Neste artigo você encontrará:
Para que possamos falar corretamente sobre o tema deste artigo, precisamos primeiro passar por algumas etapas.
Antes de tudo, compreendamos o que é Big Data: trata-se do conjunto de dados que está disponível na rede, em volume cada vez maior, e sendo produzidos em tempo real.
Conforme evoluímos tecnologicamente e criamos novas fontes de conteúdo, geramos mais dados. Todas as fontes juntas geram a Big Data.
Como se pode imaginar, estamos falando de um volume crescente e massivo. Para ser corretamente utilizado por empresas, ele precisa ser tratado: do contrário, o que temos é apenas uma quantidade gigantesca de informações aleatórias.
É aí que entra em cena a gestão de Big Data ou, originalmente, Big Data Management (BDM). Vamos falar mais sobre isso a seguir.
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O que é gestão de Big Data (Big Data Management)?
Como o nome pode sugerir, é um conjunto de ações que visam não apenas coletas os dados oriundos de fontes múltiplas quanto armazená-las, organizá-los, administrá-los, assegurá-los e entregá-los a terceiros para a atualização em Business Intelligence e Big Data Analytics.
O BDM seleciona e prepara os dados para que eles se tornem materiais inteligíveis e úteis, como dashboards e relatórios de desempenho, comportamento de usuário, possibilidades de tendências, etc.
Como sabemos, quem se antecipa com uma tendência sai na frente – e isso, geralmente, traz consigo um acúmulo de vantagens, que incluem a adesão de novos consumidores, o aumento da autoridade perante o mercado e, obviamente, retorno financeiro significativo.
Como é feita a gestão de Big Data?
Primeiro, é preciso que digamos que quem faz esse trabalho é um gestor de Big Data, ou seja, um especialista em gestão e análise de dados.
É uma profissão bastante rentável, visto que dialoga diretamente com os interesses financeiros e de expansão de empresas de múltiplos nichos.
Dito isso, vamos lá.
O Big Data Management passa por algumas etapas. Entre elas, podemos citar:
- Correção e seleção de dados específicos, que devem dialogar com a realidade. Dados incoerentes são descartados, uma vez que não são interessantes para nenhuma organização ou processo;
- Coleta, filtragem, classificação e padronização de dados oriundos de fontes diversas, que podem vir de dentro ou fora da empresa;
- Migração de dados de uma fonte para outra, com posterior padronização dos mesmos;
- Seleção de dados relevantes para que especialistas em Business Intelligence e Big Data possam dar continuidade a processos relevantes para uma companhia.
Acerca desse último tópico, aliás, faremos mais um adendo!
É por meio do gestor de Big Data que as empresas adquirem os materiais necessários para cunhar estratégias de valor e alcançar objetivos que possam gerar não apenas o aumento do lucro, mas o bem-estar dos funcionários, o bom funcionamento das hierarquias, a manutenção da imagem perante a sociedade, etc.
- Gestor de dados: quais são as etapas do trabalho cotidiano?
Para que haja uma boa gestão de Big Data, é primordial que o gestor de dados esteja alinhado ao momento e aos objetivos da empresa para a qual está prestando serviços.
O time de especialistas deve ser capaz de planejar um cronograma de ações, determinar quais são as ferramentas que serão utilizadas neste processo e, então, executar o prometido dentro de tempo hábil.
Não é preciso dizer que, em tempos tecnológicos, a informação se aproxima e vai embora depressa demais.
Assim, quem demora para coletar, analisar e utilizar os dados que recebe termina sem alcançar os resultados desejados. E o pior: muitas vezes, perde a chance de ser pioneiro.
Após a execução do planejado, é preciso que haja uma avaliação crítica dos resultados. Isso é feito por meio de ferramentas específicas, é claro, e geralmente por métricas que dialogam com um objetivo, nicho ou circunstância específicos.
Feito tudo isso, é chegado o momento de avaliar o que correu bem e o que precisa ser otimizado e quais são as novas demandas. E o trabalho recomeça.
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