Muitas empresas estão desistindo de seus esforços em montar Data Warehouses pela FALSA PROMESSA do Big Data de ter tudo no mesmo "saco" e fazer todas as análises que desejar. Me permitam dizer que NÃO É NADA DISSO.
- Em primeiro lugar, um esforço de analytics eficiente parte dos seguintes pressupostos:
a) Os dados obedecem à mecânica da empresa;
b) Os dados estão "limpos" - ou seja, são 100% confiáveis
- Segundo, o Data Warehouse consolida dados do negócio, com base no pressuposto anterior, através de um modelo de dados corporativo
- Por último, apenas após termos o modelo de dados e o Data Warehouse montados é que podemos acrescentar outras fontes de dados como Big Data, e consolidar tudo em um Data Lake.
Com a infraestrutura montada podemos então analisar e visualizar os dados da forma que for mais adequada - todo o resultado advém de uma boa estrutura de informação, baseada nas políticas e estratégias da empresa.
Trabalhar dessa forma é a maneira mais garantida de se obter resultados, ao invés de usar apenas tecnologia, conforme falam os "gurus" das empresas de software - SAP, IBM e MICROSOFT são campeãs disso. Nenhuma tecnologia funciona sem método adequado. O tal "agile" de nada vale sem um planejamento adequado de recursos. Basta ler o manifesto ágil e ver o quanto esse método depende de ORGANIZAÇÃO.
Precisamos parar de pensar que basta fazer, sem método ou estratégia. Idealizar, projetar para depois implantar é a diferença entre o sucesso e o puro desperdício.
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