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17/11/12 TI INSIDE Online - OUTSOURCING - Imprimir - 0s 6 Ms do Big Data 1/2 w w w .tiinside.com.br/Outsourcing/Imprimir.aspx?ID=260977 MARIO FARIA, DA BOA VISTA SERVIÇOS 0s 6 Ms do Big Data segunda-feira, 6 de fevereiro de 2012, 10h36 O mundo vive uma explosão na rapidez da criação e consumo de dados não estruturados. Além do fato da grande variedade existente dos dados não estruturados e o alto volume, algo inimaginável até a poucos anos. Para designar tudo isto, o termo Big Data foi criado. Big Data é formado pelas informações disponíveis nas redes sociais, os aplicativos móveis que geram dados sobre localização de seus usuários, dados coletados pelo microprocessador presente em seu automóvel, dados sobre suas compras no supermercado, e muito mais. Tudo isto combinado de maneira sistêmica pode ser de grande utilidade para melhor servir seus clientes e melhor gerir seu negócio. Entender que o Big Data já afeta ou irá afetar seu negócio, de uma forma ou de outra é o primeiro passo para prestar atenção neste assunto. Fazer que a utilização do Big Data fizesse sentido para as organizações, em termos de benefícios econômicos, seja no aumento de receitas, redução de custos ou na busca de eficiência operacional é um desafio para os profissionais de negócios, contando com (às vezes) o apoio interno das equipes de tecnologia de informação. Como que um projeto de Big Data deve ser iniciado, gerido e funcionar na prática, para que tenha sucesso? Pensando nisto, no intuito de trazer uma linha mestra para profissionais de negócios, criei uma lista com 6 itens, para ser seguida antes, durante e depois do projeto. Material: para qualquer linha de produção funcionar, ela precisa de insumos ou matéria prima. Neste caso, o material necessário são os dados que serão coletados, para serem analisados e trabalhados. Método: como abordar um problema e atual será a metodologia utilizada na empreitada. Maquinas: sem tecnologia, nada vai funcionar. Para trabalhar com o Big Data, você irá precisar de muito hardware e software para conseguir lidar com a grande volumetria existente. Muito disco, muita CPU e aplicativos especializados são requisitos de sucesso. Mão de obra (ou Manpower): equipes qualificadas e comprometidas sejam próprias ou de seus parceiros. Sem gente que conheça Big Data não tem projeto de Big Data. Métricas: quais são as medidas importantes que fazem sentido para o negócio em questão. Antes de sair medindo, defina o que irá medir e como irá medir. Management: a tal da gestão do projeto e das expectativas com o projeto. Alinhar os projetos de Big Data com os objetivos de negócio, com a cultura organizacional é um enorme desafio, É importante ter claro que ainda teremos algum tempo de aprendizado em cima de projetos de Big Data, e erros serão cometidos. Seguir a lista acima não é garantia de sucesso, porém irá eliminar a ocorrência de alguns erros básicos. Acima de tudo, o importante é estar atento que Big Data já está no radar das principais empresas geradoras e consumidoras de informação. Mario Faria atua como Chief Data Officer da Boa Vista Serviços e professor da BSP (Business School São Paulo) nas cadeiras de M arketing Digital e Estratégia. Da Redação © Copyright Converge Comunicações. Todos os direitos reservados. A reprodução total ou parcial dos textos, imagens e arquivos deste site por qualquer meio ou forma depende de autorização por escrito da

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Artigo publicado pela TI Inside em 6 Fev 2012 sobre como um projeto de Big Data deve ser iniciado, gerido e funcionar na prática, para que tenha sucesso

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MARIO FARIA, DA BOA VISTA SERVIÇOS

0s 6 Ms do Big Data

segunda-feira, 6 de fevereiro de 2012, 10h36

O mundo vive uma explosão na rapidez da criação e consumo de dados não estruturados. Além do fato da grande variedade existente

dos dados não estruturados e o alto volume, algo inimaginável até a poucos anos. Para designar tudo isto, o termo Big Data foi criado.

Big Data é formado pelas informações disponíveis nas redes sociais, os aplicativos móveis que geram dados sobre localização de seus

usuários, dados coletados pelo microprocessador presente em seu automóvel, dados sobre suas compras no supermercado, e muito

mais. Tudo isto combinado de maneira sistêmica pode ser de grande utilidade para melhor servir seus clientes e melhor gerir seu

negócio.

Entender que o Big Data já afeta ou irá afetar seu negócio, de uma forma ou de outra é o primeiro passo para prestar atenção neste

assunto.

Fazer que a utilização do Big Data fizesse sentido para as organizações, em termos de benefícios econômicos, seja no aumento de

receitas, redução de custos ou na busca de eficiência operacional é um desafio para os profissionais de negócios, contando com (às

vezes) o apoio interno das equipes de tecnologia de informação.

Como que um projeto de Big Data deve ser iniciado, gerido e funcionar na prática, para que tenha sucesso?

Pensando nisto, no intuito de trazer uma linha mestra para profissionais de negócios, criei uma lista com 6 itens, para ser seguida

antes, durante e depois do projeto.

Material: para qualquer linha de produção funcionar, ela precisa de insumos ou matéria prima. Neste caso, o material necessário são os

dados que serão coletados, para serem analisados e trabalhados.

Método: como abordar um problema e atual será a metodologia utilizada na empreitada.

Maquinas: sem tecnologia, nada vai funcionar. Para trabalhar com o Big Data, você irá precisar de muito hardware e software para

conseguir lidar com a grande volumetria existente. Muito disco, muita CPU e aplicativos especializados são requisitos de sucesso.

Mão de obra (ou Manpower): equipes qualificadas e comprometidas sejam próprias ou de seus parceiros. Sem gente que conheça Big

Data não tem projeto de Big Data.

Métricas: quais são as medidas importantes que fazem sentido para o negócio em questão. Antes de sair medindo, defina o que irá

medir e como irá medir.

Management: a tal da gestão do projeto e das expectativas com o projeto. Alinhar os projetos de Big Data com os objetivos de

negócio, com a cultura organizacional é um enorme desafio,

É importante ter claro que ainda teremos algum tempo de aprendizado em cima de projetos de Big Data, e erros serão cometidos.

Seguir a lista acima não é garantia de sucesso, porém irá eliminar a ocorrência de alguns erros básicos.

Acima de tudo, o importante é estar atento que Big Data já está no radar das principais empresas geradoras e consumidoras de

informação.

Mario Faria atua como Chief Data Officer da Boa Vista Serviços e professor da BSP (Business School São Paulo) nas cadeiras de

Marketing Digital e Estratégia.

Da Redação

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