Mudanças entre as edições de "Tendências: Big Data é igual a grandes desafios"
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| − | De acordo com um artigo da Readwrite , a quantia de dinheiro destinada a projetos de Big Data está aumentando constantemente, apesar do fracasso generalizado em alcançar muitos resultados. Para projetos relacionados a big data em organizações globais, um total de US $ 31 bilhões foi gasto em 2013 e esse montante deve chegar a US $ 114 bilhões até 2018. O reconhecimento de que big data é importante está presente, mas os resultados de projetos big data não ilustrou isso em toda a extensão. Aqui estão alguns desafios que as organizações estão tendo quando se trata de big data: | + | De acordo com um artigo da Readwrite , a quantia de dinheiro destinada a projetos de Big Data está aumentando constantemente, apesar do fracasso generalizado em alcançar muitos resultados. Para projetos relacionados a big data em organizações globais, um total de US$ 31 bilhões foi gasto em 2013 e esse montante deve chegar a US$ 114 bilhões até 2018. O reconhecimento de que big data é importante está presente, mas os resultados de projetos big data não ilustrou isso em toda a extensão. Aqui estão alguns desafios que as organizações estão tendo quando se trata de big data: |
'''Os dados são separados do fluxo de trabalho.''' Um desafio é que muitas organizações não integraram dados totalmente em seus processos de trabalho. A Capgemini realizou uma pesquisa (PDF) e descobriu que 79% das empresas não integraram completamente as fontes de dados de suas organizações. | '''Os dados são separados do fluxo de trabalho.''' Um desafio é que muitas organizações não integraram dados totalmente em seus processos de trabalho. A Capgemini realizou uma pesquisa (PDF) e descobriu que 79% das empresas não integraram completamente as fontes de dados de suas organizações. | ||
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'''Gerenciamento de dados.''' Outro desafio é a ideia de gerenciamento de dados. Dentro das organizações, seus dados estão sendo gerenciados ou estão gerenciando você? A melhor analogia que vem à mente seria a de comparar um lago com um reservatório. Seus dados são facilmente portáveis ou não são portáteis? Seus dados são filtrados ou crus? | '''Gerenciamento de dados.''' Outro desafio é a ideia de gerenciamento de dados. Dentro das organizações, seus dados estão sendo gerenciados ou estão gerenciando você? A melhor analogia que vem à mente seria a de comparar um lago com um reservatório. Seus dados são facilmente portáveis ou não são portáteis? Seus dados são filtrados ou crus? | ||
| − | '''Privacidade.''' Um desafio adicional é a questão da privacidade . O governo poderia fazer mais com big data, mas tem que ser cauteloso sobre as questões de compartilhamento de informações e os desafios que vêm com isso, especialmente, com informações pessoalmente identificáveis (PII). Mesmo com a coleta de não-PII, ainda há uma preocupação do governo federal agindo como “Big Brother”. O público pode não estar aberto à | + | '''Privacidade.''' Um desafio adicional é a questão da privacidade . O governo poderia fazer mais com big data, mas tem que ser cauteloso sobre as questões de compartilhamento de informações e os desafios que vêm com isso, especialmente, com informações pessoalmente identificáveis (PII). Mesmo com a coleta de não-PII, ainda há uma preocupação do governo federal agindo como “Big Brother”. O público pode não estar aberto à ideia de agências que compartilham informações, apesar do fato de que poderia levar a uma mais eficiente, governo colaborativo e aberto. |
'''Múltiplas fontes de dados.''' O uso de big data geralmente elicia ações que exigem colaboração cruzada entre equipes, áreas funcionais e agências. Quando os dados vêm de várias fontes, a coleta e a análise dos dados se tornam mais difíceis devido a diferenças, por exemplo, sobre como os dados são usados e coletados. | '''Múltiplas fontes de dados.''' O uso de big data geralmente elicia ações que exigem colaboração cruzada entre equipes, áreas funcionais e agências. Quando os dados vêm de várias fontes, a coleta e a análise dos dados se tornam mais difíceis devido a diferenças, por exemplo, sobre como os dados são usados e coletados. | ||
Edição atual tal como às 13h44min de 20 de julho de 2019
De acordo com um artigo da Readwrite , a quantia de dinheiro destinada a projetos de Big Data está aumentando constantemente, apesar do fracasso generalizado em alcançar muitos resultados. Para projetos relacionados a big data em organizações globais, um total de US$ 31 bilhões foi gasto em 2013 e esse montante deve chegar a US$ 114 bilhões até 2018. O reconhecimento de que big data é importante está presente, mas os resultados de projetos big data não ilustrou isso em toda a extensão. Aqui estão alguns desafios que as organizações estão tendo quando se trata de big data:
Os dados são separados do fluxo de trabalho. Um desafio é que muitas organizações não integraram dados totalmente em seus processos de trabalho. A Capgemini realizou uma pesquisa (PDF) e descobriu que 79% das empresas não integraram completamente as fontes de dados de suas organizações.
Gerenciamento de dados. Outro desafio é a ideia de gerenciamento de dados. Dentro das organizações, seus dados estão sendo gerenciados ou estão gerenciando você? A melhor analogia que vem à mente seria a de comparar um lago com um reservatório. Seus dados são facilmente portáveis ou não são portáteis? Seus dados são filtrados ou crus?
Privacidade. Um desafio adicional é a questão da privacidade . O governo poderia fazer mais com big data, mas tem que ser cauteloso sobre as questões de compartilhamento de informações e os desafios que vêm com isso, especialmente, com informações pessoalmente identificáveis (PII). Mesmo com a coleta de não-PII, ainda há uma preocupação do governo federal agindo como “Big Brother”. O público pode não estar aberto à ideia de agências que compartilham informações, apesar do fato de que poderia levar a uma mais eficiente, governo colaborativo e aberto.
Múltiplas fontes de dados. O uso de big data geralmente elicia ações que exigem colaboração cruzada entre equipes, áreas funcionais e agências. Quando os dados vêm de várias fontes, a coleta e a análise dos dados se tornam mais difíceis devido a diferenças, por exemplo, sobre como os dados são usados e coletados.
Apesar de todos os desafios acima, existem algumas agências que assumiram com sucesso projetos de big data . De acordo com um estudo conduzido em projetos de big data no governo federal, as agências que são mais bem sucedidas são descritas como sendo colaboradoras ativas, tendo um fluxo de trabalho de dados automatizado e integrado e usando dados para orientar a tomada de decisões.
Esses são apenas alguns dos desafios e características associados ao Big Data. Você conhece algum outro? Se sim, por favor, compartilhe abaixo e comente.
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