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.
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!
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