Pessoas e empresas do mundo moderno lidam todos os dias com o excesso de dados. Essa é uma situação que causa vários problemas, e a perda de foco talvez seja o principal. Em um mar de informações desencontradas, fica difícil se concentrar em soluções de negócios efetivas.
Neste conteúdo, explicamos o que é o excesso de dados e como prejudica as empresas. Além disso, apontamos formas de superar esse desafio, destacando que a melhor alternativa não é se desfazer de dados supostamente irrelevantes. Continue a leitura e saiba mais!
O que é o excesso de dados?
Há uma relação direta entre Big Data e excesso de dados. Isso significa que a quantidade de registros não é um problema em si, mas a forma errada como eles são usados. Em outras palavras, a empresa acaba mantendo muitos dados sem relevância, o que pode afetar sua produtividade e seu desempenho, como vamos mostrar a seguir.
Como o excesso de dados pode prejudicar a empresa?
A maior complicação de lidar com tantos dados é a perda de tempo. Na prática, o colaborador acaba lidando com informações pouco ou nada relacionadas ao seu setor. Esse desencontro o faz se desviar do foco para o que realmente importa.
Esse cenário também pode acontecer com os sistemas usados na empresa. A princípio, o intuito destes era simplificar processos e automatizar rotinas, mas isso infelizmente nem sempre condiz com a realidade.
Por consequência, a empresa perde timing e oportunidades importantes. Por sua vez, os concorrentes tendem a se fortalecer, principalmente quando sabem usar bem o Big Data.
O que fazer para superar esse desafio?
Como deu para perceber, o excesso de dados não se resolve eliminando-os. O certo a fazer é aplicar o Big Data com qualidade, de modo que nenhum registro deixe de se transformar em informação e inteligência de negócios.
Acompanhe os tópicos a seguir e entenda melhor como superar esse desafio de lidar com tantos dados!
Armazenamento
Após estabelecer uma sólida política de análise e apuração, é fundamental escolher um lugar seguro. Em muitos cenários, a nuvem é uma excelente alternativa. Afinal, entre outras coisas, oferece segurança e disponibilidade quase integral.
Mais do que isso, o ambiente na nuvem pode ser configurado em relação às permissões de acesso. Dessa forma, o risco de alguém sem autorização usar esses dados de maneira indevida é menor.
Compartilhamento
Quando o Big Data é bem implementado, também se faz necessário definir quem deve ter acesso a esses dados. Além da questão da segurança, isso é importante em termos de eficiência e produtividade. Desse modo, o colaborador vai trabalhar com um conjunto específico de informações, aumentando as chances de a empresa aproveitar melhor todos os dados que ela coleta das mais variadas fontes.
Como visto, o excesso de dados causa perda de foco e outras consequências para as empresas. Portanto, é essencial seguir as recomendações citadas aqui para resolver esse problema e permitir que a companhia performe bem, tenha um diferencial competitivo e esteja alinhada às novas tendências do mercado.
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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?