O uso de dados deve ser entendido como ferramenta imprescindível para tomada de decisões assertivas na era da indústria 4.0. Uma plataforma de Big Data é classificada como completa a partir da ingestão de dados, que é basicamente a maneira como pensamos e como conectamos todas as plataformas que os clientes usam no mercado.

Quando limpas e organizadas em data lakes, essas informações se tornam ativos valiosos, que podem até mesmo ser monetizadas. Mas como fornecer as condições ideais de desenvolvimento para empresas em estágios iniciais de digitalização? Quando olhamos para o mercado no Brasil, notamos o avanço considerável da implementação de tecnologias, inovação e digitalização de todos os setores.

De acordo com dados obtidos pela Edelman, 93% das PMEs brasileiras aceleraram sua transformação digital devido ao início da pandemia. A adoção da nuvem, geralmente o primeiro passo dado por empresas que estão começando a se digitalizar, é parte do caminho até a implementação de novas ferramentas. A perspectiva de dados é, geralmente, a segunda etapa explorada pelas empresas que já fizeram seu primeiro movimento na nuvem - a transferência da infraestrutura para a solução de armazenamento.

As discussões iniciais da utilização de dados se baseiam na alta complexidade e no grande valor envolvido para implementação, cenário presenciado no Brasil. Segundo dados do Banco Mundial, o acesso à internet na América Latina subiu de 69% em 2019 para 74% em 2022 - posição satisfatória devido à média mundial de cidadãos contemplados pela rede (60%).

O Brasil tem regulamentações avançadas para fintechs, apresenta crescimento no número de startups e rápida evolução das já existentes para unicórnios. Fatores como esses levam a análise de dados a patamares cada vez mais necessários. Médias empresas, por exemplo, estão dando os primeiros passos em direção à adoção de dados. É possível trabalhar com essas informações e desenvolver modelos para previsibilidade de receita, ou para criar qualquer modelo estatístico com base nos dados.

A forma como essas etapas devem ser pensadas, é sempre direcionada ao cerne: dar poder aos profissionais de dados, para que tenham a possibilidade de modelar ou realizar customizações. Mas o plug and play também deve ser uma preocupação: recursos e componentes já pré definidos, como por exemplo conectores de ingestão de dados, dashboards de visualização de dados e algoritmos prontos para uso. 

Os cientistas podem elaborar então soluções mais sofisticadas a partir dos direcionadores, ou até mesmo usá-los como um componente ou solução autônoma. Mesmo as empresas que não possuem uma grande equipe de engenheiros de dados podem utilizar as soluções e ter um desenvolvimento acelerado, assertivo e aproveitar os inúmeros benefícios da implementação de Big Data desde estágios primários. Representando 27% do PIB nacional, segundo dados do SEBRAE, as PMEs têm um papel fundamental na economia e na geração de empregos do país. Assim, a transformação digital do setor deve ter a tecnologia como impulsionadora desses players.

Foto: André Frederico, General Manager para a América Latina na Semantix