O Big Data é uma ferramenta tecnológica estabelecida para a coleta e análise de informações digitais das empresas. Porém, grande parte do conhecimento sobre a análise de dados em geral ainda é fornecida em inglês — idioma oficial da tecnologia —, o que contribui para que informações incorretas se espalhem.

Por conta disso, neste post, vamos desmistificar quatro mitos sobre Big Data. Confira!

1. É um conceito novo
Como o Big Data passou a ser um assunto bem mais comentado nos últimos anos, gerando uma avalanche de informações e mitos em geral, muitas pessoas acreditam que o conceito ainda é novo e incipiente demais para merecer um investimento mais sério.

Na verdade, como aponta um artigo do conceituado jornal The Washington Post, o astrônomo Johannes Kepler, baseando-se no trabalho de Tycho Brahe, já utilizava amplas quantidades de dados para elucidar certos mistérios do movimento planetário.

Mas foi apenas em 2001 que o analista Doug Laney nomeou os três primeiros Vs do Big Data — velocidade, volume e variedade.

2. Serve apenas para as empresas de grande porte
Realmente, muitas organizações multinacionais investem na ferramenta, assim como na contratação de cientistas e analistas para mineração e análise de dados.

Mas isso não significa que as empresas de porte mais modesto estão automaticamente excluídas do acesso ao Big Data. Ter um banco de dados otimizado é cada vez mais importante para as pequenas e médias companhias sobreviverem.

Como a ferramenta apresenta uma versatilidade sem igual ao se adaptar a qualquer tipo de negócio, o serviço tem se tornando mais barato e acessível — e a tendência é que se popularize ainda mais.

3. Deve trabalhar apenas com dados limpos
O conjunto de informações colhidas pela tecnologia e consideradas “sujas” é chamado de “dirty data”. Esse grupo compreende tanto dados incompletos como informações incorretas.

Existem algumas formas de gerar resultados inconsistentes na investigação do banco de dados de uma companhia. Entre as razões para a produção de dirty data, estão as mudanças constantes de processo e a inclusão de valores errados.

No entanto, toda análise também se beneficia do uso de dirty data, pois evidencia os problemas de qualidade dos dados. A partir disso, é possível desenvolver ferramentas para preencher bancos com muitos detalhes, evitando o erro humano e obtendo resultados analíticos superiores.

4. Não faz diferença para a empresa
Esse é um dos mais difundidos mitos sobre Big Data. É importante saber que essa ferramenta trabalha com análise preditiva — a capacidade de investigar cenários específicos e traçar possíveis tendências e oscilações que podem interferir no planejamento estratégico da empresa.

Assim, o Big Data opera ativamente na previsão de tendências do mercado, o que facilita a análise do público-alvo e das mudanças do comportamento dos clientes em geral. Independentemente do porte da companhia, investir em uma análise consistente dos dados é essencial para se destacar em relação aos concorrentes.

Como vimos, a tecnologia ainda é fonte de inúmeros mitos que influenciam no julgamento de profissionais interessados em implementá-la. Mas a ferramenta tem se consolidado como uma alternativa forte para incrementar a coleta e a análise de informações digitais para empresas de todos os portes e segmentos. Por isso, os mitos sobre Big Data só tendem a diminuir.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

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.