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Big Data é uma mudança de mindset

Centrar o debate apenas em questões tecnológicas é um caminho quase certo para o fracasso de suas iniciativas

Cezar Taurion *

17/02/2016 às 8h14

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Tenho observado um amadurecimento do conceito de Big Data no Brasil. Tecnologia ainda domina corações e
mentes de muita gente que está interessada no tema. Tem explicação.
Tecnologia por si tem seu charme e existe uma pressão muito grande dos
fornecedores de soluções tecnológicas, que têm que cumprir suas quotas
de vendas de produtos. Assim, existe uma pressão natural para que os
clientes comprem suas soluções. O problema para o qual a solução foi
comprada, vê-se depois… Big Data não é apenas tecnologia e centrar
discussões neste tópico é um caminho quase certo para o fracasso de suas
iniciativas.

Algumas questões fundamentais, que envolvem pessoas e processos,
ainda passam ao largo. Por exemplo, quem deve liderar as iniciativas de
Big Data na empresa? Big Data exige governança? Como criar uma equipe
para projetos deste tipo? O Data Scientist existe mesmo ou é um
unicórnio? É necessário ter um CDO (Chief Data Officer) e se sim, a quem
ele deve se reportar? Ao CEO, ao CIO, ao CFO ou alguma outra área como
marketing?

Um aspecto que quase ninguém aborda é o fator cultural. Como qualquer
conjunto de novas tecnologias, sua adoção passa por mudanças no mindset
e cultura da organização. Podemos recordar aqui algumas mudanças
tecnológicas que encontraram muita resistência no início, chegaram a ser
combatidas, mas que provocaram mudanças de paradigmas. Cito a
transformação do modelo centralizado em mainframes para o distribuído,
baseado na arquitetura cliente-servidor, a criação e expansão do
comércio eletrônico e, mais recentemente, a cloud computing e a adoção
da mobilidade.

O mesmo está acontecendo com Big Data. Há os que dizem que já fazem
há muito tempo, que Big Data nada mais é que o velho Data Warehouse de
sempre e que não apresenta realmente nada de novo. Por outro lado há o
grupo que diz que é tudo novo, e que existe uma demanda para um
profissional chamado Data Scientist (Cientista de Dados), uma figura
quase mítica. Mas pouco se comenta dos aspectos culturais e
organizacionais. Por exemplo, uma empresa recruta alguns cientistas de
dados, uns caros desenvolvedores em Hadoop, cria a função de CDO e assim
por diante. Mas como inserir este grupo na organização? Que projetos
desenvolver e como avaliar se estes projetos estão realmente trazendo
valor para a empresa?

OK, ainda não existem metodologias comprovadas e muito menos
certificações de maturidade para o processo de desenvolvimento de
projetos Big Data, a não ser um apanhado de experiências ad hoc, aqui e
ali, algumas que deram certo e outras não. Mas, algumas primeiras lições
começam a ser aprendidas.

Por exemplo, é fundamental ter um sponsor de alto nível na
organização. Um projeto de Big Data feito dentro da TI, com pouca
visibilidade externa,simplesmente não vai decolar. Big Data demanda
principalmente variedade de dados, geralmente oriundos de diversas
fontes espalhadas por diversos sistemas e áreas da organização. Sem a
colaboração dos setores envolvidos, não se vai longe. E olhem que nem
abordei acesso a dados externos à empresa…

Também é importante criar projetos que sejam gerenciáveis (impossível
abraçar o mundo) e envolver os usuários em todas as etapas. Uma boa
alternativa é gerar entregáveis com certa periodicidade, de modo que a
cada etapa os resultados consigam ser tangibilizados claramente,
mantendo sempre aceso o entusiasmo e o comprometimento dos usuários.

Outro item essencial: definir claramente os objetivos de negócio. Quais problemas as iniciativas de Big Data irão resolver. Um projeto de
Big Data deve ser “use case-centric”. Identifique claramente um
problema e então desenvolva o projeto. Nunca o contrário. Montar uma
plataforma tecnológica, adquirir caras soluções tecnológicas, recrutar
equipe e ficar aguardando os pedidos dos executivos da empresa é jogar
dinheiro fora. É criar a solução e depois esperar que os problemas
apareçam. Sem objetivos definidos, não aparecerão pedidos de projetos…

Uma terceira recomendação. Fala-se muito nos insights que podem ser
gerados pelo Big Data, mas o essencial é como traduzir estes insights em
resultados tangíveis, em valor real para o negócio. Projetos de Big
data devem ser vistos como projetos geradores de novas receitas ou de
redução significativa de custos. Uma boa estratégia é primeiro
identificar as “dores” do negócio e só então propor uma solução que
envolva Big Data para resolvê-las. Neste sentido, vamos ver que a
tecnologia vai surgir naturalmente no fim do caminho e não no seu
início.

Um aspecto que passa batido é que muitas vezes um projeto de Big Data
vai demandar mudanças nos processos da organização. Por exemplo,
vejamos uma rede varejista. Com informações fácil e rapidamente
disponíveis para um gerente de loja tomar decisões em tempo real, como
promoções, mudar preços e assim por diante, a diretoria deixará de ser a
única responsável por estas decisões. A empresa está cultural e
psicologicamente preparada para dar este salto?

Temos também a questão da equipe. Dificilmente conseguiremos pessoas que
atendam a equação hackers + profundos conhecimento estatísticos e
matemáticos + bons conhecimento de negócio. Uma sugestão é montar uma
equipe multidisciplinar e operacionalizar os processos que envolvam os
projetos Big Data. Claro que a equipe deve ter um bom gestor, que
consiga entender as diversas linguagens faladas por profissionais tão
diferentes entre si e que seja apaixonado pelo conceito dos projetos. Um
gerente burocrata não vai conseguir desfiar os inevitáveis problemas de
comunicação inter e intra equipe. E montar uma equipe apenas com
hackers, por exemplo, pode gerar um algoritmo preditivo sensacional, mas
de pouco valor para a empresa. Afinal, o objetivo não é gerar modelos
analíticos fantásticos, mas sim resolver problemas do negócio.

E, onde colocar a equipe de Big Data? Não existe resposta única. Pode
ser ligada ao CEO, se a empresa estiver em um grau de maturidade
adequado para reconhecer a importância do Big Data para seu negócio e
entender e buscar mudanças de ruptura que poderão ser provocadas por
estes projetos. Pode ser ligada ao CIO, mas tomando-se as devidas
cautelas para não ficar preso aos modelos e práticas típicas de muitas
áreas de TI, com longos e burocráticos processos de aprovação de
projetos. Corre o risco também de se envolver de forma muito tática e
pouco estratégica. Pode ficar com o CFO, mas pelas próprias
características desta função, inevitavelmente, vai se concentrar em
inovações incrementais e não disruptivas. Pode ficar com CMO, mas
correndo o risco de focar especificamente em atender as demandas de
marketing. Enfim, cada caso é um caso e nada também é eterno. Pode-se
começar com a equipe ligada a um executivo e ao longo do tempo ser
transferida para outro.

Finalmente governança. Big Data exige governança. Pelas
características de volumes muito grandes e variados, com dados não
estruturados (antítese do modelo estruturado e relacional que estamos
acostumados) tende-se a não documentar e nem criar processos de
governança. Com isso, corremos o risco de reinventar a roda
constantemente. Big Data é diferente do modelo tradicional, desenhado
para responder a uma série de perguntas previamente definidas. Big Data
permite que perguntas não previstas possam ser respondidas e portanto
não pode ser limitada por estruturas rígidas como no modelo relacional.
Mas, flexibilidade não significa que não seja importante criar processos
de governança.

Big Data não é tecnologia. Não é Hadoop. É uma mudança de mindset.
Envolve novas e antigas tecnologias, mas a grande transformação é a
revolução nos negócios que pode potencialmente provocar na organização.
Sem esta percepção claramente reconhecida, Big Data será mais um
conjunto de tecnologias inseridas no portfólio tecnológico da empresa.
De pouco valor.

 

(*) Cezar Taurion é CEO da Litteris Consulting, autor de seis livros sobre Open Source, Inovação, Cloud Computing e Big Data

 

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