A entrega final, repleta de conceitos.A acuracidade.A velocidade.O potencial intrínseco.
Não ignoremos os fatos de que historicamente presenciamos conversas sobre a diferença entre a Análise Tradicional de dados e o BIG DATA.
Apesar do pouco tempo, percebemos que ambos estão se tornando intimamente ligados e devem trabalhar juntos para entregar os resultados prometidos pelo BIG DATA.
Não podemos portar-nos como avestruzes e fingirmos que não existem fronteiras organizacionais a serem rompidas. Sim, criar integração entre as organizações de TI e as unidades de negócio será um passo crítico para qualquer organização com pretensões de construir uma estratégia vencedora para BIG DATA.
É perceptível o fato de que a gestão de dados e as análises muitas vezes residam em diferentes partes da organização.
Os departamentos de TI geralmente controlam os dados, enquanto as análises são conduzidas por um grupo especial ou dentro de uma unidade de negócios específica.Perceba - Isto é inteiramente contrário ao princípio do BIG DATA. O BIG DATA é uma parte integrante da gestão de dados, sim, é parte importante da caixa de ferramentas de análises avançadas.
Um passo difícil, mas necessário
Fazer este salto de integração da Análise Tradicional de dados e do BIG DATA, derrubando fronteiras entre TI e as unidades de negócio, é um passo crítico no início da criação de iniciativas organizacionais para o uso do BIG DATA em benefício dos negócios.
Reflita sobre os seus dados e a qualidade deles como tendo diferentes etapas, que chamaremos de bronze, prata e ouro.
Os dados no data warehouse são ouro.Quando vamos a essa fonte de ouro, sabemos que estamos recebendo os dados que foram realmente trabalhados.Mas os dados também estão disponíveis em uma forma bruta e você pode obtê-los em uma semana ou um mês, despejando-os em um lugar e organizando-os um pouco.Ao contrário dos tradicionais bancos de dados relacionais, plataformas de BIG DATA permitem que os analistas organizem, limpem e integrem dados de forma seletiva, ignorando registros e campos que não são o foco atual de análise.Este é um ponto de partida significativo para os armazéns de dados, onde um grande esforço é gasto em engenharia de dados para ter certeza de que não haverá perda de tempo trabalhando dados que não agregam valor.
Tags: big data, BI, business, análise, dados, inteligência, negócios
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