Postagem em destaque

Procurando Profissional em Análise de Processos de Negócios, BPM, BPMS e Melhoria de Processos, para atuar na Região Metropolitana de Belo Horizonte?

Marco Gandra Brasileiro – Casado 41 anos - CNH B Nascido em Belo Horizonte e-mail gandraribeiro@gmail.com ...

Pesquisar neste blog

14 de mai de 2012

O valor do Big Data para as empresas

Por: Cezar Taurion
Em: http://feedproxy.google.com/~r/imasters/~3/P_xbha0B0I0/story01.htm


O Big Data ainda está no canto da tela do radar dos executivos, mas tem o potencial de ser um disruptor de competitividade entre empresas. Afinal, se uma empresa puder obter insights aprofundados sobre seus clientes, o que eles desejam e opinam sobre a empresa e seus produtos, ela tem condições de mudar o jogo. O Big Data e Analytics permitem encontrar padrões e sentido em uma imensa e variada massa amorfa de dados gerados por sistemas transacionais, mídias sociais, sensores, etc.

Portanto, o Big Data cria valor para as empresas descobrindo padrões e relacionamentos entre dados que antes estavam perdidos não apenas em data warehouses internos, mas na própria web (em tuites, comentários no Facebook e mesmo em videos no YouTube). Isto foi reconhecido pela McKinsey em seu relatório “Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity”. Recomendo também clicar aqui para maiores informações e exemplos práticos de uso.

Mas colocar Big Data em prática não é uma simples questão de instalar alguma nova tecnologia. As tecnologias impulsionadoras são fundamentais, mas é necessário também que a empresa adapte seus processos de negócio, de modo a explorar os insights gerados. Um exemplo de uso do Big Data de forma inovadora é a Pistoia Alliance, associação de empresas da industria de “life sciences” que permite, em modo de coopetição, compartilhar dados para acelerar os seus processos de P&D. A ideia básica é criar um pool de Data Warehouses e através de processos inovadores e novas tecnologias, compartilhar informações entre diversas empresas. Utilizando-se de modelos computacionais, como o cloud computing (aqui podemos falar em nuvens híbridas), ganha-se em economia de escala, permitindo que grupos de empresas possam implementar estratégias de Big Data que sozinhas não teriam condições financeiras e tecnológicas. Para isso, é necessário criar padrões de acesso, regras e politicas bem definidas de privacidade e segurança de acesso. 

 Outro pré-requisito essencial é dispor de expertise com novas funções, como data scientist e CDO (Chief Data Officer). O data scientist é um profssional multidisciplinar, com skills em ciência da computação, matemática, estatística e, claro, conhecimentos do negócio onde está inserido. Quem exatamente é esta figura ainda não está claro, mas uma boa discussão pode ser vista aqui. Também vale a pena dar uma olhada nesta comunidade. Quanto ao CDO, veja uma descrição do cargo e função na Wikipedia e o que Mário Faria, primeiro CDO do Brasil, da Boa Vista Serviços, me disse em um artigo anterior: “Minha função é bastante nova, apesar das empresas se preocuparem com o assunto "dados" há décadas. O papel de um CDO é ser o responsável por gerir os dados da empresa, através de uma estratégia baseada em valor para o negócio. Mesmo nos Estados Unidos, esta posição é nova, e o primeiro CDO foi o Professor Richard Wang do MIT, que em 2010, se licenciou para ser o CDO do Exército Americano.

O meu papel é conseguir olhar para as necessidades que a empresa tem em desenvolver novos produtos, serviços e ofertas, e quais são os insumos (no caso os dados) que precisam estar disponíveis para que isto ocorra. Se eu trabalhasse em uma indústria, meu cargo seria o de Diretor de Materiais”.

Na área de formação de profissionais para Big Data, a IBM implementou uma nova iniciativa nos EUA, denominada Big Data University, que visa a formação de estudantes de graduação e pós-graduação na área, expondo-os ao Hadoop e aos conceitos de Big Data. Inaugurada em outubro passado, a Big Data University já atraiu mais de 18 mil estudantes para seus cursos online gratuitos, em inglês. Dêem uma olhada em Big Data University.



Um comentário: