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5 dicas para ter sucesso com Big Data

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

Toda organização possui dados massivos que aumentam a cada minuto. Entenda como administrá-los.

 

Das telecomunicações ao marketing e das viagens à mídia, o Big Data está desempenhando seu papel em todos os lugares. O Big Data está crescendo dia após dia e a única maneira de transformá-lo e convertê-lo em ferramenta de sucesso é dominar a tendência.

A realidade é que o Big Data continuará a crescer. Quer seus dados estejam em uma planilha, um banco de dados, um data warehouse, sistemas de arquivos de código aberto como o Hadoop ou em todos eles, você precisa da flexibilidade para se conectar rapidamente aos dados e consolidá-los. Não importa o tamanho real - são os princípios de coleta e, principalmente, o aproveitamento de seus dados que são importantes.

Toda organização possui dados massivos que aumentam a cada minuto. Antes de começar a direcionar esses dados para ativos efetivos, você precisa ter um bom poder de processamento.

Como você está processando os dados? Existem sistemas, os chamados supercomputadores que processam seus dados. Seu trabalho é controlá-lo e garantir que você tenha a largura de banda e a capacidade de gerenciar esses sistemas de maneira eficaz.

Este artigo traz 5 dicas infalíveis para ter sucesso com Big Data e como utilizá-lo em todo o seu potencial.

1. Armazene com segurança

A segurança deve ser sua principal prioridade quando se trata de implantar Big Data nas organizações. Entenda os riscos dos dados, identifique os ataques comuns e mantenha a segurança para proteger os mesmos.

Seja criptografando dados ou autenticando as chaves da sua loja, mantenha-o seguro. Proteger o Big Data pode não ser caro nem complicado. Depende de quão inteligente você constrói seu ambiente.

2. Não trate o Big Data como outros projetos

A implantação de um aplicativo de Big Data é diferente de trabalhar com outros sistemas. Os fornecedores de BD não oferecem soluções prontas para venda, mas vendem vários componentes (sistemas de gerenciamento de banco de dados, ferramentas analíticas, soluções de limpeza de dados) que as empresas associam de maneiras distintas. Consequentemente, os desenvolvedores encontram alguns atalhos (aplicativos em lata ou componentes utilizáveis) que aceleram as implantações.

 

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Além disso, os dados de cada empresa e o valor que eles associam a eles são únicos, portanto, não há uma linha reta e simples desde a concepção do projeto até a produção. Em vez disso, os desenvolvedores precisam trabalhar em estreita colaboração com as unidades de negócios para criar e refinar constantemente os requisitos de design.

3. Considere a inteligência comercial

Os dados estão aumentando a cada minuto, assim como a tecnologia para gerenciá-los. As ferramentas, metodologias e melhores práticas de hoje são boas, mas o que pode vir amanhã, será melhor. Mantenha uma inteligência comercial flexível, aberta a novos produtos e novas ideias. Planeje a longo prazo e adote novas mudanças e melhores práticas do mercado.

4. Escreva as especificações a lápis, não a caneta

Definir objetivos claros do projeto é outra área em que o Big Data é um estranho para os profissionais de TI. Normalmente, o gerenciamento define metas claras no início de um projeto - por exemplo, aprimorando a interface do usuário de uma página da web.

Mas os alvos geralmente são obscuros no início. As empresas extraem grandes conjuntos de dados com a esperança de descobrir informações valiosas de negócios que irão otimizar processos ou aumentar as vendas. No início do projeto, os benefícios potenciais costumam ser bastante incertos e só se tornam mais claros à medida que o trabalho se desenrola.

O desenvolvimento de aplicativos de Big Data é um processo interativo que requer paciência e fé. Os desenvolvedores precisam se preparar para um processo em que o objetivo final seja uma vaga esperança, e não um objetivo claro, e onde o próximo passo muitas vezes altera (e às vezes retira) o anterior.

5. Pense no ROI de longo prazo

Normalmente, antes de os gerentes aprovarem um novo projeto, eles querem entender seu potencial retorno. Uma metodologia comum de justificativa de custo é o ROI, onde se mede o valor potencial de um projeto versus seus custos iniciais. Novos projetos prometem aumento de receita ou diminuição de despesa.

Na maioria dos casos, o retorno é claro no início de um projeto, mas, como observado, o Big Data não traz essas garantias. Projetos de Big Data apresentam riscos mas também oferecem grandes recompensas.

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