{"id":1429,"date":"2014-12-02T13:57:30","date_gmt":"2014-12-02T15:57:30","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.marketup.com\/?p=1429"},"modified":"2014-12-02T13:57:30","modified_gmt":"2014-12-02T15:57:30","slug":"big-data-o-novo-combustivel-dos-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/marketup.com\/blog\/big-data-o-novo-combustivel-dos-negocios\/","title":{"rendered":"Big Data, o novo combust\u00edvel dos neg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"

\"Fonte:<\/a><\/p>\n

O Big Data \u00e9 uma inova\u00e7\u00e3o que pode transformar a maneira como trabalhamos e pensamos no desenvolvimento de produtos e servi\u00e7os. Alvo de muito debate, ainda n\u00e3o h\u00e1 consenso acerca do tema e o que realmente significa, sua profundidade e influ\u00eancias.<\/p>\n

Em linhas gerais, o Big Data excede a capacidade atual que temos para usar os ambientes tecnol\u00f3gicos de hardware e as ferramentas de software para capturar, administrar e processar \u2013 incluindo-se correlacionar com alguma rapidez \u2013 as informa\u00e7\u00f5es que est\u00e3o \u00e0 nossa volta, provenientes de uma mir\u00edade de fontes, que inclui dados de web e m\u00eddias sociais, ainda mais volumosos quando utilizados atrav\u00e9s de dispositivos m\u00f3veis em fun\u00e7\u00e3o dos expressivos n\u00edveis de crescimento mundial, tanto do n\u00famero de usu\u00e1rios quanto de aplica\u00e7\u00f5es. Mas vai al\u00e9m, abrangendo dados de biometria para identifica\u00e7\u00e3o e valida\u00e7\u00e3o (reconhecimento de voz, \u00edris, retina, face) e dados gerados no dia-a-dia pelas pessoas via e-mails, logs e blogs, relat\u00f3rios, apresenta\u00e7\u00f5es e documentos em geral, sem contar a comunica\u00e7\u00e3o entre dispositivos (m\u00f3veis e fixos) que monitoram processos, m\u00e1quinas, localizam pessoas, liberam acessos e contabilizam estoques, entre outras utiliza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Vivemos todos, e viveremos ainda mais, essa complexidade em analisar esses eventos de forma a utilizar as \u201cdedu\u00e7\u00f5es\u201d anal\u00edticas na constru\u00e7\u00e3o de novas ofertas de valor em produtos e servi\u00e7os para nossos clientes.<\/p>\n

Devemos estar atentos a fatores relevantes quando pensamos em processar e analisar o \u201ctsunami\u201d de informa\u00e7\u00f5es que v\u00eam do Big Data. \u00c9 necess\u00e1rio responder a d\u00favidas relevantes como: Qual a relev\u00e2ncia do volume de informa\u00e7\u00e3o? Como processar essas informa\u00e7\u00f5es com a velocidade necess\u00e1ria, com que capacidade de processamento e com que lat\u00eancia? Qual a variedade de dados com que pretendemos trabalhar? Qual a proced\u00eancia e veracidade desses dados? Os dados s\u00e3o sensitivos? Qual seu \u201cprazo de validade\u201d ou n\u00edvel de atualiza\u00e7\u00e3o?<\/p>\n

A maneira para encontrar respostas a essas d\u00favidas concentra-se na forma como ser\u00e3o organizadas as a\u00e7\u00f5es corporativas de modo a transformar as iniciativas de Big Data em algo realmente rent\u00e1vel para as organiza\u00e7\u00f5es, resultando em crescimento econ\u00f4mico e benef\u00edcios sociais.<\/p>\n

A primeira recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 a estrutura\u00e7\u00e3o de um \u201cecossistema\u201d de dados nas organiza\u00e7\u00f5es, unindo a estrat\u00e9gia de dados tradicionais ao Big Data, de forma integrada. Deve-se expandir a estrat\u00e9gia de modelagem estat\u00edstica de dados para sistemas preditivos e n\u00e3o descartar as ferramentas atuais de data warehouse e bussiness intelligence. \u00c9 preciso identificar como evoluir a arquitetura tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

O segundo ponto \u00e9 o capital intelectual envolvido e sua organiza\u00e7\u00e3o, que sempre faz toda a diferen\u00e7a em tempo, custo e qualidade do resultado. \u00c9 necess\u00e1rio identificar novas compet\u00eancias e habilidades necess\u00e1rias e preparar sua equipe. Embora o conhecimento tecnol\u00f3gico seja sempre importante, \u00e9 essencial dar prioridade tamb\u00e9m aos analistas de neg\u00f3cios que ir\u00e3o planejar e projetar os produtos e servi\u00e7os para as opera\u00e7\u00f5es da empresa.<\/p>\n

Qualidade de dados \u00e9 o terceiro ponto a destacar. \u00c9 fundamental estruturar metodologicamente o processo operacional e os infind\u00e1veis atributos relacionados \u00e0 validade, volatilidade, suas regras de transforma\u00e7\u00e3o, seu processo de uso dentro da organiza\u00e7\u00e3o e de que forma as aplica\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio utilizam esses dados de forma a gerar fator de diferencia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Como quarto fator est\u00e1 a quest\u00e3o da \u00e9tica na captura e uso das informa\u00e7\u00f5es, cujas fronteiras  em termos de Big Data talvez ainda precisem ser mais debatidas e clarificadas. As quest\u00f5es de \u00e9tica, na minha opini\u00e3o, devem considerar prioritariamente: a) identidade do propriet\u00e1rio de dados; b) sua privacidade; c) a propriedade dos dados; e d) a reputa\u00e7\u00e3o, ou seja, como se \u00e9  percebido e avaliado pelos dados analisados.<\/p>\n

O uso de Big Data j\u00e1 provoca impacto e implica\u00e7\u00f5es na sociedade e no mundo dos neg\u00f3cios. Mas ainda h\u00e1 um longo caminho a percorrer e a marcha de crescimento do Big Data \u00e9 imensur\u00e1vel. As empresas est\u00e3o inovando a cada dia. Os desafios s\u00e3o muitos e variados, mas precisamos estar prontos desde j\u00e1. At\u00e9 porque, n\u00e3o h\u00e1 alternativa.<\/p>\n

–<\/p>\n

Por: Dorival Dourado, presidente da Boa Vista SCPC (Servi\u00e7o Central de Prote\u00e7\u00e3o ao Cr\u00e9dito)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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