Uma arquitetura moderna de analytics permite criar
uma cultura de resiliência dentro das empresas, além de adaptar-se às
constantes mudanças do mercado
Dados são o novo
petróleo! Você já deve ter ouvido essa frase e se perguntou qual a lógica por
trás dessa comparação. A explicação é simples: ela evidencia a transformação
que a sociedade e os negócios têm passado nos últimos anos, no qual a coleta e
análise de dados se tornou o mantra para tomada de decisões mais assertivas e
melhores resultados. Mas como responder às mudanças constantes do mercado,
provocadas tanto pelo avanço tecnológico, como pela agitação econômica? Não há
um caminho isolado para solucionar essa questão, mas atualizar a estrutura de
dados é imperativo para as empresas permanecerem competitivas na nova economia.
A necessidade pela
modernização aumenta à medida em que o mercado se modifica em um ritmo sem
precedentes. Todos os dias surgem novos desafios que expõem fraquezas em
processos manuais ou lentos, que podem levar ao colapso da infraestrutura de
TI.
Mas não precisa
ser assim. As organizações podem tirar proveito do analytics, que permite criar
uma cultura de resiliência dentro das empresas, além de ajustar às
transformações do mercado de forma ágil e eficiente. Também oferece insights
valiosos para os negócios e alguns estudos mostram o seu poder. Segundo levantamento
da Forbes, 50% das companhias afirmam que analytics e big data transformaram
profundamente as práticas de vendas e do marketing.
Para colocar em
prática, é preciso dar um passo importante: distinguir uma solução atual de
data analytics de uma desatualizada. Por esse motivo, listo abaixo os
principais princípios de uma arquitetura de dados moderna.
1) Orientada a
resultados.
Uma arquitetura de
dados moderna é centrada nos negócios, não em TI. Trata-se de gerar melhores
resultados para a empresa. Ela é focada na obrigação de atender às novas
demandas que surgem na indústria, e que precisam de respostas rápidas e
assertivas.
2) Automação.
Premissa básica:
automatizar as tarefas manuais para garantir que não está construindo processos
frágeis. Pelo menos é o que fica evidenciado nos dados do Gartner. Segundo a
empresa, mais de 40% das tarefas da Ciência de Dados são automatizadas.
3) Flexível.
Um sistema
atualizado deve ser flexível o suficiente para lidar com os casos de uso, que
ainda não estão previstos. Uma arquitetura de dados moderna também é elástica,
aproveitando o poder da computação na nuvem para fornecer escalabilidade
instantânea sob demanda.
4) Adaptável.
A solução deve ser
capaz de se adaptar às demandas da nova economia e ao cenário de mudança
contínua. As organizações podem adicionar definições e parâmetros à medida que
as necessidades da empresa se expandem. Isso significa que a empresa não está
limitada ao formato de trabalho que realiza hoje.
5) Inteligente.
O irreversível
avanço de novas tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Machine
Learning, nos permite afirmar que são inovações mandatórias para
operacionalizar insights automatizados. A funcionalidade orientada a IA pode
ajudar os usuários a coletar dados que os ajudem a identificar tendências e
padrões, facilmente ignorados por humanos.
6) Seguro.
É claro que devem
ser seguras, garantindo a governança em toda a cadeia de fornecimento de
informações. Os sistemas precisam proteger de invasão externa, mas também
controlar o acesso interno. Somente usuários têm permissão para acessar e usar
as informações apropriadas para suas funções.
7) Colaborativo.
Por fim, uma
arquitetura de dados moderna deve ser colaborativa, o que permite dar suporte
para o compartilhamento das informações coletadas de vários departamentos ou
mesmo fora da empresa, garantindo que todos estejam trabalhando com os mesmos
dados.
Hoje, as empresas
precisam unificar dados complexos em suas organizações e trazê-los para uma
única visão integrada dos negócios. Os relatórios precisam ser rápidos e fáceis
para que a companhia possa gerenciar as necessidades em constante mudança do
seu segmento e dos seus clientes. A agilidade e resiliência são fundamentais
nesse processo. Somente arquiteturas de dados atualizadas podem oferecer às
companhias as informações necessárias para se adaptar e permanecer relevantes.
Antonio Brito - é
Sr Principal, Digital & Value Engineering, Infor LATAM
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