Big data para o processo decisório

A tomada de decisão racional, em décadas passadas, utilizava dados escassos e precisos em seu processo para alcançar uma solução ótima para um problema (MAXIMIANO, 2010). Com este perfil, os modelos dos sistemas de apoio à decisão

ofereciam a oportunidade para os tomadores de decisão fazerem previsões baseadas nos dados e analisarem os impactos das possíveis mudanças que pudessem ocorrer no mercado (TURBAN; VOLONINO, 2013).

De fato, os SAD e os bancos de dados convencionais foram criados para um mundo no qual os dados eram tratados com precisão e onde as perguntas eram respondidas de modo simples, no chamado processo decisório estruturado para situações específicas (O’BRIEN, 2010). Contudo, essa configuração se contrapõe ao momento atual, em que há dados em grande volume e de fontes diversas. Mayer-Schönberger e Cukier (2013) afirmam que as características inerentes a esses dados raramente se adaptam às categorias já definidas para os bancos de dados e para os modelos usuais nos SAD.

Ora, hoje está sendo disponibilizada para as organizações uma grande quantidade de dados em várias dimensões e em tempo real e isto modifica potencialmente o processo decisório, posto que lida-se com um volume de dados não estruturados e inexatos, que por serem abundantes, mesmo com inexatidão, fornecem uma visão ampliada sobre a organização e sobre o contexto.

Reforça-se, então, que os dados não estruturados são importantes para a tomada de decisão e colocam os decisores diante de outra perspectiva: o volume de dados e as novas tecnologias de processamento e manipulação destes, os auxiliam a fazer correlações com grande rapidez e a baixo custo. Isto é, com a tecnologia big data as organizações também têm a oportunidade de direcionarem o processo de tomada de decisão não estruturada por meio da análise dos dados em tempo real, dando cobertura à tomada de decisão para além da intuição e com uso intenso de dados externos (PROVOST; FAWCETT, 2013). Nessa configuração é possível destacar a influência dos dados sobre os aspectos do processo decisório, conforme mostra a figura 24.

Figura 24 (3): Potencial aplicação de big data ao processo decisório.

Ademais, as decisões baseadas em big data envolvem outras áreas de análise tais como gestão de risco, gestão de conhecimento e gestão de preços. Essas variantes fazem com que os problemas atuais possam ser resolvidos de maneira mais holística, visando dados externos, aqueles cada vez mais prementes para a tomada de decisão, com o intuito de medir e monitorar riscos em áreas estratégicas (DAVENPORT; DYCHÉ, 2013). Tal utilização ainda justifica-se pelo aumento do volume informacional em mídia digital, assim como pela evolução tecnológica de processamento e tratamento (LÓPEZ, 2012).

Dessa forma, as organizações podem utilizar os dados que estão em seus sistemas transacionais para integrá-los com os dados não estruturados criados por meio de mídia social, mídia móvel, provedores de serviços e dados disponíveis publicamente, com a intenção de ter informações mais apuradas sobre suas atividades, modificando assim sua forma de agir no ambiente, ampliando o entendimento sobre seus processos e aprimorando a compreensão sobre clientes, parceiros, fornecedores, produtos, operações e mercados (SCHMARZO, 2013). Assim, considerando as características usuais associadas ao big data, podem ser destacados os elementos que são influenciados no processo decisório. Tais relacionamentos e suas facetas podem ser visualizadas na figura 25 e são explicados no quadro 4.

Quadro 4 (3): Características big data e suas aplicações ao processo decisório.

Características big data Aspectos do processo decisório

Volume A característica mais abordada quando se fala em big data, pois fornece uma gama de possibilidades aos decisores dada à chance de aplicar esse volume de dados para melhorar a visualização das causas dos principais problemas nas organizações. A mudança na forma de armazenamento permite efetivamente um detalhamento mais aplicado ao processo decisório, propiciando a ampliação das abstrações

Velocidade A característica velocidade fornece a vantagem de trabalhar os dados no tempo em que são criados e aplicados ao processo decisório, a fim de torná-lo mais dinâmico Variedade Propicia o uso de dimensões estruturadas e não estruturadas possibilitando um

enriquecimento da visão dos decisores e maiores descobertas, considerando que os dados não estruturados têm em si mais riqueza informativa sobre o negócio

Valor Faculta ao decisor a capacidade de correlacionar os dados para fazer previsões e quando associada à característica veracidade auxilia o planejamento de ações, o que evolutivamente proporcionará decisões com mais de qualidade e maior clareza Veracidade A característica veracidade refere-se aos atributos de fidedignidade e governança

dos dados para aplicar ao processo decisório com consistência, autenticidade Fonte: Baseado em Meyer-Scrönberger e Cuckier (2013).

Da análise integrada listada no quadro 4 e da figura 25 é fácil crer que a utilização do

big data no processo decisório pode proporcionar melhorias, devido às possibilidades de

planejamento, análise e correlação que podem ser realizadas, em função grande volume de dados disponível, etapas que auxiliam os tomadores de decisão a descobrirem, de forma mais ampla, relações não triviais nos dados para incremento de capacidade decisória. Tais facetas podem ser visualizadas na figura 25.

Figura 25 (3): Aspectos do processo decisório não estruturado ampliados com o uso do big data.

Fonte: Baseado em Meyer-Scrönberger e Cuckier (2013).

Em adição, para sua plena implementação, a tecnologia big data requer uma revisão das funções de gerenciamento de dados, sistemas de gestão, arquitetura e infraestrutura de serviços, a fim de que se possa fazer uso, captação e exploração dos dados (VARGAS- SOLAR, 2013).

Todavia, mesmo com big data prometendo produtivo suporte para aqueles que decidem, requer-se uma massiva coleta, armazenamento e reutilização dos dados pessoais e isso tem provocado questionamentos sobre o uso ético que pode ser feito da tecnologia big

data (MANYIKA, 2012; VIJAYAN, 2012).

Considera-se, de início, que a mudança de escala pode levar a uma mudança de

estado, dificultando a privacidade das pessoas e das organizações (MAYER- SCHÖNBERGUER; CUKIER, 2013). De fato, conforme afirma Mateosian (2013), se uma organização tem informações suficientes sobre o ambiente de uma pessoa, pode cruzar os dados e formatar um dossiê intrusivo sobre qualquer consumidor ou mesmo concorrente.

Nesse sentido, pode-se afirmar que há certa apreensão com relação ao uso de big data, temendo-se que haja uma utilização indevida para, por exemplo, manipular os consumidores ou acirrar a concorrência desleal no mercado (BOLLIER, 2010), além de questões como invasão de privacidade e aumento do controle corporativo (BOYD; CRAWFORD, 2012).

Exibidos os conceitos importantes à dissertação, busca-se externar na seção seguinte o modelo operacional guia para a pesquisa.