Por que as empresas precisam acelerar a modernização das soluções de data warehousing

Situações inesperadas, como a pandemia da COVID-19 e a atmosfera macroeconômica em curso, são um alerta para empresas em todo o mundo acelerarem exponencialmente a transformação digital. Durante a pandemia, quando os lockdowns e restrições de distanciamento social transformaram as operações de negócios, rapidamente ficou claro que a inovação digital era vital para a sobrevivência de qualquer organização.

A dependência do acesso remoto à Internet para uso comercial, pessoal e educacional elevou a demanda de dados e impulsionou o consumo global de dados. Além disso, o aumento das transações online e do tráfego da web gerou montanhas de dados. Entre na modernização das soluções de data warehousing.

As empresas perceberam que suas soluções de data warehousing legadas ou corporativas não conseguiam gerenciar a enorme carga de trabalho. Organizações inovadoras buscaram soluções modernas para gerenciar maiores capacidades de dados e obter soluções de armazenamento seguras, para atender às demandas dos consumidores. Um desses avanços incluiu a adoção acelerada de tecnologias modernizadas de data warehousing. O sucesso dos negócios e a capacidade de permanecer competitivo dependiam disso.

Data warehousing é o armazenamento eletrônico seguro de informações por uma empresa ou organização. Ele cria um conjunto de dados históricos que podem ser recuperados, analisados e relatados para fornecer insights ou análises preditivas sobre o desempenho e as operações de uma organização.

As soluções de data warehousing impulsionam a eficiência dos negócios, fazem análises e previsões futuras, aumentam a produtividade e melhoram o sucesso dos negócios. Essas soluções categorizam e convertem dados em dashboards legíveis que qualquer pessoa em uma empresa pode analisar. Os dados são relatados a partir de um repositório central, permitindo que a gestão obtenha insights comerciais mais significativos e tome decisões melhores e mais rápidas.

Ao executar relatórios sobre dados históricos, um data warehouse pode esclarecer quais sistemas e processos estão funcionando e quais métodos precisam de melhorias. O data warehouse também é a arquitetura básica para soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML).

Tudo são dados, independentemente de serem estruturados, semiestruturados ou não estruturados. A maior parte do armazenamento de dados corporativo ou legado será compatível apenas com dados estruturados por meio de bancos de dados do sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). As empresas precisam de recursos e pessoas adicionais para processar dados corporativos. É quase impossível alcançar eficiência e agilidade empresarial com ferramentas legadas que criam ineficiências e elevam custos.

Gerenciar, armazenar e processar dados é crítico para a eficiência e o sucesso dos negócios. A tecnologia moderna de data warehousing pode lidar com todos os formulários de dados. Desenvolvimentos significativos em big data, computação em nuvem e análise de dados avançada criaram a demanda pelo data warehouse moderno.

Os data warehouses de hoje são diferentes dos antiquados single-stack warehouses. Em vez de se concentrar principalmente no processamento de dados, como faziam os data warehouses legados ou corporativos, a versão moderna foi projetada para armazenar enormes quantidades de dados de várias fontes em vários formatos e produzir análises para orientar as decisões de negócios.

Uma solução superior para as empresas é a integração do data warehousing no local existente com soluções de data lakehouse usando malha de dados e tecnologia de data mesh. Isso cria uma solução de data warehousing moderna para o longo prazo.

Um data lakehouse contém os dados de uma organização em uma forma não estruturada, estruturada e semi-estruturada, que podem ser armazenados indefinidamente para uso imediato ou futuro. Esses dados são usados por cientistas de dados e engenheiros que estudam dados para obter insights de negócios. Os custos de armazenamento de data lake ou data lakehouse são mais baratos do que os de um data warehouse corporativo. Além disso, data lakes e data lakehouse são menos demorados de gerenciar, o que reduz os custos operacionais. A IBM tem uma solução de data lakehouse de última geração para alcançar essas situações de negócios.

Malha de dados é a plataforma de análise de dados de última geração que resolve desafios avançados de segurança de dados por meio da propriedade descentralizada. Normalmente, as organizações têm múltiplas fontes de dados de diferentes linhas de negócios que devem ser integradas para análise de dados. Uma arquitetura de malha de dados une efetivamente fontes de dados díspares e as vincula por meio de diretrizes de compartilhamento e controle de dados gerenciadas centralmente.

Muitas empresas buscam uma solução flexível, híbrida e multi-nuvem baseada em provedores de nuvem. A solução de data mesh envia as consultas em linguagem de consulta estruturada (SQL) para o RDBMS ou data lakehouse relacionado, gerenciando o catálogo de dados, fornecendo aos usuários tabelas e dados virtualizados. Nos princípios de data mesh, os dados de negócios nunca são armazenados localmente, o que é uma vantagem para uma empresa. Uma solução de data mesh bem-sucedida reduzirá as despesas operacionais e de capital da empresa.

O IBM® Cloud Pak for Data é um excelente exemplo de uma solução de malha de dados e data mesh para análise de dados. A tecnologia de nuvem surgiu como a plataforma preferida para recursos de inteligência artificial (IA), serviços de edge inteligentes e conectividade sem fio avançada e etc. Muitas empresas aproveitarão uma estratégia multinuvem híbrida para melhorar o desempenho e o sucesso dos negócios e prosperar no mundo dos negócios.

A modernização do data warehouse inclui a ampliação da infraestrutura sem comprometer a segurança. Isso permite que as empresas colham as vantagens das novas tecnologias, induzindo velocidade e agilidade nos processos de dados, atendendo às mudanças nos requisitos de negócios e mantendo-se relevantes nesta era de big data. A crescente variedade e volume de dados atuais tornam essencial que as empresas modernizem seus data warehouses para se manterem competitivas no mercado atual. As empresas precisam de insights e relatórios valiosos em tempo real e os data warehouses corporativos ou legados não conseguem acompanhar as demandas modernas de dados.

Os data warehouses estão em um ponto interessante de evolução. Com a estimativa de crescimento do mercado global de data warehousing (link externo a ibm.com) em um crescimento composto de mais de 250% nos próximos cinco anos, as empresas dependerão de novas soluções e ferramentas de data warehouse que as tornam mais fáceis de usar do que nunca.

A IA e outras tecnologias inovadoras impulsionarão as organizações na próxima década. O consumo de dados e a carga continuarão crescendo e provocando as empresas a descobrir novas maneiras de implementar soluções de data warehousing de última geração. A prevalência de tecnologias digitais e dispositivos conectados ajudará as organizações a permanecerem à tona, um feito inimaginável há 20 anos.

Lições essenciais surgem dos esforços de uma organização para otimizar sua tecnologia de data warehousing corporativa ou legada. Uma lição vital é a importância de fazer mudanças específicas para modernizar a tecnologia, os processos e as operações organizacionais para evoluir. Como a taxa de mudança continuará a aumentar, esse conhecimento — e a capacidade de acelerar a modernização — será crítico daqui para a frente.

Não importa onde você esteja na modernização do data warehouse atualmente, os especialistas da IBM estão aqui para ajudar a modernizar a abordagem certa para atender às suas necessidades. É hora de começar a usar sua jornada de modernização do data warehouse.