Data modernization: caminho para a tomada de decisões inteligente

Você provavelmente já ouviu previsões de que, sem data modernization, as empresas não conseguirão prosperar em um mundo cada vez mais competitivo e digital. Embora isso possa não ser dito de forma tão explícita, essa ideia é amplamente difundida entre empresas de tecnologia. 

No entanto, com certeza você já ouviu a famosa frase “dados são o novo petróleo”, popularizada por Clive Humby, pioneiro em ciência de dados no ano de 2006. A metáfora destacou que, assim como o petróleo, os dados são um recurso valioso, mas precisam ser refinados (analisados) para se terem valor. Clive estava certo e essa ideia foi amplamente adotada por líderes de tecnologia e negócios, 

Mas agora, apenas coletar dados não é suficiente, à medida que tecnologias como big data, inteligência artificial e internet das coisas começaram a surgir e transformar setores inteiros. é preciso investir cada vez mais em data modernization para obter vantagens com isso, inclusive uma pesquisa divulgada pela LumenData mostra que 77% das empresas tiveram aumento da receita depois de investirem em data modernization 

Continue lendo para entender como a  data modernization  está transformando a maneira como as empresas tomam decisões inteligentes e otimizam seus processos, além dos custos de implementação e melhores estratégias. 

O que é e qual o significado de data modernization?

Em termos simples, data modernization refere-se ao processo de transformar as infraestruturas e arquiteturas tradicionais de dados para plataformas e soluções mais modernas, escaláveis e flexíveis. Este processo envolve a atualização de sistemas legados, que muitas vezes são limitados em capacidade e velocidade, para tecnologias mais recentes, como soluções baseadas na nuvem, plataformas de dados em tempo real, além de ferramentas de análise avançada.

A data modernization não se limita apenas a migrar de um servidor físico para a nuvem, ela abrange uma revisão completa de como os dados são gerados, armazenados, processados e consumidos pela empresa. É um conceito que ganha cada vez mais relevância, dados divulgados pela LumenData mostram que empresas que adotam soluções de data modernization tem um aumento de até 50% na produtividade de suas equipes de dados, graças à automação de processos de gerenciamento de dados e à utilização de ferramentas de análise avançada​. 

Quais as principais estratégias de data modernization?

Estratégias de data modernization nada mais são do que planos e práticas adotados pelas empresas  para atualizar e transformar suas infraestruturas e processos de gerenciamento de dados, permitindo que eles acompanhem as demandas e avanços tecnológicos modernos. Recursos como esses visam otimizar a forma como os dados são coletados, armazenados, processados e analisados, resultando em maior eficiência, flexibilidade, escalabilidade e segurança. 

Antes de adotar uma estratégia de data modernization é preciso entender qual o objetivo do negócio. Empresas que desejam ser mais orientadas por dados podem priorizar estratégias que melhorem a análise de dados em tempo real, como é o caso da Netflix, que utiliza grandes volumes de dados para monitorar o comportamento dos usuários e oferecer recomendações personalizadas instantaneamente. Enquanto outras, como a General Electric (GE), enquanto outras podem focar mais na redução de custos operacionais por meio da automação e da migração para a nuvem​. No caso da GE, ao migrar para a nuvem conseguiu reduzir custos de manutenção de infraestrutura de suas máquinas e equipamentos industriais. 

Separamos as principais estratégias de data modernization que as empresas estão adotando:

Migração para a nuvem (Cloud Migration)

A migração para a nuvem é uma das estratégias centrais na modernização de dados. As plataformas em nuvem oferecem escalabilidade, flexibilidade e redução de custos. As empresas que migram para soluções baseadas em nuvem podem expandir rapidamente seus recursos de armazenamento e processamento de dados conforme necessário. De acordo com a Flexera, 94% das empresas já utilizam a nuvem em algum nível, e muitas adotam uma abordagem híbrida (nuvem pública e privada) para combinar segurança e escalabilidade​. 

Implementação de data lakes e data warehouses modernos

Outra estratégia importante é a criação de data lakes e data warehouses modernos, soluções como essas permitem o armazenamento eficiente de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, facilitando o acesso e a análise de dados em tempo real.

Automação e integração de dados (data integration & automation)

Automatizar o processo de integração de dados é essencial para garantir a consistência e precisão dos dados em toda a organização. As ferramentas de integração automatizadas permitem a combinação de dados de várias fontes (internas e externas) em tempo real, o que é o alicerce para uma análise precisa.

Análise avançada com IA e machine learning

O uso de análise avançada, incluindo inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), é transformar dado em insights valiosos. Essas tecnologias permitem que as empresas prevejam tendências, automatizem processos e ofereçam experiências personalizadas aos clientes.

Self-Service Analytics

O conceito de self-service analytics permite que usuários finais dentro da organização, sem conhecimento técnico avançado, possam acessar e utilizar dados de maneira intuitiva. Isso promove a democratização dos dados e facilita a tomada de decisões descentralizada.

Como a data modernization pode impactar a eficiência operacional e a tomada de decisões nas empresas?

Data modernization pode impactar drasticamente a eficiência operacional e a tomada de decisões nas empresas e até mesmo a sobrevivência de um negócio. Um exemplo positivo vem do setor de saúde, a Mount Sinai Health System, uma das maiores redes de hospital dos Estados Unidos, que investiu na modernização de dados e conseguiu melhorar a análise de dados dos pacientes consequente diagnósticos e tratamentos, inclusive foi citada como case de sucesso pelo New York Times. Em contrapartida, o Hahnemann Hospital, na Filadélfia, fechou em 2019 com um histórico de dificuldades financeiras devido aos altos custos operacionais e a incapacidade de modernizar seus sistemas e competir eficientemente.

Veja com mais detalhes como o seu negócio pode se beneficiar com a data modernization:

Aumento da escalabilidade

Soluções baseadas na nuvem oferecem escalabilidade que permite às empresas gerenciar volumes crescentes de dados sem comprometer a performance. Isso garante que as operações possam crescer com o negócio, sem a necessidade de constantes atualizações de hardware​.

Decisões baseadas em insights

Com dados limpos, precisos e acessíveis, as empresas podem gerar relatórios mais confiáveis e extrair insights detalhados que impactam diretamente a estratégia de negócios. O Bank of America, por exemplo, ao adotar estratégias de data modernization conseguiu identificar padrões de comportamento e passou a personalizar ofertas de crédito e serviços, aumentando a satisfação e a retenção de clientes​.

Integração de dados e visão holística

A modernização também facilita a integração de diferentes fontes de dados, fornecendo uma visão holística de toda a organização, tal fator é especialmente útil para grandes corporações que operam em múltiplos departamentos e mercados, permitindo que eles tenham uma visão unificada de suas operações e clientes. 

Quais são as melhores práticas para implementar a data modernization?

A data modernization não se trata apenas de tecnologia, mas de uma transformação cultural que envolve toda a equipe. O primeiro passo é criar uma cultura orientada a dados, pois, sem isso, em momentos de crise ou prazos apertados, os dados podem ser negligenciados em favor de decisões rápidas e não fundamentadas, porém isso pode resultar em custos altos no futuro. 

Além dessa também há outras três boas práticas que ajudam na implementação assertiva de data modernization, confira: 

Definir uma estratégia progressiva

Crie uma estratégia clara e começar pequeno, não tente modernizar todos os dados de uma vez, foque em projetos menores e escaláveis para testar soluções. Lembre-se de integrar a modernização de dados com os objetivos de negócios, garantindo que a tecnologia realmente agregue valor e otimize a operação

Automatizar processos de dados

Com isso você melhora a eficiência, reduz erros manuais e acelera o processamento de grandes volumes de informações, além disso a automação permite que os funcionários foquem em atividades de maior valor, como análise estratégica e inovação, em vez de tarefas repetitivas e demoradas

Focar em governança e segurança

Implementar políticas robustas de segurança e governança de dados é fundamental para garantir conformidade regulatória, proteger informações sensíveis e aumentar a confiança dos stakeholders. 

Quais são os custos envolvidos na data modernization e como justificar o investimento?

É difícil estimar o valor exato do custo da adoção de data modernization, pois ele varia conforme a complexidade do sistema, o tamanho da empresa e as soluções implementadas. No entanto, os investimentos têm crescido substancialmente, especialmente em infraestrutura de nuvem. Em 2023, a Gartner projetou que o gasto global com serviços de nuvem pública atingiria 597 bilhões de dólares, um aumento de 21,7% em relação ao ano anterior. Dentro desse valor, aproximadamente 41 bilhões dólares seriam destinados a serviços de gestão e segurança​. 

Principais custos em data modernization

• Migração para a nuvem: a transferência de dados e sistemas para plataformas em nuvem envolve custos com serviços de nuvem (como AWS, Google Cloud ou Azure) e ajustes na infraestrutura existente. É comum que empresas que migrem para a nuvem tenham uma redução significativa em custos de hardware, mas o custo inicial de implementação pode ser alto. 
• Atualização de hardware e software: substituir sistemas legados por tecnologias modernas pode exigir investimentos substanciais em hardware e software mais eficientes.
• Ferramentas de automação: o uso de ferramentas para automatizar a integração e limpeza de dados, bem como a análise, pode envolver custos de licenciamento e desenvolvimento de software.

• Conformidade com regulações: empresas que operam em setores regulados, como saúde e finanças, precisam garantir que estão em conformidade com leis como GDPR e LGPD, o que pode gerar custos adicionais para implementação de políticas e auditorias.
• Interrupções: durante o processo de migração ou implementação de novas tecnologias, pode haver interrupções nas operações. Isso causa uma perda temporária de produtividade ou de receita até que o novo sistema esteja completamente funcional.

Embora os custos iniciais possam ser altos, o investimento em data modernization pode ser justificado com dados tangíveis que demonstrem como os custos iniciais serão compensados pelos benefícios a longo prazo. Fizemos passo a passo com os dados que você precisará levantar para construir uma justificativa sólida:

Custo inicial vs. retorno esperado

Detalhe os custos previstos para a implementação, como licenciamento de software, migração para a nuvem, infraestrutura e serviços terceirizados. Exemplo: se sua empresa está migrando para a nuvem, qual o custo mensal/anual da infraestrutura (AWS, Azure, Google Cloud) comparado ao custo atual de manutenção de servidores locais?

Para medir o retorno esperado, utilize dados de empresas que passaram por esse processo e mostre como a eliminação de redundâncias e sistemas ineficientes pode gerar economias e competitividade. 

Impacto na produtividade

Levante dados sobre o tempo gasto atualmente em tarefas manuais que podem ser automatizadas, como integração de dados, limpeza de dados ou processos repetitivos. Exemplo: quantas horas por semana as equipes gastam em processos manuais que poderiam ser automatizados? Também levante o número de erros causados por processos manuais e mostre como a automação pode reduzir esses erros, resultando em menos retrabalho e maior qualidade dos dados.

Melhoria na tomada de decisões

Análise o tempo atual que leva para gerar relatórios ou acessar dados relevantes e mostre como a modernização pode agilizar esses processos. Por exemplo, com dados em tempo real, decisões que antes levavam dias podem ser tomadas em minutos, resultando em respostas mais rápidas a mudanças de mercado.

Risco de Não Investir

Apresente o risco de não investir em modernização de dados, empresas que não se modernizam correm o risco de se tornarem obsoletas, perdendo espaço para concorrentes mais ágeis e eficientes, traga exemplos de empresas de segmento parecido que encerram atividades para ilustrar esse risco. Por último, demonstre como a modernização prepara a empresa para aproveitar novas oportunidades de mercado, com a possibilidade de inovar usando IA, big data e outras tecnologias.

Como a data modernization se relaciona com a inteligência artificial e Internet das Coisas (IoT)?

A data modernization potencializa o uso de Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT), pois é através da modernização de dados fornece a infraestrutura necessária para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados gerados em tempo real pelos dispositivos IoT, que são fundamentais para gerar insights acionáveis via IA. 

A IA, por sua vez, utiliza esses dados modernizados para aprender e realizar previsões mais precisas, otimizando processos como manutenção preditiva, automação industrial e personalização de serviços em setores como saúde, manufatura e logística.

Essa integração permite:

• Análise em tempo real: ao modernizar seus sistemas de dados, empresas conseguem processar e analisar grandes volumes de dados de sensores IoT em tempo real, o que é essencial para respostas rápidas.
• Otimização de processos: a IA aplicada sobre esses dados fornece insights mais precisos, melhorando a automação e a eficiência operacional.

As empresas já superaram a fase de questionar o valor dos dados, data modernization é agora um passo essencial para aproveitar tecnologias avançadas, como IA e machine learning, obter vantagem competitiva e garantir resiliência em tempos de incerteza. 

De acordo com um estudo da Digital Banking Report em 2022, muitas instituições financeiras estão optando por trabalhar com parceiros, já que a data modernization é uma iniciativa complexa e requer habilidades específicas que nem sempre estão disponíveis internamente. Ao fazer parceria com especialistas, as empresas conseguem acelerar a implementação e garantir resultados mais rápidos e eficientes, além de reduzir os custos de manutenção a longo prazo. 

Sem contar, que empresas que contam com parceiros conseguem lidar melhor com desafios relacionados à migração e integração de dados, ao mesmo tempo que garantem a conformidade regulatória e a segurança da informação, questões essenciais principalmente em alguns negócios. Converse com um dos nossos especialistas e saiba como podemos te ajudar.