Tendo em vista a economia que ainda está em recuperação, nos últimos tempos as pessoas passaram a adotar um comportamento cada vez mais desconfiado e controlador. E quando o assunto é analisar os grandes volumes de dados no tempo que possa gerar informações que possam ser acionados em beneficio ao negócio, diferentes problemas de confiança são levantados pelo mundo corporativo.
Com Big Data, o maior desafio é fazer as pessoas acreditarem – e confiarem – nesta solução. E não se trata apenas de confiar nos dados em si. Trata-se do que pode ser feito com Big Data.
Não é fácil, no entanto, fazer as pessoas confiarem em ideias extraídas de modelos que associam dados estruturados e não estruturados obtidos em tempos distintos. Confiamos em nossos instintos, nossa experiência, nossa intuição – ou nos dados? Mesmo quando as correlações de dados revelam um aumento nas vendas ou na eficiência, os líderes empresariais podem não acreditar no que veem.
É por isso que a construção da confiança em Big Data é tão importante. As pessoas não irão desejar abrir mão dos instintos nos processos de tomada de decisões usados durante anos até estarem convencidas de que, sem sombra de dúvida, Big Data funciona.
Ganhar confiança não é uma coisa que acontece da noite para o dia. Pode ser um longo processo, e um que requer tato à medida que você interage com os líderes empresariais em cujo território você está pisando.
Ao longo dos últimos três anos, a Intel tem implantado iniciativas de Big Data internamente com grande sucesso. Mas tivemos que passar por um longo processo de tentativas e erros para chegar onde estamos atualmente. A maior parte das iniciativas envolve ganhar a confiança dos principais interessados dentro das linhas de negócios.
Por meio desse processo, identificamos seis passos para ganhar a confiança em nossas iniciativas de Big Data:
1. Compreenda o negócio e compreenda os dados. Pode parecer óbvio, mas realizar uma profunda e complexa análise para uma unidade de negócios exige sentar-se com as pessoas-chave para compreender o que a unidade faz, como ela interage com o resto da empresa e os desafios que enfrenta.
O que está impedindo o progresso? O que está impedindo-os de serem mais eficientes? Você precisará de alguém capaz de fazer as perguntas certas e que tenha uma boa compreensão dos dados disponíveis.
2. Determine o problema e como os dados podem ajudar. Comece a ligar os pontos entre o problema empresarial e os dados disponíveis. Esses dados ajudarão a resolver este problema? Neste ponto você poderá perceber que o tipo de dado você precisa. É possível ter acesso a ele? O dado existe dentro ou fora da empresa? As pessoas tendem a pensar em Big Data como mídia social e a Internet das Coisas.
Elas sentem a necessidade de ir imediatamente para fora da empresa a fim de extrair esse tipo de dado, mas a integração de dados externos adiciona complexidade e há uma significativa quantidade de valor nos dados de dentro da organização.
3. Defina expectativas sensatas – afaste-se se for preciso. Certifique-se de que a empresa entende que para cada problema de negócio resolvido, pode haver três ou quatro não resolvidos. Passamos alguns meses em projetos que produziram pouco ou nenhum valor significativo.
Se os projetos não estão gerando os resultados que sua empresa está procurando, você terá que estar disposto a se afastar e focar na próxima oportunidade.
4. Aborde os projetos de Big Data em paralelo com os métodos tradicionais. Os líderes empresariais não desistirão de processos e tecnologias familiares e dirão: “Ok, agora confiarei em Big Data”. Você tem que provar isso a eles enquanto ainda operam dentro dos parâmetros habituais para tomadas de decisões.
5. Seja flexível. A análise de Big Data na qual você está embarcando é uma exploração. Você pode encontrar importância em áreas inesperadas. Isso implica ser flexível sobre a metodologia e as ferramentas.
Reconheça que o seu conjunto de ferramentas para Big Data não será o mesmo daqui a um ano, seja flexível na sua implantação e atualização, fazendo investimentos de acordo com a necessidade. Busque experiência em diferentes tipos de análises à medida que continua trabalhando para demonstrar o valor para o negócio.
6. Mantenha o objetivo em mente. Às vezes o processo parecerá complexo. É nesses momentos que é preciso manter o foco nos resultados. Aqui na Intel, conseguimos aproveitar o Big Data e as análises preditivas para alcançar uma redução de 25% no tempo para a validação do design do chip, o que aumentou a velocidade para o lançamento no mercado de novos chips. Resultados como este transformam todo o processo em um esforço que vale a pena.
Bruno Domingues é Arquiteto Principal da Intel Brasil