The adoption of big data analytics is increasing in every major industry, which requires investments in new projects, technologies, architectures, and processes to allow the integration of big data platforms with legacy systems; however, many organizations have failed to incorporate it effectively into their decision-making processes and the benefits of big data analytics have not been adequately captured. This study aims to demonstrate the practices and barriers related to the implementation of a big data analytics project and suggest improvements to future projects. A case study was conducted on one of the largest insurance companies in Brazil with interviews with ten professionals engaged in the project (technicians, managers, and executives) and document analysis. The study advances the literature by adding two new findings that have not previously been identified: one new practice that was adopted to successfully implement a big data analytics project (implement automatic autoscaling alerts), as well as one barrier that prevents its proper adoption (complexity of access to multicloud data sources). The study also corroborated others practices and barriers that have previously been identified: four main practices (use specialized big data tools, integrate the platform with legacy systems, comply with privacy legislation, and ensure the documentation of technical architecture using business process modeling), and three barriers (high processing requirements of unstructured data analysis, failure to attend to business necessities at the right time, and project delays brought by bureaucratic interdepartmental processes). Finally, in our practical contribution, we propose an action plan to remove the main barriers that can impact the successful delivery of the project scope (integrate the new platform with the legacy). The project had excellent cases of payback right after the implementation, stimulating more innovation and advances
A adoção do big datapelas organizações continua em expansão, exigindo investimentos em novos projetos, tecnologias, arquiteturas e processos que permitam a integração das novas plataformas de big data aos sistemas legados; entretanto, muitas organizações ainda não conseguiram integrar de forma eficaz o big data aos seus processos de tomada de decisão nem capturar de forma adequada seus benefícios. Este estudo tem como objetivo demonstrar as práticas e barreiras relacionadas à implementação de uma plataforma de big data e sugerir melhorias para projetos futuros. Realizamos um estudo de caso em uma das maiores seguradoras do Brasil por meio de análise documental e entrevistas com dez profissionais envolvidos no projeto (técnicos, gestores e executivos). O estudo expande a literatura atual com duas novas descobertas: uma nova prática que pode ser utilizada em uma plataforma de big data (alertas de escalonamento automático), bem como uma barreira que pode inibir sua adoção adequada (complexidade ao acessar fontes de dados multicloud). O estudo também corrobora práticas e barreiras identificadas anteriormente: quatro práticas (uso de ferramentas especializadas de big data, integração da nova plataforma aos sistemas legados, atendimento a legislação de privacidade, e uso de modelagem de processos na documentação técnica), e três barreiras (alto consumo de energia para processar dados não estruturados, não atendimento às necessidades donegócio no momento certo, e atraso no projeto causado por processos burocráticos interdepartamentais). Por fim, como contribuição prática, propomos um plano de ação para remover as principais barreiras que podem impactar o sucesso do escopo do projeto. O projeto gerou excelentes resultados pós-implantação, estimulando mais inovações e avanços.
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