O uso do Big Data já é uma realidade em empresas de portes e segmentos distintos, contribuindo na transformação de dados sobre uma diversidade de variáveis em informações precisas.
Identificação e reconhecimento dos clientes, controle de estoque, avaliação do índice de vendas e monitoramento das rotinas produtivas são, por exemplo, alguns dos processos que são melhorados com o armazenamento e a análise de dados.
Acontece que algumas empresas têm encontrado desafios na hora de aplicar essas soluções práticas do Big Data, comprometendo resultados que poderiam ser mais promissores. Conheça 5 desafios e saiba como é possível contorná-los.
1. Extração e curadoria dos dados
O principal desafio no uso do Big Data é identificar quais dados precisam ser coletados e como sistematizá-los para que sejam visualizados de forma objetiva e pertinente.
Quais dados são essenciais para meu negócio? É com essa pergunta que você vai direcionar a coleta de dados, priorizando variáveis que sejam mais interessantes para a empresa: o estoque, as vendas, o comportamento dos clientes, etc.
Além de escolher os indicadores certos, é essencial pensar a relação entre eles (e não os dados isolados), fundamental para entender a situação do negócio.
2. Proteção e segurança
É fundamental pensar na proteção dos dados, no controle de acesso às informações (quem tem acesso ao quê) e na criptografia.
A vulnerabilidade dos dados deve ser combatida com o uso de firewalls e políticas de implementação e controle dos dados bem claras, evitando possíveis invasões ou desencontro de informações dentro da própria empresa.
3. Infraestrutura de TI adequada
Para lidar com soluções avançadas de Big Data e uma quantidade de dados cada vez maiores e mais precisos, é necessário tecnologia e estrutura de TI adequadas.
É fundamental contar com data centers capazes de armazenar um bom número de servidores e potência de armazenamento multipetabyte (para grandes volumes de informações).
A migração das soluções para os serviços em nuvem também é um ponto na superação desse desafio.
4. Mão de obra qualificada
Embora as soluções em Big Data venham aumentando, não são muitos os profissionais aptos a trabalharem na área com aproveitamento máximo dessas soluções. Afinal, é preciso contar com habilidades em matemática, estatística, linguagem de programação e conhecimentos de gestão para lidar com os dados.
Invista em uma equipe multidisciplinar para contornar esses problemas e na valorização de capacitações e consultorias que possam aumentar o desempenho da equipe.
Além disso, é essencial que os profissionais de TI trabalhem lado a lado com os gestores, fazendo com que os dados gerem insights promissores e permitam uma tomada de decisões estratégica.
5. Continuidade e transformação
O processo de mineração de dados é constante, gerando relações e padrões com frequência. É preciso estar atento a essas informações o tempo todo e o trabalho de análise e curadoria não pode parar.
Da mesma forma, as mudanças e ação com base nos dados devem ser rápidas, com o intuito de não perder oportunidades e não deixar o negócio para trás dos competidores.
Superando esses desafios no uso do Big Data a empresa consegue aumentar a performance em armazenamento e sistematização dos dados, assim como alinhar todo esse trabalho às adaptações e intervenções estratégicas para crescimento do empreendimento.
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