O big data está na boca de todas as empresas e mídia. Mas, quem disse que você realmente precisa desse emaranhado de dados?
Big data! Se você não tem nenhuma estratégia para esse termo, é melhor você buscar por uma. Afinal, sua concorrência certamente tem.
A conclusão sobre isso é que: se você tem poucos dados – ou inconsistentes, a concorrência vai afogar você.
Por outro lado, existem muitos problemas com as premissas por trás do big data sendo empurrado goela abaixo de muitas empresas, principalmente por consultores e empresas de TI que querem criar um sentido de urgência em torno dessa demanda.
Felizmente, alguns poucos profissionais honestos do big data, os cientistas, são bem céticos e nos fornecem uma tonelada de razões para repensar sobre a utilidade do big data em seus negócios.
#1. Os gigantes da web não lidam com grandes volumes de dados
Facebook e Yahoo tem suas coleções de servidores alocadas em casa. A necessidade desses grandes grupos é justamente o marco do big data.
Afinal, os dados não seriam grandes se pudéssemos estuda-los e processá-los de nosso próprio computador.
A necessidade de quebrar esses pequenos dados e informações e processá-las em uma variedade de algoritmos caracteriza alguns grandes desafios, como a necessidade do Google em avaliar a posição de cada página na web do planeta.
Mas, no caso do Yahoo e Facebook, parece que esses mesmos dados são desnecessários para muitas das tarefas que eles realizam.
No caso do Facebook, a maioria dos engenheiros afirmam que a performance de seu trabalho está na memória coordenada, o que significa que o trabalho e os dados poderiam estar armazenados em um computador como o meu ou o seu.
A história é semelhante no Yahoo, onde o tamanho da tarefa mediana entregue é de 12,5GB que é um pouco maior do que um computador mediano pode processar, mas não é nenhum desafio para um único servidor.
Tudo isso foi descrito em um artigo da Microsoft Research apropriadamente intitulado “Nobody ever got fired for buying a cluster” (ninguém nunca foi demitido por comprar um servidor).
O estudo aponta que muitos dos dados processados por engenheiros da grande maioria das empresas não precisava ser feito em servidores.
A sua empresa está preparada para mergulhar no mar de dados do big data?
#2. Big data se tornou sinônimo de análise de dados
A análise de dados é algo tão antigo quanto a tabulação de um registro de todos os sacos de um Faraó no celeiro real.
Mas agora, você não pode se referir aos dados sem colocar o big na frente dele. Isso significa dizer que todo o método de análise de dados caiu em uma moda menos útil.
Podemos encontrar em uma rápida pesquisa alguns artigos incentivando as pequenas empresas a incorporar o big data em seus negócios, em que muitos desses dados caberia em um falecido disquete.
A verdade é que a maioria das empresas estão lidando com small data.
#3. A desempenho do big data pode não valer a pena
Quanto mais dados melhor?
Dificilmente. Na verdade, se você está procurando por correlações do tipo: X está conectado a Y e assim posso agir de determinada maneira Z, o big data vai acabar te decepcionando.
A informação que você pode extrair de todos os dados de maneira sincronizada diminui à medida que o volume de dados aumenta.
Uma reflexão possível é: quanto maior a quantidade de seus dados, mais os falsos positivos você conseguirá enxergar neles. Isso não é difícil de acontecer com poucos dados, imagine com milhões de correlações.
Este é um problema cultural que gira em torno das aplicações originais do big data.
Será que a sua empresa precisa da big data?
#4. O big data pode confundir
Quando as empresas partem para o big data, elas tem pouca expertise em uma série de disciplinas estatísticas e de análise de dados e tudo mais que compõe a ciência dos dados.
Assim como qualquer ciência, essa também é ignorada pelas revistas, jornais e livros que falam a todo momento sobre big data.
Falta de entendimento sobre como os dados são coletados, falta de contexto, a dificuldade em preencher as lacunas pode fazer com que até os melhores profissionais enxergarem padrões onde não existe.
Em outras palavras, mesmo que você tenha grandes volumes de dados, isso não é algo que qualquer profissional de TI possa resolver.
Resolver as questões do big data exige alguns anos de estudo e, possivelmente um doutorado – ou muita experiência.
E quando você estiver pronto para isso, pode ser que você não precisa do big data para responder o seu problema.
Big data versus small data
A sua empresa precisa de dados? Obviamente que sim.
Mas investir em algo por capricho em algo como a suposta vital importância do big data para a sua empresa é algo questionável.
As mesmas questões que têm atormentado a ciência desde a sua criação, a qualidade dos dados, os objetivos gerais e a importância do contexto e da intuição são diretamente proporcionais à maneira com que as empresas usam os dados para tomar decisões.
Lembre-se: Mendel descobriu o segredo da herança genética com dados suficientes para preencher um bloco de notas. O importante é se concentrar nos dados certos, não reuni-los aos montes.
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Este artigo foi adaptado do original, “Most data isn’t big and businesses are wasting money pretending it is”, do Quartz.
