É adequado criar um ambiente propicio a simulações para o uso dos dados, definindo o delineamento suscetível de estratégias eficientes e suas variáveis no cotidiano.
Porém, Big Data não age sozinho. É preciso entender antes mesmo de começar o projeto de análise dos dados, que a tecnologia não apresenta insights milagrosos apenas por existir. Cabem as empresas o trabalho investigativo de entender seus problemas principais, unificar a conversa e conversão de metas de seus departamentos, além de principalmente, investir em ambiente apropriado com tecnologia de ponta, possibilitando que a formatação de ativos desestruturados virem informações rentáveis.
Muitas companhias olham para a prática ainda com resguardo, por conta de suas altas exigências, entretanto, é importante destacar que esse desdobramento tecnológico não tende a diminuir, sua franca expansão em nosso desenvolvimento tecnológico vem sendo empregada em muitos exemplos, como:
- Descoberta de probabilidade em falhas de segurança (físicas e online);
- Confecção de produtos cada vez mais ajustados as necessidades de mercado;
- Estudo sobre mudanças comportamentais para melhora da produtividade sejam elas de pessoas (ex. atletas), ou empresas;
- Delineamento dos impulsos atuais para criação de bens comunitários;
- Diagnósticos detalhados antes que as doenças se manifestem (aumentando a reposta do tratamento, diminuindo o número e tempo de leitos ocupados);
- Contenção de custos em todos os âmbitos;
- Melhor compreensão comportamental e seus ciclos de consumo;
O tratamento de grandes volumes de dados pode representar inúmeros desafios à administração tradicional. A atualização recorrente das ferramentas e dos profissionais em Big Data é imprescindível para a conversão dos dados em valores, além da necessidade de acompanhamento contínuo, para estudo das adaptações que invariavelmente vão ser necessárias durante todo o projeto. Essas situações são normalmente esquecidas no escopo do projeto em Big Data.
