As tecnologias emergentes têm permitido que empresas, de todos os portes e perfis, criem produtos, serviços e modelos de negócios inovadores, de forma cada vez mais rápida e eficiente. Um dos grandes pilares tecnológicos dessa transformação está no uso de Big Data. Isso porque, a organização, manipulação e análise de grandes volumes de dados – estruturados e não estruturados – representa hoje um fator essencial para que as organizações tomem decisões assertivas e que as tornem mais competitivas e bem-sucedidas em um cenário de transformação digital.
A digitalização dos negócios, no entanto, passa por três grandes ondas: a da preparação e organização desses dados, a geração de valor e novas experiências aos consumidores, e a criação de novos produtos. Mas ainda há um longo caminho a seguir. Segundo dados do Gartner, 80% das empresas brasileiras ainda estão na primeira onda da digitalização, extraindo pouco valor das novas tecnologias. Já as empresas que estão no segundo passo do processo 30%, e já contam com ambientes mais avançados de analytics, estão enriquecendo seus bancos de dados com informações de extrema relevância para o desenvolvimento dos seus negócios. A última fase do processo ainda é uma realidade para apenas 20% das companhias, que estão realmente criando produtos e serviços novos a partir da exploração e automação.
De acordo com um relatório da Frost & Sullivan, as expectativas são de que o setor de Big Data e Analytics movimente US$ 8,5 bilhões até 2023 na América Latina, com uma taxa composta anual de crescimento de 19,2%. Em 2017, só no Brasil foram investidos cerca de US$ 1,3 bilhão em projetos associados a essa área. Também como reflexo da expectativa de crescimento um recente estudo da Liga Ventures, realizado em parceria com a TIVIT, demonstra que entre as startups brasileiras que irão impactar a sociedade e os modelos de negócios nos próximos cinco a dez anos, 20% delas têm como foco o uso de Big Data e Analytics.
Esse mercado tem sido especialmente impulsionado pelo uso da Inteligência Artificial, Machine learning e IoT, associado à necessidade de coletar, armazenar e manipular dados que crescem em volume exponencial nas organizações. Com isso, as lideranças dos mais diferentes setores da economia têm visto o Big Data como uma forma de permitir a gestão eficiente de uma série de atividades, incluindo marketing, vendas, supply chain, finanças e operações.
O sucesso dos projetos, no entanto, está diretamente associado à capacidade das empresas explorarem ao máximo essa análise de dados para gerar insights e predições relevantes para a tomada de decisão. Isso porque, muitas iniciativas se perdem pela falta de clareza sobre quais as perguntas que devem ser respondidas e como as descobertas e insights podem ser explorados em benefício do negócio.
Nesse sentido, um dos grandes desafios enfrentados hoje pelas empresas que adotam o Big Data está em encontrar profissionais e parceiros capacitados a estabelecer processos eficientes e customizados para coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento das informações trafegadas nos sistemas. Mais do que isso, as corporações que embarcam nesses projetos precisam levar em conta a infraestrutura de TI adequada para trafegar, armazenar e manipular esses grandes volumes de dados, em especial, para evitar que o custo para gestão e manutenção desses ambientes tornem os projetos inviáveis.
A boa notícia para quem planeja embarcar em projetos de Big Data está no fato de que hoje existem no mercado provedores de serviços especializados em apoiar as empresas na implementação e gestão desses projetos. Ou seja, os desafios em relação ao conhecimento técnico, ao controle de diferentes parceiros e à complexidade da infraestrutura de TI para suportar essas iniciativas, não representam mais um obstáculo para que as organizações invistam na análise de dados para inovar e ter sucesso em um cenário de transformação digital.
Norberto Tomasini, head of Digital Business da TIVIT.
