As tecnologias emergentes estão evoluindo em um ritmo incrível e as empresas estão ansiosas para aproveitar as novas ferramentas e soluções disponíveis no mercado. Um dos campos mais proeminentes é a inteligência artificial (IA), impulsionando a inovação e o investimento graças à sua ampla gama de casos de uso. Desde tornar a análise de dados em tempo real acessível até transformar aplicações voltadas para o cliente, 78% dos líderes empresariais esperam aumentar seus gastos gerais com IA no próximo ano fiscal.

No entanto, o apetite por novas soluções tecnológicas apresenta novos desafios às equipes de TI, levando-as a repensar suas práticas de gerenciamento de dados. A inovação não acontece no vácuo, e a infraestrutura de TI precisa ser capaz de funcionar bem com qualquer tecnologia ou aplicação recém-implementada para alcançar resultados tangíveis. Especialmente para empresas com quantidades significativas de dados históricos armazenados em sistemas legados como o mainframe, encontrar a estratégia de gerenciamento de dados certa é fundamental para uma implementação bem-sucedida.

Descoberta de dados para maior visibilidade

A descoberta de dados é a primeira etapa porque nem todos os dados são criados iguais. A decisão sobre onde armazenar os dados dependerá de circunstâncias e prioridades individuais, mas a descoberta de dados precisa preceder qualquer tipo de decisão estratégica.

Devido ao fato de que qualquer iniciativa de IA será tão boa quanto os dados que a alimentam, o retorno do investimento será diretamente influenciado pelos dados aos quais a IA tem acesso. As organizações podem perder o uso de alguns de seus dados de melhor qualidade se o ambiente não for mapeado corretamente.

Isso torna a descoberta de dados e o gerenciamento de dados apropriado não apenas úteis, mas críticos, e também não se limitam a empresas que operam no mainframe. Na verdade, 80% das organizações que possuem soluções de nuvem nativas e híbridas lutam com pontos cegos de rede que impedem a eficácia do sistema.

A descoberta de dados permite que as empresas determinem onde seus dados estão localizados, como podem acessá-los e quais dependências pré-existentes devem considerar antes de introduzir novos elementos nesse ambiente. Isso incluirá também a localização dos metadados, o que contextualizará ainda mais os dados e confirmará sua linhagem. As equipes de TI podem aproveitar as ferramentas de análise avançada para determinar os possíveis resultados desses dados sendo movidos de seu local. Outros aplicativos quebrariam ou a empresa teria que lidar com um novo risco de segurança?

Sem essas ferramentas, a introdução de novos endpoints se torna uma jogada arriscada que muitas organizações evitarão por um bom motivo. Se o sistema não tiver transparência, uma empresa pode acabar movendo informações confidenciais para um local não seguro e, inadvertidamente, conceder acesso a indivíduos que não deveriam tê-las. Mapear o cenário de dados reduzirá drasticamente o risco de falha ao fazer alterações na infraestrutura existente e eliminará o potencial de efeitos cascata inesperados.

Encontrando a estratégia certa

A descoberta de dados pode ser uma tarefa monumental, mas ferramentas modernas com recursos de automação podem ajudar a aliviar a pressão sobre as equipes internas e simplificar o processo. Depois de concluído, as equipes poderão ver o quadro completo e tomar decisões analíticas mais fortes, reduzindo o tempo e o custo gastos. O próximo passo é decidir sobre uma estratégia que se alinhe com as necessidades da organização e os requisitos da nova tecnologia que eles desejam implementar.

Por exemplo, as empresas que armazenam seus dados no mainframe podem decidir deixá-los lá em vez de movê-los para um ambiente de nuvem, para que possam aproveitar a estabilidade e a segurança que um ambiente de mainframe oferece. Isso será cada vez mais comum para organizações que operam em setores altamente regulamentados, como finanças e saúde, onde a segurança dos dados é fundamental.

Nesse caso, a equipe de TI pode determinar que seria muito arriscado expor esses dados aos perigos da nuvem e, em vez disso, decidir replicá-los. Dessa forma, eles ainda podem implementar ferramentas inovadoras de IA sem precisar se comprometer com uma migração completa para a nuvem. Em outros casos, como na maioria das ferramentas de análise, a virtualização dos dados pode ser suficiente. Encontrar a melhor estratégia pode ser complicado quando há tantas considerações a serem levadas em consideração, mas trabalhar com um parceiro confiável pode permitir que as equipes internas de TI naveguem pelo processo com confiança.

O custo da inovação começa com o gerenciamento de dados

Quando uma empresa investe em tecnologia de ponta, o retorno sobre o investimento é um componente crucial dessa decisão, e os custos que acompanham uma nova estratégia de gerenciamento de dados são necessariamente parte disso. As organizações querem que seus dados mais seguros e confiáveis impulsionem suas iniciativas de IA e alimentem seus aplicativos em tempo real, e querem entender melhor seus próprios dados para impulsionar suas análises de negócios. Dados de boa qualidade são a base para a inovação.

Uma grande parte da elaboração de uma estratégia de gerenciamento de dados é sobre o custo. Desde o armazenamento de dados até as ferramentas que a equipe está usando para gerenciamento e integração e o custo de implementação de novos modelos ou novos softwares, essas despesas podem aumentar rapidamente.

As equipes de TI geralmente são encarregadas de gerenciar seus próprios orçamentos, e isso se torna um ato de equilíbrio de manter um ambiente que suporte a operação diária dos negócios e, ao mesmo tempo, incentive o crescimento e o investimento em inovação. Como as operações de negócios agora são sustentadas por dados, seu gerenciamento será sentido em todas as áreas, impactando diretamente o retorno do investimento, a eficiência, a facilidade de uso e a segurança.

As empresas que estão considerando implementar soluções inovadoras e desejam se manter à frente em seus setores devem primeiro entender seus próprios dados. A eliminação de pontos escuros de dados é a base para que aplicativos inovadores funcionem sem problemas e garante a conformidade contínua com regulamentos como DORA e NIS2. A implementação de novas tecnologias é sempre um risco calculado para as empresas, mas esse risco pode ser significativamente reduzido criando a base certa para isso.

As equipes de TI que dedicam tempo e recursos para concluir a descoberta de dados poderão tomar decisões mais estratégicas, gerar resultados significativos e preparar toda a organização para o sucesso.