Três passos para construir uma melhor cultura de Big Data

2 de abril de 2015
A proposta do Big Data é bastante simples. Coletar o máximo de dados não estruturados, a partir do maior número de fontes possíveis, e analisá-los com o objetivo de descobrir novos padrões e conexão entre eles, apoiar decisões de negócios e desencadear inovações. Sendo assim, por que então há tão poucas organizações verdadeiramente se beneficiando dos avanços em Business Intelligence (BI) e Analytics? A dificuldade não é técnica, mas de cultura empresarial.


Construir uma base de tecnologia

Como os dados são provenientes de diversas fontes é preciso implementar ferramentas que gerenciem essas informações e as transformem em material contextualizado e com sentido de forma que você possa visualizar os dados de maneira objetiva. Exemplos de fontes são: transações com clientes, mídias sociais, controle de estoque e etc.

Por parecer muito complexo, diversas empresas acabam se intimidando e não indo atrás das ferramentas necessárias.


Atrair o talento certo


Existe a crença de que é necessária a contratação de um cientista de dados ou especialista em TI para manipular e compreender este grande volume de dados. Dependendo da ferramenta utilizada essa informação pode ser verdade, mas existem no mercado soluções especializadas em tornar o conteúdo inteligivel. Isso dispensa os custos com contratação e treinamento de novos funcionários.


Desenvolver uma visão empresarial e cultural

Adquirir uma ferramenta de análise de dados é apensa o primeiro passo para fazer o bom uso do Big Data. É preciso instituir na empresa uma cultura de tomada de decisões orientadas aos dados. Isto é, toda decisão de negócios deve ser tomada com base na interpretação das informações obtidas do Big Data.

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Entenda como as duas plataformas trabalham com engenharia de dados, analytics, governança e inteligência artificial, e quais critérios considerar antes de investir em uma arquitetura de dados. A escolha de uma plataforma de dados influencia diretamente como uma empresa organiza suas informações, desenvolve soluções analíticas, controla custos e prepara sua estrutura tecnológica para novas demandas de negócio. Nesse cenário, Databricks e Snowflake aparecem frequentemente entre as alternativas avaliadas por organizações que precisam modernizar seus ambientes de dados. Ambas oferecem recursos para processamento, análise, governança e inteligência artificial, mas possuem características arquiteturais e abordagens de desenvolvimento que merecem atenção. A comparação entre Databricks e Snowflake envolve muito mais do que funcionalidades disponíveis em cada plataforma. Uma organização que pretende modernizar seu data warehouse tem prioridades diferentes de outra que precisa integrar dados de múltiplas fontes, processar eventos em tempo real ou desenvolver aplicações de machine learning e IA generativa. Entender essas diferenças ajuda a construir uma arquitetura coerente com os requisitos técnicos, o investimento disponível e os objetivos de crescimento da empresa.