Controlar a quantidade infinita de dados de várias fontes e obter o maior valor para garantir decisões de negócios confiáveis depende de um sistema infalível para coleta de big data. Afinal, não foi à toa que o big data se tornou um dos ativos mais valiosos das empresas, e praticamente todas as grandes organizações estão fazendo investimentos em iniciativas nesse sentido.
Uma pesquisa de 2021 da New Vantage Partners descobriu que 99% dos executivos seniores de nível C em empresas Fortune 1000 disseram que estão buscando um programa de big data. Talvez ainda mais significativo que isso seja o fato de que 96% relataram que suas empresas tiveram sucesso com seus programas de big data e inteligência artificial. Já 92% disseram que o ritmo de seus investimentos nessas áreas está acelerando e 81% expressaram otimismo sobre o futuro de big data e IA em suas organizações.
Coletar big data envolve dados estruturados, semiestruturados e não estruturados gerados por pessoas e computadores. O valor do big data não está em sua quantidade, mas sim em seu papel na tomada de decisões, geração de insights e automação de suporte. Ou seja, aspectos críticos para o sucesso dos negócios no século 21.
“As empresas precisam investir no que os dados podem fazer por seus negócios”, disse Christophe Antoine, vice-presidente de engenharia de soluções globais da Talend.
No entanto, as organizações que desejam coletar os benefícios do big data devem primeiro coletá-los de forma eficaz. Contudo, essa é uma tarefa difícil considerando o volume, a variedade e a velocidade dos dados hoje.
Métodos comuns para coletar big data
A coleta de dados está longe de ser nova. Afinal, a coleta de informações tem sido uma prática arraigada por milênios. Além disso, durante séculos, os pesquisadores ficaram confusos em suas tentativas de gerenciar e analisar grandes quantidades de dados.
Contudo, hoje o volume, a variedade e a velocidade dos dados são muito maiores. Justamente por isso merecem o título de big data. O mundo agora gera cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias, de acordo com estatísticas de consenso geral. Esses dados vêm nas três formas a seguir:
- Os dados estruturados. Ou seja, dados altamente organizados que existem em formatos predefinidos, como números de cartão de crédito e coordenadas GPS;
- Os dados não estruturados. Aqueles que existem na forma em que foram gerados, como postagens em mídias sociais;
- Dados semiestruturados. Conforme diz o nome, são uma mistura de dados estruturados e não estruturados, como endereços de e-mail e texto, respectivamente.
No entanto, ao coletar big data, a gama de fontes de geração de dados de uma empresa precisa ser identificada. Contudo, as fontes comuns incluem o seguinte:
- Sistemas operacionais que produzem dados transacionais, como software de ponto de venda;
- Dispositivos de endpoint em ecossistemas de IoT;
- Fontes de segunda e de terceiros, como empresas de marketing;
- Publicações nas redes sociais de clientes existentes e potenciais;
- Múltiplas fontes adicionais, como dados de localização de smartphones.
Coletando big data
Nenhuma empresa pode coletar e usar todos os dados que estão sendo criados. Portanto, os líderes de negócios precisam criar um programa de coleta de big data que identifique os dados de que precisam para seus casos de uso de negócios existentes e futuros.
Alguns especialistas acreditam que as empresas devem coletar tantos dados quanto puderem adquirir para pilotar casos de uso inovadores. Contudo, outros aconselham as organizações a serem mais seletivas para evitar custos, complexidade e problemas de conformidade, sem obter nenhum valor comercial em troca.
Etapas do processo de coleta de dados
Identificar fontes de dados úteis é apenas o início do processo para coletar big data. Afinal, a partir daí, uma organização deve construir um pipeline que mova os dados da geração para os locais da empresa onde os dados serão armazenados para uso organizacional. No entanto, esse processo de ingestão de dados envolve três etapas abrangentes: extrair, transformar e carregar (ETL)
- Extração – os dados são obtidos de seu local de origem;
- Transformação – os dados são limpos e normalizados para uso comercial;
- Carregando – os dados são movidos para um banco de dados, armazém de dados ou lago de dados para serem acessados para uso.
As equipes de gerenciamento de dados enfrentam considerações e requisitos adicionais em cada uma dessas etapas. É o caso de garantir que os dados que identificaram para uso sejam confiáveis e como prepará-los para uso, por exemplo.
“Os dados determinam os usos que você pode ter e os aplicativos desejados determinam os dados de que você precisa. No entanto, depois de conhecer as fontes, há uma série de perguntas a serem respondidas: Onde posso obter os dados de que preciso? A fonte é confiável? Quais são suas propriedades, por exemplo, velocidade, fluxo, transação, comprado? qualidade? É de origem interna ou externa? etc. ” – David Belanger, pesquisador sênior do Stevens Institute of Technology School of Business.
Desafios ao coletar big data
Não é de surpreender que muitas empresas lutem com essas questões. “Existem todos os tipos de desafios – desafios técnicos, desafios organizacionais e, às vezes, de conformidade” – Max Martynov, CTO dol Grid Dynamics. Segundo ele, esses desafios podem incluir o seguinte:
- Identificar e gerenciar todos os dados mantidos por uma organização;
- Acessar todos os conjuntos de dados necessários e dividir silos de dados internos e externos;
- Alcançar e manter uma boa qualidade de dados;
- Selecionar e usar adequadamente as ferramentas certas para as várias tarefas ETL;
- Ter as habilidades certas e talento qualificado suficiente para o nível de trabalho necessário para atender aos objetivos organizacionais;
- Proteger adequadamente todos os dados coletados e aderindo aos regulamentos de privacidade e segurança, permitindo o acesso para atender às necessidades de negócios.
Esses desafios dentro do processo de coleta de dados refletem os desafios que os executivos citam como barreiras para o desenvolvimento geral de suas iniciativas de big data. O estudo New Vantage, por exemplo, descobriu que 92% dos entrevistados identificaram a cultura (pessoas, processos de negócios, gerenciamento de mudanças) como o maior desafio para se tornar uma organização orientada a dados, enquanto apenas 8% identificaram as limitações de tecnologia como a principal barreira.
Problemas de segurança e privacidade de big data
Os especialistas aconselham os líderes de negócios a desenvolver um forte programa de governança de dados para ajudar a enfrentar esses desafios. Especialmente os relacionados à segurança e privacidade.
“Você não quer prejudicar o acesso, mas precisa implementar a governança certa para proteger seus dados” – Antoine.
Portanto, um programa de boa governança deve estabelecer os processos necessários para ditar como os dados são coletados, armazenados e usados e garantir que a organização faça o seguinte:
- Identificar dados regulamentados e confidenciais;
- Estabelecer controles para impedir o acesso não autorizado a ele;
- Criar controles para auditar quem os acessa;
- Desenvolver sistemas para impor regras e protocolos de governança.
Afinal, essas etapas ajudam a proteger os dados para garantir a conformidade regulamentar. Além disso, os especialistas afirmam que essas medidas ajudam a empresa a confiar em seus dados. E esse é um passo importante para se tornar uma organização orientada a dados.
Melhores práticas para coletar big data
Para construir um processo seguro e bem-sucedido para coletar big data, os especialistas ofereceram as seguintes práticas recomendadas:
- Desenvolva uma estrutura de coleta que inclua segurança, conformidade e governança desde o início;
- Crie um catálogo de dados no início do processo para saber o que há na plataforma de dados da organização;
- Deixe os casos de uso de negócios determinarem os dados coletados;
- Ajuste a coleta de dados e a governança de dados conforme os casos de uso surgem e o programa de dados amadurece, identificando quais conjuntos de dados estão faltando no processo de coleta de big data da organização e quais conjuntos de dados coletados não têm valor;
- Automatize o processo o máximo possível. Desde a ingestão de dados até a catalogação, para garantir eficiência e agilidade, bem como a aderência aos protocolos estabelecidos pelo programa de governança;
- Implemente ferramentas que revelem problemas no processo de coleta de dados, como conjuntos de dados que não aparecem conforme o esperado.
Alternativa
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