Evolução nas Estratégias de Dados Empresariais: 7 Tendências Promissoras
Uma estratégia de dados sólida e atualizada é essencial para garantir o sucesso duradouro de sua empresa. Em meio às mudanças contínuas, é provável que seja necessário realizar atualizações significativas.
Cada empresa necessita de uma estratégia de dados que estabeleça de forma clara as tecnologias, processos, recursos humanos e regulamentações necessárias para gerenciar seus ativos e práticas de informação com segurança e proteção.
Assim como praticamente tudo no campo da TI, uma estratégia de dados deve se adaptar ao longo do tempo para acompanhar as evoluções tecnológicas, as demandas dos clientes, as tendências de mercado, as necessidades e práticas comerciais, bem como as regulamentações em constante mudança, entre uma infinidade de outras prioridades.
Aqui, oferecemos uma visão abrangente de sete tendências proeminentes que provavelmente moldarão a estratégia de dados atual de sua organização nos próximos dias e meses.
1 – Priorizarem sua estratégia de investimento para lidar com o crescente volume de dados complexos em tempo real que chegam às empresas.
Ter a capacidade de aproveitar os dados é agora imperativo no ambiente de negócios atual. As percepções únicas derivadas dos dados de uma organização representam uma vantagem competitiva intrínseca e não facilmente replicável pelos concorrentes. “Não atender a essas necessidades significa ficar para trás e perder muitas oportunidades possibilitadas pelos avanços na análise de dados”, observa.
O próximo passo na estratégia de dados de cada organização deve ser o investimento e a utilização da inteligência artificial e do aprendizado de máquina para extrair um valor ainda maior de seus dados. “Iniciativas como manutenção preditiva automatizada em máquinas ou otimização da força de trabalho por meio de dados operacionais são apenas algumas das muitas oportunidades viabilizadas pela combinação de uma estratégia de dados bem-sucedida com a implementação impactante da inteligência artificial.”
2 – A demanda por acesso interno aos dados está se tornando cada vez mais relevante para os CIOs e líderes de dados. Os dados não são mais exclusividade de analistas e cientistas de dados. Agora, todos os departamentos – desde vendas até marketing, recursos humanos e operações – necessitam ter acesso aos dados para tomar decisões mais informadas.
No entanto, facilitar o acesso a dados pertinentes e oportunos tem se tornado um desafio cada vez maior. Apesar dos investimentos substanciais, o cenário de dados nas empresas permanece complexo, com informações dispersas em várias nuvens, aplicativos, locais, ambientes e fornecedores.
Por esse motivo, muitos líderes de TI estão buscando estratégias de dados que lhes permitam gerenciar grandes volumes de dados diversos que se encontram isolados, sem introduzir novos riscos e desafios de conformidade. À medida que a necessidade de acesso interno aos dados aumenta, os CIOs também devem estar atentos às regulamentações e requisitos de conformidade em constante evolução, como o Ato de Inteligência Artificial da União Europeia e o recém-lançado Roteiro da Casa Branca para uma Carta de Direitos de IA.
3 – O compartilhamento de dados entre parceiros de negócios está se tornando mais eficiente e colaborativo. Com a ampla adoção de armazéns de dados nativos da nuvem e plataformas de insights de dados adjacentes, começamos a presenciar casos de uso interessantes nos quais empresas conseguem integrar seus dados com os dados de parceiros para criar novos ativos digitais comercializáveis.
Uma mudança significativa no compartilhamento de dados externos. Por anos, tanto nas salas de reuniões quanto nas salas de servidores, temos ouvido discussões abstratas sobre o valor de possuir todos esses dados. No entanto, os entusiastas entre nós sabem que a capacidade de monetizar esses dados requer que eles se tornem mais acessíveis. As organizações podem possuir petabytes de dados valiosos, mas se estiverem presos em um armazém local obsoleto, não poderão tirar proveito máximo deles.”
4 – A adoção das tecnologias “data fabric” e “data mesh” está em ascensão. Essas soluções têm o potencial de auxiliar as organizações a extrair o máximo valor de todos os elementos presentes em uma pilha técnica e hierarquia, de forma prática e utilizável. Muitas empresas ainda dependem de soluções e tecnologias legadas, juntamente com políticas, processos e abordagens herdados, mas enfrentam o desafio de integrar tudo isso em uma nova arquitetura que promova maior agilidade e velocidade.
5 – A Observabilidade de Dados tornou-se essencial para os negócios. Ela vai além do conceito de qualidade de dados ao monitorar de perto o fluxo de dados dentro e fora das aplicações. Essa abordagem proporciona insights vitais para o negócio sobre informações de aplicativos, esquemas, métricas e linhagem.
Um componente crucial da observabilidade de dados é seu foco nos metadados, permitindo o monitoramento seguro dos dados diretamente dentro das aplicações. À medida que os dados sensíveis saem do pipeline, são capturados por um agente de observabilidade de dados. Destaca-se que essas informações permitem às equipes de dados resolver problemas de forma mais rápida e evitar sua propagação, o que resulta na redução dos custos de manutenção, na restauração da confiança nos dados e no aumento da criação de valor a partir deles.
A observabilidade de dados representa uma nova categoria de solução. “Os CIOs precisam primeiro compreender as diferentes abordagens para observar dados e como ela se diferencia da gestão de qualidade”, ressalta. Em seguida, devem identificar os membros de suas equipes de dados, que serão responsáveis por adotar essa tecnologia.
A incapacidade de melhorar a qualidade dos dados provavelmente terá um impacto negativo na produtividade das equipes de dados e minará a confiança nos dados ao longo de toda a cadeia. A longo prazo, isso pode relegar as atividades de dados para um segundo plano, afetando a competitividade da organização e, em última análise, sua receita.
Os líderes de TI estão enfrentando uma crescente complexidade e volumes de dados imensuráveis, distribuídos em toda a infraestrutura tecnológica. Eles precisam integrar um vasto conjunto de serviços nativos de nuvem com tecnologias existentes no local. Do ponto de vista da estratégia de dados, a maior tendência é a necessidade de as equipes de TI obterem visualização e insights claros em suas aplicações, independentemente do domínio, seja em ambientes locais, na nuvem ou em ambientes híbridos.
6 – A abordagem de ‘Data as a product’ está começando a agregar valor aos negócios. Esse conceito visa resolver desafios reais por meio da utilização de dados provenientes de diversas fontes combinadas. “Essa estratégia de coleta e análise proporciona um novo nível de inteligência para as empresas, o que pode ter um impacto tangível no resultado final.7 – Estão surgindo equipes multidisciplinares dedicadas a produtos de dados. À medida que as organizações começam a considerar os dados como um produto em si, torna-se essencial formar equipes conectadas entre os departamentos de TI, negócios e ciência de dados. A coleta e gestão de dados não devem ser tratadas como apenas mais um projeto, os dados devem ser encarados como uma área de negócio plenamente operacional, da mesma forma que Recursos Humanos ou Finanças. A transição para uma abordagem de produto de dados implica que seus dados serão tratados da mesma maneira que um produto físico – desenvolvidos, comercializados, mantidos com padrões de qualidade, aprimorados e com seu valor claramente monitorado.”
7 – Estão surgindo equipes multidisciplinares dedicadas a produtos de dados. À medida que as organizações começam a considerar os dados como um produto em si, torna-se essencial formar equipes conectadas entre os departamentos de TI, negócios e ciência de dados. A coleta e gestão de dados não devem ser tratadas como apenas mais um projeto, os dados devem ser encarados como uma área de negócio plenamente operacional, da mesma forma que Recursos Humanos ou Finanças. A transição para uma abordagem de produto de dados implica que seus dados serão tratados da mesma maneira que um produto físico – desenvolvidos, comercializados, mantidos com padrões de qualidade, aprimorados e com seu valor claramente monitorado.”
