Na era da IA, os dados não são apenas um ativo; são o sangue vital da inovação. No entanto, a maioria das empresas enfrenta dificuldades com sistemas isolados, riscos de conformidade e o crescente fosso entre os curadores de dados e os consumidores. A solução? Uma estratégia de dados convergente que unifica, governa e protege os dados em grande escala.

Aqui estão alguns dos principais desafios que as empresas devem enfrentar:

Fragmentação na era dos dados distribuídos

A abordagem tradicional de ERP resolveu, em tempos, a fragmentação de dados ao centralizar os dados da empresa. No entanto, as empresas de hoje enfrentam uma explosão de dados diversificados, distribuídos e em tempo real, tanto internos como externos, em ambientes de cloud, edge e híbridos. As aplicações nativas da cloud agravaram a fragmentação dos dados, deixando informações empresariais críticas dispersas por sistemas desconectados. Considere uma empresa de retalho que utiliza IA para previsão de procura. Se os seus dados estiverem dispersos por sistemas ERP legados, CRM na cloud e sistemas de logística de terceiros, o modelo de IA irá produzir previsões pouco fiáveis. Uma infraestrutura de dados unificada garante dados limpos e em tempo real—resultando em previsões precisas e poupança de custos.

Porque uma malha de dados empresariais unificada?

• Elimina silos ao integrar dados estruturados e não estruturados em todo o panorama de aplicações, bem como fontes externas de dados.
• Permite o acesso a dados em tempo real com uma única camada governada para análises e IA.
• Suporta arquiteturas híbridas e multi-cloud, garantindo um fluxo de dados contínuo entre ambientes.

Funções em evolução: de curadores de dados a consumidores de dados

Os dados são um ativo fundamental para transformar o seu negócio, que deve ser gerido como outros ativos empresariais (por exemplo, humanos, financeiros, materiais, equipamentos, propriedades e clientes). A gestão de dados impacta duas principais personas: curadores de dados (como gestores de dados, engenheiros de dados, modeladores de dados e arquitetos empresariais) e consumidores de dados (como analistas de negócio, cientistas de dados e utilizadores empresariais). Este último tem assistido a uma rápida evolução: para além dos consumidores tradicionais, como aplicações empresariais, relatórios de BI e dashboards, as empresas têm agora de responder às exigências da IA, IA agente e processos de negócio conectados de ponta a ponta que requerem dados atualizados, diversificados e bem governados. Esta evolução traz novos requisitos e desafios para acompanhar o volume, a velocidade e a variedade dos dados, garantindo ao mesmo tempo a qualidade, a segurança, a conformidade e o acesso a esses dados limpos, fiáveis e acionáveis. Na maioria das empresas, a competência relacionada à curadoria de dados ficou aquém das crescentes exigências daqueles que necessitam de dados fiáveis, resultando frequentemente no facto de os consumidores de dados seguirem o seu próprio caminho, o que leva a uma maior divergência e fragmentação.

Para navegar com sucesso nesta evolução dos papéis profissionais, as empresas devem procurar soluções que:

• Forneça descoberta automatizada de dados, catalogação, rastreamento de linhagem e governação para reduzir o esforço manual e aumentar a confiança.
• Ofereça um mercado de dados self-service com produtos de dados de qualidade para garantir que os dados sejam descobertos, seguros e prontos para consumo.
• Garanta que os modelos de IA/ML sejam alimentados com dados limpos e em conformidade.

Valor e risco: Equilibrar oportunidade e conformidade

Embora os dados tenham um valor cada vez maior nesta era da IA, também existem responsabilidades. A falta de diligência em relação à segurança e proteção de dados, mesmo que apenas momentânea, pode levar a consequências financeiras e reputacionais enormes, das quais pode ser difícil recuperar. A regulamentação cada vez mais punitiva e prescritiva sobre a privacidade de dados dita o uso legítimo dos dados pessoais de alguém. Com o surgimento da economia da experiência, onde as relações de confiança são fundamentais, a questão torna-se mais ética: o que deve fazer com os dados deles? Isto é especialmente desafiante à medida que os processos empresariais se tornam mais autónomos com a IA e a IA agente. Sem esquecer que uma empresa é suscetível a ataques de agentes mal-intencionados, tanto internos como externos. E com a hiperconectividade a substituir as muralhas dos castelos, alucinações a demonstrar o poder manipulador de dados incorretos e o potencial de “armar” a IA e o ML, parece que a gestão de dados se tornará um novo campo de batalha.

Considere uma solução que mitigue estes riscos:

• Incorporar a governação, segurança e conformidade na estrutura de dados.
• A tornar possível a IA ética com pipelines de dados explicáveis e auditáveis.
• Proteção contra ameaças com encriptação incorporada, controlos de acesso e deteção de anomalias.

O futuro dos dados é inteligente, unificado e seguro

A era da IA exige uma estratégia de dados de próxima geração, que unifique, governe e proteja os dados, ao mesmo tempo que permite a inovação impulsionada por IA e capacita os profissionais de dados com ferramentas de autosserviço que equilibram agilidade e controlo. O futuro dos dados é inteligente, unificado e seguro. A sua empresa está preparada? Comece por avaliar os riscos de fragmentação dos seus dados, identificar lacunas na governação e explorar plataformas de dados convergentes que estejam alinhadas com os seus objetivos de IA e de negócio.