As estratégias para a monetização dos dados passam pela nuvem

90% dos dados empresariais não estão estruturados

Mas nem tudo são boas notícias, pois o relatório da HBR (Potencialização das equipes empresariais através da melhoria da Análise de Processos) afirma que atualmente 90% dos dados empresariais em nível mundial não estão estruturados e estão subutilizados, e isso é motivado em grande parte pela falta de talento disponível. Em 2020, estimava-se uma carência de nada menos que 250.000 cientistas de dados, fazendo com que as vagas de trabalho em ciência de dados superassem as buscas de emprego em 300%.

Essa falta de talento não se resolve de um dia para o outro. Já é bastante difícil reter o capital humano atual quando está tão demandado. Enquanto isso, para mitigar essas deficiências e maximizar o aproveitamento dos dados empresariais, é necessário adotar novas estratégias e tecnologias. E em um determinado momento, contar com fornecedores externos que ajudem a direcionar adequadamente os passos a seguir para poder monetizar o ativo empresarial que representam os dados.

As vantagens da nuvem e das infraestruturas híbridas

Para alcançar esses objetivos diante de um crescimento exponencial de dados (Em 2020, a nível mundial, foram criados, capturados, copiados e consumidos mais de 59 zettabytes de dados) é necessário apostar na flexibilidade, disponibilidade, automação e Inteligência Artificial, melhorando tanto o acompanhamento dos resultados quanto a governança dos próprios dados.

É fundamental para as organizações encontrar uma forma simples, segura e econômica de capturar, armazenar e ativar os dados. Cada vez está mais clara a necessidade de coesão entre a gestão do dado, a geração de valor nas empresas e a inovação.

Levando tudo isso em consideração, torna-se imperativo evitar as limitações de capacidade e desempenho dos sistemas de dados locais on-premise. A transição para infraestruturas híbridas com apoio estratégico na nuvem pública é essencial para impulsionar o sucesso da transformação digital e maximizar o ROI dos serviços de análise.

Objetivo: um ecossistema de dados coerente

Não há dúvida de que estamos passando para um mundo em que todos os aplicativos devem ser inteligentes e se adaptar ao aprendizado de modelos praticamente em tempo real. À medida que as empresas constroem capacidades de dados modernas, elas devem tomar decisões quase na mesma velocidade do pensamento humano.

Isso representa um enorme desafio para os desenvolvedores, já que em inúmeras ocasiões os bancos de dados e os serviços analíticos se encontram isolados uns dos outros em silos. Dessa forma, a complexidade de um patrimônio de dados fragmentado pode dificultar a velocidade, a agilidade e a inovação.

O grande desafio reside no fato de que os engenheiros de dados, os cientistas de dados e os analistas empresariais que lutam contra a complexidade de fazer com que o armazenamento de dados, a integração, as soluções de Business Intelligence e as operações de aprendizado de máquina (MLOps) funcionem juntos. Todos eles precisam de um ecossistema de dados coerente. No qual possamos evitar essa fragmentação que existe hoje em dia entre os bancos de dados, a análise e a governança, permitindo que as organizações desbloqueiem essas novas capacidades.

Soluções inteligentes para a gestão de dados

Na SEIDOR, através dos nossos serviços de Data & Analytics, apostamos na Plataforma de Dados Inteligente da Microsoft, um ecossistema totalmente cloud que integra os três pilares anteriormente mencionados (as bases de dados, a análise e a governança), que permitem às organizações investir mais tempo na criação de valor, em vez de se entreterem com processos de integração e gestão do seu patrimônio de dados.

Dessa forma, todos os tipos de empresas podem aproveitar seus ativos digitais para entender o passado, monitorar a situação presente e prever comportamentos futuros de negócios.

Com a ajuda de nossos consultores e técnicos especializados propomos soluções especializadas em Data Governance, Big Data, Data Management, Análise Avançada e Machine Learning, com as quais apoiamos as iniciativas de transformação de dados mais ambiciosas.