6 dicas para implementar Big Data com estratégia de gestão de dados

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6 dicas para implementar Big Data com estratégia de gestão de dados

Techedge | Jan 07, 2021

A utilização do Big Data facilita o uso de técnicas de análise como aprendizado de máquina, mineração, processamento de linguagem natural, estatísticas e muito mais.

É possível juntar todas as operações em uma única plataforma: armazenar, processar, analisar, e visualizar dados com rapidez e eficiência. Com isso, é possível tomar decisões mais rápidas e assertivas, identificar novas oportunidades de negócio, desenvolver novos produtos e serviços e consequentemente, obter melhores retornos operacionais e financeiros

Agora que já entendemos o que é e que vantagens oferece o Big Data, vejamos algumas dicas para sua implementação como estratégia na gestão de dados corporativos. 

 

1. Levante os desafios e estabeleça objetivos

Defina uma estratégia clara em sincronização com seus principais objetivos de negócios para a implementação de big data. É interessante partir de problemas já detectados para, logo, avançar sobre outras áreas a partir da experiência adquirida.

Ela pode incluir melhorar a eficiência operacional, impulsionar campanhas de marketing, analisar os consumidores para previsão ou mitigar riscos (de fraudes em transações online, etc.), impulsionar o desempenho de determinados projetos, etc.

 

2. Priorize os dados a serem geridos e analisados

Com o aumento volumoso de dados, tornou-se complexo escolher o tipo certo de dados para lidar com os problemas de negócios. A mídia social, por exemplo, gera petabytes de dados não estruturados na forma de mensagens, vídeos e conversas.

Portanto, a melhor maneira de estimular um pensamento mais amplo sobre os dados potenciais é saber que decisão a organização pode tomar usando as informações disponíveis. 

Basicamente, a aquisição de dados é realizada em duas fases:

  1. Coleta de dados de várias fontes e trazê-los para uma plataforma comum. Eles podem vir em diferentes formas, incluindo CRM, pontos de vendas e registros de chamadas, que são dados estruturados; enquanto documentos, logs, e-mails, fotos, comentários e feeds de mídia social são dados não estruturados;
  2. Transformação: após a aquisição de dados, eles são refinados e organizados para ajudar os analistas a aplicar as ferramentas corretas de ciência de dados para análises posteriores.

3. Implemente as ferramentas 

À medida que as ferramentas e tecnologias de Big Data se tornam difundidas no mercado, escolher a solução certa é importante para resolver o problema de negócios.

Logo, é fundamental implementar uma estrutura tecnológica projetada para processar petabytes de dados estruturados e não estruturados com eficiência. São vários os  fornecedores disponíveis, alguns inclusive entregando análises de Big Data como serviço.

 

4. Defina um processo analítico

Também será preciso definir um processo de modelos analíticos, a fim de estabelecer fatores críticos de sucesso. 

Modelos analíticos avançados são necessários para permitir a otimização baseada em dados. Por exemplo, as previsões sobre o comportamento de compra do consumidor na web ou lojas com base em seu histórico anterior requerem um modelo para resolver problemas de otimização mais amplos em funções e unidades de negócios. 

No entanto, é importante observar que o modelo analítico requer a filtragem dos dados, pois muitas variáveis ​​criarão complexidade no processo.

 

5. Execute um projeto piloto

Os projetos-piloto permitem testar os resultados antes de fazer um grande investimento. Ajuda as organizações a gerenciar e minimizar os riscos. 

Igualmente, testar um modelo de negócios permite que a equipe examine os efeitos e descubra os resultados inesperados.

Um projeto de big data deve ter como objetivo combinar dados internos de várias fontes com dados externos provenientes de mídias sociais ou fontes de terceiros. Como os projetos-piloto abrem caminho para iniciativas maiores de big data, é fundamental manter os seguintes objetivos em mente ao definir os requisitos:

  • os dados devem ser acessíveis, seguros e familiares;
  • o projeto deve ter políticas de privacidade e segurança de dados no plano;
  • deve haver planos de contingência em caso de quaisquer discrepâncias;
  • é importante capturar as medidas de ROI de forma qualitativa ou quantitativa, ou ambas.

6. Incorpore as análises de Big Data nas tomadas de decisão

Por fim, destacamos que o ambiente de Big Data requer experimentação cuidadosa. Para obter vantagem competitiva, é fundamental incorporar análises na tomada de decisões de negócios. 

Com o crescimento explosivo do Big Data, a capacidade de modelar e prever dados está se tornando uma norma. Esses resultados devem fazer parte das operações do dia a dia e ajudar seu negócio a manter-se à frente no caminho do crescimento.

 

Quer saber mais sobre Big Data? 

Leia também: Big Data: criando uma poderosa gestão de dados 

e Como utilizar o Big Data para aumentar vendas. 

 

Como o NRF pode auxiliar na gestão de Big Data?

Como vimos, estratégias de Big Data proporcionam coleta, armazenamento de dados, processamento e análise de grandes volumes de dados. Elas geram informações úteis para as empresas melhorarem seus processos, produtos, serviços, modelos de negócios, etc. 

Quando se trata de realizar análises específicas, apuradas e qualificadas, a transformação digital das organizações é essencial. É aí que metodologias específicas precisam ser adotadas.

Aqui na Techedge, trabalhamos com o método NIMBL RIPPLE FRAMEWORK (NRF) que, em síntese, é um framework para aceleração da digitalização dos negócios — facilitando, entre outras coisas, a gestão de Big Data.

A metodologia NRF pode acrescentar muitas facilidades aos processos de Big Data, fornecendo aspectos importantes, tais como: apoio e feedback a TI, melhores ecossistemas e ativos digitais, complementando resultados e análises etc.

Nós ainda retomaremos esta metodologia aqui no blog. Por enquanto, é importante que você saiba que ela é composta por seis passos para a digitalização dos negócios: (1) mindset digital; (2) tecnologias exponenciais; (3) ecossistemas digitais; (4) ativos digitais; (5) novos modelos operacionais de TI; e (6) apoio e feedback do modelo tradicional de TI.

E, então, conseguiu vislumbrar a criação de uma poderosa gestão de dados baseada em uma estratégia de Big Data?  Conte com a gente para as melhores soluções!

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