A gestão de projetos de Big Data requer alguns atributos específicos como experiência em projetos que envolvam diversas áreas de negócios; familiaridade com projetos de desenvolvimento de software; conhecimentos e experiência com coleta, preparação, análise e distribuição de dados; soft skills como liderança, colaboração e criatividade; visão ampla do negócio, dentre outros.
Algumas das melhores práticas relativas aos projetos de Big Data são as seguintes:
- Ter claro onde a análise de dados possibilitará saltos significativos de performance: ou seja, trabalhar com massas de dados das quais realmente poderá ser extraído valor significativo para a organização. Projetos de Big Data tendem a demandar uma quantidade significativa de tempo e esforço. É importante ter uma ideia dos retornos almejados deste investimento.
- Saber quais perguntas se quer responder: a fim de não desperdiçar recursos, idealmente, os profissionais envolvidos em projetos de Big Data devem ter claras quais perguntas serão respondidas com as análises a serem desenvolvidas. Quais as questões de negócios que estão por detrás de todos os esforços necessários.
- Identificação de quais informações se tem à disposição: saber o que existe nas bases das organizações tornou-se atualmente um diferencial competitivo. As empresas líderes em seus setores investem tempo e esforço nesse sentido. Antes de iniciar um projeto de Big Data é de extrema relevância saber o que se tem "em casa" e o que falta em termos de dados e informações.
- Prototipação: como muitos projetos envolvendo tecnologias para negócios, o mais recomendado é que se inicie com um protótipo a partir do qual os resultados serão apurados, medidos e a partir daí replicados e ampliados.
- Cultura informacional: as estratégias mais bem-sucedidas relacionados à Big Data ocorrem em empresas que já implementaram uma cultura de informação, na qual as pessoas valorizam os ativos de informações, buscam mantê-las atualizadas, catalogadas e efetivamente utilizadas nos diversos processos de negócios e decisões relacionadas.
- Conhecimento das ferramentas disponíveis: conforme comentado no primeiro post desta série, há uma série de ferramentas disponíveis que possibilitam as organizações implementarem uma estratégia de Big Data. Nesse sentido, cabe uma avaliação do que atenderá aos objetivos de cada projeto da maneira mais satisfatória, já que existem ferramentas específicas de acordo com os objetivos de análise e o perfil dos dados de que se tem à disposição.
- Experiência: como comentado acima, é importante que as lideranças envolvidas em projetos de Big Data possuam senioridade para lidar com questões que abrangem diferentes áreas de negócios, perfis diversos de profissionais, reportes de resultados e obtenção de apoio junto outras lideranças.
- Investimentos em usabilidade: é fundamental que as ferramentas e interfaces desenvolvidas em projetos de Big Data sejam adaptadas e orientadas para a utilização pelos usuários finais. Esse é um dos fatores que mais contribui para o insucesso na consecução dos objetivos deste tipo de projeto – usuários que percebem que as ferramentas são complicadas de usar, pouco práticas e funcionais. Observa-se que em muitos casos é dada pouca importância para o treinamento, disposição das informações nas interfaces, manual para usuários, entre outros aspectos relacionados.
As empresas estão buscando cada vez mais terem velocidade para responder aos eventos de seus ambientes de negócios – preferências de clientes, ações de competidores, regras legais, dentre outros, são aspectos que demandam uma alta capacidade de reação das organizações independente de porte ou setor. Tendências como o autosserviço, a Internet of Things (IoT) e personalização da experiência de consumo gerarão enormes volumes de dados em tempo real. A capacidade de análise de informações e de resposta ao ambiente será um dos maiores diferenciais competitivos que uma organização poderá desenvolver nos próximos anos. Em alguns casos, será um dos fatores-chave para sua própria sobrevivência.
No próximo post, avaliaremos os desafios que as organizações enfrentam para viabilizar um projeto de Big Data considerando a perspectiva dos recursos humanos necessários para este tipo de investimento considerando tanto os perfis de profissionais ligados à tecnologia quanto aqueles que produzem insights e análises a partir dos dados disponíveis.
Bruno Rossi, diretor de consultoria da ASM.
