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Estratégia de Big Data & Analytics: entenda seus benefícios

A adoção de uma estratégia de Big Data por parte das grandes empresas vai exigir que as equipes de segurança reavaliem seus conceitos sobre governança de dados.

Ainda que muitas organizações já estejam familiarizadas com alguns aspectos básicos, como saber de onde veio o dado, apontar um guardião para aquela informação, entre outros; muitos gestores ainda não definiram a governança mais essencial.

Tradicionalmente, a governança de dados era bem mais simples do que precisa ser atualmente.

Basicamente, consistia em integrar os dados em um único silo, e passar a sua governança para o mais alto nível.

O processo era lento, e a consulta dos dados acabava ficando restrita a pequenos grupos na organização.

Nova abordagem

A nova abordagem do Big Data é totalmente diferente: está relacionada à agilidade e eficiência, e ao entendimento do que aquele dado pode trazer em termos de benefício às empresas.

Entretanto, o Big Data vai promover uma mudança de paradigma muito maior do que está ocorrendo atualmente.

E isso vai acontecer de maneira mais acentuada, por conta da transformação que o Business Analytics proporciona.

Ou seja, é fundamental estabelecer uma relação entre a segurança dos dados, sua governança, e sua utilização.

Ao se aplicar uma governança ágil de dados, as organizações podem garantir os controles apropriados, sem inibir a velocidade e a flexibilidade de ideias e inovação que uma estratégia de Big Data traz consigo.

Claro que essa mudança acontece, também, porque houve uma mudança no valor dos dados.

Se antes o que entrava em cena era o Business Intelligence, com sua arquitetura totalmente voltada para dados estruturados e previamente definidos, hoje o contexto é cada vez mais diferente. 

Inovação dos dados

Veja o que a inovação dos dados vai mudar em termos de governança nos próximos anos.

Função dos dados

É fácil identificar quem detém os dados, mas às vezes é difícil determinar quem responde por ele e quem o guarda.

Por exemplo, quem é o responsável por gerar a análise de um determinado dado ou correlação de dados?

Se esses papeis não estiverem determinados de maneira clara, fica difícil inserir as informações para análise no contexto geral.

Envolvimento do negócio

A estratégia de Big Data acaba envolvendo várias áreas do negócio.

Big Data deve fazer parte da estratégia da empresa, e os gestores devem evitar usar a análise de dados para apenas um aspecto do negócio.

Mais do que isso, é preciso traçar a governança e o destino dessas informações, tais como: qual o prazo que essas informações precisam ser armazenadas?

É necessário guardar toda a informação vinda das mídias sociais, ou só parte dela?

A governança de dados é mais do que um pequeno grupo de pessoas interessada em manter a qualidade dos dados – deve ser um esforço corporativo.

Envolvimento dos gestores

Quanto maior envolvimento do negócio, mais é necessário que os gestores –principalmente a média gerência—seja envolvida na estratégia de Big Data.

Até então, a governança de dados só precisava do apoio do C-Level –hoje, é necessário também buscar suporte dos gestores da camada média para que a política de governança funcione de maneira adequada.

Desafios Técnicos

O Big Data traz novos desafios na gestão de dados, como a manutenção de uma linearidade dos dados, sua integridade e qualidade, a fim de que eles possam ser transformados em informação útil.

Análise Operacional

Não é raro encontrar uma empresa que tenha iniciado sua abordagem ao Big Data a partir do comportamento do cliente, da sua experiência e jornada.

Em 2013, por exemplo, 40% das empresas empregavam o Big Data para esse fim.

Em 2016, a situação mudou completamente: pesquisas mostram que ao menos 70% das empresas utilizam o Big Data para melhoria e eficiência operacional.

Em se tratando dos clientes, é fácil determinar a governança desses dados.

Mas como estabelecer a estratégia quando se trata de dados operacionais complexos, vindos de diferentes departamentos?

Para se ter uma ideia da complexidade desta questão, basta avaliar alguns exemplos bem-sucedidos da aplicação do Business Analytics.

Indústrias têm utilizado a tecnologia para descobrir, por exemplo, as causas de problemas relacionados à qualidade, o que pode diminuir o erro em até 50%.

Como isso é possível? São os dados de máquina que passaram a ser analisados.

E eles estão lá, à disposição de qualquer um. 

Outro exemplo interessante é o da companhia de trens do Reino Unido.

A empresa usou soluções de análise operacional para melhora tomada de decisões no que tange à manutenção preventiva – ocasionando uma economia de US$ 141 milhões em cinco anos.

Inteligência Operacional

Soluções de Inteligência Operacional podem correlacionar e analisar dados de fontes variadas em várias latências (desde o batch, até o tempo real), para revelar informações importantes.

Com isso, é possível reagir imeadiatamente.

O principal ponto da Inteligência Operacional é o ganho de insights utilizando novas fontes de dados, o que permite que oportunidades de negócios, ameaças organizacionais, ou problemas de performance sejam detectados e endereçados o mais rápido possível.

Implementações bem-sucedidas de ferramentas de inteligência operacional para monitorar e analisar as atividades do negócio, oferecendo a um número grande de usuários internos a visibilidade necessária para identificar um problema ou uma oportunidade, ou para a tomada de decisão.

Obstáculos

Apesar da vantagem e dos benefícios em se usar dados analíticos para análise operacional, poucas empresas estão utilizando a tecnologia.

As razões mais usuais para isso são a qualidade pobre dos dados, e uma diversidade muito grande de formatos.

Obter os dados também costuma ser um problema recorrente, e determinar quem é seu dono está intrinsecamente ligado a isso.

Mas qual é a diferença entre as organizações que estão lutando para utilizar os dados de máquina de forma adequada, em relação aos gigantes da tecnologia que já estão muito à frente?

Empresas como Facebook e Google encaram o Big Data e o Business Analytics como algo inerente ao seu negócio – esta é a maior diferença.

Outras questões envolvem a integração dos dados, a coleta rotineira de dados não estruturados, o uso de dados externos para melhoria de insights e o uso dos dados de máquina de forma recorrente.

 Isso, claro, pressupõe uma governança já bem estabelecida das informações.

Futuro

De qualquer maneira, o movimento em direção à análise operacional dos dados não tem volta.

A Internet das Coisas – IoT  vai gerar um volume gigantesco de dados, e uma oportunidade ímpar de transformar a eficiência operacional.

Outro desafio envolve a integração de terceiros no processo.

Por exemplo: como uma montadora analisa os dados dos seus terceiros para garantir maior eficiência, ou diminuir, por exemplo, a incidência de recalls?

O conceito de Big Data possui grande potencial para melhorar a eficácia operacional corporativa.

Ao utilizar os dados disponíveis em seu patamar máximo, é possível para uma companhia tomar decisões mais adequadas, melhorar seus produtos e serviços e leva-los aos clientes de forma mais eficiente e produtiva.

Isso faz com que se ganhe um diferencial competitivo para sobreviver em ambientes econômicos altamente voláteis.

Conclusão

Quanto ao impacto dentro da estrutura de negócios, a avaliação ajuda a transformar a forma com que o trabalho é feito para se tomar a melhor decisão de negócio.

Mas é preciso que exista um engajamento na hora de tratar as informações disponíveis e os processos em meio às mudanças.

E já existem tecnologias próprias para a análise dos dados nessa amplitude.

A estratégia de Big Data pressupõe uso de Business Analytics para realizar a análise dos dados de máquina em tempo real, permitindo análises mais aprofundadas a partir de dados gerados pelo próprio negócio.

Quer saber mais? Confira blog! 😉
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