Valorizando seu Negócio com Big Data e Business Analytics
Transforme seu Big Data e Business Analytics numa força competitiva para o crescimento, expansão e transformação dos seus negócios.
A partir do momento que começamos a analisar novas e diversas fontes de dados digitais, inerentemente uma geração de valor econômico surge. Não importa em que segmento econômico sua empresa esteja inserida, o aparecimento de novas informações trarão benefícios tangíveis a tomada de decisões no mundo dos negócios.
Mas colher esses benefícios de grandes fontes de dados, análises requer pensamento e planejamento estratégico, seguido por ações alinhadas à esse planejamento para que essa nova forma de analisar e planejar mantenham a sua dinâmica e sejam incorporadas a forma de decidir.
Você precisa da infraestrutura (ferramentas, processos e pessoas) necessárias para capturar, organizar essa grande variedade de tipos de dados de fontes diversas, e, em seguida correlacionar tudo isso com o contexto do seu negócio. Essa infraestrutura (ferramentas, processos e pessoas) aliados ao entendimento e compreensão geram o business analytics, que novamente quase que de forma automática desencadeia novas ações em toda a organização desde que ligados ao planejamento estratégico da empresa. Isso tudo deve ser incorporado nos processos organizacionais chegando inclusive as áreas operacionais que terão mais evidências do por quê se deve fazer algo e qual a melhor forma de fazer.
Voltando ao mundo das empresas – que no fundo comportam-se à partir do perfil dos profissionais que as compõem – antes de se perguntar se você esta preparado para o mundo do big data e business analytics, se faz necessário responder algumas perguntas como por exemplo:
A empresa esta preparada para coletar, processar, agrupar todas essas fontes de dados hoje e no futuro?
Como a empresa responde à pressão para gerar valor na tomada de decisões?
Seus dados estão registrados em algum mecanismo digital de armazenamento ou ainda são relatórios em papeis.
70% dos Gestores mais sêniores são propensos a tomar decisões baseados em informações e dados, enquanto que 30% tomam decisões baseadas nos resultados passados (1)
Agora é a hora de mover essas grandes fontes de dados e análises para o centro do seu negócio. Com o conhecimento do seu negócio aliados a essas grandes fontes de dados, as análises tornar-se-ão o motor de lógica que impulsionará as decisões – desse momento em diante baseada em fatos -, tudo isso é o combustível das interações e engajamento das ferramentas, processos e pessoas, que ganhará as percepções necessárias para responder às demandas de negócios com a ação decisiva (ver Figura 1).
Source: “Analytics: A blueprint for value
—Converting big data and analytics insights into results.” IBM Institute for Business Value. 2013.
Iniciar com uma meta (objetivo) em mente
Todo projeto – não importa o tamanho – começa com um plano, melhor um objetivo ou meta! Tenha um objetivo em mente, de forma clara:
o que se quer? e onde se espera chegar? |
Munido do “o que se quer” e “onde se espera chegar”, se prepare para coletar os dados e as análises que serão feitas. Novas tecnologias e sistemas, tanto dentro como fora da empresa, recolher mais dados do que nunca.
Aqui temos que lidar com a cultura da empresa, muitas organizações não tem certeza de como usar mais do que um pequeno grupo dos dados disponíveis para gerar vantagens competitivas. Saber o que aconteceu e por que aconteceu não é mais adequado, isso por si só não basta. Precisamos saber o que está acontecendo agora, o que provavelmente acontecerá a seguir e as ações a tomar para obtermos o melhor resultado!
Idealmente, você vai articular este projeto em outros planos priorizando sempre em termos de geração de valor ao negócio. Algumas organizações precisam de ajuda para enquadrar e vender internamente esse projeto e essa agenda de trabalho, quando isso acontece recomendamos que se utilize consultores especializados para orientá-los em seu caminho (a iOpera possui essa experiência). Esses consultores (empresas especializadas em Big Data ou Business Analytics) irão de forma imparcial ajudar a criar a agenda de subprojetos que terá sempre como meta final o projeto original.
Atingir esse nível de percepção requer análises mais profundas aplicados a um espectro mais amplo de dados. De forma simplista, se você quiser se tornar um líder da indústria, você deve abraçar big data e analytics como um catalisador para a mudança e crescimento e articular a sua estratégia global para alcançar esse objetivo.
Façamos agora uma análise da figura 1:
- ) Processo Decisório baseado em fatos: esse bloco é a que o gestor, toma decisões embasado em todos as informações geradas de todos os blocos abaixo, essas informações apresentam os fatos, passados, presentes e tendências futuras. De posse dessas análises os gestores podem decidir de forma muito mais assertiva que intuitiva (nada contra a intuição – há evidências e artigos que falam sobre esse tema que aqui não contemplaremos) mas sim em fatos e análises matemáticas que são precisas independente da experiência do gestor que as esta tomando. Essa é a melhor forma de decidir, gerando menos estresse e impessoalidade.
- ) Fontes de dados: esse é o bloco onde uma análise de negócio determina as fontes onde os mecanismos de buscas tecnológicas irão coletar os dados que serviram de fonte primária de formação das informações para o processo decisório. Cabe uma análise de negócio para determinar que tipo de fonte de dado é relevante para o seu negócio, onde essas informações deverão ser coletadas, que tipo de informação e qual o mecanismo correto.
- Big Data e Business Analytics: esse é o bloco que a partir das fontes de informações, algoritmos, funções e comportamento dos dados gera-se análises – que podem ser apresentados por meio de um BI Business Intelligence ou outra tipo de análise – relatório as quais servirão de base para a tomada de decisões. A experiência na utilização dessa nova forma de decidir quebra mitos e trás a luz decisões que antes eram tomadas sem base cientifica. Essa nova forma de ajudar na decisão num primeiro momento é algo novo e diferente, com o passar do tempo mostra-se a que veio e tornar-se-á a forma única de decisão.
- Bases de Dados: esse é o bloco que armazena todos os dados de forma coerente para que se possa extrair informações ao bloco 3 (acima), onde essas informações associadas aos algoritmos de negócios demonstraram a melhor forma para decidir.
- e-Governo: esse é o bloco que busca informações adicionais do Governo para a tomada de decisões. Informações sobre impostos, funcionários, FGTS, INSS, Receita Federal, Secretária da Fazenda, etc. Hoje o governo é um entrave aos negócios, mas as mudanças nas leis podem ao mesmo tempo favorecer ou mesmo inviabilizar os negócios. Esse bloco é fundamento hoje na tomada de decisões.
Uma forma gráfica para atingir esses objetivos e justificar a adoção de um consultor externo, pode ser analisada na figura 2, que ajuda você a obter esse conhecimento, iniciando simplesmente, com um único caso de uso e, em seguida, aplicar as lições aprendidas para mais (e mais intensa) iniciativas em toda a empresa. Ao longo do caminho, as perguntas que emergem irão ajudá-lo a ajustar os processos, abordagens e estratégias para a construção de uma cultura verdadeiramente orientada a dados (ver Figura 2).
Existe necessidade de um CDO-Chief Data Officer?
Não cabe a esse artigo discutir se sua empresa tem a capacidade financeira de contratar um profissional que mesmo no berço da tecnologia (EUA) não se sabe ao certo ainda a descrição correta de suas atribuições profissionais. Já publicamos um artigo sobre esse assunto (site iOpera – https://iopera.com.br/cdo-chief-digital-officer-sera-a-profissao-do-futuro/). No Brasil nesse momento (março/2016) existem 18.691.120 empresas Ativas, emitindo NF algo como 9.219.581 empresas. Partindo do fato de que as 1.234 maiores empresas do Brasil representam 74% do PIB Brasileiro, há hoje no Brasil (março/2016) 9.128.347 empresas que faturam menos de US$100 milhões, que dificilmente terão em seu quadro um profissional voltado a analisar dados (CDO).
Dessa forma independente de existir ou não esse tipo de profissional CDO – essa atribuição pode ser absorvida pelo CIO, ou outro profissional de negócios, o importante é ter um profissional que seja responsável pela construção da figura 1 e seus blocos, e a esse profissional independente de ser um CDO ou não, adotaremos essa nomenclatura a partir desse momento.
À medida que a organização amadurece em seu uso de dados e análises, cada vez mais a liderança encabeçada por esse chefe de dados (CDO) a estratégia e os objetivos gerais de negócios são trabalhados em estreita colaboração com outros executivos de nível C para trazer essa visão para a vida de negócios da empresa.
O CDO desempenha um papel fundamental na orientação da empresa, levando as informações do bloco 1 – figura 1 desenhando uma jornada de transformação da organização. Não importa onde sua empresa se encontra nessa viagem, estabelecer esta posição e dar ao profissional CDO o mandato para inovar o mais rapidamente possível.
Para algumas organizações, um guia especializado (como um consultor) é essencial para iniciar nessa jornada. Muitas vezes, esses consultores externos ajudam as organizações a imaginar o que é possível fazer à partir da cultura da empresa e o momento em que ela se encontra, compreender os impactos de possíveis cenários e articular uma estratégia que incorpora o comprometimento de todas as áreas da empresa.
Uma vez que sua estratégia está posicionada, o próximo desafio é executar com êxito as decisões tomadas. Se você está no início de sua jornada do Projeto Big Data, ou ainda no meio do caminho, um modelo de transformação pode ajudar a impulsionar a sua organização para a frente. Analisemos a figura 2:
Figura 2 – etapas de construção de um Projeto de Big Data
O grande volume de dados e as opções de decisões podem ser esmagadoras e perturbadoras se os membros da equipe ficam muito entusiasmados com a nova tecnologia. Nesse momento um plano de tecnologia pode ajudar no alcance e resolução das grandes análises dentro da organização, identificando os principais desafios de negócios ao qual ela será aplicada.
O projeto cria um entendimento comum de como se pretende usar grandes volumes de dados e análises para melhorar o seu negócio e alcançar seus objetivos determinados. Esse também leva em consideração os dados existentes, tecnologia e habilidades, e descreve onde começar e como desenvolver um plano que se alinha com a sua estratégia de negócios.
Escolha Cenários de alto impacto nos negócios
Identificar os cenários de alto impacto nos negócios (tais como aqueles na Figura 3) ajuda a se concentrar e justificar seus esforços. As atividades de alto nível podem ser divididas em elementos de suporte ou processos, cada um dos quais pode ter vários casos de uso que beneficie o poder de grandes dados e análises para a tomada de decisões.
Por exemplo, um processo de negócio de “otimizar as operações” podem requerer a melhoria da infraestrutura e eficiência dos ativos. Para fazer isso, você pode precisa recolher mais informações sobre equipamentos de campo; melhorar o acesso aos documentos sobre a segurança das instalações, relatórios ambientais e logs de falha; desenvolver um sistema para rastrear as atividades de manutenção e fornecedores; e assim por diante. Cada um desses representa um caso de uso que poderia beneficiar-se do Big Data e Analytics
Os exemplos a seguir representam uma subdivisão dos cenários da indústria, onde Big Data e Analytics podem entregar resultados mensuráveis.
Criar campanhas de marketing altamente segmentados em produtos de consumo
Campanhas de micro-mercado-alvo com indivíduos específicos ou grupos de consumidores para melhorar os resultados dos programas de marketing e criar melhores relacionamentos com os clientes. Sistemas de Big Data e Analytics que ajudam a capturar em alta velocidade e analisar os produtos de consumo, as empresas, e os consumidores varrendo fonte de informações como tweets, posts no Facebook e blogs de comentários, e modificar campanhas na base de clientes no que eles aprendem sobre o sentimento de compra do consumidor. A capacidade de acessar de forma rápida e aproveitar essas informações permite que as empresas gastem menos dinheiro em certas áreas de marketing e ainda obtenham melhores resultados.
Figura 3 – Atividades para construção de Big Data e Business Analytics
Combate e detecção de fraudes
O combate à fraude, crimes financeiros e violações de segurança é um dos desafios mais caros enfrentados pela indústria de finanças. transações de cartão de crédito, processos de abertura de conta, ações de empresas, notificações de atendimento ao cliente, transferências de financiamento, pedidos de senhas esquecidas e troca ações. Todas estas e outras mais representam oportunidades para a fraude. Big Data e tecnologias de Analytics fornecem uma plataforma escalável e integrada, segura e de baixo custo que pode ajudar a prevenir, detectar e mitigar as tentativas internas e externas de fraude.
Prever a demanda em tempo real no varejo
Com precisão utilizando Big Data podemos projetar a demanda e gerenciar de perto os níveis de inventário. Pode-se influenciar de forma significativa a reduzir os custos de inventário e aumentar a lucratividade para os varejistas. Durante as promoções, as empresas podem se munir em tempo real de informações sobre preços do ponto-de-venda para garantir que em todas as lojas que se comprometeram com a gestão de uma promoção de vendas estão realmente participando. Se as lojas não implementarem a promoção, o pessoal de vendas ou os gerentes das lojas de varejo pode ser contatados para resolver o “x” do problema, que vai ajudar a melhorar a lucratividade global de uma promoção.
Desenvolvimento de usos inovadores para o segmento de transporte
Dados publicamente disponíveis informações em tempo real, previsões econômicas, densidade habitacional, relatórios sobre crimes e assim por diante, podem ser usados para enriquecer modelos preditivos em muitas indústrias. Por exemplo, empresas de transporte poderiam usar Big Data e Analytics para incorporar de forma mais precisa as previsões meteorológicas como um fator em seus processos de planejamento de rota. Ao analisar relatórios de clima, eles podem melhorar a eficiência das rotas de forma mais segura: roteamento de caminhões em torno de áreas sob avisos de enchentes, tempestades, inundações, dizendo aos motoristas a necessidade de parar e esperar por outros avisos, ou a escolha de métodos de transporte alternativos para melhorar a entrega em grandes centros urbanos.
Evoluindo as análises com Big Data e Analytics: Quatro coisas que você deve acertar
- incutir um senso de propósito nestas atividades e processos. Estabelecer uma agenda orientada aos negócios que permita aos executivos o alinhamento à estratégia da empresa e aos objetivos do negócio. Sem esse alinhamento, a transformação pode falhar ou ser inferior a ideal, o que pdoerá comprometer a continuidade do projeto de Big Data.
- Arquiteto do e para o futuro. Seja proativo sobre privacidade, segurança e governança. Para minimizar o risco potencial para a sua reputação, sistemas e informações, garantir que os dados que estão sendo analisados são seguros e precisos.
- Invista na capacidade do Big Data e Analytics sintonizados com as tarefas de lidar com dados e análises, independentemente do tipo, formato, fonte ou função, e expandir a plataforma conforme necessário para acomodar mais casos de uso. Alavancar o que você tem, e depois adicionar mais, se e quando você precisar disso.
- Ative a organização a agir. Criar uma cultura que impregne a tomada de decisões baseada em fatos (no Big Data e Analytics) em toda parte da empresa. Incutir a curiosidade inspirada pelas evidências da força do trabalho. Capacitar todos os funcionários a tomar decisões baseadas em dados, em vez de confiar na experiência e instinto passado.
Incentivar a curiosidade, exploração e mudança de cultura
Além de identificar um caso de uso, o outro foco principal neste passo inicial deve ser de incutir uma cultura de curiosidade e exploração na sua força de trabalho. É um palco ideal para estudar os potenciais benefícios do Big Data e Analytics, aprender os fundamentos e experimentar para entender melhor as possibilidades da tecnologia. Além disso, incentivar a equipe para reexaminar cada processo e usar um caso de uso para desenvolver a curiosidade necessária para infundir business analytics em todos os lugares. Vá além do trivial de costume: pense de forma criativa para mais usos para o Big Data e o Business Analytics.
A flexibilidade do Big Data permite fazer e responder perguntas que nunca foram sequer consideradas possíveis de forma tradicional. Incentivar sua equipe para descobrir novas aplicações como por exemplo:
- Criar um desafio para os membros da equipe comercial, exemplo: como gerar leads qualificados?
- Fomentar a área de compras a usar o Big Data para desenvolver novos fornecedores e reduzir custos na área de compras.
- Incutir a área financeira a utilizar o Big Data para reduzir perdas na análise de crédito dos futuros clientes, novos fornecedores, recuperação de crédito podre, etc
- Incentivar a área de TI a buscar novas bases de dados para o enriquecimento do Big Data, essa busca sempre alinhada com as dificuldades do negócio da sua empresa.
- Estabelecer parcerias com universidades para trazer novas ideias, identificar potenciais empregados e aumentar a habilidade de sua força de trabalho atual, se necessário.
Passo 2: ESTABELECER: a arquitetura correta e um modelo adequado de financiamento. O passo Estabelecer é onde você coloca em prática as ideias, estratégias e tecnologias desenvolvidas através da etapa anterior: Identificar.
Enquanto o passo Identificar criou o plano mestre para a implementação do Big Data e Analytics, agora o que você precisa para construir com o passo anterior, começando com suas necessidades mais prementes. Quais recursos são mais críticos para os casos de uso. Primeiro qual o software e os serviços que você precisa para realizá-los? Use as capacidades de BI – inteligência de negócios para gerar relatórios e dashboards, mas pode-se aumentar com isso os recursos de análise preditiva para melhorar as análises o que poderia acontecer com as “entradas de dados” adicionais agora disponíveis. Lembre-se de manter a segurança, privacidade e governança em suas análises nesta fase. Ignorar isso nesse momento poderá exigir retrabalho significante no futuro.
Não tenha medo de recorrer a ajuda externa de consultores ou empresas prestadoras de serviços estratégicos se você precisar. Uma perspectiva externa pode ajudá-lo a romper os gargalos, aulas de alavancagem das experiências de outras organizações, estudos de casos etc. Desenvolver uma arquitetura técnica clara, orientada aos objetivos e a estratégia de como você navega através do passo Estabelecer.
Depois de determinar as capacidades necessárias da plataforma, você deve associá-los com o ambiente de computação e com sua área de TI. É essencial escolher uma infraestrutura de processamento que pode ser facilmente escalada e compartilhada com as equipes e de fácil mudança. Novas opções de implantação permitem que você planeje como as iniciativas de Big data serão executadas dentro e fora da organização, incluindo:
- Dentro da sua empresa
- Na nuvem (pública ou privada)
- Como um serviço
- Estrutura híbrida uma mistura de nuvem e no local ou outros métodos de implantação
O método certo de implementação pode prosperar ou quebrar uma grande iniciativa de Big Data ou Analytics. Avaliá-los cuidadosamente como a fundação (framework) de um ambiente bem adequado para explorar e descobrir relações de dados e correlações que promovem insights adicionais. Por exemplo, os cientistas de dados o CDO poderia analisar os dados brutos de grandes fontes de dados, juntamente com os dados do estoque da empresa e várias outras fontes em um mesmo ambiente. Os cientistas poderiam, então, combinar qualquer informação de alto valor recém-descoberto com outros dados para ajudar a melhorar a tomada de decisões operacionais e estratégicas.
Desde a experimentação é uma característica marcante neste passo, ser inovador com novas tecnologias e habilidades disponíveis no mercado para acelerar seu progresso. Além disso, verifique se você tem total apoio de ambos: área de negócios e TI como você se move para a frente com grandes volumes de dados e projetos de análise. Isso ajudará a garantir que você implantará as capacidades certas no momento certo para o máximo benefício da empresa mantendo todos envolvidos.
Será que tudo leva à transformação?
Não necessariamente. A transformação deve permanecer como um objetivo em todo e qualquer planejamento, mas pode-se descobrir que o apetite organizacional para transformar pode ficar para trás se a sua capacidade para efetuar a mudança é pobre ou medíocre. Este é o lugar onde grandes volumes de dados e líderes de análise devem manter suas mãos no comando da empresa e ajustar as expectativas em conformidade com o esperado. Pode-se encontrar participantes entusiasmados e dispostos em algumas áreas da organização e menos cooperação em outras, por isso a gestão de mudança organizacional é fundamental e não pode ser ignorada sob a bandeira da “transformação a qualquer custo”.
Para evitar que os “resistentes” possam atrasar os esforços de adoção mantenha uma forte consciência da dinâmica cultural e organizacional ao longo do processo. Continuar a testar essas dinâmicas de flexibilidade durante o tempo de implementação, mas tenha cuidado ao empurrar sua organização longe e rápido demais; que poderia desmantelar seus ganhos antes duramente conquistados.
Passo 3: PROVAR: valor aos líderes empresariais através de projetos pilotos. O passo 3 é onde é hora de tornar a visão, investigação e prototipagem uma realidade. Nesta etapa, desenvolve-se o plano de implementação para as escolhas feitas nos passos anteriores IDENTIFICAR e ESTABELECER.
As organizações normalmente excedem a medição de dados bem compreendidos quando há resultados palpáveis, mas se atolar nas métricas e perder de vista o objetivo final: CRESCER, MELHORAR E TRANSFORMAR O NEGÓCIO. Por exemplo, uma equipe de recursos humanos pode ser tão focada na produção de relatórios e dashboards para os executivos que eles são incapazes de no tempo certo a identificar os funcionários que estão em risco de abandono de emprego no próximo trimestre.
Para evitar isso, o foco no desenvolvimento de testes de prova de conceito devem validar as ideias e requisitos associados à implementação de seu Big Data e iniciativas de Analytics, bem focadas nos retornos esperados. Este tipo de experimentação pode desencadear uma maior compreensão da utilidade do projeto na empresa de forma mais ampla contemplando todo negócio. Lembre-se sempre que você está trabalhando dentro de projeto piloto ou prova de conceito limitada a compreender e testar as tecnologias e competências requeridas para aproveitar a expansão dos tipos de análises sobre novas fontes de dados e como tudo isso irá entregar um valor concreto ao negócio. Se esforçar para construir pequenos projetos de sucesso (provas de conceito). Quando esses pequenos êxitos alcançarem grandes resultados, o apetite da organização pela mudança estará pronto.
Certifique-se de considerar ambos os resultados quantitativos e qualitativos para avaliar o impacto do seu caso de uso ou prova de conceito. Após sua análise, se você descobrir que um projeto não está cumprindo os requisitos estabelecidos, deve-se tomar a decisão difícil de reduzir essas atividades, e depois ajustar e remodelar seus objetivos.
Passo 4: ESCALAR: expandindo os casos de uso adicionais. Uma vez que os casos de uso iniciais são estabelecidos e alcança-se os resultados desejados, o próximo passo é escalar o Big Data e o Business Analytics para outras áreas da organização. Idealmente, esse ciclo será realizado através dos passos iniciais aqui apresentados: IDENTIFICAR, ESTABELECER, PROVAR de forma muito mais rápida a todos as demais áreas da empresa utilizando todas as lições aprendidas com a viagem inicial da prova de conceito.
No entanto, você também deve continuar a gerir os seus projetos de casos de uso originais para que estenda o seu valor. Você não pode simplesmente “defini-lo e esquecê-lo”; deixado sozinho, as implementações podem tornar-se obsoletas ou limitadas por exigências de informação e o trabalho pode não evoluir, dessa forma a avaliação contínua irá manter os processos funcionando sem problemas, enquanto as novas tecnologias podem abrir caminhos de acesso e análises adicionais.
Eficiência é uma das principais preocupações durante o passo ESCALAR. Uma forma de minimizar o retrabalho desnecessário é estabelecer um centro de excelência, onde os benefícios das habilidades, experiências e o conhecimento podem ser compartilhados e alavancados para todas as áreas da empresa. Reutilização ou referência dos resultados e esforços de sucessos anteriores obtidos em vez de começar do zero a cada vez ou nova iniciativa. Por meio de melhores práticas e lições aprendidas, a sua empresa pode melhorar o Big Data e os esforços de análise mais rapidamente e obter maior valor a longo prazo. Não há nada pior do que sobrevalorizar os investimentos quando eles facilmente satisfazem as exigências dos novos casos de uso.
É fundamental lembrar que o sucesso a este nível é igual a tecnologia e cultura empresarial. Para manter a excelência e dinamismo após a excitação inicial do projeto, o CDO deve sustentar e aumentar o valor do programa, orientando o roteiro acordado e pastoreio estes programas críticos de negócios em toda a organização.
Embora esta viagem é descrita como uma série de etapas ou passos, não é um projeto com um início e um fim. Você irá progredir ao seu próprio estilo e velocidade. Os investimentos irão aumentar e diminuir dependendo das condições de negócios e condições de mercado, mas o uso cada vez mais estratégico da informação desenvolvendo tudo isso em conhecimento essencial aos negócios e insights permanecerá como uma constante central. O importante é gerenciar os dados de maneira cada vez mais estratégicos, transformando-os em informação, conhecimento e, eventualmente, a uma vantagem competitiva ao negócio.
Planeje sua viagem para a transformação do negócio. Aproveitar todos os dados e análises para extrair informações valiosas aguça a vantagem competitiva da sua organização. Isso também apresenta riscos, sem uma solução adequada, uma onda crescente de dados complexos podem obscurecer a visibilidade e degradar a execução de negócios e de TI, enquanto concorrentes de negócio podem de forma mais ávida transformá-lo em proveito próprio.
Transformar com sucesso o seu negócio com Big Data e Analytics exige serviços e tecnologias que podem lidar com uma grande quantidade de informações e facilitar seu processo de análise preditiva de forma mais rápida, ágil e escalável. A progressão nessa parte do trabalho apresenta uma abordagem para identificar, avaliar e implantar o Big Data de forma a reposiciona-lo como um mecanismo central para o seu negócio. Na era do Big Data, esta estratégia proativa, combinada com o suporte adequado, orientação e acompanhamento, pode definir a posição do seu negócio para além em um mercado cada vez mais promissor uma vez que a tomada de decisões será feita por meio de fatos precisos.
Valêncio Garcia é Diretor Comercial da iOpera ( www.iopera.com.br ); professor dos cursos de MBA e workshop para executivos do IBRAMERC, formado em Engenharia Elétrica pela Politécnica da USP, MBA em Engenharia de Software pela USP-SENAC, Mestrado em Engenharia Elétrica pela POLI-USP e aperfeiçoamento pela Michigan University
Para maiores informações – Referência Bibliográficas
Como você embarcar em sua jornada para a transformação do negócio, existem vários recursos que você pode usar para solidificar seus planos, compartilhar ideias, aprender sobre tecnologias emergentes e as melhores práticas, participe de comunidades e afins.
Como gerar valor à minha empresa usando Big Data, https://iopera.com.br/formulario-artigo-big-data-1/
CDO – Chief Digital Officer Profissão do futuro !?, https://iopera.com.br/cdo-chief-digital-officer-sera-a-profissao-do-futuro/
The Human Face of Big Data (A face humana do Big Data), https://iopera.com.br/the-human-face-of-big-data-a-face-humana-do-big-data/
The IBM Big Data & Analytics Hub (www.ibmbigdatahub.com)
The IBM Analytics Zone (www.analyticszone.com)
Big Data University (www.bigdatauniversity.com)
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