Entenda os desafios do Big Data na gestão de TI

Trabalhar com a gestão de TI enseja percorrer caminhos diários em meio a grandes desafios como o de identificar e gerenciar as ferramentas corretas para permitir a melhor operação possível, dar devido suporte às ações e também dominar e viabilizar a tecnologia mais adequada para embasar cada processo de negócio.

Isto, por sua vez, exige o entendimento de mecanismos que ajudem a tornar a informação algo mais “proveitoso”, utilizando todo o seu potencial.

Assim, TI é mais do que operacional, é um campo estratégico dentro da organização.

A maior razão para isto está no fato de que, ao deter e trabalhar com grande quantidade de dados, a área de TI tem em mãos um acervo intelectual muito grande para a empresa, que pode servir de apoio para identificar oportunidades, ameaças e necessidades de agir em prol de melhorias.

Assim, vemos surgir na atualidade termos cada vez mais comuns nesta esfera, como o chamado Big Data na gestão de TI. Mas afinal, o que ele representa? Continue lendo e confira!

O que é Big Data?

Ao pé da letra, Big Data diria apenas algo como “grandes dados”. Mas, adaptando à realidade tratada, engloba o fenômeno que decorre da existência e processamento de grande quantidade de dados nas companhias, algo cada vez mais perceptível, em favor de estratégia.

As organizações hoje reúnem uma quantidade muito grande de informações a respeito de diversos aspectos relevantes para seu negócio (quer seja de clientes, concorrência, indicadores de mercado, entre outros).

É preciso transformar isso em poder: “o que elas me dizem sobre a minha empresa?”, “como posso aproveitar o que sei para fazer melhor, para sair na frente de concorrentes?”.

Portanto, é uma expressão ligada à gestão estratégica da grande quantidade de dados com os quais as empresas precisam lidar hoje em dia. Saber fazer análises, cruzar informações e chegar a importantes constatações mediante este conjunto de indicadores, o que permite agir com maior precisão.

Qual a relação do Big Data na gestão de TI?

É bem simples: se, por um lado, as empresas têm um arsenal de dados ricos, por outro elas ganham o enorme desafio de gerenciar esta informação a seu bem.

Nem todo dado é igual, tem o mesmo grau de relevância, o mesmo ponto de partida ou a mesma classificação como indicador, por isso cada um deles deve ser analisado e interpretado da forma cabível.

Obviamente, esta não é uma tarefa fácil e vai requerer ferramentas de apoio para transformar, ao fim, os dados em inteligência.

Manualmente seria impossível garantir este desempenho e é aí que está a grande relação da área de TI com Big Data: obrar ferramentas que permitam que esta transformação aconteça, desde as fases de coleta e armazenagem dos dados até sua disponibilidade e cruzamento para produzir respostas às áreas de negócio.

Quais são os maiores desafios?

Para te ajudar a entender como lidar melhor com a complexidade desta questão, mostramos, a seguir, um pouco do caráter que o chamado Big Data assume no papel de auxiliar empresas a enfrentarem os desafios de uma gestão de TI de sucesso!

#1 Incorporar a razão de ser do Big Data na gestão de TI

O primeiro desafio começa por vencer barreiras que impeçam a implementação de processos mais satisfatórios na análise e tratamento dos dados, quer seja por algum despreparo ou por dificuldade em promover mudanças de cultura.

Ou seja, dar sentido do começo ao fim para a disponibilização de um banco de dados, ajudando o produto daquele trabalho a alcançar resultados finais, dando espaço para que ele seja uma alavanca para B.I. (Business Intelligence).

Felizmente, com as tecnologias atuais disponíveis no mercado isto se torna menos complicado, pois hoje em dia as empresas têm à sua disposição ferramentas de alta performance na guarda, análise, interposição e condução dos dados, como será discutido.

#2 Estruturação de Data Storage

A etapa de armazenamento — que não deixa de ser  contínua — é muito importante para garantir a base de toda a operação de Big Data.

E aqui é possível esbarrar em um problema: quais soluções de armazenamento adotar? A empresa pode não estar preparada em um primeiro momento para gerir grandes fluxos com segurança.

Comportar volumes cada vez maiores com condições de local, variedade e velocidade pode causar dilemas.

Neste ponto, espaço físico pode ser um obstáculo — excesso de servidores, por exemplo — assim como a proteção e manipulação dessa informação em um data center unicamente virtual, caso em que soluções de armazenamento na nuvem podem ser úteis na organização de um processo de trabalho mais seguro, adaptado à inserção de novos processos e ao mesmo tempo de alta disponibilidade.

A adoção de plataformas especiais para Big Data e experiência digital também pode ser muito bem-vinda nesta etapa. Deixar de adotar a melhor solução fará com que a empresa corra riscos.

Não acompanhar tendências que já se mostram eficazes neste sentido pode dificultar o trabalho da empresa em organizar, manter e operar com eficiência a grande quantidade de dados apresentada (ou, na pior hipótese, fazê-la negligenciar a coleta de determinadas fontes, prejudicando a análise completa dos dados e a configuração de um plano adequado de ação).

#3 Proteger e conciliar dados

Qualquer que seja a estrutura adotada para o banco de dados, é necessário pensar na proteção, na criptografia, nas permissões e no acesso.

Verificar dados, classificá-los de acordo, reduzir a duplicidade (de forma que também não se corra o risco de mais de uma área tomar decisões desencontradas por redundância) e torná-los claros também é algo que faz parte da precaução.

Um banco de dados seguro não é somente protegido de ataques. É também dotado da característica de manter-se atualizado, para evitar retrabalho, prejuízo, desajustes, perda de tempo e falta de sincronia entre ações de diferentes setores que o utilizem.

#4 Extrair o que é de fato relevante

Às vezes, um dado sozinho não diz muita coisa, mas ao ser confrontado com outras informações, torna-se decisivo. São as análises de todo o conjunto e não apenas as isoladas que trarão indicadores importantes.

Selecionar não se resume a um trabalho de escolher “grãos” em um pacote fechado, por exemplo. Requer muito mais do que isso. A união dos ingredientes certos é o que pode render uma receita de utilidade ou não.

Para isso, processos de streaming data podem ser muito proficientes. Ao colocar os dados em um fluxo de análises contínuo, a empresa consegue identificar o que é mais aproveitável em todo o grupamento.

Pode-se considerar, entretanto, que a variação de uma experiência desta entre uma empresa ou outra vai depender, em suma, da especificidade das ferramentas adotadas por cada uma.

#5 Distribuir com responsabilidade e autonomia

Prover os dados de alta disponibilidade não significa permitir que qualquer pessoa tenha acesso a eles. É garantir que as pessoas certas tenham pronto e fácil acesso aos dados certos, com o intuito de possibilitar agir com rapidez e confiabilidade nas etapas pertinentes a uma estratégia que os requeira.

Para isto, existem muitas ferramentas de Big Data que podem apoiar a distribuição de forma consciente.

Sistemas de stream computing, por exemplo, são capazes de trabalhar com fluxo de dados de diferentes fontes, filtrando-os, criando data warehouse, processando-os e devolvendo-os já interpretados a uma única torre, a um centro decisório que os espera.

#6 Lidar com Data Analytics

Por fim, descobrir padrões escondidos e relações não explícitas entre os dados pode ser um desafio vencido com outro: lidar com Data Analytics aplicado ao Big Data.

Isto é importante, porque, às vezes, os dados também podem originar mais de uma combinação.

Ao trabalhar com Data Analytics, a empresa tem a opção de seguir por diferentes abordagens, como a reativa ou a proativa, que também variam entre si. Enquanto a primeira se foca mais em análises estáticas de eventos, a segunda procura realizar análises estatísticas para prever cenários ou apontar pontos fracos, ajudando no planejamento estratégico e na análise SWOT da gestão.

O ideal é que a companhia entenda o que precisa e institua o procedimento mais completo em relação às suas necessidades, operando ferramentas de Data Analytics com vista a um processo decisório mais claro, objetivo e estruturado em um conjunto de dados altamente confiável.

E então, conseguiu compreender como encarar o conceito de Big Data na gestão de TI para conduzir melhor seus negócios, sincronizar suas áreas e tomar decisões mais fundamentadas? Ficou alguma dúvida? Deixe o seu comentário!


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