A fragmentação de dados ocorre quando os dados estão espalhados por diferentes sistemas, aplicações, nuvens, bancos de dados e documentos.
Os dados fragmentados são difíceis de acessar, governar e usar, eles representam um dos três principais desafios relacionados a dados para a diretoria executiva.1 Isso leva a ilhas de dados, métricas inconsistentes, múltiplas fontes da verdade e dependência de processos manuais de dados. Esses desafios se estendem ao planejamento de negócios e à tomada de decisão, prejudicando a eficiência operacional, a produtividade e os projetos de inovação.
A retrieval-augmented generation (RAG) empresarial em particular requer grandes conjuntos de dados de informações proprietárias para fornecer respostas contextuais. Mas quando as equipes de dados precisam lidar com dados espalhados por diferentes locais e repositórios, essas iniciativas rapidamente perdem força.
Para muitas organizações, evitar a fragmentação de dados não é fácil. O volume de dados que as empresas gerenciam está explodindo, e grande parte deles são dados não estruturados. A pesquisa de 2025 descobriu que apenas 26% dos diretores de dados estão confiantes de que suas organizações podem usar dados não estruturados de uma forma que agregue valor aos negócios.2
A constante adição de novas ferramentas de software como serviço (SaaS), plataformas de nuvem, aplicações a sistemas legados existentes também aumentam a complexidade de um ambiente já complicado (um fenômeno comumente chamado de proliferação de SaaS).
Para alcançar dados unificados, as organizações podem aproveitar diversas estratégias, incluindo integração de dados, consolidação, governança de dados e arquiteturas de malha de dados. Mas combater a fragmentação de dados também exige uma mudança de mentalidade, ajustando a cultura e as formas de trabalhar para apoiar os dados como um ativo estratégico.
Existem dois tipos de fragmentação de dados. Esta página se concentra na propagação descontrolada dos dados de uma organização entre sistemas e ambientes. No entanto, o termo também pode descrever um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) e uma estratégia de otimização do desempenho do sistema de arquivos.
Em um cenário ideal, a empresa opera em alta velocidade. É eficiente e toma decisões baseadas em dados em tempo real, com o auxílio de ferramentas de inteligência artificial (IA) extremamente rápidas. Mas a realidade de muitas organizações é mais lenta, mais cara e muito mais manual devido aos seus ambientes de dados fragmentados.
Aqui estão alguns exemplos importantes de fragmentação de dados na empresa:
- Não existe uma fonte única da verdade
- Trabalho manual significativo
- Tomada de decisão lenta ou estagnada
- Aumento dos custos da TI
- Lacunas de segurança e governança
Não existe uma fonte única da verdade
Quando os dados são fragmentados, é difícil manter uma visão confiável e unificada em que diferentes departamentos e sistemas possam fazer referência de forma consistente, muitas vezes chamada de uma fonte única da verdade (SSOT).
Sem um SSOT, surgem discrepâncias nos dados, as equipes perdem a confiança nos relatórios centralizados e, em vez disso, passam a depender de seus próprios conjuntos de dados e análises. Essa tomada de decisão fragmentada cria inconsistência e desalinhamento em toda a empresa.
Trabalho manual significativo
Trabalhar com dados desconectados é ineficiente. As equipes de dados devem pesquisar, reunir e reconciliar dados, bem como conectar pipelines manualmente ou dados duplicados quando os sistemas são incompatíveis.
Os dados geralmente também não são estruturados, o que exige preparação de dados extra para unificá-los e prepará-los para uso. Essas tarefas repetitivas podem levar horas para serem concluídas, criando ineficiências nos fluxos de trabalho que reduzem a produtividade.
Tomada de decisão lenta ou estagnada
Ambientes de dados isolados podem tornar a aplicação e os sistemas mais lentos, exigindo etapas adicionais para recuperar dados em comparação com ambientes unificados ou centralizados. Isso introduz latência, o que significa que, quando os dados finalmente chegam ao seu uso posterior, provavelmente estão obsoletos e podem produzir insights desatualizados.
A latência também cria barreiras significativas ao sucesso da IA, ao limitar os modelos à análise retrospectiva em vez da tomada de decisão em tempo real.
Aumento dos custos de TI
A fragmentação de dados pode aumentar os custos de várias maneiras, incluindo os custos de armazenamento associados à manutenção de sistemas díspares, ao investimento em software redundante e aos recursos adicionais necessários para integrar novos sistemas. Com o tempo, esses aumentos nas despesas operacionais aumentam o custo total de propriedade e desaceleram os esforços de modernização, incluindo a adoção de tecnologias mais recentes, como a IA.
Lacunas de segurança e governança
Dados espalhados por vários sistemas operacionais, nuvens públicas e privadas, data centers e servidores locais são mais difíceis de descobrir, governar e proteger de acordo com os requisitos regulatórios e as políticas de privacidade.
Essa dispersão de dados introduz vulnerabilidades de segurança, aumentando a superfície de ataque para agentes maliciosos e criando pontos cegos: o fato de uma equipe ter controles de acesso a dados robustos em sua plataforma não garante que os mesmos dados estejam protegidos em outros locais.
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A IA empresarial está se tornando mais acessível, mas a maioria dos ambientes de dados corporativos ainda está muito fragmentada para suportá-la em escala. Por exemplo, dados de 2025 mostram que quase todas as organizações entrevistadas planejavam implementar IA avançada no próximo ano, mas 58% admitem não ter uma base de dados bem definida.3
Sem um ambiente unificado que forneça acesso tanto a dados estruturados quanto a dados não estruturados, as organizações terão dificuldades para migrar projetos de IA para produção na velocidade e escala necessárias para serem competitivas.
Eis o motivo:
- A execução é mais lenta: a IA precisa de grandes volumes de dados de várias fontes. Quando esses dados estão isolados, as equipes gastam mais tempo procurando e preparando dados do que construindo e implementando modelos.
- Isso limita o contexto. Dados fragmentados fornecem apenas uma visão parcial do negócio. Sem acesso ao quadro completo, a produção do modelo não terá a precisão, as nuances e a utilidade desejadas.
- Aumento do risco. A fragmentação torna os dados menos confiáveis. Também indica que os dados são governados e protegidos de forma inconsistente — riscos que se acumulam quando os dados são usados em sistemas de IA.
Em última análise, a IA empresarial só é tão forte e útil quanto os dados que a sustentam: 72% dos CEOs chegam a afirmar que os dados proprietários são fundamentais para liberar o valor da IA generativa.4
Em um vídeo que explica por que a unificação de dados é importante, Edward Calvesbert, Vice President, Product Management do watsonx.data da IBM, enfatiza ainda mais a importância dos dados proprietários para a IA:
"Os dados da sua organização são sua mina de ouro. É a vantagem que você tem e sobre seus concorrentes. "E para as organizações que pensam em como podem ter uma IA mais confiável e precisa, o primeiro passo é ter dados preparados para a IA."
A fragmentação de dados costuma ser um sintoma de rápida transformação digital: as organizações de hoje armazenam e criam dados em um ambiente de TI cada vez mais disperso e caótico. Causas específicas de fragmentação de dados incluem:
- Ambientes de multinuvem híbrida
- Sistemas desconectados
- Crescimento dos volumes de dados
- Gestão de dados fraca
Ambientes de multinuvem híbrida
As organizações modernas tendem a combinar várias plataformas de nuvem pública com infraestrutura de nuvem privada e sistemas legados. Embora um formato de multinuvem híbrida ofereça flexibilidade, escalabilidade e velocidade, pode limitar bastante a visibilidade abrangente dos dados em toda a empresa.
A infraestrutura de dados descentralizada (incluindo armazenamento, plataformas e governança) cria um ambiente fragmentado que é difícil de unificar e gerenciar de forma eficaz.
Sistemas desconectados
Não é incomum que unidades de negócios individuais usem planilhas, ferramentas, dashboards e plataformas distintas. Mas sistemas isolados não conseguem se comunicar facilmente sobre seus dados, especialmente quando há uma mistura de ferramentas legadas e modernas.
O que torna essa desconexão particularmente problemática é que muitos desses sistemas frequentemente trabalham com dados relacionados ou sobrepostos, gerenciando-os isoladamente e sem conhecimento dos demais. Essa separação cria silos de dados profundos, levando a acúmulo não intencional de dados, inconsistências e redundâncias.
Crescimento dos volumes de dados
Os dados são o combustível que mantém as empresas modernas competitivas. Seguindo essa lógica, as organizações estão reservando cada ponto de dados gerado por sua expansão de ferramentas e sistemas para uso posterior, seja para business intelligence (BI) ou aprendizado de máquina (ML).
Mas a maioria desses dados são informações não estruturadas em PDFs, documentos, imagens e vídeos. Estão chegando a uma velocidade sem precedentes e em volumes impressionantes. Os recursos tradicionais de gerenciamento de dados têm dificuldade para gerenciar centralmente esse dilúvio de dados, o que leva a abordagens fragmentadas em toda a organização.
Governança de dados deficiente
A governança de dados ajuda a garantir a qualidade, segurança e disponibilidade dos dados de uma organização. As funções empresariais sofrem quando os padrões, processos, políticas e procedimentos de governança não são claros ou são pouco aplicados.
Essa ambiguidade leva as equipes a criar padrões e taxonomias de dados exclusivos para seus sistemas individuais, dificultando o compartilhamento futuro de informações, a colaboração e a visibilidade de ponta a ponta.
Na prática, unificar os dados corporativos não significa que as organizações devem agregar totalmente todas as informações em um único espaço de armazenamento.
Essa abordagem não é realista devido às complexidades dos ambientes de multinuvem híbrida, aos volumes crescentes de dados e à necessidade de considerar conformidade, segurança e governança. Em vez disso, o objetivo da unificação deve ser conectar os dados certos no momento certo às pessoas certas.
Algumas estratégias para resolver a fragmentação de dados incluem:
- Mudança de mentalidade e cultura
- Fortalecimento da governança de dados
- Consolidação de plataformas de dados
- Integração de dados e sistemas
- Adoção de arquiteturas de malha de dados
- Uso de ferramentas de IA/ML
A fragmentação de dados não é apenas um problema de TI; é também um problema cultural: 68% dos executivos consideram as estruturas organizacionais atuais como obstáculos para a concretização de todo o potencial da IA.5
A solução exige uma nova mentalidade em relação à gestão de dados, em que todos os funcionários possam ver os dados como um ativo estratégico. Essa mudança envolve a promoção de uma abordagem de dados como produto, em que as experiências dos dados refletem as experiências do produto. São acessíveis, fáceis de usar e entregam valor mensurável.
Uma governança de dados robusta ajuda a reduzir a fragmentação, padronizando e aplicando um framework para a forma como os dados são criados, armazenados e acessados ao longo de todo o seu ciclo de vida. A estratégia de governança pode incluir gerenciamento de metadados, gerenciamento da qualidade de dados, padrões de dados e controles de acesso.
No entanto, a governança não existe isoladamente; ela deve ser construída em torno de objetivos e roteiro de negócios reais, com funções definidas para os stakeholders e a infraestrutura de tecnologia necessária para apoiar os resultados desejados.
A combinação de fontes de dados díspares pode ajudar a resolver a fragmentação de dados, criando um repositório centralizado. Essa abordagem normalmente é alcançada transferindo dados para um data warehouse ou data lake usando pipelines de ETL/ELT.
Além de reduzir os silos de dados, a consolidação fornece uma fonte unificada da verdade que oferece suporte a acesso, análise e tomada de decisão consistentes.
Os processos de integração de dados combinam e transformam dados fragmentados para que fiquem prontamente acessíveis para uso comercial. As abordagens comuns incluem ETL/ELT e replicação de dados.
Opções mais recentes, como a integração zero-copy, consultam os dados onde eles residem em vez de movê-los. A plataforma de integração como serviço (iPaaS) também surgiu, usando interfaces de programação de aplicativos (APIs) para conectar sistemas e dados em ambientes híbridos e multi-nuvem.
Uma malha de dados cria uma visão unificada dos dados em ambientes distribuídos. Essa arquitetura de dados moderna usa automação, metadados ativos, aprendizado de máquina e APIs para eliminar silos, gerenciar ativos de dados e simplificar o gerenciamento de dados em escala.
Ao equilibrar governança e acesso, a malha de dados ajuda as empresas a fazerem melhor uso de seus dados em ambientes multinuvem, mantendo a segurança e a conformidade.
As ferramentas de IA e ML podem ajudar a resolver a fragmentação de dados, automatizando tarefas como descoberta de dados, integração, classificação, limpeza e recuperação. Esses recursos são cada vez mais incorporados aos sistemas de armazenamento de dados, integração, governança e gerenciamento de dados mestres.
Ferramentas habilitadas por IA/ML também podem fortalecer a governança ao adicionar automaticamente metadados, rastrear linhagem e aplicar políticas de acesso apropriadas, facilitando a identificação, uso e proteção dos dados dispersos pela organização.
Com a estratégia correta e as ferramentas para reduzir a fragmentação de dados, as organizações podem começar a obter enormes vantagens. Primeiro, eles verão uma implementação acelerada da IA e decisões melhoradas. Assim, a longo prazo, eles terão um ecossistema de dados democratizado que apoia e transforma continuamente a empresa.
Recursos
Crie e gerencie pipelines de dados de streaming inteligentes por meio de uma interface gráfica intuitiva, facilitando a integração sem dificuldades dos dados em ambientes híbridos e de multinuvem.
O watsonx.data permite escalar a análise de dados e a IA com todos os seus dados, onde quer que estejam, por meio de um armazenamento de dados aberto, híbrido e governado.
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Notas de rodapé
1, 4 The CMO revolution: 5 growth moves to win with AI, IBM Institute for Business Value, junho de 2025.
2 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect, IBM Institute for Business Value, 12 de novembro de 2025.
3 Go further, faster with AI, IBM Institute for Business Value, 09 de dezembro de 2025.
5 The enterprise in 2030, IBM Institute for Business Value, 16 de janeiro de 2026.