Em algumas instâncias, o mundo dos negócios pode ser um pouco como o Velho Oeste. Orientadas por chavões como "business intelligence" e "Big Data", as companhias coletam muitos tipos diferentes de informação na esperança de que possam encontrar "ouro".
Mas, assim como na corrida original pelo tesouro, a busca especulativa dos dados de negócios por pepitas de informação não resultam, necessariamente, em um conto de fada "fique rico rapidamente". Sendo assim, como os negócios podem assegurar que as empresas tenham uma abordagem correta desde o primeiro dia para reunir, analisar e compartilhar os insights que suas minas de dados irão produzir?
O fim determina os meios
Continuando a analogia, antes de começar a cavar e procurar pelo ouro, é preciso ter certeza de que estamos no lugar certo. Em termos de negócios, isso significa que antes dos dados serem armazenados e preparados, vale a pena fazer uma avaliação crítica da área de aplicação. Ao imergir, as companhias devem investigar completamente o cenário de uso pretendido e as vantagens competitivas. Uma vez que esse trabalho preliminar estiver feito e as considerações dos gastos esperados forem positivas, deve ser feito um investimento em uma solução apropriada.
As companhias devem também se preparar para o fato de que leva tempo e energia identificar dados realmente de ouro. O departamento de TI, o time de gerenciamento e os especialistas de vários departamentos necessitam unir suas forças para identificar casos com potencial promissor. Enquanto as ferramentas de business intelligence vêm sendo testadas nos últimos anos, o verdadeiro desafio com o Big Data está no desenvolvimento e realização de casos de negócios adequados e úteis.
Business Intelligence em todos os casos: móvel, ágil e em tempo real
Quase todas as companhias hoje em dia salvam uma quantidade indeterminada, estruturada e desestruturada, de dados automaticamente. Antes de se concentrar nas soluções de Big Data para análises, vale checar se produtos clássicos de BI não são mais indicados. As soluções de Business Intelligence já existem há mais de 20 anos, mas foi só nos últimos três anos que o tópico tem sido objeto de tanta publicidade. As palavras-chave aqui incluem tempo real, análises in-memory, BI móvel e ágil.
Hoje em dia, usuários esperam o 'efeito Google' quando analisam dados corporativos. Ou seja, esperam que os resultados apareçam imediatamente enquanto eles digitam. Devido a sua velocidade, esses sistemas in-memory são frequentemente usados como aceleradores de soluções de BI já existentes. A alta velocidade alcançada os torna especialmente adequados para análise de dados e para relatórios interativos, e menos para os relatórios clássicos.
Esteja preparado!
Quando armazenando e avaliando dados corporativos, o objetivo deve ser precisamente definido desde o início. Se for necessária uma análise rápida e flexível, a utilização de ferramentas in-memory podem valer a pena. Se a responsabilidade para o BI deve partir da TI para os departamentos especializados, ferramentas analíticas e de fácil utilização – também chamadas de aplicativos 'self-service' de BI – são a escolha certa.
Além de métodos de implementação e da velocidade da análise, a questão da plataforma é crítica. Com o número crescente de smartphones e tablets nas companhias, mais e mais empregados querem acessar a todos os dados relevantes a qualquer momento, de qualquer lugar, a partir de qualquer dispositivo. No entanto, não é benéfico para a companhia colocar suas soluções de BI em dispositivos móveis, somente suas integrações em sistemas operacionais e processos, como cenários de fluxo de trabalhos e apoio de produtividade.
Presumindo que uma companhia tenha sua estratégia corporativa no que diz respeito do uso de smartphones e tablets no lugar e operacional, existem muitas áreas onde o BI móvel pode ser aplicado. Por exemplo, acessar dados durante uma call com fornecedores, para aplicações de CRM e organizar o gerenciamento, todo o caminho para gerenciamento de inventário.
Não é uma maratona, mas um sprint
O continuo crescimento do volume de dados nas companhias e o cada vez mais popular desenvolvimento de soluções de BI também está mudando a maneira que as implementações são realizadas. Procedimentos ágeis de projetos são a nova mágica fórmula para encontrar ouro. Isso significa desenvolver e implementar análises de dados e prever projetos em várias seções curtas consecutivas. Zerar a quilometragem é definido dentro dos sprints, que são, normalmente, completados em uma a quatro semanas.
Métodos de abordagem de projetos ágeis como SCRUM foram estabelecidos anos atrás em outros ambientes programáveis, mas correspondentes padrões estão agora sendo desenvolvidos no ambiente BI também.
A vantagem para companhias é a clara estrutura das seções do projeto. Com a ajuda do BI ágil, eles podem se beneficiar mais rápido e com maior flexibilidade a partir dos resultados das análises do big data. E mesmo sem os conceitos completos dos departamentos, soluções iniciais podem ser desenvolvidas dentro dos limites do orçamento definido.
Big data – big retorno?
A análise de grandes quantidades de dados e as conexões entre os vários fluxos de informações preveem um enorme potencial para as companhias. Todo setor pode estar sentado em uma mina de ouro, especialmente aqueles que já possuem dados de massa disponíveis. Cenários de aplicações já estão ganhando seu espaço no campo de comércio, banco e companhias de seguro online assim como na indústria de telecomunicações, as quais já possuem incontáveis usos para o big data.
Paulo Arasaki é vice-presidente NTT DATA no Brasil
