As plataformas em nuvem facilitaram a implantação de novas tecnologias e o uso de ferramentas integradas para aumentar a produtividade da equipe de dados. No entanto, esses ambientes ainda enfrentam silos de dados, problemas de integridade e o ônus de gerenciar muitas ferramentas, geralmente conhecido como o custo da complexidade. Eles também exigem supervisão disciplinada de custos para evitar gastos inesperados à medida que as cargas de trabalho aumentam. Para alcançar todos os benefícios da IA, as empresas devem usar as plataformas de dados integradas com recursos incorporados de IA para simplificar essas arquiteturas e resolver os desafios da gestão e integração de dados. A qualificação dos talentos de TI é igualmente importante para que as equipes ganhem eficiência ao trabalhar com novas tecnologias e acelerem a obtenção de valor da IA.

Plataformas integradas

Uma plataforma integrada é um ecossistema de tecnologia unificada que reúne dados, funções analíticas, governança e recursos de IA em uma única base perfeita para reduzir a complexidade, controlar custos e acelerar a inovação dos negócios. Para evitar os desafios atuais da estrutura de TI repletos de desafios complexos de integração, governança inconsistente e custos operacionais mais altos, as empresas precisam adotar uma abordagem integrada que priorize a plataforma. Isso ajudará os aplicativos a dar suporte a mais recursos de processamento de negócios em uma única cópia de dados e viabilizará a modernização e a governança sustentáveis.

Infraestrutura de dados de negócios

As soluções de infraestrutura de dados permitem conectar e gerenciar todos os seus dados, incluindo dados transacionais e analíticos, em tempo real, em diferentes sistemas e aplicativos. No entanto, os dados de negócios perdem contexto quando são duplicados em vários sistemas, e as empresas precisam dedicar tempo e esforço consideráveis para gerá-los novamente para análises. Uma infraestrutura de dados de negócios, o futuro dos dados e da IA, aprimora a arquitetura da infraestrutura de dados, mantendo a lógica e o contexto de negócios dentro dos dados. Isso ajuda os stakeholders a obter acesso rápido e confiável a dados abrangentes.

Recursos nativos de IA

Os recursos nativos de IA de uma plataforma de dados moderna estão se tornando essenciais para as organizações que buscam operar com mais inteligência, agilidade e confiança. Com os recursos integrados, como Machine Learning, gráficos de conhecimento e IA agêntica, incorporados a interfaces de linguagem natural e copilotos diretamente na plataforma, as equipes podem agilizar a obtenção de insights e simplificar os processos de negócios sem depender de processos desconectados. Esses recursos integrados permitem que os usuários trabalhem com segurança usando dados confiáveis e de alta qualidade.

Qualidade e integridade dos dados

A qualidade e a integridade dos dados continuam sendo desafios centrais em estruturas de TI fragmentadas, em que a TI informal prolifera em todas as unidades de negócios. O uso de múltiplas ferramentas e sistemas geram duplicação, e as inconsistências muitas vezes resultam em pontos cegos na governança. As arquiteturas simplificadas reduzem esses riscos limitando o número de pontos de geração e transformação de dados. Quando reduzem a fragmentação, as empresas melhoram a qualidade dos dados, garantem maior letramento em dados dos colaboradores e proporcionam operações mais previsíveis. Isso capacita as organizações a adotar IA em larga escala com maior confiabilidade e segurança.

Eficiência do processo

A visibilidade de processos de ponta a ponta e a prontidão para a automação ficam comprometidas quando os sistemas precisam se comunicar pelos inúmeros pontos de integração. A IA agêntica ajuda a simplificar a execução de workflows e a reduzir a intervenção manual. As plataformas integradas oferecem suporte a um fluxo de dados consistente, resultando em processos mais rápidos e previsíveis. Com a redução do atrito, a agilidade dos negócios aumenta, permitindo que as equipes respondam com mais eficiência à demanda e ofereçam suporte à automação escalável e à transformação digital de longo prazo. Por exemplo, um varejista global pode detectar automaticamente os riscos da cadeia de suprimentos em tempo real, prever a escassez de estoque e enviar automaticamente e-mails de recomendação aos planejadores, tudo baseado em IA executada nativamente na plataforma de dados, resultando em decisões mais rápidas, custos operacionais reduzidos e experiências aprimoradas para o cliente.

Custos operacionais e de infraestrutura previsíveis

A proliferação de ferramentas aumenta as despesas de licenciamento, o consumo de infraestrutura e os custos administrativos indiretos. As plataformas integradas consolidam recursos e reduzem a necessidade de assinaturas individuais. A infraestrutura se torna mais eficiente quando as cargas de trabalho são executadas em ambientes compartilhados. Muitas vezes, as equipes necessitam de maior transparência no consumo de infraestrutura para evitar custos operacionais imprevisíveis e alcançar estabilidade de custos a longo prazo. Exigir planejamento e monitoramento constantes do consumo não só dificulta a inovação, como também limita a produtividade do usuário final. As iniciativas de IA exigem plataformas com custos previsíveis e baixos custos indiretos operacionais para sua ampliação com eficiência nas condições de mercado em rápida mudança.

Talento e dívida técnica

Os requisitos de talentos e os custos associados aumentam significativamente quando as empresas mantêm várias ferramentas com recursos sobrepostos. Cada sistema adiciona requisitos de manutenção, gestão do ciclo de vida e potenciais pontos de falha. As plataformas integradas reduzem a dívida técnica, eliminando integrações e componentes redundantes. Uma estrutura de sistemas mais enxuta permite que as equipes de TI se concentrem na inovação e não no suporte reativo.

A arquitetura simplificada deixou de ser opcional. É essencial estabelecer uma base sustentável e confiável para ambientes de TI prontos para a IA. Isto requer plataformas de dados integradas com recursos nativos de IA para fornecer infraestrutura de dados de negócios com modelos operacionais transparentes e econômicos. Esses recursos permitem que as empresas acelerem a entrega, a ampliação e a governança de soluções de IA em todos os dados, aplicativos e processos de negócios.