Governança de TI

Big Data — Tudo que você precisa saber está aqui!

Escrito por Telium

Introdução

Os dados estão atualmente em todos os lugares. E elas são muitos, em volume cada vez maior. Bancos, companhias aéreas, operadoras de telefonia, redes sociais e muitas outras empresas de diversos segmentos convivem diariamente com grandes quantidades de informação.

Nunca paramos para pensar nisso, mas milhões de e-mails são trocados todos os dias, milhares de transações bancárias acontecem todo segundo, operadoras registram centenas de chamadas e tráfego de dados a cada instante e assim por diante. É esse enorme volume de dados que o big data representa.

Esse material é colhido dos mais diferentes locais, em formato estruturado ou não estruturado, e serve para guiar estratégias corporativas. Cedo ou tarde, todas as empresas vão se valer do big data — não importa em qual etapa digital a companhia esteja, ignorá-lo certamente vai implicar perda de competitividade.

Confira, a seguir, como o big data já está sendo usado e o que essa tecnologia guarda para o futuro. Boa leitura!

Definição de big data

A definição mais comum de big data é que se trata de um volume gigantesco de dados dos mais diferentes tipos. Essas informações afetam o dia a dia dos negócios e, por isso, o mais importante não é ter os dados, mas o que as empresas fazem com eles: os insights que colhem para orientar suas estratégias de negócio.

Em outras palavras, ter uma imensidão de dados em mãos não é o bastante. É fundamental saber como usá-los para obter os melhores resultados a partir deles. A importância da tecnologia da informação (TI) nesse processo se mostra na forma do big data.

Aliás, colher dados para analisar comportamentos não é exatamente uma novidade nos negócios. Há muito tempo os departamentos de TI se valem de mineração de dados, business intelligence e Customer Relationship Management (CRM), entre outros, para analisar informações relevantes e tomar decisões estratégicas.

O conceito de big data, porém, é relativamente novo: ganhou força no início dos anos 2000, quando Doug Laney criou sua definição usando três Vs (volume, velocidade e variedade). Algum tempo depois, foram adicionados outros dois Vs (veracidade e valor) e são esses aspectos que hoje descrevem a base do conceito de big data:

  • volume: as quantidades de dados são realmente grandes e, muitas vezes, são subutilizadas justamente por isso;
  • velocidade: o tratamento das informações deve ser feito em tempo real. Uma transação paga com cartão (de débito ou de crédito), por exemplo, não pode demorar horas para ser aprovada;
  • variedade: os formatos das dados são os mais variados (dados estruturados, informações vindas de bancos de dados, e-mails, texto, vídeo, áudio, cotações da bolsa, transações financeiras e outros) e as informações devem ser tratadas como parte do todo, já que um tipo de dado pode ser inútil se não estiver dentro de um contexto;
  • veracidade: as informações precisam ser confiáveis, se não de nada adianta combinar volume, velocidade e variedade. É essencial, por exemplo, que uma transação com cartão (de débito ou de crédito) tenha a consistência dos dados garantida;
  • valor: os dados devem trazer benefícios para a organização e compensar o investimento feito neles.

A ideia é que o big data possa oferecer uma abordagem ampla no tratamento dos dados em busca de mais precisão. O conceito considera, assim, a grande quantidade de dados disponível, a velocidade de análise e a relação entre os volumes.

O poder da informação

Como informação é poder, é essencial que a organização saiba usar esses dados. Assim, pode melhorar produtos, criar estratégias mais eficientes, cortar gastos, produzir mais em menos tempo, evitar desperdícios, superar concorrentes, oferecer serviços de forma satisfatória e assim por diante.

Essas coleções de dados são muito extensas e, por isso, precisam de ferramentas específicas que ajudem a encontrar, analisar e aproveitar as informações em tempo hábil. Esse tratamento de dados permite descobrir resultados importantes para a companhia que podem ajudar a decidir seu futuro.

Um bom exemplo de uso do big data no cotidiano é o Facebook. A empresa usa o conceito diariamente: suas bases de dados aumentam a cada dia e servem para determinar relações, preferências e comportamentos dos consumidores.

Razões da criação do big data

Os dados sempre estiveram presentes no cotidiano humano. Foi apenas a partir do avanço tecnológico, porém, que passaram a ser guardados, organizados e analisados mais facilmente e com maior frequência. Nos últimos anos, com a popularização dos smartphones e das redes sociais, o volume de informações cresceu muito.

Esse crescimento não dá sinais de que vá diminuir. Ao contrário: com o desenvolvimento da internet das coisas (Internet of Things – IoT), mais dispositivos devem entrar na rede e trazer ainda mais dados. É o caso de geladeiras, TVs, lavadoras de roupa, cafeteiras, fogões, microondas e outros.

O aumento exponencial da quantidade de informações tornou fundamental que empresas, governos e outras instituições saibam lidar com elas. Atualmente, é comum, por exemplo, que uma estrutura centralizada de processamento de dados não seja suficiente para muitas corporações.

Nesse caso, dependendo do porte da organização, é necessário que ela tenha até um ou mais data centers terceirizados para processar todas as suas operações. Nesse cenário, o big data — e profissionais especializados nessa tecnologia — é um auxiliar importante nessa tarefa.

Data warehouse ou big data

Esses dois conceitos são complementares e, muitas vezes, usados em conjunto para oferecer estudos com uma visão mais analítica do negócio que permita tomar decisões mais assertivas. O objetivo é garantir o diferencial competitivo da companhia.

Uma diferença importante entre eles é o confronto entre armazenar os dados, analisá-los e compreendê-los. Veja, a seguir, as principais características desses dois conceitos.

Data warehouse

É um depósito de informações digitais, onde são guardados dados corporativos consolidados, relacionados e organizados de diversas fontes. Conhecidos como dados estruturados, seu principal objetivo é garantir a precisão e a qualidade que vão auxiliar a gestão da empresa e as tomadas de decisão.

Esse conceito prevê o armazenamento dos dados em uma estrutura estática e específica que determina o tipo de análise a ser feita nessas informações. Infelizmente, essa estratégia não é suficiente para o big data, já que o volume, a velocidade e a variedade dos dados tornam a análise mais desafiadora.

Big data

Por sua vez, o big data engloba o imenso volume de dados em diferentes formatos — muitos deles não estruturados —, vindos de fontes variadas, que é produzido atualmente. Essas informações são obtidas de mensagens instantâneas, redes sociais, imagens, e-mails e outros, e são avaliadas em tempo real.

A análise é feita à medida que os dados chegam. A visão limitada dos data warehouses foi concebida para responder somente a questões específicas, mas o big data requer novos modelos e estratégias de armazenamento de dados.

Isso porque os resultados atualmente estão ainda muito abaixo do que pode ser atingido com uma análise mais eficaz e robusta das informações coletadas. Para implantar novos métodos de análise, porém, é essencial que haja outros métodos de armazenamento.

Big data no Brasil

No Brasil, um dos principais motivos para a adoção do big data é a necessidade de redução de custos. E quando se pensa em obter bons resultados e inovação, o potencial de crescimento da tecnologia prova que tem muito a oferecer.

É o que mostra um estudo da Frost & Sullivan que indica que o percentual de participação do mercado latino americano no cenário global de big data deve triplicar até 2022. Em 2016, esse segmento movimentou US$ 2,48 bilhões na região (5,1% no cenário global) e, até 2022, deve atingir US$ 7,41 bilhões.

O documento indica que o Brasil é, na América Latina, o país que mais usa aplicações de big data: com 46,8% do mercado e receita de US$ 1,16 bilhão. Isso mostra que os benefícios da adoção do big data são cada vez mais compreendidos pelas empresas locais.

Esse movimento em direção ao big data é impulsionado por tecnologias como IoT e computação em nuvem. Afinal, a quantidade crescente de dispositivos conectados tem feito as empresas melhorarem sua capacidade de usar big data nas tomadas de decisão em tempo real para aperfeiçoar a experiência do cliente.

Aplicação do big data no mercado de trabalho

O big data está por toda parte. Ele engloba soluções tecnológicas que lidam com informações em escala exponencial para orientar empresas nas tomadas de decisão. Com ele, fica mais fácil compreender, inclusive, as informações obtidas em redes sociais que produzem uma massa de dados nunca vista até hoje.

Ao usá-lo, as empresas podem prever padrões de comportamento e consumo humano. Por isso, o departamento de Recursos Humanos (RH) já dedica parte de seu orçamento para o big data em busca de melhorar os processos de contratação, retenção de talentos, treinamentos e avaliação de desempenho.

Essa tecnologia pode ajudar os profissionais de RH, tanto orientando suas decisões quanto aumentando sua produtividade: é possível reduzir os cronogramas e os custos de recrutamento, prever necessidades e, ainda, capacitar a equipe.

Contratação

Encontrar o candidato certo para uma vaga pode ser um desafio — as empresas recebem cada vez mais currículos para cada posição aberta e gastam muito tempo, recurso e dinheiro para concluir os processos de contratação. E, muitas vezes, acabam recrutando profissionais que não são ideais.

Com o big data, a ferramenta pode identificar com mais precisão os candidatos mais adequados, buscando em redes sociais, bases de dados internas e sites de emprego. Assim, o RH define sua necessidade e uma plataforma ajuda a encontrar profissionais, contatá-los e até testá-los.

Retenção de talentos

Dependendo do segmento da empresa, as taxas de rotatividade podem ser bastante altas. A motivação da equipe tem alguma ligação com bons salários e benefícios, mas está muito mais relacionada à flexibilidade, à cultura corporativa e ao ambiente de trabalho, entre outros.

Com o big data, as companhias podem combinar dados de pesquisas de satisfação, absenteísmo, cumprimento de jornada, avaliações de desempenho e entrevistas de saída para criar uma política de retenção e agir preventivamente.

Treinamento

Acompanhar o colaborador durante sua jornada na empresa é uma tarefa essencial para garantir sua adequação, tanto à companhia quanto ao cargo. Com o big data, é possível avaliar o nível de conhecimento e a necessidade de treinamento dos profissionais.

É comum que, atualmente, os treinamentos ocorram online. Os dados obtidos nesse processo dão à empresa informações relevantes para que ela preveja com precisão o comportamento do aluno e sua reação em diferentes situações. Com isso, diminui-se a margem de erro na definição de objetivos de carreira e nas metas de desempenho.

Outra vantagem proporcionada pelo big data no treinamento de colaboradores é a facilidade para avaliar a eficácia de um programa de aprendizagem. E, além disso, o sistema ainda permite medir o engajamento antes de decidir quais serão os próximos passos da corporação.

Big data na gestão de TI

Já ficou claro que o big data é uma das grandes estrelas da era da informação, já que, cada vez mais, as empresas precisam de acesso em tempo real a dados e aplicativos. Muitas informações chegam aos sistemas das companhias diariamente: em geral estão em formato não estruturado, e precisam ser organizadas e mantidas seguras.

Além de coletar, interpretar e recuperar grandes volumes de dados, a organização precisa ter uma infraestrutura de TI que seja capaz de processá-los. Isso inclui ter data centers com muitos servidores, bancos de dados de alta performance, governança de TI e uma cultura de segurança com firewalls e controles de acesso.

É natural, ainda, que as organizações invistam na computação em nuvem: a virtualização demanda menos investimento de tempo e dinheiro. Em outras palavras, é preciso inovar e incentivar a mudança de mentalidade na equipe para que o big data possa ajudar a melhorar os resultados da corporação.

Agilidade nas decisões

Análises do Gartner indicam que empresas que investem em big data, em geral, tomam decisões mais rápido que a concorrência. Isso porque, quando aplicada adequadamente na gestão de TI, a tecnologia proporciona uma visão mais clara do perfil do cliente e de suas necessidades.

Em outras palavras, essa estratégia ajuda a impulsionar a competitividade da empresa. Todos aqueles dados coletados e processados por ela podem ser transformados em informações úteis e confiáveis se estiverem nas mãos das pessoas certas.

Segurança

Com tantos dados circulando por todos os lugares, protegê-los é essencial: não se pode lembrar deles só quando a empresa for atingida por um vazamento de informações, por exemplo. Ou seja, apesar de o acesso ter de ser contínuo e em tempo real, os dados não podem estar em risco.

Afinal, o departamento de TI é o local onde o caos é controlado. É preciso que haja um alinhamento do setor de TI, para que a gestão saiba quem são os proprietários das informações e quais dados estão associados a quais processos. O big data traz, assim, novos desafios e responsabilidades, e ainda testa os limites da segurança.

E não para aí: a metodologia de big data ajuda a aumentar a segurança, detectando fraudes e ameaças usando padrões de análise de diferentes fontes de dados. Com base nisso, fica mais fácil otimizar os sistemas de proteção levando em conta bons e maus padrões.

Profissionais capacitados

Como o big data é uma tecnologia relativamente nova, encontrar profissionais qualificados para analisar e interpretar grandes volumes de dados tem sido um desafio global. Esses colaboradores devem ser capazes de produzir análises, insights e modelos estatísticos a partir das informações disponíveis nos bancos de dados.

Isso porque o big data não traz resultados sozinho. É preciso estabelecer métodos e processos para nortear a implantação e o uso otimizado da metodologia, com rotinas, processos e cronogramas organizados. Além disso, é essencial ter especialistas com os conhecimentos necessários para executar as tarefas e entregar resultados.

No Brasil, os cursos específicos na área são escassos. Para se tornar um especialista em big data, é preciso ser curioso e capaz de criar hipóteses e soluções inovadoras, bem como ter conhecimentos sobre negócios, ciência da computação, estatística e matemática. Não é um perfil muito comum e isso ainda é uma grande barreira.

Tendências do uso de big data para o futuro

Como visto ao longo deste artigo, o big data já é uma realidade. Cada vez mais, vai estar presente nos mais diferentes segmentos e mais organizações vão armazenar, processar e extrair valor dos dados coletados. Conheça, a seguir, algumas tendências do uso de big data para o futuro.

Negócios

As tomadas de decisão usando dados serão responsabilidade também dos profissionais da área de negócios, já que as soluções tornam a captura, a organização e a exploração de dados mais fáceis. Esses colaboradores poderão analisar, cruzar e combinar dados sem que a equipe de TI tenha de interferir.

Laboratórios práticos

As análises mais complexas, entretanto, devem continuar sob a responsabilidade de cientistas de dados. Por isso, as empresas devem passar a investir em laboratórios práticos para os especialistas nessas análises. Essas informações servirão para avaliar riscos e elevar os níveis de proteção de forma ainda mais eficiente.

Inteligência artificial

Uma das estruturas mais complexas que existem é a rede de neurônios do ser humano. O Deep Learning, um protótipo de inteligência artificial, busca simulá-la para que o computador consiga interpretar sentimentos ou sensações humanas com base na análise dos dados disponíveis online.

Aliada ao big data, a inteligência artificial permitirá prever comportamentos a partir de análises em tempo real e ciência de dados. Especialistas acreditam que isso deve tornar possível, entre outros, inclusive evitar ataques terroristas.

Nuvem

O volume de dados disponível atualmente é imenso. Captá-los e analisá-los, portanto, requer uma estrutura sofisticada, que pode custar caro. Uma alternativa é contratar um provedor de computação em nuvem. Além de deixar tudo sob os cuidados do fornecedor, a empresa ainda reduz custos e ganha maior flexibilidade.

IoT

Os dados de sensores de IoT devem alimentar algoritmos e análises de big data em breve. E mais: essas informações vão ajudar os fabricantes a criar novos produtos que atuem com segurança nos dados analisados sem intervenção humana.

Cidades inteligentes

Os dados produzidos pela população de uma cidade, quando organizados e usados por órgãos do governo podem melhorar a rotina do local. Em Londres, no Reino Unido, o big data já é usado pela administração do transporte público para determinar, por exemplo, bons horários para manutenção.

Barcelona, na Espanha, usa big data para identificar onde e quando o fluxo de pessoas aumenta. Assim, o departamento de segurança pública pode intensificar o policiamento de forma mais assertiva. Já os responsáveis pela mobilidade urbana usam os dados para entender os padrões de estacionamento na cidade.

Hadoop

Plataforma de código aberto, o Hadoop foi desenvolvido especialmente para processar e analisar grandes volumes de dados, estruturados ou não. Mantido pela Apache Foundation, tem a colaboração de empresas como Yahoo!, Facebook, Google e IBM.

Considerado uma solução adequada para big data, o Hadoop permite:

  • personalização e melhorias constantes vindas de sua rede de colaboração;
  • economia, já que não prevê o pagamento de licenças e pode ser usado com hardware convencional;
  • trabalhar com recursos de tolerância a falhas, como replicação de dados;
  • alta escalabilidade, com a adição de computadores sem necessidade de alterações complexas no sistema.

Conclusão

O big data surgiu para lidar com volumes de dados gigantescos — que são a realidade na era da informação em que vivemos. Ele é a bússola que leva os empreendedores a conhecerem melhor seu público e, assim, superarem a concorrência na preferência da clientela.

Afinal, quem não conhece seu consumidor terá dificuldade de prosperar no mundo corporativo. É essencial, portanto, ter uma visão holística de todo o cenário que cerca a organização para poder, com antecedência, saber como lidar com as práticas dos concorrentes e até com os aspectos macroeconômicos do mercado.

O big data é o auxiliar ideal nesse cenário — e serve para companhias de todos os segmentos e portes. E ele não para aí: auxilia no aperfeiçoamento da segurança na infraestrutura de TI, na redução de custos, na otimização de processos e muito mais.

E aí, já se sente mais preparado para encarar os desafios que o big data tem trazido para o ambiente corporativo? Assine nossa newsletter e fique sempre bem informado sendo o primeiro a receber novos conteúdos nessa área.

Sobre o autor

Telium

Deixar comentário.

Share This