Paradoxo do Big Data: só é útil se você quebrá-lo em pequenos blocos de dados

Todos os dias, dezenas de petabytes de dados estruturados e não estruturados são gerados, segundo projeções da IBM. Essa montanha de informações inclui mensagens trocadas a partir de dispositivos móveis, e-mails, fotos, vídeos, compras pela web, planilhas, textos, vídeos e outros. Para colocar em perspectiva, com apenas um petabyte, segundo cálculos de mercado, é possível armazenar mais de 114 mil horas de vídeo em HD, o mesmo que mais de 13 anos de programação contínua. Esse tsunami é uma grande oportunidade para o mundo corporativo, dizem, e representa desafio sem precedentes para a indústria da Tecnologia da Informação (TI), que aposta na oferta de ferramentas que ajudem as empresas a filtrar e modelar informações úteis para os negócios.

Allen Bonde é analista do Digital Clarity Group e assessor do Art+Science Partners. Ele também trabalhou como diretor de marketing para três empresas e foi um dos primeiros defensores do marketing baseado em dados. Na sua opinião, parte do problema com o uso de Big Data nos negócios é que a maior parte desse uso manteve-se província dos cientistas de dados. Para que outros profissionais das áreas de negócios tirem proveito de todos esses dados, precisamos dividi-los em substratos que realmente auxiliem à tomada de decisão.

Entrevistei Bonde recentemente e pedi para que desse sua opinião sobre o Big Data e como a tecnologia pode ajudar as organizações. Aqui estão alguns destaques:

1 – Empresas realmente precisam se ​​concentrar em pequenos dados – “A ideia de Big Data tem mais ou menos duas décadas e ainda é domínio de cientistas e tecnólogos de dados – e difícil de aplicar às tarefas cotidianas, por pessoas comuns. De muitas maneiras, o Big Data continua relacionado ao volume e ao poder de processamento das máquinas, enquanto os pequenos dados dizem respeito aos usuários finais, a contextos e necessidades individuais.”

“Estudo recente da DCG nos oferece a seguinte definição: “os pequenos dados
conectam as pessoas com insights oportunos e significativos (derivados do Big Data e/ou fontes locais), organizados e embalados – muitas
vezes visualmente – para serem acessíveis, compreensíveis e acionáveis para
as tarefas diárias. Esta última parte é fundamental: para serem valiosos, seus
dados (em grande ou pequeno quantidade) têm de ser facilmente aplicados aos problemas do dia a dia.”

2 – Os comerciantes e usuários de negócios precisam conduzir iniciativas de Big Data e não os cientistas de dados. O Big Data é uma grande ideia – realmente uma visão – que precisa ser
ligada a problemas específicos, aos usuários da linha de frente, e às
tarefas diárias, a fim de demonstrar o seu valor. Ele precisa de um
propósito. Se continuar  domínio de um grupo de doutores, em seus laboratórios, não dará retorno no curto prazo para outros na organização…. Além disso, e essa perspectiva vem da minha própria experiência como um cientista de dados que se tornou um CMO,  os comerciantes precisam intensificar e desempenhar um papel mais ativo na definição e condução das iniciativas de Big Data. E, claro, devem exigir ferramentas analíticas personalizadas, adaptadas para funções comerciais e plataformas integradas que tornem mais fácil acessar, testar, aplicar e compartilhar conhecimentos no fluxo de suas tarefas diárias.”

3 – E evitar a armadilha de viés que pode surgir a partir do uso de muitos dados – “Se começarmos com um propósito, avaliarmos a questão central que procuramos responder, pensarmos sobre os dados corretos que são necessários, e em seguida, trabalharmos o nosso caminho até o funil de modelos e fontes necessárias, há uma boa chance de que possamos limitar nosso espaço de busca e podar as fontes que não sejam relevantes para o problema em questão. “

4 – É errado deixar intuição completamente fora da equação – “Precisamos de mais equilíbrio entre a arte e a ciência que envolve a criatividade/julgamento e insights. Particularmente em casos de marketing, por exemplo, a tomada de decisão influencia outras decisões humanas.