BIG DATA: é hype ou não?

07 13

Ano passado o Editor da Harvard Business Review (http://hbr.org/) (das mais prestigiosas revistas de negócios do mundo), Adi Ignatius, percebeu que estava havendo um grande interesse por big data, mas também um grande hiato de clareza sobre o tema. Logo, perguntou-se: o que diferencia “big” data de mero “data” – e como as organizações supostamente os estão usando em seus benefícios? Ele também aprendeu que muitos dos céticos ponderavam se algumas das companhias vendendo “soluções” de big data estão simplesmente capitalizando no emergente hype.

Neste sentido, Ignatius agrupou algumas das melhores mentes do campo para iluminar o tópico (ver edição especial de outubro de 2012 em http://hbr.org/special-collections/insight/big-data). Andrew MacAfee e Erik Brynjolfsson, ambos do MIT, apresentaram o argumento de que big data tem o potencial de revolucionar a arte de administrar (gerir). Domini Barton e David Court, da McKinsey, concordam. Eles demonstram que com o correto suporte organizacional, big data pode ajudar a propalar as companhias a níveis de desempenho que não tínhamos visto a duas décadas. Tom Davenport, Professor Visitante da Harvard Business School, e D. J. Patil, da Greylock Parterns, identificam cientistas de dados como tendo o “mais sexy” trabalho de nossa era e explicam como achá-los e atraí-los.

Pelo espaço desta newsletter, faremos alusão apenas a partes do trabalho de Andrew MacAfee e Erik Brynjolfsson, que se intitula “Big Data: The Management Revolution”. Os autores logo de partida argumentam que à medida que ferramentas e filosofias de big data se espalham, elas irão mudar as ideias arraigadas sobre valor da experiência, a natureza da expertise, e a prática da administração (gestão). Líderes inteligentes ao longo das indústrias irão ver que usar big data pelo que ele é: uma revolução administrativa (gerencial).

Segundo os autores, executivos de negócios algumas vezes os perguntam, “Big data não é somente outra forma de falar sobre analítica?”. Eles respondem dizendo que é verdade que os conceitos estão relacionados: o movimento big data, como o de analítica antes dele, busca coletar inteligência a partir dos dados e transladá-los em vantagem competitiva. No entanto, há três diferenças chave:

- Volume: Desde 2012, algo como 2,5 exabytes de dados são criados cada dia, e estes números estão duplicando a cada 40 meses ou por aí. Mais dados cruzam a internet, a cada segundo, do que eram armazenados na internet inteira somente há 20 anos;

- Velocidade: Para muitas aplicações, a velocidade de criação de dados é mais importante do que o volume. Informação em tempo real ou próxima de tempo real torna possível para uma companhia ser muito mais ágil do que seus competidores.Por exemplo, Alex Pentland e seus colegas do MIT Media lab usaram dados de localização de celulares para inferir quantas pessoas estavam no estacionamento da Macy´s (loja de varejo) na Black Friday no início da estação de compras de Natal nos EUA. Isto tornou possível estimar as vendas a varejo naquele dia crítico mesmo antes que a Macy´stivesse gravado aquelas vendas. Rápidos insights (discernimentos) como este podem prover uma óbvia vantagem competitiva para analistas de Wall Street e gestores da Main Street (como são chamados os gestores que não de Wall Street);

- Variedade: Big Data toma a forma de mensagens, updates, e imagens postadas para redes sociais; leituras de sensores; sinais de GPS de celulares, e mais. Muitas das mais importantes fontes de big data são relativamente novas. As grandes quantidades de informação de redes sociais, por exemplo, são tão velhas quanto as próprias redes; Facebook foi lançada em 2004, Twitter em 2006. O mesmo vale para smartphones e outros dispositivos móveis que agora provêm enormes streams de dados associados a pessoas, atividades e localizações. Porque estes dispositivos são ubíquos, é fácil esquecer que o iPhone foi revelado somente há cinco anos, e o iPad em 2010. Logo, bancos de dados estruturados que armazenaram a maioria das informações corporativas até recentemente não servem para armazenar e processar big data.

Finalmente, os autores indicam que cada um de nós é agora um “walking data generator” (um gerador ambulante de dados). Os dados disponíveis, agora, são frequentemente não-estruturados – não organizados em um banco de dados – e variados, mas há uma grande quantidade de sinal dentro do ruído, simplesmente aguardando para ser liberado. A Analítica nos traz técnicas rigorosas para o processo de tomada de decisão!

Se sua empresa, organização ou instituição deseja saber mais sobre Big Data e Analítica, fique a vontade para nos contatar!

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