Como qualquer outro conceito tecnológico complexo, big data pode provocar alguns problemas para as empresas que implementam soluções baseadas nele. Quais são exatamente esses desafios de big data e como resolvê-los? Descobriremos abaixo.
Soluções de Big Data: Como são implementadas na prática?
O mercado global de big data promete crescer até 2025 para um recorde de US$ 68 bilhões, enquanto em 2019 esse número foi quase cinco vezes menor. Isso significa que as empresas cada vez mais introduzem produtos baseados nesse conceito.
Existe uma definição geralmente aceita de big data que já foi proposta pela IBM. Segundo ela, big data é descrito por quatro parâmetros (4V):
- volume: esses dados são gerados constantemente
- velocidade: você precisa processá-los rapidamente
- variedade: muitas fontes e tipos de dados são usados
- veracidade: os dados devem ser de boa qualidade
Big data é um conceito amplo. Por isso, envolve o uso de soluções digitais avançadas. Entre elas:
- Aprendizado de máquina, incluindo redes neurais artificiais, análises de rede e técnicas de otimização
- Crowdsourcing, porque muitas vezes não há dados suficientes para análises que a própria empresa seja capaz de coletar, o que requer dados externos
- Mineração de dados com base no aprendizado de regras de associação, classificação e análise de dados
- Integração de dados heterogêneos
- Modelagem e análise de simulação
- Visualização de dados analíticos usando imagens, gráficos, tabelas, etc.
Juntas ou separadas, essas soluções são capazes de coletar e processar fluxos colossais de dados não estruturados. No entanto, eles não são capazes de resolver de forma independente uma série de problemas com big data que listamos abaixo.
Desafios de Big Data e suas soluções: 12 exemplos que sua empresa pode enfrentar
Falta de compreensão de como trabalhar com Big Data
A falta de compreensão de como trabalhar com big data abre nossa lista de desafios de dados. Quando as empresas começam a migrar para produtos digitais que usam big data, seus funcionários podem não estar prontos para trabalhar com soluções tão avançadas.
Como resultado, a implementação com pessoal não treinado pode causar lentidão significativa nos processos de trabalho, interrupções nos fluxos de trabalho e vários outros erros. Até que seus funcionários percebam todos os benefícios da inovação e aprendam a usá-los, pode haver uma diminuição na produtividade.
Para superar esses desafios de dados, é muito importante conectar especialistas qualificados ou treinar os existentes para os fluxos de trabalho atuais, juntamente com a criação e adoção de novas soluções digitais avançadas.
Porém, é preciso entender que os funcionários precisarão de algum tempo para serem treinados. Além disso, novas soluções digitais trarão cargas de trabalho adicionais ao departamento de TI. Portanto, é muito melhor combinar o treinamento com a contratação de novos especialistas ou encontrar uma equipe dedicada e completa fornecida por empresas de desenvolvimento de software que assumiriam a responsabilidade de oferecer suporte a novos softwares.
Qualidade de dados ruim e silos de dados
Outro problema típico das empresas que lidam com big data são os silos de dados ou má qualidade dos dados: podem ser desestruturados, ter formatos diferentes ou conter registros duplicados, por exemplo.
As despesas podem ser acompanhadas de erros graves, pois os números dos diferentes departamentos da empresa não estão sincronizados entre si. Observe que, à medida que a complexidade do software de big data cresce, o número e a probabilidade de erros aumentarão gradualmente.
Existem várias maneiras de resolver esses desafios de dados. A primeira delas é praticar a consolidação de dados. Nesse caso, você forma um repositório de dados importantes que atua como uma “fonte única da verdade”. Em seguida, você precisará criar um diretório de dados no qual todos os registros serão estruturados e classificados. Nesse caso, você poderá eliminar duplicatas.
Problemas de Big Data no dimensionamento
A maioria das empresas está aumentando gradualmente seus volumes de dados. Com o tempo, a capacidade existente torna-se inadequada e as empresas devem tomar medidas decisivas para otimizar o desempenho e garantir a resiliência de um sistema expandido.
Em particular, o principal desafio é adquirir novo hardware – na maioria dos casos, baseado em nuvem – para armazenar e processar novos volumes de dados. Infelizmente, essas soluções simples nem sempre são econômicas.
Aqui está o que fazer em tal situação: você precisará analisar minuciosamente a arquitetura de software e hardware existente e certificar-se de que ela é escalável. Realize testes de estresse para analisar o desempenho do sistema em funcionamento para identificar seus pontos mais fracos.
Variedade de tecnologias de Big Data
Você pode usar diferentes soluções de ciência de dados para implementar big data, desde aprendizado de máquina até simulação de dados e inteligência de negócios. Se você nunca lidou com nenhum deles antes, pode ser difícil decidir sobre a abordagem para implementar um sistema de big data.
Na verdade, a saída para esses desafios de dados é simples: você precisa encontrar especialistas experientes que analisarão suas necessidades e desenvolverão soluções específicas para seus negócios. Dessa forma, você pode entender qual pilha de tecnologia será a mais eficaz no seu caso.
Integração incorreta
Quando diferentes departamentos de uma empresa usam soluções de software e hardware diferentes, pode ocorrer vazamento de dados ou dessincronização. Além disso, nem todas as soluções são adequadas para uma integração de ponta a ponta, portanto, a estrutura de um sistema de big data acaba sendo desnecessariamente complexa e cara de manter.
A solução para esses desafios de dados está na automação profunda, na integração de subsistemas individuais por meio de uma API e na rejeição do controle manual do sistema. Esta modernização acarretará custos significativos, mas a longo prazo, a probabilidade dos problemas acima será minimizada.
Despesas Pesadas
Quando as empresas implementam sistemas complexos de big data, elas precisam estar preparadas para custos financeiros sérios. Esses custos começam na fase de planejamento do desenvolvimento e terminam com a manutenção e modernização dos sistemas, mesmo se você implementar software livre. Além disso, você precisará expandir sua equipe existente, o que também resultará em custos extras.
Com inovações tão significativas, você terá que calcular seu orçamento a longo prazo para evitar um aumento descontrolado nos custos para apoiar a viabilidade do seu sistema de big data.
Se você precisa de flexibilidade, a arquitetura baseada em nuvem é ideal. Se for muito mais importante garantir a confiabilidade e a privacidade dos dados, é melhor adquirir equipamentos de servidor local e expandir sua equipe com novos especialistas que se responsabilizarão por sua configuração e suporte. Uma opção híbrida também é possível.
Problemas de Big Data em tempo real
À medida que a tecnologia digital avança, os objetivos de negócios das empresas e as necessidades de seus clientes também mudam. Do ponto de vista dos desafios em big data analytics, isso sugere que eles devem estar atualizados, o que significa que alguns deles, que eram relevantes ontem, podem já estar desatualizados.
Do ponto de vista técnico, esses desafios de dados residem na necessidade de uma ferramenta que forneça filtragem atualizada de dados irrelevantes e encurte o ciclo de processamento de novos dados para que as inovações sejam introduzidas o mais rápido possível.
Em particular, você terá que pensar em uma maneira de priorizar e segmentar big data para que leve um tempo mínimo para processá-lo e que cada iteração produza um resultado significativo para a empresa.
Verificação de dados
Muitas empresas acreditam erroneamente que as informações de big data podem ser usadas como estão. No entanto, na prática, antes de usar a colossal quantidade de dados não estruturados provenientes de diferentes formatos e de diferentes fontes, eles precisam ser verificados, formatados e, se necessário, limpos.
A limpeza dos dados leva muito tempo, e somente depois disso eles podem ser usados nos algoritmos de software. Por exemplo, o processamento de dados por um algoritmo específico pode levar apenas alguns minutos, enquanto sua limpeza preliminar pode levar semanas.
Dê importância à automação ao trabalhar com big data. Ela pode ser implementada com a ajuda de soluções baseadas em aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Falta de perícia
Apesar do conceito de big data não ser novo, a demanda por funcionários especializados nele ainda excede o conjunto de especialistas existentes. Isso pode ser explicado, em primeiro lugar, pelas tendências de tudo relacionado a big data.
Na prática, o nicho de big data ainda é bastante difícil de dominar, pois envolve trabalhar com ferramentas e tecnologias complexas. É por isso que o mercado de trabalho no nicho de big data não ficará superlotado tão cedo.
Além de procurar talentos “à margem”, você provavelmente ficará intrigado com a questão de treinar seus funcionários. Afinal, será muito mais econômico transferir alguns especialistas do seu departamento de TI para novos cargos e preencher as vagas com novos especialistas do que contratar pessoas que desconhecem completamente os processos de trabalho existentes na empresa.
Resistência organizacional
A resistência à mudança organizacional é a capacidade do pessoal da empresa de resistir às inovações, que se expressa em ações destinadas a manter o estado existente da empresa ou seu sistema separado.
A inércia organizacional pode ser individual e coletiva, que, por sua vez, pode ser dividida em resistência do sistema e resistência de grupos específicos. Assim, as razões para a resistência à mudança organizacional são:
- fator medo – perda de emprego, perda de imagem e autoridade, diminuição de salário, aumento da quantidade de responsabilidades, medo de algo novo, etc.
- fator de deficiência de informação
- fator das limitações do funcionário – limitações intelectuais, conservadorismo ou limitações profissionais.
É necessário resolver este problema de forma abrangente, introduzindo com competência novas abordagens de gestão local.
Segurança e privacidade de Big Data
A segurança para projetos de big data não é apenas tornar as informações acessíveis. Os dados que servem como fonte de análise, via de regra, contêm informações críticas para os negócios: segredos comerciais, dados pessoais, perda de clientes, perda de valor de mercado, etc.
Infelizmente, hoje não existem métodos claramente formulados que descrevam as etapas e ações sistemáticas para proteger big data. Isso requer abordagens focadas na proteção de dados críticos em todas as etapas de seu processamento, desde a coleta até a análise e o armazenamento.
Encontrar especialistas capazes de analisar Big Data
Além de especialistas de alto nível que planejarão a implementação de seu sistema com base em big data e analisarão suas perspectivas de desenvolvimento, você também precisará daqueles que interagirão diretamente com esse sistema e com dados analíticos no dia a dia.
Caso ainda não tenha encontrado colaboradores com especialização no nicho que precisa, recomendamos que considere soluções de software. Em particular, existem dezenas de produtos baseados em aprendizado de máquina hoje que estão prontos para se encarregar da análise de dados.
Além de soluções prontas, você sempre pode encontrar desenvolvedores que criarão um produto personalizado pronto para uso.
Desafios de Big Data: Conclusão
Apesar do conceito de big data estar no mercado há muito tempo, muitas empresas não prestam atenção suficiente aos desafios típicos que podem ser evitados nos estágios iniciais de implementação de soluções de big data.
Como resultado, mais cedo ou mais tarde isso leva a um crescimento significativo no custo de implementação de soluções de software e hardware que suportem a sua viabilidade, bem como a necessidade de um aumento constante dos recursos humanos envolvidos nos processos de trabalho do sistema, e outras grandes problemas de dados.
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