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Os maiores são o preço e a aplicabilidade.
Fazer uma gestão de dados assertiva, como a análise preditiva — que é capaz de avaliar e prever tendências futuras na organização — ainda é um desafio para muitas empresas. Sem esses dados, fica mais difícil propor soluções para os clientes.
Análises desse tipo ajudam a identificar, por exemplo, a demanda de um determinado produto e fornecem informações que logo mais se tornam ações. À primeira vista, pode parecer complicado fazer a gestão de dados do Big Data para usá-los depois, e alguns mitos permeiam essa relação entre corporações e gestão de dados.
Para mostrar que não é tão difícil assim e que fazer uma administração correta dos dados só traz vantagens, este artigo trouxe alguns mitos da gestão de dados para serem quebrados após essa leitura. Vamos saber quais são?
1.Big Data é novidade
Este é o primeiro e grande mito. Se você pensou que, ao decidir adotar os recursos do Big Data para sua empresa, você saiu na frente. Ledo engano. Essa solução já está em uso há algum tempo e você não será precursor ao decidir implantá-la.
Na verdade, você está a um passo atrás se ainda não é adepto. Portanto, ainda dá tempo de corrigir isso e passar a usufruir dessa modalidade o quanto antes para obter seus benefícios.
2. Não é possível organizar os dados
Quando se fala em volume de dados, a primeira impressão que temos é que se trata de um emaranhado de informações jogadas na rede sem nenhum critério.
No entanto, não é bem assim, todos os dados inseridos a um sistema precisam ter um mínimo de organização para fazer sentido e passar as informações de forma ordenada. Para isso, já há diversos programas no mercado que organizam os dados não estruturados colhidos pelo Big Data.
3. Tecnologia não tem erros e está pronta
Tecnologias como Inteligência Artificial (AI) são cognitivas, ou seja, precisam de constantes estímulos para desenvolver a capacidade de aprender. É por meio dos estímulos que elas abastecem seu sistema com novas informações e, assim, podem dar as respostas pontuais e adequadas.
É como se fosse um recém-nascido sendo ensinado nos primeiros anos de vida. Isso significa que a AI é passível de erros e não está acabada, mas sim em constante evolução.
4. Só grandes empresas podem ter Big Data
Não é preciso investir milhões para ter um eficiente minerador de dados. Nem contratar os melhores cientistas e profissionais de TI do mundo. Esse é um dos maiores mitos do setor. Essas ferramentas hoje estão mais baratas, mesmo porque não é preciso ser dono para usufruir de suas funcionalidades.
Grandes empresas, inclusive, fazem o outsourcing de gestão de dados e permitem que, quem entende do assunto, faça todo o processo de mineração de dados por elas. As empresas pagam uma mensalidade para os fornecedores que ficam responsáveis por todo o trabalho de mineração e análise.
Pequenos empresários também podem fazer dessa forma e economizar tempo e dinheiro fazendo uso dos mesmos recursos.
5. Big Data não faz diferença no seu negócio
Qualquer empresa que lida diretamente com clientes precisa ter o Big Data. É a ferramenta mais eficaz para conhecer o público-alvo. Com os dados obtidos pela análise preditiva é possível conhecer comportamentos, padrão de consumo, insatisfação com a concorrência e preferências.
Além disso, os passos dos clientes podem indicar tendências de consumo que a empresa pode usar para ultrapassar a concorrência e sair na frente. Portanto, o Big Data faz grande diferença.
6. Tecnologia substitui pessoas
Ao contrário do que muitos pensam, a tecnologia da Inteligência Artificial não está atuando para substituir pessoas. Por mais que elas possuam qualidades e capacidades cognitivas, a ideia é que elas reduzam tarefas operacionais e ofereçam mais suporte nas atividades analíticas.
O trabalho criativo é exclusivamente humano. A AI atua mais no trabalho operacional. Uma atividade complementa a outra e ambas contribuem para a gestão de dados.
7. Big Data deve ser gerenciado internamente
Para que qualquer estratégia com análise de dados seja eficiente e que o sistema seja capaz de gerar informações úteis, é preciso olhar para fora e fazer um estudo de mercado.
Observar a concorrência, fazer uma pesquisa profunda com o Social Big Data (mídias sociais), contratar cientistas de dados para uma leitura correta são algumas tarefas que saem do escopo de dentro da empresa e busca ajuda do lado de fora. Afinal, nem todas as empresas possuem uma gama de profissionais de alta performance nessa área e muitas vezes é preciso terceirizar o serviço.
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