A convergência da IA e da modernização de dados deverá redefinir o futuro da inteligência de negócios.
No atual ambiente de negócios impulsionado pela tecnologia, os Chief Information Officers (CIOs) e os Chief Data Officers (CDOs) atuam como capitães qualificados, conduzindo suas organizações através do cenário desafiador da inteligência de negócios. A convergência da inteligência artificial (IA) e da modernização dos dados está a revolucionar esta jornada, mas apenas para as organizações capazes de aproveitar eficazmente estas novas tecnologias em seu benefício.
A convergência da IA e da modernização dos dados não é apenas uma tendência, mas uma necessidade estratégica para que os insights baseados em dados e a tomada de decisões informadas se tornem o novo padrão. Os líderes empresariais precisam aproveitar o poder da IA, incluindo os avanços na IA generativa, para impulsionar a inovação, fortalecer a segurança cibernética e promover uma cultura que prioriza os dados, que garanta uma vantagem competitiva e impulsione o rápido crescimento dos negócios.
Não basta simplesmente adquirir dados. As empresas precisam ser capazes de armazenar, processar e usar dados de maneira mais eficaz se quiserem permanecer competitivas. De acordo com um relatório recente da McKinsey , 1 em cada 3 CIOs aloca mais de 20% do seu orçamento de TI para gerenciar “dívidas técnicas”. A dívida técnica refere-se aos desafios que as empresas enfrentam ao lidar com fontes de dados legadas – têm acesso aos dados, mas não possuem os meios para aproveitá-los adequadamente em seu benefício. Investir dinheiro em dívidas técnicas é o mesmo que pisar na água – as empresas conseguirão sobreviver e permanecer à tona, mas não farão qualquer progresso sem as ferramentas ou conhecimentos adequados.
Este artigo explora o potencial transformador da modernização de dados e dos avanços na IA e revela como os CIOs podem aproveitar o poder destas inovações para impulsionar a inovação, fortalecer a segurança cibernética e promover uma cultura baseada em dados que levará a um crescimento empresarial mais sustentável. Também refletirá sobre as considerações estratégicas para uma implementação bem-sucedida e os ganhos potenciais para acertar.
Por que a convergência da IA e da modernização de dados é crucial para os CIOs na era da inteligência empresarial?
O papel de um Chief Information Officer (CIO) evoluiu significativamente na era digital. Os CIOs não estão apenas gerenciando a infraestrutura de TI, mas também impulsionando a inovação nos negócios por meio da tecnologia. Neste contexto, a convergência da IA e da modernização dos dados está a tornar-se uma prioridade estratégica para os CIOs. Ao aproveitar a vanguarda da IA e adotar uma abordagem moderna aos dados, os CIOs podem revelar padrões latentes, tendências invisíveis e correlações intrincadas, gerando uma vantagem competitiva notável no que se tornou uma economia ferozmente orientada por dados.
A IA, com a sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados e gerar insights rapidamente, é uma ferramenta poderosa para as empresas. No entanto, a sua eficácia depende da integridade e acessibilidade dos dados. É aqui que entra em jogo a modernização de dados. Ao migrar para plataformas de dados modernas, as empresas podem garantir que os seus dados estão estruturados, acessíveis e prontos para aplicações de IA, em vez de gastarem muito dinheiro em dívidas técnicas.
Como é que a migração de dados eficaz facilita a tomada de decisões baseada em dados?
A migração eficaz de dados desempenha um papel fundamental para permitir a tomada de decisões baseada em dados. Muito mais do que apenas a realocação de dados, é uma oportunidade para refinar a qualidade e a integridade dos dados em preparação para casos de uso mais avançados.
As modernas plataformas de dados baseadas em nuvem oferecem diversas vantagens em relação aos sistemas legados. Eles fornecem melhor qualidade de dados, maior segurança de dados e maior escalabilidade. Além disso, suportam processamento de dados em tempo real, o que é crucial para aplicações de IA. Ao migrar para estas plataformas, as empresas podem garantir que os seus dados estão “prontos para IA” e preparados para processamento analítico.
É importante lembrar que a migração de dados não envolve apenas a movimentação de dados. Trata-se de prepará-lo. De acordo com um estudo recente, mais de 80% dos projetos de migração de dados falham devido ao processo ser tratado como uma simples transferência de dados de A para B. Em vez disso, as empresas deveriam concentrar-se em tornar os seus dados adequados à finalidade, melhorando as políticas e os controlos em torno como ele é armazenado e mantido para desenvolver uma base sólida para análises avançadas.
Como a convergência da IA e da modernização de dados otimiza os custos operacionais das organizações ?
A convergência da IA e da modernização dos dados, quando gerida corretamente, pode levar a poupanças significativas de custos para as organizações. A IA pode automatizar tarefas rotineiras, reduzindo custos trabalhistas e melhorando a eficiência. Também pode analisar dados operacionais para identificar ineficiências e sugerir melhorias, abrindo a porta para uma otimização contínua com enorme potencial de redução de custos.
Do lado dos dados, a modernização dos dados pode reduzir as despesas gerais associadas ao armazenamento e gerenciamento de dados. As plataformas de dados modernas são mais eficientes e escaláveis do que os sistemas tradicionais, o que pode reduzir a carga no orçamento de TI de uma empresa. Além disso, ao melhorar a qualidade e a acessibilidade dos dados, a modernização dos dados pode reduzir o tempo e os recursos gastos na limpeza e preparação dos dados, otimizando ainda mais os custos operacionais à medida que surgem novos casos de utilização de IA.
Quais são as considerações estratégicas para iniciativas bem-sucedidas de IA e modernização de dados ?
Iniciativas bem-sucedidas de IA e modernização de dados exigem planejamento cuidadoso e consideração estratégica. Os CIOs têm a responsabilidade de desenvolver um roteiro abrangente que se alinhe com a visão central da organização. Identificar as principais fontes de dados, priorizar os esforços de migração e implementar estruturas de governação robustas são fundamentais para garantir a qualidade, a privacidade e a conformidade dos dados sem falhas.
Em primeiro lugar, as empresas precisam de ter uma compreensão clara das suas necessidades e objetivos de dados. Isto inclui identificar as fontes de dados, definir a arquitetura de dados e determinar as políticas de governança de dados. Por exemplo, uma política de classificação de dados garantirá que os dados sejam categorizados com base na sua sensibilidade e no nível de segurança que requerem. Uma política de retenção de dados especificará por quanto tempo os diferentes tipos de dados devem ser mantidos, equilibrando as necessidades comerciais com regulamentações de privacidade de dados, como GDPR ou CCPA.
Além disso, as empresas precisam de considerar os aspectos técnicos e operacionais da migração de dados, desde a escolha da plataforma de dados certa até ao planeamento do processo de migração e à garantia de que os dados estão protegidos durante a migração.
As parcerias estratégicas com parceiros tecnológicos especializados em IA e migração de dados serão fundamentais nestas áreas. Os CIOs manterão o papel de “capitão”, mas em vez de construir o seu navio a partir do zero, procurarão contratar a melhor tripulação para o tripular – incluindo ferramentas, plataformas e metodologias para tornar a migração o mais simples possível.
A estrada à frente
A convergência da IA e da modernização de dados deverá redefinir o futuro da inteligência de negócios. Nove em cada dez empresas já investiram em tecnologia de IA como forma de resolver problemas e aliviar pontos problemáticos, mas apenas 14% implementaram capacidades de IA como parte das suas próprias operações internas. Esta lacuna terá de ser colmatada nos próximos anos, à medida que o valor da inteligência empresarial baseada em dados se tornar mais evidente. Os CIOs deixarão de olhar para as capacidades de IA como soluções pontuais “aparafusadas” e começarão a pensar na IA como uma base sobre a qual construir um negócio maior, mais rápido e mais resiliente.
O caminho a seguir está repleto de oportunidades para aqueles que estão prontos para agarrar a IA com ambas as mãos, mas antes de o fazerem, devem garantir que os seus dados estão “prontos para IA”, bem estruturados e adequados ao volume, velocidade e variedade de casos de uso de amanhã.
Artigo originalmente publicado em Blog RTInsights
