Big Data: melhores decisões de negócios
Autor: Miriam Vasco | Publicado: 2013-03-20T19:48:00-03:00






Tecnologia ainda é disruptiva, mas usá-la com sucesso é uma arte. A chave é a integração com o BI tradicional



Grandes empresas, sobretudo as de serviços financeiros, estão adotando Big Data em um ritmo mais rápido do que o esperado, de acordo com um estudo recente da consultoria NewVantage Partners. Mas como as organizações utilizam Big Data para tomar melhores decisões de negócios?&nbsp;










Para chegar a uma resposta, a consultoria NewVantage Partners ouviu executivos C-levels (chief data officers, chief information officers, chief technology officers, chief analytics officers e chief information architects), bem como líderes de negócios, em mais de 50 grandes empresas nos Estados Unidos, a maioria delas com mais de 30 mil funcionários. Profissionais de companhias de serviços financeiros representaram cerca de 50% da base total, que incluiu também executivos do governo, seguros e outros segmentos.

“A maioria das empresas gasta mais de 1 bilhão de dólares por ano em tecnologia”, constata Paul Barth, fundador e sócio-gerente da NewVantage Partners. E essas companhias estão enxergando valor em Big Data e direcionando recursos para suportar a estratégia. Barth afirma que 85% dos entrevistados têm iniciativas nessa área em curso.

“Mais de 75% das organizações estão investindo mais de 1 milhão de dólares por ano com Big Data”, detalha Barth. Segundo ele, 25% direcionam mais de 10 milhões de dólares por ano para projetos do tipo. “Há um compromisso real com a utilização dessa tecnologia. Ficou claro que as companhias não poderiam prosseguir com seus programas sem Big Data”, completa.

Tempo de resposta&nbsp;

Os entrevistados listaram uma série de razões para investir em Big Data, incluindo a redução de riscos para a criação de produtos com maior qualidade e serviços. Mas dois motivos foram os mais citados: melhorar as tomadas de decisão e a experiência do cliente.&nbsp;

Esses são os principais atrativos de ferramentas de inteligência de negócios (BI tradicional), mas quando a NewVantage aprofundou as análises pôde notar que o diferencial da tecnologia para seus usuários está em acelerar as tomadas de decisão ou o tempo de resposta.&nbsp;

“Se o tempo de resposta era de 30 minutos e passou a 30 segundos, Big Data realmente muda os processos de negócios”, analisa Barth. “Isso torna a empresa muito mais eficiente”, constata.

Ao usar novas tecnologias de Big Data, as organizações podem responder a perguntas em segundos em vez de dias ou até meses, diz Barth.&nbsp;

Alinhamento com soluções de análise

“Historicamente tem havido muita conversa sobre a diferença entre a análise tradicional de dados e Big Data e a responsabilidade organizacional de cada na empresa”, comenta o relatório. “A pesquisa, no entanto, mostra que os dois estão se tornando intimamente ligados e devem trabalhar em sintonia para entregar os resultados prometidos”, afirma. Além disso, prossegue o documento, romper fronteiras organizacionais e criar integração entre TI e as unidades de negócios é um passo crítico para qualquer organização que quer desenhar uma estratégia bem-sucedida de Big Data.

A pesquisa confirma que as organizações compreendam que a estreita integração é necessária. Para 65% dos entrevistados, Big Data é uma parte integrante da gestão de dados e 68% sentiram que essa iniciativa é parte do ferramental de análises avançadas.

Promover a união da análise tradicional de dados e Big Data e derrubar fronteiras entre a TI e as unidades de negócio são vitais a criação de iniciativas organizacionais para alavancar essa estratégia e, de fato, impactar nos negócios, conclui a NewVantage.

“Pense sobre os dados e a qualidade deles em diferentes etapas que vamos batizar de bronze, prata e ouro”, acrescenta Barth. “Os dados no data warehouse (armazém de dados) são ouro. Quando a companhia recorre a essa fonte, sabe que está recebendo os dados que foram realmente trabalhados. Mas e se os dados também estão disponíveis em formato cru e para obtê-los é necessário aguardar uma semana ou um mês? Por que esperar se é possível reunir os dados em um lugar e organizá-los?”, questiona.

Ao contrário dos tradicionais bancos de dados relacionais, plataformas de Big Data permitem que os analistas organizem, limpem e integrem dados de forma seletiva, ignorando registros e campos que não são o foco da análise. Esse é papel importante do data warehouse, onde um grande esforço é consumido em engenharia de dados para ter certeza de que as informações são dignas de uso antes de serem lançadas para os usuários.

A NewVantage nota que ao utilizar a engenharia completa de dados, plataformas de Big Data podem acelerar o tempo de resposta durante a descoberta e a análise orientada e eliminar o esforço de lidar com dados que não agregam valor.

A ideia, prossegue Barth, é que as plataformas de Big Data se tornem peça vital de um ecossistema de dados que é projetado para olhar constantemente para insights sobre os clientes, mercados, produtos e riscos, enquanto, ao mesmo tempo, observa aquilo que já é conhecido. Em outras palavras, buscar o “novo” e operar no “conhecido”.

Como criar um ecossistema?

Seja Big Data ou análises tradicionais, o importante é oferecer respostas valiosas. O valor de uma resposta, diz Barth, baseia-se na sua precisão e na velocidade com que ela pode ser entregue. Para obter uma resposta precisa e rápida, é importante fazer as perguntas certas. E é aí que vem o poder do Big Data. &nbsp;

“A arte do Big Data está associada à descoberta e à explicação”, assinala Barth. Em minha opinião, o BI tradicional tende a ser inferior depois que você compreende as análises subjacentes e correlações que se relacionam com um problema que a empresa está vendo. A fase da descoberta é onde o Big Data torna-se útil”, ensina.

De acordo com a NewVantage, há sete etapas distintas para responder a uma pergunta de negócios complexa:

1. Esclarecer a questão e o tipo de resposta necessária; construir um business case

2. Identificar os dados necessários e a abordagem da análise

3. Fonte dos dados

4. Limpar, normalizar e integrar os dados

5. Analisar os dados

6. Validar os resultados

7. Apresentar ou aplicar a resposta e medir os resultados

Tradicionalmente, as empresas consomem 80% ou mais do tempo com a terceira e quarta etapas, observa NewVantage. Mas as soluções de Big Data oferecem novas formas de abordar esses passos.

Em primeiro lugar, devido ao custo relativamente baixo e elevada capacidade de plataformas de Big Data, as empresas podem carregar todos os dados a partir dos seus sistemas de origem em vez de escolher os dados específicos para analisar.

“Essa movimentação pode parecer desperdício, mas elimina dois atrasos: escrever programas para selecionar apenas os dados necessários e voltar para os sistemas de código várias vezes à medida que percepções geram novas questões que precisam de novos dados”, detalha a NewVantage.&nbsp;

“Construir data marts (repositório de dados) e armazéns de dados tradicionais é complexo e oneroso. A ampla gama de ofertas open source com sistemas de rede flexíveis e escaláveis cria um ambiente que não apenas reduz os custos, mas também diminui o tempo de consulta de forma exponencial”, completa.

Como exemplo, Barth cita uma grande empresa de serviços financeiros que queria realizar análise multi-canal de seus clientes para entender quais elementos levaram a uma venda ou à sua desistência.&nbsp;

Para isso, a companhia precisaria integrar seis meses de dados de diferentes canais. A primeira tentativa, usando os tradicionais bancos de dados relacionais, utilizou dezenas de milhares de linhas de código SQL e a empresa logo percebeu que só poderia se dar ao luxo de acessar seis dias de dados, em vez de seis meses. A empresa abandonou a tentativa após identificar que a atividade levaria semanas.

“Em um ambiente de Big Data, eles foram capazes de executar a operação com menos de cem linhas de código”, comenta Barth. “Eles executaram, em menos de 24 horas, o processamento de centenas de terabytes de dados e efetuaram a análise dos dados”, avalia. &nbsp;

Mas a chave, diz Barth, é dar um passo adiante. Depois de entender o que você está vendo, é possível desenvolver um modelo e métricas para medir a execução e melhorar o negócio. É aí que entra o BI tradicional.

“O ‘novo’ e o ‘conhecido’ não são ilhas, eles devem estar conectados a sistemas simbióticos e um alimentar o outro”, aconselha a NewVantage. “Novas” análises precisam de acesso rápido a todos os dados conhecidos que representam a realidade dos negócios de hoje”, alerta.

De acordo com a NewVantage, tecnologias emergentes e metodologias, incluindo Hadoop, Cloudera, appliances de banco de dados, aceleradores, autoaprendizagem e algoritmos genéticos, podem reduzir drasticamente o tempo de resposta.&nbsp;

Governança e supervisão dos recursos de dados conhecidos devem coexistir com a análise de dados ágil, abrindo o caminho para novas descobertas. Empresas com a capacidade de criar um fluxo entre a descoberta dinâmica e a execução podem sair à frente da concorrência.&nbsp;

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THOR OLAVSRUD, CIO/EUA


19 de março de 2013&nbsp;



Miriam Vasco

Presidente