Ao longo dos últimos anos não há dúvidas sobre como a tecnologia evoluiu de forma exponencial. Não importa o segmento de atuação, o tipo de especialização. Vivemos uma intensa corrida para a captura e armazenamento de informações. Especialmente com a intensidade de expansão da Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), infinitas possibilidades de […]
Ao longo dos últimos anos não há dúvidas sobre como a tecnologia evoluiu de forma exponencial. Não importa o segmento de atuação, o tipo de especialização. Vivemos uma intensa corrida para a captura e armazenamento de informações. Especialmente com a intensidade de expansão da Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), infinitas possibilidades de APIs, aplicações dos mais variados estilos e gêneros, além de dezenas ou centenas de dispositivos e arquiteturas conectando operações e dados. E esse movimento só vai acelerar em virtude da digitalização de clientes, empresas e governos.
Ao passo que temos uma evolução desenfreada que permite atuar a partir de uma visão holística sobre os negócios, os times de tecnologia são cada vez mais instigados e pressionados a acomodar e integrar todas essas frentes em franco desenvolvimento. São elementos e informações sobre clientes, operações, estruturas, e tantos outros que podem servir de objetos ricos para direcionar estratégias de atuação junto ao mercado.
Depois de assentar os mecanismos e fontes, chegamos à parte mais complexa: organizar e traduzir a informação em inteligência e conhecimento. Os dados existem aos montes, mas como colocar tudo isso para funcionar de uma maneira produtiva e com investimentos compatíveis com a capacidade da empresa? É preciso interconectar essas informações em todos os níveis possíveis.
Porque, no fim do dia, é isso que vai tornar a empresa mais competitiva e ampliar o potencial de atuação, que vai proporcionar desempenhos mais concretos e fundamentados. As companhias que avançam sobre essa linha de pensamento e ação muito provavelmente estão mais preparadas para garantir a sustentabilidade dos negócios ao longo do tempo.
Mas é preciso avançar alguns passos. Para fazer sentido, essa estrutura terá de prover agilidade ao acesso a essas informações e, também, garantir escalabilidade e interoperabilidade nos dados. E tudo isso precisa acontecer sem que as operações parem de funcionar. Não dá para parar, pensar e começar de novo.
Um desafio e tanto considerando o fato de que uma parcela importante das companhias utiliza plataformas com linguagens bastante distintas, com funções diferentes e diversas origens e mecanismos de processamento dos dados. É preciso, cada vez mais, colocar tudo isso à disposição de insights estratégicos e de negócios com alta velocidade, economia de recursos e gestão eficiente.
Sempre que falamos de tecnologia há uma tendência a tornar a explicação complexa e extremamente técnica. A principal função dessa concepção, entretanto, vai de encontro a essa proposta. Se pudermos resumir em breves linhas, seria algo como malha ou tecido de dados.
Nada mais é do que uma inteligência que permite que os dados sejam acessíveis e disponíveis no momento certo, da maneira adequada e com custos e velocidade ideais, da e na forma como se deseja para embasar decisões de negócios – localmente ou na nuvem. Atuar a partir desse pensamento pode trazer grandes contribuições para o dia a dia dos negócios.
Flexibilidade – estabelecer e adotar o conceito de Data Fabric ajuda a transformar a manipulação de dados em um processo fluido, sem grandes barreiras sem que essas informações fiquem limitadas a determinadas áreas ou silos da empresa.
Desempenho – um processo que traz ganhos significativos de processamento das informações, independentemente da ordem de volume, eliminando a necessidade (e o custo) de transferências frequentes de dados.
Combinações – é possível estabelecer padrões e encontrar diversas formas de harmonizar e compatibilizar dados para uma leitura de cenário mais próxima da realidade e que considere as variáveis inerentes aos negócios e operações.
Uso eficiente de IA – dados ordenados a partir de uma lógica que faça sentido e privilegiem a operação de inteligência artificial e machine learning. Isto é, uma estrutura que consegue explorar ao máximo os algoritmos para gerar mais valor e relevância para o planejamento estratégico e a tomada de decisão em diversos níveis da corporação.
Por fim, a integração não deve acontecer somente no campo da tecnologia e do desenvolvimento de técnicas voltadas para o ferramental. Quanto mais próximos os executivos de negócios e de tecnologia da informação estiverem para planejar e tomar decisões, maiores as chances de obter ganhos efetivos em termos de competitividade e lucratividade a partir de análises dinâmicas, automáticas e personalizadas. Não só para a companhia, mas para os clientes dela.
Para saber mais como as empresas estão endereçando o uso de dados em suas jornadas de transformação digital assista ao Breakout “Como transformar dados em inteligência”, que acontece no dia 16/09, às 11h. Para se inscrever gratuitamente, acesse o link.
