A insuficiência técnica e analítica de know-how é o desafio mais iminente quando se começa a utilizar big data. Essa foi a principal conclusão de uma pesquisa feita na Europa pelo Business Application Research Center a pedido da Teradata, empresa de soluções para análise de dados. Enquanto a maior parte das empresas pretende investir em tecnologias para grande volume de dados, a carência de recursos humanos e know-how impede a obtenção de conhecimentos mais profundos.

O estudo mostra que grande parte das empresas estão atentas ao valor potencial da análise de Big Data tanto quanto aos desafios agregados a ela. Como principais razões mencionadas para impulsionar sua aquisição, 72% apontam a necessidade de ter mais controle sobre os dados de suas organizações e 75% a chance de identificar oportunidades a partir de tais análises. Já 66% dos participantes percebem o valor do chamado dados multiestruturados, coletados a partir de mídias sociais, sensores que medem audiência e blogs. Apenas 7% não viram necessidade de realizar ações para grande volume de dados.

As organizações esperam que essas tecnologias não apenas armazenem e analisem seus dados de forma profunda e factível; também querem o mais rápido possível. Hoje, 27% das informações são atualizadas para reporte, monitoramento e análise uma vez por mês, 45% são atualizadas diariamente. Entretanto, somente 4% podem ser analisadas próximas ao tempo real (disponíveis em menos de 5 segundos). No futuro, as empresas questionadas pretendem integrar 17% das suas informações em menos de um minuto – cerca de 8% por dia.

A Teradata recentemente introduziu sua Arquitetura de Dados Unificados (da sigla em inglês UDA). Essa arquitetura simples provém a análise de negócios com acesso ao valor complementar da Teradata, Teradata Aster e código aberto de Hadoop. Pela primeira vez, foram capazes de armazenar e refinar detalhadamente, bem como terem capacidade de executar rapidamente análises exatas de todos os seus dados ao mesmo tempo.