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Gostaria de iniciar com uma analogia bastante discutida atualmente: os dados são o “novo petróleo”, mas, assim como o petróleo bruto precisa ser refinado para gerar valor real, no universo dos negócios, a qualidade dos dados é o fator determinante para o sucesso das respostas, não apenas de ferramentas de Business Intelligence, mas também de análises avançadas utilizando Machine Learning (Analytics). Nesse contexto, destacam-se os modelos preditivos, que antecipam cenários futuros com base em padrões, e os modelos prescritivos, que recomendam ações estratégicas para otimizar decisões.

Além disso, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) surge como um aliado transformador, potencializando esses dados e permitindo uma interação direta e inteligente com eles. Imagine a capacidade de gerar gráficos e dashboards automaticamente, compreender contextos complexos e oferecer insights valiosos de maneira rápida e intuitiva. A GenAI não apenas lê os dados, mas os interpreta e entrega soluções acionáveis, conectando a inteligência analítica ao cotidiano das organizações.

Nesse cenário, o slogan “Good Data, Good AI” se torna essencial. Este é um conceito que se refere a ter dados em um formato que pode ser integrado suavemente em todo um ecossistema. Isso permite que a IA opere efetivamente e alcance seu potencial máximo. A qualidade e a arquitetura dos dados são a espinha dorsal para que essas tecnologias entreguem valor com eficiência e precisão. Sem dados organizados, consistentes e de alta qualidade, as organizações enfrentam ineficiência, perda de competitividade e decisões imprecisas. Assim, o desafio não está apenas em acumular informações, mas em garantir que os dados estejam prontos para impulsionar inovação, estratégia e resultados de negócios. Isto faz sentido para você?

Os desafios, no entanto, são significativos. Sistemas fragmentados, duplicação de informações, dependência de planilhas eletrônicas e a falta de governança criam obstáculos que limitam a eficiência dos modelos analíticos. Modelos preditivos e prescritivos dependem de dados limpos e consistentes para entregar previsões precisas e ações confiáveis. Já a IA Generativa requer dados passíveis de serem consumidos para gerar conteúdos e análises coerentes. Sem uma base centralizada e acessível, essas soluções podem produzir insights enviesados ou imprecisos.

Modernizar a arquitetura de dados é, portanto, um passo decisivo para superar essas barreiras e garantir escalabilidade. A solução reside em plataformas modernas como lakehouses com camadas medalhões (bronze, prata e ouro), que combinam o melhor dos data lakes e data warehouses, oferecendo flexibilidade, escalabilidade, segurança e integração. Essas plataformas permitem que dados sejam armazenados, processados e analisados em um único ambiente, eliminando silos e facilitando a colaboração entre equipes. Essa modernização também reduz a necessidade de movimentação e duplicação de dados, acelerando o tempo de entrega de insights e reduzindo custos.

Além disso, os recursos de dados disponíveis precisam ser aproveitados de forma integrada para extrair valor real. E aqui estamos falando de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Você está preparado ou se preparando para tudo isso?

Processos como transformação, streaming, visualização e colaboração de dados tornam-se indispensáveis para fornecer insights acionáveis em tempo real. Equipes multidisciplinares que colaboram eficazmente em plataformas unificadas conseguem identificar padrões ocultos, normalizar variáveis e responder rapidamente a eventos críticos. Unificar dados também é fundamental para acelerar resultados e reduzir custos.

Soluções como Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, entre outros, transformam o ecossistema de dados ao criar um único repositório de dados, minimizando redundâncias e promovendo a governança. Essa integração não apenas agiliza a criação de modelos preditivos, mas também aumenta a veracidade das análises realizadas. Com menos tempo gasto em movimentação e preparação, suas equipes podem focar no desenvolvimento de soluções estratégicas. Sua empresa está aproveitando essas ferramentas modernas para extrair o máximo valor dos dados ou ainda depende de processos e bases de dados fragmentadas e ineficientes?

Por fim, garantir segurança, governança e conformidade dos dados é o fundamento para a inovação com confiança. Dados mal gerenciados representam riscos de vazamentos, decisões enviesadas e perda de oportunidades. Em contrapartida, um sistema governado e seguro fortalece a credibilidade dos insights gerados, criando confiança em toda a cadeia de decisão. Empresas já estão realizando auditorias rotineiras de acessos, manipulações e compartilhamentos dos dados, inclusive de dados sensíveis.

A pergunta é inevitável: sua empresa está tratando os dados como um ativo estratégico, protegendo-os e otimizando-os para o sucesso da Inteligência Artificial e para auditorias da LGPD? Em um mundo cada vez mais orientado por dados (Data Driven) e Inteligência Artificial (AI Driven), preparar sua organização para essa jornada é mais do que uma necessidade, é uma prioridade.

E vamos além: é uma jornada contínua. Dados são o combustível, mas cabe às empresas refinar e utilizá-los com inteligência para transformar informações em resultados, utilizando o tripé de pessoas, processos e tecnologia. Você está pronto para maximizar o valor dos seus dados e liderar a próxima era da inovação?

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Pedro Bocchese

Head de Inovação das Empresas Processor. Possui Pós-Doutorado em Administração de Empresas com pesquisas na área da Teoria Ator Rede. Doutor em Ciências da Linguagem pela UNISUL realizando pesquisa na área de algoritmos do buscador Hummingbird do Google e seu processo de personalização através do conceito The Filter Bubble. Mestre em Gestão de Políticas Públicas pela Univali onde apresentou como defesa de sua dissertação um modelo de Conversão de Metodologias de Cálculo de Valores Venais para municípios. Pós graduado em Engenharia de Software, MBA em Sistemas de Informação e Maçonologia: História e Filosofia; Pós graduando em Data Analytics; MBA em Master Digital & Metaverso. Graduado em Administração de Empresas e Análise/Desenvolvimento de Sistemas; Possui mais de 25 anos de experiência na área de desenvolvimento de software e análise de dados e mais de 20 anos em docência para cursos de graduação e pós-graduação.