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O que é a modernização de dados?
Publicado: 22 de agosto de 2024
Colaboradores: Matthew Finio e Amanda Downie
A modernização de dados é o processo de atualizar e transformar sistemas de dados, infraestrutura e práticas para formatos modernos baseados na nuvem, a fim de aprimorar a acessibilidade, a segurança e business intelligence.
A modernização de dados é o processo de atualização e otimização dos dados acumulados de uma organização para melhorar sua acessibilidade, usabilidade e valor. A modernização envolve a migração de dados de sistemas legados para plataformas modernas, a integração de novas tecnologias e a implementação de estratégias para melhorar a tomada de decisões e os resultados comerciais baseados em dados.
Um aspecto crítico da modernização de dados é mover dados de bancos de dados isolados e desatualizados para plataformas modernas baseadas em nuvem. Essa transição inclui dados estruturados e não estruturados e é sinônimo de migração para a nuvem.Arquiteturas de dadosmodernas, como data centers,data warehousesem nuvem e data lakes emnuvem, possibilitam análises mais eficientes e insights acionáveis. Ao integrar, limpar, consolidar, transformar e migrar dados, as organizações podem superar silos de dados que isolam os dados em departamentos ou sistemas específicos. .
O processo de modernização de dados também envolve o aprimoramento da governança de dados e da segurança de dados. Plataformas modernas oferecem recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, controles de acesso e gerenciamento de conformidade, que oferecem proteção de dados para proteger informações confidenciais. Frameworks de governança aprimorados ajudam a gerenciar a qualidade, a linhagem e a conformidade dos dados, essenciais para manter a confiança e atender aos padrões regulatórios. .
Uma estratégia de modernização de dados bem-sucedida inclui a democratização de dados. Esse processo dimensiona a tomada de decisões baseada em dados em toda a organização, permitindo que mais membros acessem por conta própria dados selecionados e confiáveis.
Muitas organizações estão adotando uma abordagem que prioriza os dados como o elemento central de sua estratégia de negócios. A abordagem envolve a identificação de dados críticos, entender como os dados são usados e otimizar seu gerenciamento e utilização para obter uma vantagem competitiva. Ao se concentrar nos dados, as organizações podem simplificar a infraestrutura para processar e analisar informações com mais eficiência. Esse foco ajuda a garantir que os insights sejam acessíveis onde e quando forem necessários.
A modernização de dados é uma abordagem multifacetada que envolve atualizações tecnológicas, migração para a nuvem, governança aprimorada e uma cultura baseada em dados. Essa transformação ajuda a garantir a consistência dos dados, melhora o gerenciamento de dados e permite que as organizações aproveitem totalmente seus dados. Como resultado, as empresas podem melhorar a eficiência operacional, tomar decisões de negócios mais informadas e alcançar melhores resultados.
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A inteligência artificial (IA) e a computação em nuvem desempenham um papel fundamental na modernização de dados, transformando a forma como as organizações gerenciam, analisam e utilizam os dados.
Inteligência artificial
A IA aprimora a modernização de dados por meio de análises e automação avançadas. Os algoritmos de IA permitem que as organizações usem totalmente seus ativos de dados. Esses algoritmos podem processar grandes quantidades de dados rapidamente, descobrir padrões e gerar insights preditivos que impulsionam a tomada de decisões estratégicas.
Os modelos de aprendizado de máquina automatizam a análise de dados, permitindo que as organizações identifiquem tendências e anomalias que seriam difíceis ou impossíveis de detectar manualmente. Esse recurso não apenas melhora a precisão dos insights, mas também acelera a velocidade com que as empresas podem responder às mudanças do mercado e às oportunidades emergentes.
Computação em nuvem
A computação em nuvem complementa a IA na modernização de dados ao fornecer infraestrutura escalável, flexível e econômica para gerenciamento de dados. Essa infraestrutura permite um ecossistema perfeito para integrar diversas fontes de dados e aplicações.
As plataformas de nuvem permitem que as organizações armazenem e processem grandes volumes de dados sem as restrições dos sistemas locais tradicionais. Eles oferecem suporte a vários tipos e fontes de dados, facilitando a integração e a acessibilidade perfeitas de qualquer lugar. A nuvem permite o processamento e a análise de dados em tempo real, melhorando a colaboração e acelerando o tempo de obtenção de insights.
Os serviços de nuvem geralmente incluem segurança integrada, funcionalidades de conformidade e atualizações automatizadas. Essas funcionalidades reduzem a carga operacional das organizações, permitindo que elas se concentrem no uso de seus dados para inovação e crescimento.
Uma iniciativa de modernização de dados é crucial para organizações que buscam permanecer competitivas. Os sistemas de dados tradicionais muitas vezes têm dificuldade para lidar com o volume, a variedade e a velocidade dos dados modernos, o que leva a ineficiências, escalabilidade limitada e dificuldade em acessar e analisar os dados corretos.
A modernização dos sistemas de dados permite que as organizações melhorem a acessibilidade, a usabilidade e a qualidade dos dados. Essas melhorias permitem que eles obtenham insights mais significativos e tomem decisões embasadas. A modernização de dados viabiliza a adoção de funções analíticas avançadas, inteligência artificial e aprendizado de máquina, essenciais para ganhar vantagem competitiva e gerar inovação.
Na economia atual, as empresas precisam migrar com velocidade e agilidade para desenvolver novos recursos e colocar rapidamente novos produtos e serviços no mercado. A análise de dados é fundamental para obter os insights que viabilizam a inovação e o crescimento da receita.
A modernização de dados também aprimora a governança e a segurança dos dados, abordando as crescentes preocupações com a privacidade dos dados e a conformidade regulatória. Plataformas modernas oferecem funcionalidades de segurança robustas, como criptografia, controles de acesso e gerenciamento de conformidade, ajudando a garantir a proteção de dados. Frameworks de governança de dados aprimorados ajudam a manter a qualidade e a consistência dos dados, promovendo a confiança nas decisões baseadas em dados.
Ao investir na modernização de dados, as organizações podem otimizar suas práticas de gerenciamento de dados e criar uma infraestrutura mais ágil e resiliente que suporte o crescimento e a adaptabilidade futuros.
A modernização de dados surgiu como um foco significativo no final dos anos 2000 e início dos anos 2010, impulsionada pelo rápido crescimento dos dados e pelas limitações de sistemas legados desatualizados e isolados. À medida que as organizações começaram a reconhecer o potencial da análise de big data e da computação em nuvem, elas buscaram maneiras de melhorar a acessibilidade, a usabilidade e o valor dos dados.
O aumento de tecnologias como IA e aprendizado de máquina enfatizou ainda mais a necessidade de melhores práticas de gerenciamento de dados. Os esforços iniciais se concentraram na migração de dados para plataformas modernas baseadas em nuvem, integrando e limpando dados para ajudar a garantir a qualidade e estabelecer frameworks abrangentes de governança de dados. Com o tempo, a modernização de dados se tornou parte de um roteiro estratégico para organizações que desejam se manter competitivas e usar dados de forma eficaz para melhorar os resultados comerciais.
A modernização de dados envolve vários componentes e processos essenciais para transformar e otimizar a infraestrutura de dados de uma organização. Os principais componentes incluem:
Integração de dados
Os dados são combinados a partir de várias fontes, como sistemas CRM, sistemas ERP e APIs externas, para criar uma visão unificada. A integração de dados permite análises e relatórios abrangentes, o que melhora a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Limpeza e qualidade dos dados
A precisão dos dados é garantida pela remoção de duplicatas, pela correção de erros e pela padronização de formatos. A qualidade dos dados é crucial porque dados de alta qualidade são necessários para gerar insights confiáveis e preservar a integridade dos dados.
Análise de dados avançada e business intelligence (BI)
Ferramentas e técnicas como mineração de dados, análise preditiva de dados e aprendizado de máquina são usadas para obter insights acionáveis e dar suporte à tomada de decisões informadas.
Computação em nuvem e tecnologias de big data
Soluções baseadas em nuvem e tecnologias de big data são adotadas para oferecer escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos. Essas tecnologias gerenciam grandes volumes de dados diversos, incluindo dados não estruturados de fontes como mídias sociais e sensores.
Os benefícios significativos da modernização de dados podem ajudar as empresas a impulsionar o crescimento, aumentar a eficiência e manter uma forte vantagem competitiva.
Melhor experiência do cliente (CX)
Dados centralizados do cliente permitem experiências do cliente personalizadas e marketing direcionado. A modernização de dados ajuda as organizações a fornecer ofertas relevantes e oportunas, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente.
A modernização de dados pode lidar com diferentes desafios e liberar novas oportunidades em vários setores e funções. Aqui estão alguns dos casos de uso mais comuns:
Melhoria da experiência do cliente
- Marketing personalizado: as empresas usam sistemas de dados modernizados para integrar e analisar dados de clientes de várias fontes, permitindo campanhas de marketing direcionadas e recomendações personalizadas.
- Atendimento ao cliente: análises avançadas e IA ajudam as empresas a prever as necessidades do cliente e otimizar as interações de suporte, melhorando o atendimento ao cliente e a satisfação geral.
Serviços financeiros
- Detecção de fraudes: a análise baseada em IA identifica padrões e anomalias incomuns nos dados de transações, ajudando as instituições financeiras a detectar e evitar fraudes com mais eficiência.
- Gerenciamento de riscos: ferramentas de dados modernas fornecem insights em tempo real sobre as condições de mercado e o desempenho financeiro, auxiliando em avaliações de risco e tomadas de decisões mais precisas.
Governo
- Cidades inteligentes: a modernização de dados apoia iniciativas de cidades inteligentes ao integrar dados de várias fontes para melhorar o planejamento urbano, o gerenciamento de tráfego e a segurança pública.
- Monitoramento da saúde pública: a análise de dados em tempo real ajuda a rastrear e gerenciar problemas de saúde pública, incluindo surtos de doenças e resposta a emergências.
Setor de saúde
- Atendimento ao paciente: a integração de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e outras fontes de dados permite planos de tratamento personalizados e melhores resultados para os pacientes.
- Análise preditiva: modelos de aprendizado de máquina preveem tendências dos pacientes e possíveis problemas de saúde, permitindo cuidados proativos e alocação de recursos.
Manufatura
- Fabricação inteligente: os sensores de IoT e os sistemas de dados modernos permitem o monitoramento e a otimização em tempo real dos processos de fabricação, melhorando a eficiência e reduzindo o tempo de inatividade.
- Manutenção preditiva: a análise dos dados do equipamento ajuda a prever falhas e programar a manutenção antes que os problemas ocorram, reduzindo as interrupções não planejadas e os custos de manutenção.
Eficiência operacional
- Otimização da cadeia de suprimentos: plataformas de dados modernas consolidam e analisam dados da cadeia de suprimentos para melhorar o gerenciamento de inventário, reduzir custos e aumentar a eficiência logística.
- Automação de processos: a automação de tarefas e fluxos de trabalho repetitivos por meio de soluções de IA e nuvem aumenta a produtividade e reduz os erros manuais.
Varejo
- Gerenciamento de estoque: a modernização de dados melhora o rastreamento de estoque e a forecasting, reduzindo as situações de falta de estoque e excesso de estoque.
- Análise de vendas: os varejistas usam insights baseados em dados para entender o comportamento do cliente, otimizar as estratégias de preços e aprimorar as ofertas de produtos.
Telecomunicações
- Otimização de rede: a análise de dados de desempenho da rede ajuda as empresas de telecomunicações a otimizar a cobertura da rede, reduzir o tempo de inatividade e melhorar a qualidade do serviço.
- Previsão de rotatividade: os modelos de IA preveem a rotatividade de clientes, permitindo estratégias proativas de retenção e melhorando a fidelidade do cliente.
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