Os segundos são importantes: o custo real dos dados atrasados em um mundo sempre ativo

Quando os mercados mudam em segundos, os atrasos nos dados não são mais apenas ineficiências, são passivos. Apesar dos maciços investimentos em análise de dados, 80% das organizações ainda dependem de dados obsoletos para a tomada de decisão, levando a oportunidades perdidas, gargalos operacionais e retrocessos competitivos. Pior ainda, 85% dos líderes de dados admitem que tomar decisões com dados desatualizados custou diretamente dinheiro às suas empresas.

A realidade é clara: cada segundo de atraso no processamento de dados aumenta a perda financeira, as vulnerabilidades de segurança e o risco comercial.

As empresas que adotam a integração de dados de streaming em tempo real estão superando seus pares, liberando insights mais rápidos, otimizando operações e oferecendo experiências superiores aos clientes. Detalharemos o alto custo dos dados lentos e por que as empresas que investem na integração de dados de streaming em tempo real estão obtendo uma edge significativa.

Na economia digital, cada segundo importa. As organizações geram e consomem volumes de dados sem precedentes, mas sua capacidade de agir com base nesses dados em tempo real permanece gravemente limitada. À medida que os ambientes de negócios tornam-se cada vez mais complexos e dinâmicos, as janelas de tomada de decisão diminuem. De acordo com a Gartner Reengineering the Decision Survey, 71% das organizações relatam que as demandas de tomada de decisão estão se tornando mais frequentes, rápidas e complexas. Mas sem dados em tempo real, essas decisões são baseadas em insights de ontem, não nas realidades de hoje.

Setores sensíveis ao tempo, incluindo finanças, varejo e saúde, estão sentindo cada vez mais a demora da integração de dados:

·      Serviços financeiros: as instituições financeiras dependem de dados precisos para pontuação de crédito, detecção de fraudes e conformidade regulatória. Dados lentos levam a decisões erradas e violações. Um caso de fraude detectado em cinco minutos é muito menos prejudicial do que um encontrado em cinco horas.

·       Varejo: dados em tempo real são a chave para o gerenciamento de inventário, forecasting e personalização. Sem isso, os varejistas correm o risco de falta de estoque, excesso de estoque, vendas perdidas e excesso de estoque. O gerenciamento ineficiente de inventário custa às empresas cerca de USD 1,1 trilhão em todo o mundo a cada ano, com varejistas perdendo USD 471 bilhões anualmente devido ao excesso de estoque.

·      Saúde: decisões médicas baseadas em dados lentos e desatualizados levam a erros de diagnóstico, tratamentos atrasados e aumento das taxas de mortalidade. Erros médicos devido a informações desatualizadas do paciente são a terceira principal causa de morte nos EUA, custando USD 20 bilhões anualmente.

·      Tecnologia e IA: dados lentos prejudicam a análise preditiva de dados e paralisam a inovação, afetando a otimização de produtos e a retenção de clientes. Empresas que dependem de dados desatualizados para treinar modelos de IA têm uma perda de receita global de 6% (aproximadamente USD 406 milhões) devido a previsões imprecisas.

O custo de não fazer nada é muito maior do que o custo de atualizar para a integração de dados em tempo real.

Atrasos de dados não afetam apenas a receita; eles abrem portas para fraudes, ameaças cibernéticas e penalidades regulatórias. É assim que esses atrasos podem afetar os seguintes setores:

·      Setor financeiro: a detecção de fraude lenta significa uma maior exposição a violações. Uma abordagem de streaming em tempo real pode evitar fraudes antes que elas aconteçam, mas os sistemas em lote legados deixam as empresas reativas em vez de proativas.

·      Saúde: sem sincronização de dados em tempo real, as lacunas de conformidade expõem as instituições a multas multimilionárias.

·      Varejo e comércio eletrônico: a confiança do cliente depende da personalização em tempo real e da prevenção de fraudes. 76% dos casos de fraude causam danos graves à reputação da marca, levando à rotatividade de clientes no longo prazo.

A integração de dados de streaming não envolve apenas eficiência — trata-se de mitigar riscos antes que eles se transformem em perdas.

As empresas que desejam evitar atrasos dispendiosos, ineficiências e oportunidades perdidas precisam de integração de dados em tempo real. Uma solução eficaz de integração de dados em tempo real ajuda as organizações a tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados com transformações de dados em andamento, garantindo que os insights estejam sempre atualizados.

Ele otimiza o desempenho ao automatizar a criação de pipelines e aprimora a experiência do cliente oferecendo interações personalizadas e em tempo real. Qual é a recompensa? Detecção de fraudes em segundos em vez de horas ou dias, atualizações em tempo real do inventário para evitar falta de estoque dispendiosa ou insatisfação do cliente, processamento mais rápido de reclamações. Esses são apenas alguns exemplos do poder da integração de dados em tempo real — permitindo que as empresas ajam com confiança, baseadas em dados confiáveis em tempo real, em vez de relatórios desatualizados.

Mas nem todas as soluções de integração de dados em tempo real são desenvolvidas iguais. Muitas plataformas enfrentam arquiteturas rígidas, problemas de latência, intervenções manuais e complexidades operacionais ocultas que, em última análise, prejudicam o desempenho. As empresas precisam de uma solução escalável, flexível e inteligente que não apenas processe os dados de streaming, mas também garanta sua confiabilidade, governança e segurança. Alcançar a verdadeira integração de dados em tempo real requer mais do que apenas velocidade; ela exige confiabilidade, governança e adaptabilidade — áreas nas quais a maioria das soluções disponíveis no mercado fica aquém do necessário.

O IBM® StreamSets foi projetado para eliminar os desafios de uma integração de dados lenta e pouco confiável, proporcionando uma experiência de dados de streaming sem atritos, automatizada e segura. Ao contrário das soluções de streaming tradicionais e outras que exigem ajuste manual constante e lutam com descompasso de esquema ou lock-in com fornecedor, o IBM StreamSets conecta sem dificuldades hubs de dados corporativos, desde data warehouses no local até data warehouses e data lakes na nuvem. Essa integração ajuda a garantir o fluxo de dados em tempo real sem interrupções. Seus modelos de implementação flexíveis em ambientes híbridos e multinuvem permitem que as organizações escalem sem esforço, ao mesmo tempo em que mantêm a governança e a conformidade.

Permitindo a tomada de decisão em tempo real e em escala, o IBM StreamSets ajuda as empresas a modernizar suas arquiteturas de dados, liberar insights orientados por IA e reduzir os riscos operacionais. Com proteção integrada contra descompassos de dados, transformação em andamento e observabilidade de pipelines, ele fornece dados contínuos de alta qualidade para que as empresas possam agir com base nos insights mais recentes, não em informações desatualizadas. O futuro dos negócios é em tempo real. Quem o adotar, liderará. Quem o ignorar, será deixado para trás.

Assista ao webinar sob demanda para saber como o IBM StreamSets pode ajudar sua empresa a passar de insights lentos e atrasados para insights em tempo real.