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Big Data Analytics: Explosão de informação

Essencial para orientar a tomada de decisão, reduzir custos e otimizar operações, a compilação e análise de dados tem penetrado não somente em companhias consolidadas, mas também startups. Neste cenário, a tecnologia e seus interlocutores tem papel fundamental para garantir resultado e inovação
Big Data Analytics: Explosão de informação

O universo digital está crescendo cerca de 40% ao ano e a estimativa é de atingir 44 bilhões de gigabytes até 2020, o que representa 10 vezes mais do que em 2013, segundo dados da consultoria IDC.  E o grande responsável por esse aumento de tráfego digital é a informação. A pesquisa Big Decisions conduzida globalmente pela PwC sinaliza que 39% das organizações tomam decisões estratégicas, como novos desenvolvimentos e entrada em mercados, orientada por uma análise de dados.

“No geral, 80% das informações criadas e utilizadas por uma empresa são dados não estruturados, o que torna a manipulação e interpretação mais complexa”, André Pannunzio, da PwC Brasil

Com o suporte de Big Data Analytics, as empresas têm conseguido melhorar a eficiência de custos, confiabilidade do sistema, qualidade do produto e níveis de serviço, além de criar novos fluxos de receita e modelos de negócios. Coletar dados é a palavra de ordem para qualquer tipo de dispositivo ou origem. Novos insights e oportunidades de mercado estão camuflados entre as informações contidas na chamada Internet das Coisas (IoT). Estimativas apontam que, até 2020, cerca de 50 bilhões de itens estarão conectados à internet, totalizando US$ 7,1 trilhões, quase o dobro do atual mercado global de TI e telecomunicações.

Na IBM, a receita líquida de Analytics foi de US$ 5,6 bilhões no quarto trimestre do último ano. “Na era do Big Data e técnicas sofisticadas de Analytics, como análises preditivas, grande parte das organizações já reconhecem que o que as fará ter um valor competitivo diferenciado é a velocidade e sofisticação que tratam as informações”, avalia líder de Big Data & Analytics da IBM Brasil, Djalma Cerino.

Márcio Gadaleta, da Oracle

De acordo com Marcio Gadaleta, diretor de desenvolvimento de negócios para Analytics e Big Data da Oracle, as empresas vivem a verdadeira transformação digital, o que coloca os dados e análises como ponto central.  “A capacidade de implantar rapidamente soluções com o uso de tecnologia em nuvem estão levando a uma maior demanda por projetos de inovação, e por consequência, a implementação de projetos de Big Data”, pondera.

O que antes estava restrito ao universo da telecomunicação e indústria, hoje atinge todos os mercados e setores. Exemplo disso, é o projeto It´s your time, desenvolvido pela Oracle com o produtor musical Dudu Borges, o cantor Maluma e a dupla sertaneja Bruninho & Davi. Por cinco dias, ferramentas de Big Data coletaram dados de social listening para criar uma música de acordo com as preferências do público. “A partir desses dados, os artistas fizeram alterações na letra, incluíram instrumentos e adaptaram a música ao que o público brasileiro gosta mais”, conta Gadaleta.

Desafios e oportunidades

Atualmente, os maiores desafios do mercado de Big Data estão ligados à governança dos ambientes e escassez de mão de obra capacitada. Contudo, a própria indústria de tecnologia tem contribuído de forma ativa com cursos gratuitos para a formação de IBM. “As principais tecnologias de Big Data estão em uma curva de evolução acentuada e neste momento é interessante procurar soluções que tenham compromisso de compatibilidade com as plataformas abertas”, avalia Cerino.

André Pannunzio, da PwC Brasil

Para André Pannunzio, sócio da PwC Brasil, os projetos de Big Data lidam com diferentes tipos e fontes de dados: estruturados, desestruturados, internet, redes sociais, entre outros. No geral, 80% das informações criadas e utilizadas por uma empresa são dados não estruturados, o que torna a manipulação e interpretação mais complexa. “Ainda temos algumas limitações em relação aos bancos de dados tradicionais. Segurança da informação também requer atenção durante a definição da estratégia de Big Data”, diz. E em meio a esses desafios, surgem também soluções de Big Data em nuvem. Sensores são capazes de produzir uma infinidade de dados que precisam ser analisados. Segundo o executivo da Oracle, empresas devem ficar atentas à demanda que será criada por dados de sensores.

Entre as tendências estão: Ferramentas de Big Data stream, oferecendo dados em tempo real, e automatização de análises de grandes volumes de dados, impulsionados por inteligência artificial e computação cognitiva.  “As comunidades abertas de tecnologia têm contribuído de forma decisiva na agilidade do desenvolvimento e na adoção de novas tecnologias, como a ODPi (Open Data Platform Initiative), Apache Foundation e Cloud Foundry”, complementa o especialista da IBM.

Há, portanto, um potencial de crescimento deste universo para toda a cadeia de tecnologia. Para Ronaldo Miranda, vice-presidente para a América Latina e gerente geral da Arrow ECS no Brasil, o alto volume de dados aliado à tecnologia abre uma janela para distribuidores. “Com a necessidade de capacitação, cabe ao distribuidor essa expertise, permitindo que trabalhem com inovação um portfólio de tecnologias desenvolvidas para atender essa demanda com segurança e eficiência”, analisa.

Passo a passo para ser uma empresa orientada ao Big Data

  1. Definir as necessidades de negócio

Definição de necessidades de informações que o negócio precisa melhorar, impulsionar ou sustentar, onde estão os processos críticos e o que é preciso resolver com um projeto de dados

  1. Otimizar a estrutura de dados

Integrar e entender as estruturas de dados, imprimindo confiabilidade nas informações e sistemas que as coletam

  1. Defina o que é relevante

Revestimento de estruturas e quadros de governança, a fim de permitir a identificação e avaliação eficazes e atentas aos riscos. Tudo atrelado à definição de quais dados são de fato relevantes

  1. Pense grande e comece pequeno

Identificação de fraquezas e fortalezas (negócio, equipe, tecnologia, metodologia, etc). Início de pequenos projetos orientados para a experiência, para aprendizados e melhorias

  1. Estabeleça e monitore a eficiência do seu programa de dados

Mensuração de sucesso do projeto e otimização contínua do programa de Big Data, acompanhando o status da integração, riscos, problemas e oportunidades. É importante monitorar o impacto no desempenho das empresas a partir da integração da tecnologia adquirida com as plataformas existentes

 

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