Do chão de fábrica à porta do cliente, cada interação, transação e decisão gera dados que podem ajudar a prever, entender e otimizar todas as áreas de operações dos negócios. Isso só é possível se os dados forem analisados e aproveitados.

Definição de infraestrutura de dados

As soluções de infraestrutura de dados permitem conectar e gerenciar todos os seus dados em tempo real, incluindo as informações analíticas e transacionais, em diferentes sistemas e aplicativos. Isso garante que os dados poderão ser compartilhados entre os sistemas sem perder o significado de negócios. Dessa forma, a lógica que define as principais métricas e relações permanece intacta à medida que as informações fluem pela organização. Uma infraestrutura de dados também simplifica todos os dados, principalmente em arquiteturas distribuídas complexas, tornando-os prontos para uso em aplicativos de funções analíticas, IA e Machine Learning, por meio do enriquecimento, unificação, depuração e proteção desses dados. Em suma, a arquitetura e as soluções de infraestrutura de dados permitem que as empresas aproveitem os dados, ampliem os sistemas e se adaptem às rápidas mudanças nos mercados.

Malha de dados versus infraestrutura de dados

Malha de dados e infraestrutura de dados são conceitos de arquitetura de dados que visam melhorar o gerenciamento e a integração dos dados em diferentes sistemas, aplicativos e usuários. E embora ambas promovam um gerenciamento de dados mais simplificado, há algumas distinções entre elas que podem ajudar a esclarecer os termos.

Malha de dados é uma arquitetura de dados descentralizada que tem como objetivo capacitar as equipes a terem seus próprios dados e serviços. Ela promove o conceito de "autonomia de dados", em que diferentes equipes podem reivindicar e gerenciar os próprios dados e serviços e tomar decisões de modo independente a partir deles e de suas necessidades. A malha de dados incentiva as equipes a criar seus próprios microsserviços e promove o uso de APIs para compartilhar dados com outras equipes.

A infraestrutura de dados, por outro lado, é uma combinação de arquitetura de dados e soluções de software dedicadas que centralizam, conectam, gerenciam e controlam dados em diferentes sistemas e aplicativos. Isso permite que as empresas acessem e usem dados em tempo real, criando uma única fonte da verdade e automatizando os processos de gerenciamento de dados.

As duas abordagens têm suas vantagens. A malha de dados é frequentemente vista como uma iniciativa usada em etapas posteriores, depois que as infraestruturas de dados já foram incorporadas. Já a infraestrutura de dados apresenta uma visão centralizada e unificada dos dados, o que pode ajudar a fornecer insights de dados em todos os sistemas. Da perspectiva da organização, essa é a abordagem ideal, uma vez que a infraestrutura viabiliza a otimização em toda a empresa.

Colocando os "negócios" na infraestrutura de dados

Uma infraestrutura de dados de negócios vai além da abordagem tradicional de infraestrutura de dados. Embora simplifique estruturas de dados complexas e forneça dados significativos a todos os consumidores, ela traz ainda mais benefícios e valor ao manter a lógica de negócios e o contexto do aplicativo intactos – em essência, ela mantém o DNA dos dados. Assim, uma infraestrutura de dados de negócios elimina a necessidade de recriar todo o contexto empresarial perdido com a extração e replicação de dados, oferecendo a seus stakeholders e consumidores a capacidade de acelerar a tomada de decisões com segurança e garantindo a visualização completa dos dados, independentemente de onde estão armazenados ou como foram projetados.

Ampliando o valor da infraestrutura de dados de negócios

Uma infraestrutura de dados de negócios moderna conecta e controla os dados ao mesmo tempo que preserva e compartilha a lógica de negócios responsável pelo significado dos dados, o que inclui as relações, as hierarquias e os cálculos que refletem como a empresa realmente opera. Para isso, as organizações precisam de uma base flexível de vários modelos que seja capaz de gerenciar tanto os dados transacionais quanto os analíticos em um só framework. Quando é possível acessar e analisar os dados operacionais dos processos centrais no contexto deles, sem perda de integridade nem lógica duplicada, as equipes conseguem atuar com base em insights em tempo real e promover a automação em todos os aplicativos, funções analíticas e IA. Assim, a infraestrutura de dados deixa de ser uma mera abordagem de gerenciamento de dados e se torna a base para o compartilhamento consistente de dados de negócios em toda a empresa.

Arquitetura da infraestrutura de dados

A arquitetura da infraestrutura de dados funciona por meio de conexão, gerenciamento e controle de dados em diferentes sistemas e aplicativos para fornecer uma visão centralizada e unificada. Isso se aplica a equipes e sistemas, onde quer que estejam em sua organização. Alguns dos principais componentes da arquitetura da infraestrutura de dados incluem:

• Conectores de dados: pense nos conectores de dados como pontes que conectam diferentes sistemas em que os dados são armazenados (por exemplo, bancos de dados, aplicativos, sensores) a um local central. Desta forma, todos esses conjuntos de dados diferentes podem ser analisados a partir de um único ponto de vista.
• Gerenciamento de dados: garante que os dados sejam organizados, seguros e de alta qualidade. Atividades como integração de dados (reunião de dados de diferentes fontes), governança de dados (definição de regras de como os dados devem ser usados e gerenciados) e segurança de dados (proteção de dados confidenciais de acesso não autorizado) são incluídas aqui.
• Modelagem de dados e camada semântica: ao desenvolver uma linguagem comum para os dados em diferentes sistemas, a modelagem de dados ajuda você a entendê-los. As abordagens modernas ampliam esse conceito ao preservar a semântica e a lógica que descrevem como os dados se comportam nos processos de negócios. Ao aproveitar essa camada semântica compartilhada, os sistemas transacionais e analíticos podem trabalhar com a mesma compreensão das relações e regras de dados, o que traz mais consistência.
• Processamento de dados e funções analíticas: aqui, os dados são processados e analisados para obter insights. Tarefas como data warehousing (armazenamento de grandes volumes de dados), streaming de dados (processamento contínuo de dados à medida que são gerados) e visualização de dados (exibição de dados de fácil compreensão) entram em ação aqui.
• Automação do gerenciamento de dados: funções analíticas de dados podem ser usadas para informar a automação em várias áreas da empresa; mas, como um termo arquitetônico, a automação ajuda a garantir que os dados sejam gerenciados com eficiência e consistência. Isso inclui automatizar tarefas como integração, governança e segurança de dados. A automação pode ajudar a reduzir erros, economizar tempo e melhorar a qualidade dos dados.

Benefícios empresariais de uma infraestrutura de dados

Uma infraestrutura de dados permite maior precisão, eficiência e inteligência. E quando as soluções em nuvem são baseadas em IA e Machine Learning, o céu é o limite. Por quê? Porque os insights de IA se tornam cada vez mais precisos e profundos quando recebem mais dados. Descubra a seguir alguns dos principais benefícios empresariais das soluções de infraestrutura de dados.

1. Gerenciamento de dados centralizado e simplificado: a dispersão de dados é uma grande desvantagem. Uma infraestrutura de dados ajuda a eliminar barreiras de silos e permite que você encontre dados de todos os seus sistemas e os reúna em um só lugar – como e quando necessário.
2. Insights rápidos: as empresas não podem mais se dar ao luxo de esperar por resultados ou torcer para que as análises sejam precisas. Com essa infraestrutura, todos os dados são aproveitados ao máximo – e tudo é entregue em conjunto, em tempo real. Essa abordagem unificada elimina a lacuna entre os dados operacionais e os dados analíticos, acelerando os loops de feedback para que sua empresa passe dos insights para a ação.
3. Fonte de informações confiáveis: os melhores sistemas de gerenciamento de dados de negócios podem combinar dados e sistemas entre empresas para criar uma visão única. Além disso, essas soluções podem modelar esses dados para que sejam apresentados aos usuários de modo inteligível e que permita ações imediatas. Ao incorporar a lógica de negócios compartilhada à infraestrutura de dados, as organizações garantem que todos os usuários e sistemas trabalhem a partir das mesmas definições e cálculos, aumentando a confiança e trazendo mais consistência a todas as operações e funções analíticas.
4. Gerenciamento de dados automatizado: a arquitetura da infraestrutura de dados ajuda a automatizar o que antes eram processos manuais lentos e propensos a erros, com a identificação de tendências, eliminação de irregularidades e minimização do risco de erros e imprecisões.
5. Adaptabilidade e escalabilidade: as empresas modernas exigem a capacidade de mudanças rápidas e adaptações perfeitas de suas operações e modelos de negócios. As soluções de infraestrutura de dados ajudam você a unificar seus processos para condicionar mudanças ágeis e precisas.
6. Controle de dados: a infraestrutura de dados de negócios ajuda as empresas a terem melhor controle sobre os dados, com recursos como verificações de qualidade, rastreamento e proteção de dados, garantindo o compliance, a consistência e a segurança dos dados.

Casos de uso da infraestrutura de dados de negócios

Discutimos os benefícios gerais de negócios de uma infraestrutura de dados, incluindo velocidade, precisão, automação e escalabilidade. Mas quais são seus usos mais específicos? Seja qual for a natureza de seus negócios, a maioria das empresas em crescimento compartilha alguns fundamentos operacionais básicos. Conheça algumas das maneiras pelas quais as soluções de infraestrutura de dados podem ter impacto nas seguintes atividades centrais:

• Atendimento ao cliente: dados de clientes chegam diariamente com mais agilidade, mais detalhes e de novas fontes. Desde sistemas próprios de CRM até mídias sociais e avaliações de clientes, há informações valiosas sendo capturadas. Categorizar e analisar manualmente todos esses conjuntos de dados massivos e dispersos seria quase impossível. Uma infraestrutura de dados permite que você controle a chegada desta avalanche. Ela ajuda você a definir os parâmetros analíticos que deseja estabelecer, bem como os tipos e a natureza dos dados a comparar ou priorizar. Pode ser facilmente automatizada para analisar diferentes conjuntos para vários resultados – e garantir que todas as fontes de dados sejam exploradas.
• Detecção de fraudes e gestão de riscos: crimes cibernéticos e ataques de phishing custam anualmente bilhões de dólares às empresas, sem falar no dano à reputação que pode acompanhar qualquer risco grave e imprevisto. Com uma infraestrutura de dados, você pode analisar toda a estrutura de negócios, interna e externa, para identificar ameaças e comportamentos arriscados antes que eles se tornem um problema. Isso significa analisar dados de vários sistemas e fontes, como transações, feedback do cliente, relatórios de despesas, itens de centro de custo e registros públicos, bem como as mídias sociais e itens de notícias que podem alertar sobre o impacto em suas operações. As soluções de infraestrutura de dados podem usar algoritmos de IA e Machine Learning para detectar e identificar padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados, o que seria impossível para os humanos. Com isso, você recebe um aviso antecipado em caso de fraudes e riscos e protege as equipes, os clientes e os resultados.
• Previsão de vendas: a arquitetura da infraestrutura de dados de negócios melhora a previsão de vendas, permitindo que as empresas integrem e analisem dados de uma ampla variedade de fontes internas e externas em tempo real. Isso ajuda a criar uma visão abrangente dos dados de vendas da empresa, que pode ser usada para fazer previsões confiáveis e precisas. Quando as empresas conseguem aproveitar facilmente a maior variedade possível de dados holísticos de vendas, elas são mais capazes de alocar recursos, estar preparadas para picos e imersões e, em última análise, fornecer o melhor serviço a seus clientes.
• Operações de RH mais tranquilas: a arquitetura da infraestrutura de dados de negócios pode ser usada para integrar dados dos colaboradores existentes, bem como de seus candidatos e novos contratados. Isso dá vantagem à sua empresa e oferece uma visão geral das operações de RH, desde o controle de horas até a satisfação do colaborador, além de fornecer às equipes de RH as informações necessárias para identificar e resolver pequenos problemas antes que eles aumentem. Uma visão unificada dos dados dos colaboradores ajuda a garantir a criação de um local de trabalho envolvente, inspirador e adequado.
• Compliance e regulamentações: nos últimos dois anos, as empresas tiveram um recorde de acordos em litígios trabalhistas de ações independentes e coletivas. Com o aumento de pessoal remoto em casa, locais de trabalho corporativos cada vez mais descentralizados e uma mudança geral em questões culturais, muitas empresas estão sobrecarregadas pela quantidade de regulamentações locais, nacionais e internacionais que precisam acompanhar. Contar com esforços manuais para se manter informado de problemas de compliance é cada vez mais utópico. Por isso, convém que as soluções de infraestrutura de dados possam ser automatizadas para referenciar as mais recentes regulamentações locais e globais, examinar sistemas e registros de ponta a ponta e notificar você sobre quaisquer riscos de compliance.

Exemplos da infraestrutura de dados em ação

Agora que abordamos algumas das maneiras pelas quais as soluções de infraestrutura de dados dão suporte a operações de negócios essenciais, vamos dar uma olhada em alguns dos setores que estão colocando a inovação do gerenciamento de dados em ação para se manterem atualizados e competitivos:

• Saúde: as soluções de infraestrutura de dados ajudam a criar uma visão centralizada e em tempo real dos dados dos pacientes. Ao integrar dados de EHR de várias fontes, os profissionais de saúde podem ter uma visão mais completa do histórico médico de um paciente, o que pode aumentar a precisão dos diagnósticos e planos de tratamento. A eficiência dos ensaios clínicos também pode ser melhorada por meio da integração de dados de várias fontes (por exemplo, dados do paciente e resultados de laboratório) em um único local, facilitando o rastreamento e a análise do progresso do ensaio.
• Produção: da matéria-prima à porta do cliente, poucos setores têm mais pontos de geração de dados do que o setor de produção. Para atender às demandas dos clientes por transparência e procedência ética, muitas empresas integram dados RFID e soluções de rastreamento de blockchain em seus locais de produção no exterior. Uma visão de ponta a ponta das cadeias de suprimentos também permite procurar ao longo da cadeia para identificar gargalos de fase inicial e antecipar a escassez. Além disso, as redes de IoT oferecem uma janela para toda a gama de ativos e máquinas de produção – e informam quando a manutenção é necessária, o que evita paralisações dispendiosas. Por fim, os ciclos de vida dos produtos estão mais curtos do que nunca, de modo que as empresas precisam permanecer atualizadas com as tendências a todo momento. Ao analisar dados de mercado e de mídias sociais, as empresas podem ver as próximas tendências e comunicar as mudanças de design às equipes de P&D em tempo real.

• Setores de petróleo, gás e energia: ao integrar dados de sensores e outras fontes de campo, as empresas identificam padrões e tendências que podem indicar riscos potenciais ou problemas mecânicos. Neste setor, interrupções são duplamente dispendiosas, pois os equipamentos costumam ser muito especializados e os reparos são caros, além da redução da produção de energia gerar perdas no processo. As soluções de infraestrutura de dados também podem melhorar a eficiência do planejamento da produção por meio da integração de dados de várias fontes, como de sensores, mercado e clima, em um único local. Com isso, os fornecedores de energia podem alocar melhor os recursos e planejar as disrupções econômicas e políticas inesperadas a que o setor está propenso.
• Varejo: todos já ouvimos falar do varejo omnichannel e da capacidade de migrar perfeitamente da loja física para as opções de compra e entrega online. A revolução omnichannel afeta muito mais do que o local onde você realiza as compras, abrangendo todas as formas de personalização da experiência do varejo pelos compradores. Isso inclui sistemas de ponto de venda avançados, como prateleiras e carrinhos inteligentes, opções de pagamento sem intervenção manual e recursos de personalização cada vez mais sofisticados, o que leva à criação e captura de dados. Uma infraestrutura de dados permite que os varejistas combinem os dados de compras dos clientes com a cadeia de suprimentos e conjuntos de dados de depósito para criar um ecossistema de varejo altamente preciso e preditivo.
• Serviços financeiros: dados acionáveis de clientes podem vir de uma variedade de fontes, incluindo bancos e cartões de crédito, investimentos, seguros e aplicativos fiscais. Uma infraestrutura de dados pode ajudar os prestadores de serviços financeiros a gerenciar, analisar e proteger esses dados vulneráveis e valiosos. As apostas são muito altas nesse setor quando se trata de segurança cibernética, e qualquer bola de neve pode se transformar rapidamente em uma avalanche. As soluções de infraestrutura de dados podem ajudar as empresas do setor a corrigir essas falhas e eliminar áreas off grid (fora da rede) em suas operações, garantindo que os protocolos de segurança e a visibilidade estejam em vigor nos negócios.

Próximas etapas para tornar as soluções de infraestrutura de dados uma realidade para sua empresa

Há muitas formas pelas quais a organização pode se beneficiar da transformação com as soluções de infraestrutura de dados, mas esse tipo de mudança não acontece da noite para o dia. Como em qualquer iniciativa valiosa, ela começa com um bom planejamento, uma excelente comunicação e a definição realista de metas. Abaixo estão algumas das etapas iniciais que muitas das melhores empresas seguem na jornada rumo ao gerenciamento unificado de dados.

1. Avalie a atual arquitetura de dados: para mapear seu destino, é preciso saber onde você está agora. É essencial realizar a auditoria de seus processos e sistemas atuais para entender melhor as fontes de dados, os sistemas e os fluxos de dados existentes. Isso ajudará a identificar as lacunas e os desafios que precisam ser enfrentados para implementar uma infraestrutura de dados com mais eficiência.
2. Defina a estrutura de governança de dados: ao planejar a gestão, a integração e a governança dos dados em toda a organização, é essencial primeiro definir claramente as políticas, os processos e os padrões esperados. Isso garantirá que todos os seus dados sejam precisos, consistentes e seguros – e ajudará a proteger você contra riscos e preocupações.
3. Projete a arquitetura da infraestrutura de dados: após concluir as duas primeiras etapas, você precisará projetar a arquitetura da infraestrutura de dados. Isso exigirá que você identifique todas as suas fontes de dados e crie um modelo semântico deles, além de estabelecer planos, governança de dados e protocolos de segurança.
4. Integre os dados: depois que a arquitetura da infraestrutura de dados for projetada, a próxima etapa envolverá a conexão das várias fontes de dados, dentro e fora de sua organização. Em seguida, será necessário integrar esses dados em todos os sistemas e usuários da estrutura para criar uma visão unificada.
5. Implemente governança e segurança de dados: você definiu os protocolos de governança e segurança com os quais deseja trabalhar. Agora precisa colocá-los em prática. Isso inclui a implementação de qualidade, linhagem e processos de mascaramento de dados, bem como a definição de protocolos de acesso e autorização do usuário.
6. Execute funções analíticas de dados: assim que a infraestrutura de dados for implementada, a próxima etapa será executá-la. As melhores soluções de software ajudarão você a chegar lá. Isso inclui uma integração tranquila de sistemas e aplicativos existentes, movimentação segura de conjuntos de dados e insights baseados em IA que ajudam a desenvolver, automatizar e implementar configurações de funções analíticas que fornecem os insights e resultados mais práticos, relevantes e em tempo real.
7. Gestão de mudanças e comunicações: a implementação de uma arquitetura de infraestrutura de dados requer uma mudança cultural para garantir que sua organização esteja preparada para adotar as novas práticas de gerenciamento de dados e promover o uso dos dados em diferentes equipes e áreas de negócios.

Dados são informações, e informação é poder. As soluções de infraestrutura de dados facilitam a colaboração de suas equipes, agora empoderadas com as informações certas e os insights mais precisos baseados em dados. Há um potencial oculto incalculável em seus sistemas e equipes. Entre em contato conosco hoje mesmo para saber como desvendar esse poder em toda a empresa.