Menos da metade das empresas atinge ROI esperado com Big Data

De acordo com um estudo da empresa de pesquisa open source↳Open source71 conteúdosComo o Open Source Está Liberando o Poder da Automação para TodosDev (Back & Front) · out 2025Código aberto: programadores criam software da NASA sem saberDev (Back & Front) · abr 2021N8N: O que é a ferramenta open source que está revolucionando a automação em TI?Dev (Back & Front) · dez 2025Ver tudo em Dev (Back & Front) → Wikibon, o ROI de projetos de Big Data↳Big data16 conteúdosResolvendo desafios de Big Data com Ciência de Dados na UberData · abr 2019Segurança “Data-Driven”: como big data e IA estão redefinindo a detecção de ameaças em tempo realDevSecOps · jan 2026USP lança MBA em Inteligência Artificial e Big DataAI · mar 2024Ver tudo em Data → ainda é uma ilusão para a maioria das empresas. “As companhias esperam de US$ 3 a US$ 4 de retorno a cada dólar investido, mas análises indicam que as empresas em média estão conseguindo US$ 0,55 de retorno por dólar investido”, afirma analista da Wikibon, Jeffrey F. Kelly.

A pesquisa é baseada em múltiplas fontes, como conversas com vendedores e fornecedores de serviços, feedback da comunidade Wikibon e nos resultados da pesquisa “100 big data practioners”.

46% dos entrevistados afirmaram que perceberam apenas “valor parcial” de implementações de Big Data, enquanto 2% associaram os investimentos como “falhas totais, sem valor alcançado”, afirma o relatório.

Para a Wikibon identificou as seguintes razões principais que impedem as empresas de alcançar o máximo de ROI no Big Data:

1 . Falta de especialistas em Big Data

A escassez cientista de dados é uma realidade atual que pode persistir ainda por algum tempo. “Em termos de falta de profissionais qualificados, eu não vejo isso mudando tão cedo”, avaliou Kelly. Os profissionais atualmente existentes nas empresa, como um administrador de banco de dados com anos de experiência em Oracle, provavelmente não têm as habilidades para gerenciar tecnologias Big Data, como Hadoop, acrescentou. No curto prazo, esse dilema é uma oportunidade para as empresas de serviços preencherem essa lacuna.

2 . Tecnologia imatura

Ferramentas de Big Data estão em seu estágio inicial. Elas exigem um refinamento maior para que sejam utilizadas por uma ampla gama de profissionais de negócios – e não apenas por cientistas de dados altamente treinados – um problema que muitos desenvolvedores de software ainda estão trabalhando para resolver.

“Nesses casos, em grande parte impulsionadas pelos departamentos de TI, as empresas começam a acumular grandes volumes de dados em Hadoop, que às vezes são disponibilizados aos cientistas de dados e analistas de negócios para análise exploratória, mas que muitas vezes acabam sendo subutilizados”, aponta o relatório.

”Muitas dessas implementações são conduzidas pelos departamentos de TI, que por vezes estão procurando como descarregar parte da carga de trabalho de seus sistemas relacionais existentes”, comenta Kelly. “Basicamente, eles carregam um monte de dados e os disponibilizam para seus cientistas e analistas de dados fazerem uma análise exploratória. Você tem um monte de experiências em andamento, mas nenhuma aplicação comercial real vinculada a elas”.

Para superar esses obstáculos, o relatório da Wikibon aconselha que as empresas considerarem a contratação de organizações de serviços profissionais e serviços de nuvem. Também é importante definir claramente os objetivos de um projeto antes de começá-lo.

“Geralmente recomendamos que as empresas comecem com pequenos projetos estratégicos. Escolha um case menor, algo que vai ser mais fácil medir e faça isso com a área que é estratégica para o seu negócio, em vez de um case de uso periférico. A maioria dos projetos de sucesso que vimos não são iniciados por TI, e sim conduzidos mais pelos times de negócio, marketing ou finanças.”

Com informações de Information Week