuros sejam bem vindos junto aos sponsors dentro da organização. Para isso, nós, da SGA, recomendamos que sua organização recorra a um parceiro qualificado para mapear as urgências e sugerir os melhores movimentos, antes de proceder com a contratação de uma equipe voltada para a solução de um problema, até então, desconhecido ou não-dimensionado.     

  • Mito 5: Não tenho a expertise necessária para implementar uma estratégia de Big Data na minha organização  

Segundo um estudo do Infor Channel, “o outsourcing é uma solução viável para manter a TI em desenvolvimento em momentos de instabilidade”. Não ter expertise internamente não é desculpa! Com o nível de especialização que os recursos e serviços de TI tem assumido, é fato: apenas organizações muito grandes ou com operações muito complexas terão condições de internalizar em seus times de TI profissionais que entreguem inteiramente todas as demandas de transformação digital do negócio.  

Até mesmo para que os gestores da sua empresa tenham em mente, de forma clara, as necessidades do negócio que podem ser resolvidas através do Big Data, se faz necessário um mapeamento orientado por profissionais que consigam concatenar a expertise sobre as ferramentas tecnológicas que poderão ser empregadas e uma visão holística do negócio.  

Uma vez superados os mitos na implementação de uma estratégia de Big Data, caso você tenha alguma dúvida em relação aos problemas que essa solução resolve, entre em contato que um de nossos especialistas irá te direcionar para o melhor caminho!   

Por Amanda Ramalho, Business Intelligence da SGA.

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