Artigo publicado pela TI Inside em 6 Fev 2012 sobre como um projeto de Big Data deve ser iniciado, gerido e funcionar na prática, para que tenha sucesso

1. TI 17/11/12
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MARIO FARIA, DA BOA VISTA SERVIÇOS
0s 6 Ms do Big Data
segunda-feira, 6 de fevereiro de 2012, 10h36
O mundo vive uma explosão na rapidez da criação e consumo de dados não estruturados. Além do fato da grande variedade existente
dos dados não estruturados e o alto volume, algo inimaginável até a poucos anos. Para designar tudo isto, o termo Big Data foi criado.
Big Data é formado pelas informações disponíveis nas redes sociais, os aplicativos móveis que geram dados sobre localização de seus
usuários, dados coletados pelo microprocessador presente em seu automóvel, dados sobre suas compras no supermercado, e muito
mais. Tudo isto combinado de maneira sistêmica pode ser de grande utilidade para melhor servir seus clientes e melhor gerir seu
negócio.
Entender que o Big Data já afeta ou irá afetar seu negócio, de uma forma ou de outra é o primeiro passo para prestar atenção neste
assunto.
Fazer que a utilização do Big Data fizesse sentido para as organizações, em termos de benefícios econômicos, seja no aumento de
receitas, redução de custos ou na busca de eficiência operacional é um desafio para os profissionais de negócios, contando com (às
vezes) o apoio interno das equipes de tecnologia de informação.
Como que um projeto de Big Data deve ser iniciado, gerido e funcionar na prática, para que tenha sucesso?
Pensando nisto, no intuito de trazer uma linha mestra para profissionais de negócios, criei uma lista com 6 itens, para ser seguida
antes, durante e depois do projeto.
M aterial: para qualquer linha de produção funcionar, ela precisa de insumos ou matéria prima. Neste caso, o material necessário são os
dados que serão coletados, para serem analisados e trabalhados.
M étodo: como abordar um problema e atual será a metodologia utilizada na empreitada.
M aquinas: sem tecnologia, nada vai funcionar. Para trabalhar com o Big Data, você irá precisar de muito hardware e software para
conseguir lidar com a grande volumetria existente. M uito disco, muita CPU e aplicativos especializados são requisitos de sucesso.
M ão de obra (ou M anpower): equipes qualificadas e comprometidas sejam próprias ou de seus parceiros. Sem gente que conheça Big
Data não tem projeto de Big Data.
M étricas: quais são as medidas importantes que fazem sentido para o negócio em questão. Antes de sair medindo, defina o que irá
medir e como irá medir.
M anagement: a tal da gestão do projeto e das expectativas com o projeto. Alinhar os projetos de Big Data com os objetivos de
negócio, com a cultura organizacional é um enorme desafio,
É importante ter claro que ainda teremos algum tempo de aprendizado em cima de projetos de Big Data, e erros serão cometidos.
Seguir a lista acima não é garantia de sucesso, porém irá eliminar a ocorrência de alguns erros básicos.
Acima de tudo, o importante é estar atento que Big Data já está no radar das principais empresas geradoras e consumidoras de
informação.
M ario Faria atua como Chief Data Officer da Boa Vista Serviços e professor da BSP (Business School São Paulo) nas cadeiras de
M arketing Digital e Estratégia.
Da Redaç ão
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