Big Data: como ter sucesso na implantação de projetos corporativos

Publicado em 14/02/2013 às 7:48 | 12743 leituras

Mais de 80% dos projetos de implantação de Business Intelligence (BI) são malsucedidos ou não conseguem atingir os objetivos estipulados. A estimativa é do Gartner e comprova o que especialistas nessa área já detectaram como sendo o grande desafio enfrentado pelas empresas que decidem apostar no BI como ferramenta de apoio a decisões.


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Por Fábio Yuasa Niizu


Mais de 80% dos projetos de implantação de Business Intelligence (BI) são malsucedidos ou não conseguem atingir os objetivos estipulados. A estimativa é do Gartner e comprova o que especialistas nessa área já detectaram como sendo o grande desafio enfrentado pelas empresas que decidem apostar no BI como ferramenta de apoio a decisões.


Um dos principais motivos desse fracasso está no fato de que muitos projetos de BI partem da área de TI e são impostos às áreas de negócio envolvidas no processo de gestão - as grandes beneficiárias do uso dos recursos de Business Intelligence. Faz parte da natureza humana agir de forma reativa a tudo o que lhe é imposto e, por isso, esses projetos de BI não encontram eco na gestão do negócio - o que resulta em custos altos para a empresa, sem o benefício esperado no
início do projeto.


Os projetos de Big Data correm o mesmo risco, uma vez que são uma evolução do conceito de BI. Ambos envolvem muitas mudanças nos processos de trabalho e na própria cultura da organização. Portanto, também nos projetos de Big Data, é imprescindível que as áreas de negócio não só sejam envolvidas desde o início como sejam suas principais patrocinadoras.


O diferencial do Big Data, em relação ao BI, está na utilização de novas tecnologias para tratar de forma mais eficiente os cinco fatores que começam com a letra “v”: volume grande de informações, velocidade, variedade (o que inclui dados não estruturados), veracidade (confiabilidade) e valor (relevância) do dado.


Para ser bem-sucedido, o projeto de Big Data precisa contemplar esses cinco fatores. O problema é que as soluções de tecnologia são capazes de tratar apenas três deles: volume, velocidade e variedade. Faltam veracidade e valor, que são elementos importantíssimos, mas não se apoiam somente em tecnologia e precisam ser tratados durante o projeto e a implementação da solução.


A veracidade é um pré-requisito para que a solução seja confiável, evitando deslizes que, mesmo pequenos, possam comprometer a credibilidade de todo o projeto. Já o valor garante que a informação obtida é realmente útil para o negócio. De nada adianta ter uma ferramenta capaz de tratar um grande volume de dados com velocidade, se o usuário não consegue extrair a informação relevante, capaz de trazer valor para o negócio da empresa.
E não existe ferramenta para isso; o que significa que só o uso de tecnologia não é suficiente para o sucesso de um projeto de Big Data.


Aí entra em cena a importância do capital intelectual, do elemento humano capaz de discernir a informação que pode gerar resultados que agreguem valor ao negócio. As pessoas indicadas para isso são as que atuam nas áreas de negócio da empresa, pelas quais os projetos de Big Data devem começar. Cabe à área de TI receber a demanda e usar a tecnologia para viabilizar a implantação - sempre em sintonia com a área de negócio.


Nesse momento, é preciso tomar uma decisão: elaborar um projeto voltado para a obtenção de ganhos rápidos, ou um projeto corporativo com prazo mais longo para a apresentação dos primeiros resultados?


A vantagem dessa segunda opção é que, como o projeto leva em conta uma visão mais ampla da empresa, sua adequação a novas demandas exige pouco retrabalho. Por outro lado, como o projeto é de longo prazo e precisa estar alinhado às estratégias corporativas, demora mais para apresentar resultados e corre o risco de entrar em operação desatualizado - caso haja alterações nessas estratégias no decorrer do período de implantação.


Já os projetos com foco em resultados rápidos têm maior chance de sucesso. Eles podem ser implantados em áreas de negócios específicas, mais propensas a aceitar as mudanças culturais introduzidas com o Big Data. Com isso, as mudanças ocorrem aos poucos e são estimuladas pelo sucesso dos projetos já implantados - que acabam servindo de vitrine para as várias áreas da empresa.


Esse é um diferencial importante - e uma vantagem - dos projetos de Big Data, em relação aos de BI. Mais complexa, a implantação do BI demanda preparação (como a criação do data warehouse, por exemplo) e é sensível a alterações no decorrer do processo, que podem causar impacto no que já foi feito. Por isso, é mais custoso implantar um projeto de BI gradativamente.


Esse não é o caso dos projetos de Big Data, que são mais flexíveis e menos dependentes de uma estrutura fortemente definida. Como a tecnologia permite realizar consultas a dados não estruturados, é possível adicionar novas informações ao projeto sem provocar grande impacto (ou retrabalho) no que já está implantado.


O importante, para quem está disposto a encarar esse novo cenário, é começar fazendo uma análise das experiências com outras tecnologias que envolvem quebra de paradigma dentro da empresa - como BI e sistemas de gestão corporativa (ERP) - e dos problemas e riscos relacionados à sua implantação. A comparação dessas experiências com os recursos e características do Big Data (já mencionados) é um passo fundamental para a definição da melhor estratégia de implantação, a mitigação de riscos e o próprio sucesso do projeto.


Fábio Yuasa Niizu é especialista em Big Data, Business Intelligence e Decision Management na Diretoria de Soluções de Inteligência de Negócios do CPqD.


Fonte: CPqD

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