Migrar dados para a nuvem não é simplesmente fazer um plugin

Conheça 5 etapas comuns a todos os tipos de migração para cloud

A estratégia das empresas para modernizar as aplicações e migrar para uma ou mais nuvens veio para ficar. Aliás, passou a ser tratada como uma questão de sobrevivência e de vantagem competitiva nas mais variadas indústrias. Ao adotar o modelo de cloud, as organizações buscam aumentar produtividade e eficiência.

Você mesmo deve ter ouvido que os dados são o novo petróleo do mundo, que as empresas que desejam sobreviver na nova economia precisam estar orientadas a dados, ou seja, desenvolver o que chamamos de cultura data-driven. Seguindo esta premissa, a informação tornou-se o maior ativo de uma empresa, que, por sua vez, precisa saber entender os dados para extrair os principais insights para seu negócio. Com a informação certa, no lugar certo, a vantagem competitiva das empresas passa a ser gigante.

Neste contexto, há uma pergunta que sempre me fazem: Quando você migra para uma ou mais nuvens, seus dados também devem migrar? A resposta é sim, principalmente se sua indústria permite a alteração sem grandes travas de compliance. Outro questionamento comum em reuniões com clientes: A migração é tão simples como copiar os dados dos sistemas on-premise e “colar na nuvem”? Neste caso, a resposta é um pouco mais complexa.

A migração dos dados pode ser feita de várias formas. Porém, algumas etapas são comuns a todas elas:

• Saber se já existe uma boa governança de dados. Essa informação pode permitir um melhor ou pior mapeamento das informações que sua empresa tem, e quais delas devem ser migradas ou abandonadas. Isso significa que o mapeamento dos dados é primordial na estratégia de uma organização que queira se transformar em data-driven;

• Definir que nuvem (ou nuvens) você vai escolher. Sua decisão pode ser baseada em vários fatores, entre eles o investimento;

• O próximo passo é desenhar uma arquitetura de dados que funcione bem para o que sua empresa deseja fazer com eles;

• Realizar a migração dos dados propriamente dita;

•  Por último e não menos importante, revisar os dados e realizar melhorias contínuas, desde a revisão de ETLs (extração, transformação e carregamento das informações) até a reorientação das fontes dos dados.

Hoje, a demanda pela migração de dados para a nuvem tem crescido em empresas de diversos tamanhos e segmentos. Um dos maiores grupos varejistas do Brasil escolheu, por exemplo, a Azure como sua principal nuvem, dividindo o processo em duas ondas. Na primeira delas, os dados foram levados do jeito que estavam. Na segunda, toda a arquitetura de dados foi revisada quando as informações já estavam na nuvem. O objetivo foi adaptá-las para o novo contexto de cloud.

Já em uma startup da área de telecomunicações nativa digital, toda sua arquitetura de dados foi pensada e construída para funcionar em nuvem. Nosso papel foi sugerir melhorias para a democratização dos dados, que é justamente a possibilidade de todas as áreas da empresa acessarem as informações no modelo “self-service”, ou seja, sem entrarem nas filas da área de dados ou do departamento de TI para montarem seus dashboards descritivos ou rodarem modelos preditivos ou prescritivos.

Alguns passos são comuns, outros mais específicos considerando a estratégia de cada empresa. Mas se a decisão for mesmo pela migração dos dados para a nuvem, é importante que as corporações busquem bons provedores de cloud do mercado e estabeleçam com eles parcerias estratégicas para que o processo ocorra de maneira fluida.

A decisão de uma empresa por fazer a migração sozinha ou em parceria com uma equipe experiente e flexível pode fazer toda a diferença na construção de uma jornada mais eficiente e lucrativa. Afinal, colocar dados a serviço do negócio não é como instalar um plugin: depende do fator humano e da decisão das lideranças de colocar o uso de dados no centro da tomada de decisão.

 

Danielle Franklin - diretora comercial da Scala, empresa do Grupo Stefanini com foco na implantação de abordagens tecnológicas que exigem alto grau de especialização em negócios, como Analytics, Inteligência Artificial, Hiperautomação, Integração e Cloud.