Big data: O que define o sucesso ou o fracasso de um projeto - TI INSIDE Online | TI INSIDE Online
Postado em: 26/07/2013, às 15:34	por Marcus Figueiredo
O crescente volume de dados que precisa ser processado, analisado e armazenado nas redes corporativas tem desafiado os departamentos de TI e criado um novo ambiente tecnológico pautado pelo conceito de big data. Trata-se de um conjunto de soluções que propõem a gestão inteligente de enormes quantidades de dados estruturados e não estruturados. E, apesar de muitas empresas já terem iniciado a implantação desse modelo, o que se vê na prática são muitos projetos que fracassam pela dificuldade de captar, gerenciar e, principalmente, transformar os dados em informações relevantes para o negócio.
Domar imensos volumes de dados e ser capaz de extrair informações para as áreas de negócio já representa uma tarefa difícil por si só. No entanto, existem outras variáveis, além da tecnologia, que contribuem para o fracasso nos projetos de big data, as principais delas são: falta de alinhamento entre a área de negócio e de tecnologia, dificuldade de acesso aos dados distribuídos e ausência de conhecimentos específicos do negócio, que são críticos para a geração de bons "insights".
De todas as armadilhas, a primeira — e talvez a mais importante delas — é a questão da falta de alinhamento, já que os projetos exigem o envolvimento de pessoas de diferentes áreas e que tendem a ter visões diferentes sobre as prioridades do projeto e das empresas. Nesse caso, especialmente se a TI e as áreas de negócios não estiverem alinhadas para definir o escopo do projeto, as iniciativas tendem a perder o foco ao longo do tempo e se voltarem apenas ao gerenciamento da tecnologia necessária para atender às diversas exigências, em vez de focar na resposta aos objetivos de negócio.
O segundo grande gargalo das iniciativas de big data é a falta de acesso aos dados, o que normalmente acontece por conta da tendência de as informações estarem divididas em silos dentro das organizações, pelas diversas áreas de negócio (vendas, marketing, recursos humanos, entre outros). Para superar essa questão, os projetos precisam começar com o comprometimento dos executivos, para que os mesmos forneçam esse acesso aos dados relevantes.
Por fim, a terceira armadilha está na dificuldade de encontrar profissionais que tenham as competências adequadas para executar cada uma das etapas dos projetos de big data. Por tratar-se de uma tecnologia relativamente recente e que exige conhecimentos analíticos específicos — como entender o processamento da linguagem natural e o aprendizado das máquinas, entre outros — faltam pessoas capacitados no mercado para liderar e implantar as iniciativas. Na prática, esse tipo de iniciativa exige profissionais que mesclem a mentalidade de cientista e de pesquisador investigativo, com a habilidade de um programador.
A pergunta que fica é: Como, em meio a tantas barreiras, as empresas podem ter sucesso nos projetos de big data? A primeira resposta está em definir a ação de forma mais clara para toda a empresa. Assim, em vez de usar o termo big data, as empresas podem classificar as iniciativas como "projetos para aprender mais sobre clientes e entender o comportamento dos mesmos". Com isso, fica mais fácil demonstrar o valor desse tipo de ação ao demonstrar, na prática, como a análise de grandes volumes de dados possibilita responder a questões cruciais para as áreas de negócios.
Ao mesmo tempo, as empresas devem evitar a implantação de uma iniciativa enorme. Para isso, vale dividir o projeto em diversas ações menores, voltadas a solucionar problemas específicos. Dessa forma, há uma menor tendência de se perder o objetivo da ação e evitar a causa de fracasso de muitos projetos de TI: a constante mudança de exigências e de foco de todos os envolvidos.
Por fim, é necessário mapear quais as questões relacionadas à análise de grandes volumes de dados têm mais impacto para o negócio e, a partir daí, criar uma lista prioritária de projetos envolvendo big data. E lembre-se: uma iniciativa de sucesso independe de sua abrangência. A melhor forma de não se expor ao fracasso é focar em ações que tenham mais chances de sucesso, em vez de falhar em grande escala.
*Marcus Figueiredo é gerente de marketing de software da Dell para América Latina.
Tags: aprendizado das máquinas, Big Data, dados estruturados, dados não estruturados, gestão inteligente, informações relevantes, linguagem natural