Big Data no Trabalho

Derrubando mitos e descobrindo oportunidades

Elsevier Editora, 2014

15 min. de leitura

10 Ideias Fundamentais

Texto disponível

Sobre o que é?

Entenda o big data e suas aplicações para o seu negócio.

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Avaliação Editorial

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualidades

Aplicável

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Recomendação

Vale a pena se deixar contagiar com toda a euforia a respeito do big data? De acordo com Tom Davenport, a resposta é não. Contudo, o autor clarifica a diferença entre os dados “estruturados” utilizados no processo de analytics tradicional e os “não estruturados”, demonstrando como e por que as empresas devem se voltar para um volume maior de dados provenientes de fora da organização. Ao fazê-lo a empresa ganhará a capacidade de melhorar seu processo decisório e desenvolver novos produtos. O livro aponta como empresas de setores variados estão se beneficiando da análise de grandes volumes de informações para cortar custos e oferecer novos serviços. O texto é útil para leitores com pouco conhecimento sobe o assunto e que querem se aprofundar um pouco mais sem entrar em detalhes sobre programação e estruturação dos dados. A getAbstract entende que gestores que precisam se informar sobre o assunto, líderes que tem alguma função dentro da área de TI e profissionais que estão em busca de ferramentas para melhorar a pesquisa e desenvolvimento dentro de suas organizações podem se beneficiar desta leitura.

Resumo

Utilização do big data

O termo big data é utilizado para denominar o apanhado de dados que não caberiam num servidor comum. Estes dados não possuem uma estrutura tradicional (linhas e colunas) e não são estáticos. O termo “big” na verdade demonstra apenas uma parte do que estes dados significam, isto porque os dados são sim grandes, mas também vem de diversas fontes (on-line, vídeos, sensores, genoma humano), e estão em um fluxo continuo.

Em 2013 a Harvard Business Review realizou uma pesquisa com seus leitores e constatou que a maioria conhecia a ideia do big data, mas somente 28% dos entrevistados afirmaram que suas organizações estavam usando-o para melhorar o processo decisório e descobrir oportunidades. Apenas 6% dos entrevistados afirmaram que sua organização havia refletido sobre como ele afetava diferentes áreas da empresa. Podemos notar um grande movimento em empresas como SAP, que já ganha mais dinheiro com o business intelligence em comparação com seus aplicativos de transações e com a IBM, investindo aproximadamente 20 bilhões de dólares em analytics. HP, EMC e Oracle também lançaram produtos e aquisições nesta área. Isso tudo...

Sobre o autor

Thomas H. Davenport é pesquisador no MIT e considerado um dos 50 melhores professores de administração. Ele é também consultor sênior na Deloitte Analytics.

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M. M. 9 anos atrás

Excelente resumo, muito didático, direto e assertivo! Me ajudou bastante para com o embasamento de idéias de técnicas de B.I. para minha monografia da pós em gestão de projetos.