Nenhuma organiza\u00e7\u00e3o pode funcionar sem dados atualmente. Com enormes quantidades de informa\u00e7\u00f5es sendo geradas a cada segundo a partir de transa\u00e7\u00f5es comerciais, n\u00fameros de vendas, registros de clientes e muito mais, os dados s\u00e3o o combust\u00edvel que move as empresas atualmente. Todos esses dados s\u00e3o empilhados em um enorme conjunto de informa\u00e7\u00f5es conhecido como Big Data.<\/p>\n
No entanto, para que esses dados sejam realmente \u00fateis, esses dados precisam ser estruturados e analisados. \u00c9 a isso que o Big Data Analytics, o ramo da TI que se dedica a analisar esses dados\u00a0e extrair informa\u00e7\u00f5es \u00fateis, se dedica.<\/p>\n
Por\u00e9m, apesar de estar se espalhando e ganhando popularidade, ainda existem alguns desafios que as empresas enfrentam ao aplicar o\u00a0Big Data Analytics. No artigo de hoje, analisaremos mais de perto esses desafios e quais s\u00e3o as\u00a0maneiras de super\u00e1-los. Acompanhe!<\/p>\n
Muitas vezes, as empresas n\u00e3o sabem at\u00e9 mesmo o b\u00e1sico:\u00a0o que o\u00a0Big Data \u00e9<\/a>, quais s\u00e3o seus benef\u00edcios, qual infraestrutura \u00e9 necess\u00e1ria etc.\u00a0O resultado \u00e9 que as\u00a0empresas podem acabar desperdi\u00e7ando\u00a0muito tempo e recursos com algo que n\u00e3o sabem utilizar a seu favor.<\/p>\n Compreender de maneira clara o que o Big Data significa para sua empresa \u00e9 fundamental para que seu projeto n\u00e3o fracasse.<\/p>\n Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n O Big Data, sendo uma grande mudan\u00e7a para uma empresa, deve ser aceito primeiro pela alta administra\u00e7\u00e3o e depois ir descendo a\u00a0escada. Uma boa dica para isso \u00e9 realizar treinamentos e workshops que mostrem o valor dos dados e como eles podem ser utilizados.<\/p>\n Para ver a aceita\u00e7\u00e3o crescer\u00a0ainda mais, a implementa\u00e7\u00e3o e o uso da nova solu\u00e7\u00e3o de Big Data precisam ser monitorados e controlados. No entanto, n\u00e3o\u00a0exagere no controle, pois isso pode ter um efeito adverso.<\/p>\n Literalmente, tudo no mundo pode fazer parte dos dados. Ent\u00e3o, voc\u00ea pode imaginar a possibilidade de todos os tipos de fontes que geram dados alinhados com as metas ou objetivos de uma empresa.<\/p>\n Isso inevitavelmente resulta em desafios de integra\u00e7\u00e3o de Big Data quando se trata de combinar dados de fontes diferentes\u00a0como p\u00e1ginas de m\u00eddia social, relat\u00f3rios financeiros, documentos de funcion\u00e1rios, registros de clientes, apresenta\u00e7\u00f5es, e-mails, etc. para criar relat\u00f3rios perspicazes.<\/p>\n Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n Frequentemente negligenciada, mas muito importante, a integra\u00e7\u00e3o de dados desempenha um papel significativo no desenvolvimento de an\u00e1lises, relat\u00f3rios e BI.\u00a0Diversas ferramentas de integra\u00e7\u00e3o e ETL est\u00e3o dispon\u00edveis no mercado para essa finalidade. Algumas ferramentas de integra\u00e7\u00e3o populares incluem o Microsoft SQL,\u00a0QlikView,\u00a0IBM InfoSphere, CloverDX e\u00a0Oracle Data Service Integrator.<\/p>\n Veja mais >> Por que e quando utilizar o Big Data?<\/a><\/p>\n A an\u00e1lise dos dados \u00e9 importante para tornar \u00fatil essa quantidade volumosa de informa\u00e7\u00f5es\u00a0que est\u00e1 sendo produzida a cada minuto. Com o aumento exponencial dos dados, uma enorme demanda por cientistas e analistas de Big Data foi criada no mercado.<\/p>\n \u00c9 importante para as organiza\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios contratar um cientista de dados com habilidades variadas, pois o trabalho de um cientista de dados \u00e9 multidisciplinar.<\/p>\n Outro grande desafio enfrentado pelas empresas \u00e9 a escassez de profissionais que entendam de an\u00e1lise de Big Data. H\u00e1 uma grande escassez de profissionais qualificados em compara\u00e7\u00e3o com a crescente necessidade urgente de extrair informa\u00e7\u00f5es dos dados.<\/p>\n Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n As empresas est\u00e3o investindo mais dinheiro no recrutamento de profissionais qualificados. Mas elas tamb\u00e9m t\u00eam que oferecer programas de treinamento para a equipe existente para obter o m\u00e1ximo deles.<\/p>\n Outro passo importante dado pelas organiza\u00e7\u00f5es \u00e9 a compra de solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de dados que s\u00e3o movidas por intelig\u00eancia artificial \/ aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n Essas ferramentas podem ser executadas por profissionais que n\u00e3o s\u00e3o especialistas em ci\u00eancia de dados, mas possuem conhecimentos b\u00e1sicos. Esta etapa ajuda as empresas a economizar muito dinheiro com o recrutamento.<\/p>\n Uma vez que as empresas descobrem como usar o Big Data, isso lhes traz uma ampla gama de possibilidades e oportunidades. No entanto, tamb\u00e9m envolve os riscos potenciais associados aos dados\u00a0no que diz respeito \u00e0 privacidade e \u00e0 seguran\u00e7a.<\/p>\n As ferramentas de Big Data usadas para an\u00e1lise e armazenamento utilizam fontes d\u00edspares de dados. Isso acaba levando a um alto risco de exposi\u00e7\u00e3o, tornando a empresa\u00a0vulner\u00e1vel. Assim, o aumento da quantidade volumosa de dados aumenta as preocupa\u00e7\u00f5es com privacidade e seguran\u00e7a.<\/p>\n Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n A precau\u00e7\u00e3o contra os poss\u00edveis desafios de seguran\u00e7a de Big Data \u00e9 colocar a seguran\u00e7a em primeiro lugar. \u00c9 particularmente importante na fase de concep\u00e7\u00e3o da arquitetura da sua solu\u00e7\u00e3o. Algumas etapas tomadas para proteger os dados incluem:<\/p>\n O gerenciamento de Big Data, desde a fase de ado\u00e7\u00e3o, exige muitos gastos. Por exemplo, se sua empresa optar por usar uma solu\u00e7\u00e3o local, deve estar pronta para gastar dinheiro em novo hardware, eletricidade, novos recrutamentos, como desenvolvedores e administradores, e assim por diante.<\/p>\n Por outro lado, as organiza\u00e7\u00f5es que utilizam uma\u00a0solu\u00e7\u00e3o baseada em nuvem v\u00e3o gastar em \u00e1reas como contrata\u00e7\u00e3o de novos funcion\u00e1rios (desenvolvedores e administradores), servi\u00e7os em nuvem, desenvolvimento, e tamb\u00e9m cobrir os custos associados ao desenvolvimento, configura\u00e7\u00e3o, bem como manuten\u00e7\u00e3o dos frameworks necess\u00e1rios.<\/p>\n Em ambos os casos,\u00a0as organiza\u00e7\u00f5es devem deixar espa\u00e7o para expans\u00f5es futuras para evitar que o crescimento\u00a0fique fora de controle e, por sua vez, se torne muito caro.<\/p>\n Solu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n O que quer que economize o dinheiro da sua empresa depende de seus objetivos de neg\u00f3cios e necessidades tecnol\u00f3gicas espec\u00edficas.<\/p>\n Por exemplo, as organiza\u00e7\u00f5es que desejam flexibilidade geralmente se beneficiam de solu\u00e7\u00f5es de big data baseadas em nuvem. Por outro lado, as empresas cujos requisitos de seguran\u00e7a s\u00e3o extremamente r\u00edgidos preferem o local a qualquer dia.<\/p>\n As organiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem optar por solu\u00e7\u00f5es h\u00edbridas em que partes de seus dados s\u00e3o mantidas e processadas na nuvem, com a outra parte removida com seguran\u00e7a no local.<\/p>\n Como voc\u00ea pode ver, a maioria dos desafios analisados pode ser prevista e tratada\u00a0se sua solu\u00e7\u00e3o de Big Data tiver uma arquitetura decente, bem organizada e bem pensada.<\/p>\n Por isso,\u00a0entre em contato com a Kron Digital<\/a>\u00a0agora mesmo e veja como podemos transformar a an\u00e1lise de Big Data na sua organiza\u00e7\u00e3o!<\/p>\n Nenhuma organiza\u00e7\u00e3o pode funcionar sem dados atualmente. Com enormes quantidades de informa\u00e7\u00f5es sendo geradas a cada segundo a partir de transa\u00e7\u00f5es comerciais, n\u00fameros de vendas, registros de clientes e muito mais, os dados s\u00e3o o combust\u00edvel que move as empresas atualmente. 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Desafio #3 \u2014 Escassez de pessoas\u00a0qualificadas<\/h2>\n
Desafio #4 \u2014 Garantir a seguran\u00e7a dos dados<\/h2>\n
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Desafio #5 \u2014 Controlar os gastos com Big Data<\/h2>\n
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