Os 7 princípios da arquitetura de dados moderna

Uma arquitetura moderna de analytics permite criar uma cultura de resiliência dentro das empresas, além de adaptar-se às constantes mudanças do mercado

POR: Antonio Brito

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.

Antonio Brito é Sr Principal, Digital & Value Engineering, Infor LATAM

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.