Dados na Cloud: ativar dados latentes

Resumo

• Como parte de um núcleo digital forte, os dados impulsionam a Total Enterprise Reinvention.

• As empresas podem liberar dados dos silos e estão prontas para ativar uma IA/machine learning (ML) mais avançada.

• Tudo começa criando uma base de dados moderna para extrair o seu valor intrínseco, um precursor do valor acelerado e exponencial por meio da IA.

• Nossa pesquisa com 700 organizações mostra que, atualmente, menos de uma em cada cinco empresas consegue liberar o valor intrínseco de seus dados.

• Identificamos seis práticas de dados básicas para poder usá-los como um diferencial e gerar valor comercial mensurável a partir deles.

Nova vida para os dados

Toda empresa sabe da importância dos dados para os negócios. Mas os dados empresariais atuais operam em uma escala totalmente diferente.

Na última década, a importância e o valor dos dados cresceram e se aceleraram. A IA não atinge seu potencial até que as empresas entendam os dados. E as empresas nativas e experientes em dados mostraram o valor do uso de dados e IA para liberar novos produtos, experiências e eficiências operacionais em grande escala.

Os avanços nos serviços Cloud colocam esses recursos ao alcance de todas as empresas. Em 2021, por exemplo, quase metade dos CEOs das 2.000 maiores empresas globais mencionaram a IA em suas conferências financeiras.^[i]

Dilema da complexidade

Mas há uma armadilha. O cenário dos dados e a forma como as empresas querem usá-los são cada vez mais vastos e complexos. Há muito mais dados para gerenciar, com maior velocidade. A complexidade dos dados é evidente de várias formas e aparece em muitos outros lugares, sem mencionar a necessidade cada vez maior de acessá-los de todos os pontos ao longo do Cloud Continuum.

Além disso, muitas organizações não são eficientes em usá-los em tempo real ou em garantir a conectividade e a interoperabilidade em diferentes componentes da infraestrutura. Outras lutam para rastreá-los ou encontrar a informação necessária para responder a perguntas básicas sobre clientes, ativos, pessoas ou parceiros.

Por que isso é tão difícil? Porque saber onde os dados estão localizados é apenas parte do problema. Outro desafio é acessá-los, extraí-los, processá-los, analisá-los e distribuir os conhecimentos para as pessoas ou sistemas certos no ritmo certo. E isso depende das plataformas de dados, dos processos, das habilidades e da cultura que a organização possui.

Independentemente de a complexidade dos dados resultar de desafios antigos ou ser agravada por novos desafios, muitas empresas acreditam que há uma lacuna entre onde querem estar e onde estão.

Extrair valor intrínseco

A boa notícia? A grande evolução de Cloud e dos recursos de ponta oferece soluções que não existiam antes. Esses recursos permitem que as empresas obtenham um impacto profundo por meio de três objetivos estratégicos: extrair o valor intrínseco dos dados, acelerar seu valor com soluções Cloud pré-projetadas e criar valor exponencial com a IA.

A viagem de valor dos dados começa com o primeiro desses objetivos: o valor intrínseco dos dados, ou seja, seu valor real, que reflete sua importância fundamental. Os líderes empresariais devem, sem dúvida, procurar o diamante nos dados brutos, que, por vários motivos, hoje não são tratados levando em consideração seu valor verdadeiro ou intrínseco.

O foco está em quebrar silos, eliminar as duplicações, criar produtos de dados confiáveis, reduzir custos, gerar conhecimentos oportunos, impulsionar casos de uso interdisciplinares e melhorar a adoção do usuário.

O objetivo é aproveitar todos os dados disponíveis para melhorar radical e rapidamente a inteligência e o desempenho empresarial.

6 práticas fundamentais para extrair valor

Nossa pesquisa com executivos sênior das 700 maiores empresas globais identifica um grupo que se destaca na captura de valor dos dados.

Essas empresas fazem muitas coisas bem.  Elas entendem as fontes de dados atuais e futuras, e unificam os dados de toda a organização e de fontes externas. O mais importante é que elas não apenas os utilizam para fins operacionais ou transacionais, mas também tomam decisões melhores a partir de uma perspectiva analítica. E têm uma infraestrutura de ferramentas de dados que serve para o presente e como base para o futuro.

Identificamos 6 práticas principais dessas empresas com as quais outras podem aprender:

1. Extrair: liberar dados dos silos

Liberar dados de sistemas legados e silos, com gráficos de nível empresarial, análises centralizadas e ativação avançada de IA/ML em grande escala.

2. Estender: ampliar a mentalidade de dados para o Cloud Continuum

Capturar, gerenciar e processar dados em nuvens públicas, privadas e na ponta para otimizar sua localização e ativação em tempo real.

3. Lançar: dados como produto

Estabelecer atributos e aplicar práticas e ferramentas comprovadas para melhor qualidade, configurabilidade e reutilização no desenvolvimento de produtos.

4. Automatizar: dados como código

Evoluir do DevOps para o DataOps, aplicando abordagens rigorosas usadas amplamente no desenvolvimento de software, como a gestão autônoma de dados.

5. Democratizar: produtos de dados de alta qualidade

Fornecer produtos de dados de alta qualidade para quem necessita, quando e como os precisam.

6. Publicar: compartilhar dados

Aproveitar o valor dos dados consumindo-os e compartilhando-os de forma fluida e segura em um ecossistema amplo e confiável.

Despertar dados latentes

Essas seis práticas são fundamentais para aproveitar o complexo cenário de dados atual,  mas não representam o fim da viagem rumo à maturidade dos dados.

Depois de dominar essas práticas, as empresas devem passar para capacidades mais avançadas e estratégicas, como criar redes de dados descentralizadas na Cloud Continuum e criar um valor comercial exponencial incorporando a IA por toda a organização.

Primeiramente, a organização deve garantir que ela extraia todo o potencial do valor intrínseco dos dados.

Para isso, deve-se retirar os dados de seu estado inativo e liberar o grande volume de valor latente que aguarda ser aproveitado.

^[i] Maturidade da IA