Na era da IA, os dados, mais do que um ativo, são a força vital da inovação. No entanto, a maioria das empresas tem dificuldades com sistemas em silos, riscos de compliance e a lacuna crescente entre curadores e consumidores. A solução: uma estratégia convergente de dados que unifique, governe e proteja os dados em larga escala.

Aqui estão os principais desafios que as empresas devem solucionar:

A fragmentação na era dos dados distribuídos

A abordagem tradicional do ERP resolveu a fragmentação dos dados com a centralização dos dados empresariais. No entanto, as empresas de hoje enfrentam uma explosão de dados diversificados, distribuídos e em tempo real, internos e externos, em ambientes edge, híbridos e em nuvem. Os aplicativos nativos em nuvem aumentaram a fragmentação dos dados e dispersaram os dados de negócios essenciais por sistemas desconectados. Considere uma empresa de varejo que usa IA para prever a demanda. Se os dados estiverem dispersos por sistemas legados de ERP, CRM na nuvem e logística de terceiros, as previsões do modelo de IA não serão confiáveis. A infraestrutura de dados unificada garante dados limpos em tempo real para gerar previsões precisas e reduzir custos.

Por que escolher uma infraestrutura unificada de dados de negócios?

• Elimina silos ao integrar os dados estruturados e não estruturados de toda a estrutura de aplicativos e de fontes externas de dados.
• Permite o acesso a dados em tempo real com uma única camada com governança para IA e funções analíticas.
• Oferece suporte a arquiteturas híbridas e multinuvem e garante um fluxo perfeito de dados em todos os ambientes.

Evolução de funções: De curadores a consumidores de dados

Os dados são um ativo essencial para transformar sua empresa e precisam ser gerenciados como os outros ativos de negócios (por exemplo, recursos humanos e financeiros, materiais, equipamentos, propriedades e clientes). O gerenciamento de dados impacta duas personas principais: os curadores de dados (como os administradores, engenheiros e modeladores de dados e os arquitetos empresariais) e os consumidores de dados (como os analistas de negócios, os cientistas de dados e os usuários de negócios). Estes últimos tiveram uma evolução rápida: além dos consumidores tradicionais, como aplicativos empresariais, dashboards e relatórios de BI, agora as empresas precisam oferecer suporte às demandas de IA, IA agêntica, bem como aos processos de negócios conectados de ponta a ponta que exigem dados diversificados e bem controlados. Essa evolução traz novos requisitos e desafios para acompanhar o volume, a velocidade e a variedade de dados e garantir qualidade, segurança, compliance e acesso a esses dados limpos, confiáveis e práticos. Na maioria das empresas, a competência em curadoria de dados ficou para trás em relação à crescente demanda por dados confiáveis e, muitas vezes, levou os consumidores de dados a seguir um caminho próprio e causar mais divergência e fragmentação.

Para navegar com sucesso pela evolução das funções, as empresas devem buscar soluções que:

• Forneçam descoberta automatizada de dados, catalogação, rastreamento de linhagem e governança para reduzir o trabalho manual e aumentar a confiança.
• Ofereçam um marketplace de dados self-service com um produto de dados de qualidade para garantir que os dados sejam seguros e fáceis de descobrir e estejam prontos para consumo.
• Garantam que os modelos de IA/ML sejam alimentados com dados limpos e com compliance.

Valor e risco: Equilíbrio entre compliance e oportunidade

Embora o valor dos dados tenha aumentado nesta era da IA, também há desvantagens. A falta de diligência com a segurança e a proteção dos dados, mesmo que apenas momentânea, pode causar enormes consequências nas finanças e na reputação, das quais talvez seja difícil se recuperar. A regulamentação da privacidade dos dados, cada vez mais punitiva e prescritiva, determina o uso legítimo dos dados pessoais. Com o surgimento da economia da experiência na qual as relações de confiança são fundamentais, a pergunta fica mais ética: o que se deve fazer com os dados dos outros? Isso é ainda mais desafiador à medida que os processos de negócios se tornam mais autônomos com a IA e a IA agêntica. Sem esquecer que as empresas são suscetíveis a ataques de pessoas mal intencionadas, internas e externas. Com a hiperconectividade que derruba muralhas, as alucinações que demonstram o poder manipulador dos dados incorretos e o potencial de transformar a IA e o ML em armas, parece que o gerenciamento de dados se tornará um novo campo de batalha.

Considere uma solução que reduza esses riscos por meio de:

• Incorporação de governança, segurança e compliance à infraestrutura de dados.
• Habilitação da IA ética com pipelines de dados auditáveis e fáceis de explicar.
• Proteção de ameaças com criptografia integrada, controles de acesso e detecção de anomalias.

O futuro dos dados é inteligente, unificado e seguro

A era da IA exige uma nova geração de estratégia de dados que unifique, governe e proteja os dados para habilitar a inovação baseada em IA e capacitar os profissionais de dados com ferramentas self-service que equilibrem agilidade e controle. O futuro dos dados é inteligente, unificado e seguro. Sua empresa está pronta? Comece avaliando os riscos de fragmentação de dados, as lacunas de governança, além das plataformas de dados convergentes que estão alinhadas às suas metas de IA e de negócios.