Gerenciando Big Data e os desafios enfrentados ao fazê-lo
O QUE É GRANDE DADO?
Big data é o termo usado para descrever o volume enorme e em rápida expansão de dados que frequentemente existe dentro de uma organização em uma variedade de formas e se origina de diversas fontes. Dito de outra forma, é vasto, diverso e disperso. O big data tem um enorme impacto na forma como as empresas de quase todos os setores tomam decisões, criam produtos e gerenciam suas operações. Os principais obstáculos do big data estão relacionados com limitações organizacionais, tecnológicas e operacionais, como a falta de infraestrutura ou de pessoal qualificado. Vamos desconstruir estes obstáculos em problemas administráveis e de fácil compreensão e fornecer soluções concretas.
PROBLEMAS DE BIG DATA E SUAS SOLUÇÕES
1. VOLUME CRESCENTE:
DESAFIO: Big data realmente incorpora seu nome. As empresas estão sentadas em terabytes, se não exabytes, de dados que estão em constante expansão e podem rapidamente ficar fora de controlo se forem tratados de forma inadequada. As empresas perdem a oportunidade de obter valor dos seus activos de dados porque não conseguem acompanhar esta expansão na ausência de concepção, capacidade de processamento e infra-estruturas suficientes.
SOLUÇÕES: Utilize tecnologia de armazenamento e gerenciamento para lidar com o crescente volume e as dificuldades associadas ao gerenciamento de big data. Certifique-se de que sua decisão esteja alinhada com seus requisitos organizacionais e objetivos de negócios, quer você opte por nuvem, hospedagem local ou uma estratégia híbrida. Crie ferramentas e uma arquitetura escalável que possa se adaptar à crescente quantidade de dados sem sacrificar sua integridade.
2. DADOS DE MÁ QUALIDADE:
DESAFIO: Um dos principais problemas do big data, que custa apenas aos EUA mais de 3 biliões de dólares por ano, é a má qualidade. Então, o que exatamente são dados defeituosos? Dados inconsistentes, obsoletos, ausentes, errados, ilegíveis e duplicados podem diminuir a qualidade de todo o conjunto. Problemas sérios de big data podem surgir até mesmo de pequenos erros e inconsistências. Por esta razão, monitorizar a sua qualidade é crucial. Caso contrário, pode haver mais danos do que benefícios. Erros, ineficiências e insights enganosos são causados pela má qualidade dos dados e, em última análise, resultam em custos para a organização.
SOLUÇÕES: Estabelecer métodos internos e pessoal para lidar com os dados é o primeiro passo para uma excelente higiene de dados. Deve ser estabelecida uma governação de dados adequada, decidindo sobre os instrumentos e protocolos para o controlo de acesso e gestão de dados. Utilize as muitas tecnologias atuais de gerenciamento de dados disponíveis para configurar um procedimento eficiente para limpeza, filtragem, classificação, enriquecimento e gerenciamento de dados de várias maneiras.
3. MÚLTIPLAS FONTES DE DADOS E DIFICULDADE DE INTEGRAÇÃO:
DESAFIO: Obviamente, mais dados são melhores. Bem, até que você saiba como compilar informações para análise colaborativa, mais dados frequentemente não se traduzem em maior valor. Na verdade, encontrar ou criar pontos de contato que levem a insights e integrar dados heterogêneos são dois dos problemas mais difíceis que as iniciativas de big data enfrentam.
SOLUÇÕES: Faça um inventário para determinar de onde vêm seus dados e se faz sentido integrá-los para análise colaborativa. Use tecnologias de integração de dados para vincular dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, arquivos, aplicativos e data warehouses, e prepare-os para análise de big data. Você pode utilizar produtos como Precisely ou Qlik, que são soluções especializadas em integração de dados, ou pode usar Microsoft, SAP, Oracle ou outras tecnologias que sua empresa usa atualmente.
4. AUMENTO DOS CUSTOS DE PROJETOS E INFRAESTRUTURA:
DESAFIO: Um dos principais obstáculos que impede os executivos de rentabilizar os seus dados, de acordo com 50% dos executivos dos EUA e 39% dos executivos da Europa, é um orçamento de TI limitado. O custo de implementação de big data é alto. Inclui investimentos iniciais consideráveis que não poderão ter retorno imediato, pelo que é necessária uma preparação cautelosa. Além disso, a infraestrutura se expande rapidamente junto com o volume de dados. Pode ser muito simples perder o controle de seus bens e das despesas para mantê-los em algum momento.
SOLUÇÕES: Ao monitorar regularmente sua infraestrutura, o big data pode ajudá-lo a resolver a maioria dos problemas de custos crescentes. Ao construir seu pipeline de processamento de dados, comece a pensar nas despesas com antecedência. Escolha instrumentos acessíveis que atendam às suas restrições financeiras. Bons métodos de DevOps e DataOps ajudam a equilibrar os custos de escalabilidade, encontrar possibilidades de economia de custos e monitorar os serviços e recursos que você usa para gerenciamento e armazenamento de dados.
5. TEMPO LENTO PARA INSIGHT:
DESAFIO: O termo “tempo para obter insights” descreve quando você pode tirar conclusões de seus dados antes que eles se tornem desatualizados e inutilizáveis. Um dos problemas com grandes volumes de dados que surge de técnicas de gerenciamento de dados ineficientes e de pipelines de dados trabalhosos é o tempo lento para obter insights. Em determinados cenários de negócios, esta métrica é mais importante que outras.
SOLUÇÕES: Ao trabalhar em projetos de IoT e big data, onde a automação e o controle remoto dependem fortemente de baixa latência, você deve pensar em utilizar tecnologias de borda e neblina para fornecer análises o mais próximo possível da ação. Será possível responder rapidamente aos dados em tempo real e o tempo para obtenção de insights será reduzido.
Você não deve seguir uma abordagem rígida de dados. Ao criar e construir seu pipeline de dados, adote uma abordagem ágil e faça revisões periódicas para identificar ineficiências e lentidão. Para fornecer e disseminar insights mais rapidamente, utilize ferramentas e metodologias de visualização de big data, bem como tecnologias contemporâneas de inteligência artificial.
source – www.analyticsinsight.net
