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5 fatores que podem levar uma estratégia de Big Data ao fracasso

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

Todas as empresas falam sobre a ativação de um projeto de Big Data, mas alguém realmente sabe o que é necessário?

 

5 fatores que podem levar uma estratégia de Big Data ao fracasso

 

A análise de Big Data está na moda. Basta ler algum site de TI para notar como os provedores de Business Intelligence (BI) e seus parceiros de sistemas de integração promovem produtos e serviços para ajudar as organizações a implementar e gerenciar sistemas de análise de Big Data.

Mesmo que o Big Data seja uma forte tendência, muitas empresas não conseguem dar andamento aos seus projetos porque encontram dificuldades para usar os seus dados. Há vários motivos pelos quais os projetos de análise de Big Data ficam aquém de seus objetivos e expectativas. Para minimizar os riscos para sua empresa, selecionamos 5 exemplos de algumas das piores práticas em programas de Big Data Analytic que podem levar sua estratégia ao fracasso.


1.Indisponibilidade de cientistas qualificados

Com o Big Data, você pode derivar padrões para o sucesso dos seus negócios futuros. O Big Data é uma pesquisa constante para obter insights úteis, em vez de tirar conclusões precipitadas. O verdadeiro valor desses dados é descoberto quando é colocado no contexto comercial, ou seja, é apenas uma grande quantidade de dados.

Outro motivo que explica a falta de pesquisa adequada em projetos de Big Data é a indisponibilidade de cientistas de dados qualificados. Embora as empresas usem soluções ágeis e ferramentas como ETL, Hadoop, SAS, etc., essas ferramentas não podem preencher a lacuna de habilidades sozinha.


2. Não planejar o que fazer com a tecnologia

É preciso estudar e planejar o que fazer com qualquer tecnologia que você vier a adquirir antes de fechar o negócio. Defina as prioridades, analise as estratégias de como você irá usar o projeto de Big Data. Os recursos não são infinitos, por isso manter o foco e ter prioridades é fundamental.

Escolha primeiramente o que for mais efetivo e depois parta para as outras prioridades. Não faça comprar cegas e sem pesquisa e planejamento para evitar desperdício de tempo e recursos.

 

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3.O ROI como obstáculo

É preciso haver mais espaço para falhas e aprendizagens no início do processo. Até agora, as empresas têm investido apenas uma pequena parte de seu dinheiro na manutenção e no gerenciamento de uma parte do Big Data. A maioria dos dados não capturados é derivada de pesquisas baseadas em feedback de clientes, e-mails, mídias sociais e parceiros de distribuição.

Quando as empresas enfrentavam o volume real, a variedade e a velocidade do Big Data real, elas não conseguiam. As empresas também não conseguiam lidar com o volume pesado a ser investido para fazer com que a configuração de dados existente estivesse em sincronia com esses novos desafios. Isso resultou em informações mal interpretadas.


4. Falta de clareza

Os projetos que lidam com Big Data não estão totalmente vinculados aos objetivos exclusivos de uma pessoa. Esses projetos são apenas considerados científicos, sem metas ou métricas de negócios. Para obter o máximo de benefícios, você precisa focar seu Big Data para uma necessidade ou problema específico de sua empresa.

Para justificar seus investimentos em projetos de Big Data, você precisa mostrar seus resultados continuamente. A demanda é para as necessidades de negócios, com acesso rápido e ágil aos dados. As empresas procuram custos muito baixos para descobertas baseadas em dados.


5. Dados com pouca relevância

Selecionar dados relevantes, assim como os dados genuínos, traz mais resultados para a empresa para a tomada de decisões. Não adianta ter um grande volume de dados que não fazem sentido, que não consiga explicar o que a empresa busca saber, como entender o padrão de consumo do usuário ou a frequência de vendas.

Para ter resultados efetivos, é preciso escolher o dado correto. Com a ajuda de um especialista de dados, é possível decidir pela fonte certa e entender o porquê da escolha.

Se operado corretamente, o Big Data oferece uma ampla gama de possibilidades para as empresas hoje e no futuro. O problema está na falta de profissionais qualificados e na falha na execução adequada. É apenas uma questão de tempo quando o Big Data se torna uma parte importante da tomada de decisões de negócios. Se esses erros forem mantidos à distância, será muito mais fácil executar qualquer estratégia de Big Data. Mais uma maneira de aumentar suas chances de sucesso é usar as ferramentas certas para o projeto certo.

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