Os dados tornaram-se ativos poderosos para os negócios, levando diferentes áreas de empresas a coletar, armazenar e analisar dados de forma independente. É comum, por exemplo, que os times de marketing mantenham suas próprias plataformas de dados, enquanto o time comercial utiliza plataformas e dados diferentes.
O resultado: dados não sistematizados e organizados em uma plataforma a que todos tenham acessos. Ou seja, os dados e as plataformas não “conversam” entre si, o que vai contra o conceito do “big data” (volume de dados, variedade de dados e velocidade na coleta e aplicação dos dados). É desse modo que surgem os “silos de dados”, que são repositórios restritos e pulverizados pela organização.
O impacto dos silos de dados
Os silos de dados podem gerar diversos problemas para as empresas. Por mais que manter esses repositórios de dados isolados traga agilidade na execução de algumas tarefas para uma equipe, os impactos negativos podem ser grandes quanto mais a empresa cresce e mais silos são criados. Com a multiplicação dos silos, as bases de dados são fragmentadas, interrompendo o fluxo contínuo de informações entre os times.
Os prejuízos gerados desse cenário são muitos. Entre eles, o desperdício de investimentos, uma vez que as ferramentas de big data hoje não são aproveitadas devidamente quando os dados não estão unificados em um só lugar. Isso impacta não apenas a competitividade da empresa, que acaba não extraindo o valor máximo dos dados disponíveis, como também impede que a informação circule internamente. Sem contar os gastos com ferramentas que estão sendo subutilizadas e com armazenamento desnecessário.
A integração dos dados como prioridade para empresas
Acabar com o problema em questão está entre as principais tendências de dados e IA, segundo o Google. A big tech vem ganhando destaque no mercado a partir de uma abordagem data cloud. O objetivo é destruir os silos de dados, unificar com segurança os diferentes conjuntos de dados de uma organização e reunir a inteligência acionável de que precisam para manter sua vantagem competitiva.
Até 2026, mais de 82% das organizações pretendem garantir a integração total dos recursos que dão suporte ao fluxo de trabalho completo de dados e AI na sua plataforma de dados em nuvem. Ou seja, reduzir e destruir os silos é uma etapa fundamental para transformar o big data em smart data!
Confira a seguir mais informações sobre os silos de dados e como encontrar uma solução para esse problema.
Como resolver os silos de dados?
Somente com uma nuvem de dados unificada, sem silos, é possível oferecer uma plataforma com suporte a todas as fases do ciclo de vida dos dados. Isso quer dizer que bancos de dados, data warehouses, data lakes, streaming, BI, AI e ML devem ser hospedados na mesma infraestrutura pré-configurada para uma integração fluida.
Vantagens de acabar com os silos de dados:
- Acesso eficiente aos dados
- Mais concisão e coerência entre os dados
- Rápida tomada de decisão
- Aceleração de ciclos de desenvolvimento
- Melhor experiência do cliente
- Otimização dos custos com infraestrutura
- Cross-check facilitado (como exemplo, ao utilizar o Single Source of Truth, já que todos os dados são unificados em um único serviço, como o Bigquery, logo qualquer discrepância pode ser facilmente validada.
De acordo com Andi Gutmans, VP e gerente geral de engenharia de banco de dados, Google Cloud, as organizações estão compreendendo agora que as estratégias de data warehouse e armazenamento de dados em silos não dão conta da demanda. Isso porque hoje há uma grande quantidade de dados gerados por dispositivos e aplicativos diariamente.
Como solução, ele aponta ser necessário uma forma melhor de armazenar, gerenciar, analisar e governar todos esses dados e, ao mesmo tempo, reduzir trabalho extra, custos e insights conflitantes causados por silos e sistemas redundantes.
“É melhor usar as habilidades de desenvolvedores, administradores de TI, analistas de segurança e equipes de negócios para desenvolver aplicativos inovadores e disponibilizar serviços no mercado mais rápido, e não para correr atrás de dados”, complementa o especialista do Google. “Esses colaboradores precisam saber quais dados existem e onde estão, e conseguir acessar e analisar facilmente os dados atualizados. Com uma nuvem de dados unificada, tudo isso se torna possível”.
Essa tendência aponta para a necessidade de adotar uma abordagem de nuvem de dados unificada. Somente assim, é possível integrar informações e insights em experiências digitais e fluxos de trabalho. Com isso, os usuários podem acessar as informações certas a qualquer momento para desempenhar suas funções e garantir os melhores resultados.
Como funciona uma nuvem de dados unificada
Quando os sistemas operacionais e de análise de dados estão desintegrados, as organizações não conseguem reunir diferentes soluções para criar aplicativos inteligentes baseados em dados. Para conseguir extrair valor, os sistemas operacionais e de análise devem trabalhar em conjunto nos mesmos dados em tempo real.
A organização deve criar o ecossistema certo para o processamento de dados de maneira holística. Não se trata de soluções pontuais que fornecem serviços de dados, mas de uma solução de ponta a ponta com a capacidade de cobrir todo o gerenciamento de dados e estágios de processamento – da coleta à análise e aprendizado de máquina.
Isso é possível graças a uma plataforma de dados que pode armazenar grandes volumes em formatos variados sem comprometer a latência. A Google Cloud Platform aposta na convergência entre data lake e data warehouse, uma combinação denominada de “plataforma de dados analíticos”.
No Google Cloud, não há necessidade de manter bancos de dados, data warehouses, data lakes, streaming, BI, AI e ML separados. A interoperabilidade entre o portfólio de produtos de análise de dados do Google fornece facilmente acesso a informações que residem em locais diferentes, reunindo efetivamente seu data lake e data warehouse em uma única plataforma. Assim, esses sistemas são hospedados na mesma infraestrutura pré-configurada para uma integração completa.
Na prática, diversos setores vêm se beneficiando de uma nuvem de dados unificada e sem silos. Confira os exemplos:
Varejo
Os varejistas estão apostando na estratégia de reunir todos os dados em uma plataforma para obter insights valiosos sobre os clientes e proporcionar uma experiência única nos diversos pontos de contato do consumidor. Resultado: fidelidade do cliente e maiores taxas de conversão omnichannel.
Manufatura
Os fabricantes estão integrando a conectividade entre máquinas e sistemas diferentes com uma plataforma de dados unificada para facilitar o uso dos dados. Isso significa maior conexão com os fornecedores e possibilidade de agir rapidamente para evitar o atraso no envio.
Serviços financeiros
Bancos e as seguradoras também apostam em soluções de privacidade e dados centrados no cliente para aumentar a personalização e para criar análises de marketing mais eficazes e experiências para o cliente mais personalizadas.
Cultura data-driven com o Google Cloud
Para se tornar uma organização data-driven, o primeiro passo é projetar e implementar uma plataforma de dados analíticos que atenda às necessidades técnicas e de negócios. Se você tem em vista capacitar as equipes para possuir, publicar e compartilhar seus dados em toda a organização ou criar um armazenamento simplificado de dados brutos e processados para facilitar a descoberta, o Google Cloud fornece uma solução que melhor atende às necessidades de sua empresa.
A Geoambiente é Parceira Premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solução Google Cloud enquanto plataforma, além de serviços desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.
Atendemos empresas que são referência de mercado (tanto setor privado quanto público). Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu negócio.
Para saber mais informações sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a começar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud.
Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
