Embora tenha surgido há mais de uma década, o Big Data é um conceito relativamente novo no ambiente corporativo. Traduzido de forma literal como “Grandes Dados”, na prática, é algo muito maior do que o termo sugere. Sendo uma conceituação que se baseia em três pilares (Volume de dados, Velocidade e Variedade), o Big Data está relacionado à maneira como uma organização lida com a enorme quantidade de informações que tem a sua disposição.
Veja neste artigo a importância do Big Data para PME e cinco passos para fazer o seu projeto nessa área decolar. Continue a leitura e confira!
Importância do Big Data para PME
Depois das pessoas, podemos dizer que a informação é o bem mais precioso que uma empresa possui. Quanto mais informações uma empresa tiver a disposição, maior será a vantagem competitiva em relação aos seus concorrentes.
O Big Data surge como uma grande opção para as PMEs, pois proporciona a capacidade de analisar e correlacionar diversos dados, internos e externos da organização e de trazer insights sobre coisas não pensadas anteriormente, gerando, assim, novas descobertas que podem e devem ser utilizadas no planejamento estratégico da companhia.
Ao analisar dados externos do seu negócio, uma PME consegue estar à frente de seus concorrentes, que em geral, não observam o que ocorre fora de sua organização.
Agora, vamos oferecer cinco dicas para ajudar o projeto de Big Data dar certo na sua PME.
Como fazer o seu projeto de big data dar certo
1 – Faça as perguntas certas
Para que qualquer negócio tenha sucesso é necessário que exista clareza em relação às metas. Quanto mais claro for o seu objetivo, mais fácil será traçar uma estratégia de implementação de ações que possam alcançá-lo, reduzindo, consequentemente, o tempo e os custos do projeto.
Para chegar a essa definição sobre o Big Data, pergunte-se: qual o principal objetivo ao implantar essa ferramenta em minha PME? Estou ficando atrás dos meus concorrentes? Consigo criar produtos inovadores? O planejamento estratégico da minha PME é assertivo? Existem lacunas no entendimento do comportamento de compra do meu público-alvo?
2 – Escolha uma boa plataforma
A escolha da plataforma é essencial. Escolha uma que seja escalável, que esteja sempre em constante evolução. É importante optar por aquela que lhe proporciona maior eficácia em relação ao volume de dados que você precisa analisar e que, também, ofereça velocidade de entrega e variedade.
Dê preferência para plataformas open source que, além de, muitas vezes serem gratuitas, estão sempre sendo atualizadas pela comunidade de desenvolvedores. Dessa forma, o seu custo será apenas com implantação, gestão e manutenção.
3 – Incentive a equipe a comprar a ideia
Para que o projeto corra dentro de um bom ritmo e alcance resultados excelentes, todo o seu time precisa entender e comprar a ideia, estar comprometido. Isso não se aplica apenas ao gerente de TI ou ao analista do sistema, mas a todas as pessoas que trabalham ou que irão trabalhar direta ou indiretamente no projeto. Todos devem entender como essa ferramenta irá contribuir para o seu trabalho e para o desenvolvimento da empresa.
4 – Promova diversos experimentos
Provavelmente, para sua empresa chegar ao nível atual teve que passar por diversas mudanças, criou alguns produtos ou serviços que não deram certo e outros que foram melhorados ao longo do tempo. Com o Big Data, não é diferente!
É necessário que você teste, faça experimentos, comparativos e observe qual configuração lhe proporciona os melhores resultados em relação aos seus objetivos.
5 – Aprenda com os resultados e planeje o futuro
Depois de realizados os primeiros testes, você deve analisar os resultados a fundo, implantar o que deu certo, ajustar o que tem potencial, mas que não obteve os resultados esperados, e descartar o que deu errado.
Nesta fase, você também deve observar a necessidade de obter novas funcionalidades ou de investir mais tempo para treinar a equipe, com o objetivo de tirar o máximo de proveito do que a ferramenta pode oferecer.
Big Data para PME é uma excelente alternativa, mas que deve ser bem planejada para que o projeto tenha o sucesso esperado e o investimento se transforme em lucro, não apenas mais um processo trabalhoso.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?