Existe uma série de práticas que podem ser utilizadas pela sua empresa para acelerar o uso de Big Data. Da mesma forma, alguns dos erros cometidos na coleta de informações, definição de metas e integração da equipe podem comprometer a eficiência do recurso, o que pode ser fatal em um momento no qual as empresas se voltam cada vez mais para dados nas tomadas de decisão.
A importância dessa tecnologia para os negócios varia de aplicação para aplicação, mas de forma geral, o uso de grandes montantes de dados pode ajudar a reduzir custos em um empreendimento, a desenvolver produtos alinhados às expectativas do cliente e a entender o que causa o sucesso ou o fracasso de uma empreitada.
Sabendo que a implementação de Big Data é uma decisão de negócios e não uma prática de TI, vamos observar agora o que não deve ser feito ao longo do processo. Evitando erros como estes, a sua empresa pode chegar a uma estratégia imbatível guiada por Big Data.
1. Entender errado o conceito de Big Data
O principal erro que um negócio pode cometer com Big Data é entender errado o seu conceito e para quê ele serve. Por isso, vamos esclarecer para você exatamente o que é preciso saber sobre o assunto.
Big Data é uma coleção de dados compilados de maneiras tradicionais, como no contato com o cliente, ou dentro do universo digital, como nas análise das visitas que uma página recebe.
O termo compreende, ainda, informações reunidas por terceiros que possam ser relevantes para a atuação de um negócio. Todos esses dados são organizados em um só lugar, para orientar análises e descobertas — também chamadas de insights.
A partir do momento em que você compreende bem essa definição, uma coisa fica clara: é preciso ter certeza da origem dos seus dados, pois é com base nela que todo o Big Data funciona.
2. Levantar dados de pouca relevância
Da mesma forma como é importante certificar-se de que os dados introduzidos em seu banco são genuínos, uma empresa tende a obter melhores resultados com Big Data se conseguir selecionar as informações mais relevantes para a tomada de decisões.
Ou seja, de nada adianta condensar uma miríade de dados que não servem para entender o comportamento do consumidor, os efeitos da sazonalidade na venda dos seus produtos ou o que motiva alguém a adquirir seus serviços.
A estratégia só traz grandes resultados para negócios que se preocupam em escolher os dados certos. É muito fácil ser levado a acumular informação apenas por acumular.
Por isso, a ajuda de um cientista de dados ou de uma equipe de especialistas terceirizados pode orientar melhor a sua empresa a decidir-se por uma ou outra fonte e a entender o porquê disso.
3. Deixar de definir metas
Big Data só funciona quando a sua organização tem um objetivo em mente. Mesmo porque, sem ele, é muito difícil medir se as tecnologias adotadas para otimizar a tomada de decisões estão, de fato, cumprindo o seu papel. É a definição de metas que delimita quanto uma determinada ferramenta ajuda — ou atrapalha — o seu negócio.
Então, para ser bem-sucedido com Big Data, o planejamento é uma palavra-chave. Antes mesmo de começar a escolher o software ideal ou com quais parceiros trabalhar, é preciso identificar o motivo para se fazer isso. Alinhe Big Data aos goals do seu negócio e a seus fluxos de trabalho para alcançar grandes resultados.
4. Esquecer de educar sua equipe
Já que mencionamos a importância de pensar em como esse recurso se relaciona com os fluxos de trabalho de uma empresa, temos de endereçar outro ponto importante: a necessidade de educar seus funcionários a respeito do uso da tecnologia.
Existe um tipo de erro muito comum na hora de se trabalhar Big Data, e ele acontece quando, apesar de se ter implementado tal tecnologia, ela não é aplicada para resolver problemas reais do negócio.
Uma organização que utiliza bem Big Data adequadamente é aquela que treina seu time e o prepara para usar todos os recursos disponíveis a fim de otimizar a comunicação e atingir os melhores resultados.
5. Dar todo poder de decisão aos dados
Há uma diferença fundamental entre empresas “data driven” e “data informed”. Enquanto as primeiras, como o próprio nome já diz, são direcionadas pelo uso de dados — ou seja, não tomam decisões sem fundamentá-las em evidências —, as segundas são informadas pelos dados e, simultaneamente, empregam a expertise dos seus times de produto. Não entendeu muito bem?
Um exemplo pode ajudar: uma empresa “data driven” pode deixar de produzir um produto do dia para a noite e parar de dar suporte à sua comunidade de usuários porque os dados indicam que ele é utilizado por apenas 0,5% dos seus consumidores. Por outro lado, uma empresa “data informed” buscará entender por que isso acontece.
Caso seus tomadores de decisão reconheçam que essa parcela de 0,5% dos usuários é uma das partes mais entusiasmadas da sua comunidade, a mesma decisão poderia ser adiada até que se encontre um produto que os atenda melhor.
Nesse cenário, gostaríamos que você imaginasse, por exemplo, um tipo de computador ou câmera fotográfica do qual apenas uma parcela dos consumidores precisa, mas que é a única alternativa que esses clientes têm.
Dar todo o poder de decisão aos dados pode não ser uma boa ideia. O melhor é usá-los como influenciadores de decisão e base para análises preditivas, sempre ponderando o tipo de conhecimento que apenas os seus especialistas têm.
6. Colocar todo seu foco em tecnologia
Como citamos no começo deste texto, Big Data não é uma questão de TI. É uma decisão de negócios. Por causa disso, um dos maiores equívocos que um empreendimento pode cometer é acreditar que um software magicamente ajudará a superar todos os seus desafios.
Podemos colocar isso de maneira ainda mais simples dizendo que você nunca deve escolher um modelo analítico porque ele funciona para a empresa A ou B. Seu negócio sempre estará melhor servido se tal decisão for resultado de considerações como “quais são os dilemas que apenas minha empresa enfrenta?”.
O mercado está cada vez mais competitivo. Se o objetivo do seu negócio é sair na frente, Big Data pode ajudar. Aprender como utilizar o recurso, evitar erros comuns e entender como os dados podem orientar seu dia a dia é a melhor forma de fazer isso.
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