Data Preparation é a chave para o sucesso com o Big Data

Frequententemente, quando o assunto é Big Data, muita especulação está envolvida. Ao olhar de forma não-realista para o assunto, muitas empresas acabam falhando com a estratégia e desperdiçando recursos enquanto deveriam estar obtendo lucros. Para garantir sucesso, existem algumas barreiras comuns e que podem ser evitadas, veja a seguir.

Uma das primeiras barreiras para o sucesso da implementação uma solução de Big Data nas empresas é a falta de uma estratégia de Data Preparation. A estratégia de Data Preparation inclui todas as etapas necessárias para adquirir, preparar, tratar e gerenciar os data assets de uma organização. Dados são a base para insights acionáveis e entregues por aplicações de analytics avançadas, então se os dados estão contaminados, todas as decisões tomadas com base nestes dados serão no mínimo questionáveis. Além disso, se o Big Data não é baseado em em precisão e inteligência, o resultado fica totalmente confuso e comprometido.

Mas afinal, o que constitui uma estratégia consistente de Data Preparation?

  1. Identifique o processo de tomada de decisões

Conhecer o passo a passo de como uma decisão é tomada dentro da sua organização é essencial. Nesse processo é possível definir quais serão os data sets utilizados, como os dados serão manipulados e utilizados para apoiar as decisões. É comum pensar que se os dados podem servir de base para qualquer coisa se forem simplesmente higienizados e separados efetivamente, mas não é verdade. Quando se tem o objetivo definido, o processo será muito mais otimizado e eficiente.

  1. Selecione as fontes dos dados que apoiarão as decisões específicas

Não é possível saber ao certo todos as fontes de dados que serão utilizadas com antecedência, mas é possível identificar fontes básicas, que são utilizadas com mais frequência.Isso irá definir os tipos de dados que precisam estar disponíveis, e mais, qual é o foco da higienização que precisa ser feita antes da utilização.

  1. Encontre a ferramenta certa para o Data Cleansing

A sua organização deve buscar por uma solução que suporte mais do que os dados que serão inseridos inicialmente. É necessário uma plataforma que seja capaz de alimentar as ferramentas de analytics que já existem. Em uma empresa com foco em analytics, várias áreas e funções diferentes utilizarão estes dados para tomar decisões, então é essencial que a ferramenta que fará o Data Preparation seja completa de ponta a ponta. Isso inclui a acessibilidade, para que qualquer usuário consiga dados confiáveis e prontos para o uso com facilidade. Desta forma, todas as decisões tomadas na organização, independente do setor, serão confiáveis e baseadas em dados sólidos.

  1. Acesse e utilize Data Assets adicionais

Como já foi citado no item 2, não é possível predefinir todos os Data Assets que serão necessários, então Data Assets adicionais e que são úteis estão sempre sendo descobertos. Acessar estas novas fontes com facilidade é uma parte importante da tomada de decisão.

  1. Amplie o Data Preparation para incorporar novos dados em data sets já existentes

Muitos data sets são dinâmicos e estão em constante evolução. Conforme novos dados são descobertos ou se tornam disponíveis, o Data Preparation precisa ser rodado para garantir sua disponibilidade de leitura.

Ao reconhecer que o Data Preparation é o primeiro passo necessário para garantir valor ao Big Data, uma organização é capaz de reduzir significativamente os custos de Big Data ao mesmo tempo em que acelera a entrega de insights acionáveis e que resultam em decisões certeiras.

 

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