O investimento em big data é necessário para obter vantagens em insights do negócio. No entanto, há várias outras condições que devem ser observadas na hora de investir.

Segundo o instituto Gartner, menos de 10% das provas de conceito de big data se tornam implementações sem que haja um alinhamento do projeto com os objetivos do negócio. As provas de conceito de big data acabam enfrentando três desafios que dificultam sua adoção.

O principal deles é que o modelo prático deve provar que a tecnologia funciona e mostrar como acrescentará valor ao negócio. Além disso, para que possam ser operadas, novas ferramentas exigem novas competências que podem levar tempo para serem desenvolvidas (em geral, mais tempo que o existente para a prova). Por último, todo experimento requer hipóteses.

Ao longo do tempo, esses três desafios podem ser vencidos, mas, no início, são suscetíveis a falhas. Ainda assim, é possível inferir que as informações geradas pela análise de dados são úteis para a empresa, uma vez que a solução esteja em sintonia com os negócios, as competências sejam desenvolvidas e as hipóteses estejam definidas.

O perigo da exaustão

A maioria das organizações considera os dados importantes. No entanto, muitas ainda não investiram na questão operacional dos dados, especificamente no que diz respeito à sua qualidade.

A análise de dados requer suporte da liderança, uma boa governança, com um quadro bem definido de papéis e responsabilidades, e recursos na forma de uma equipe de administração de dados com uso de boas ferramentas de controle, monitoramento de qualidade e ajuste de problemas.

Todo esse trabalho custa dinheiro e os investimentos nunca foram tão evidentes como para essa parte de TI. No entanto, os benefícios dos dados de qualidade foram distorcidos a ponto de se tornarem uma espécie de exaustão digital. O investimento em dados de qualidade passou a ser visto como um “lugar comum”, uma necessidade regular, e não como um ativo valioso, uma escolha estratégica.

É a necessidade cada vez maior de personalização que tem mudado esse cenário, fazendo com que as ferramentas de big data passassem a ser vistas como uma chave para a otimização dos negócios.

Isso nos leva ao próximo critério de sucesso de big data: a vantagem em insights requer um sistema em vez de uma abordagem de solução. A tecnologia é apenas uma parte das capacidades de TI para melhorar a experiência do cliente e, por conseguinte, a geração de receitas.

Com ITProPortal