Nova indústria de dados demanda performance e valor em primeiro lugar
Por Jorge Moskovitz, Executivo de Contas Enterprise da Qlik
Nos últimos anos, testemunhamos uma revolução na indústria de dados. A transformação digital, antes um imperativo, já é uma realidade consolidada. A discussão mudou: não se trata mais de “se” as empresas devem integrar inteligência artificial (IA) e analytics avançado em seus processos, mas “como” garantir que essas soluções entreguem performance e valor reais.
As experimentações deram lugar à execução eficiente. A adoção da IA generativa e de soluções avançadas de analytics aumentou e se tornou uma necessidade operacional. Agora, as organizações precisam priorizar estabilidade e experiência superiores para garantir que seus produtos de dados – uma abordagem que entrega conjuntos de dados de alta qualidade, com curadoria, prontos para uso facilitado e para IA – realmente tragam resultados de negócios. A performance deixa de ser um detalhe técnico para virar um fator estratégico. Por isso, produtos de dados lentos, instáveis ou incapazes de gerar insights acionáveis não têm espaço no mercado.
Nesse cenário, não basta integrar diferentes fontes de dados ou oferecer dashboards interativos. O desafio é fazer com que cada consulta (query) a dados, análise e previsão sejam úteis, rápidas e impactantes. Essa performance dos produtos de dados deve focar na excelência em toda a jornada do dado, desde sua captura até sua transformação em insights valiosos, com agilidade, estabilidade e segurança. Ela deve ser priorizada quando falamos da obtenção e uso de informações de valor e, para garanti-la, há alguns pilares essenciais a serem adotados.
O monitoramento contínuo do desempenho dos produtos de dados em tempo real é um dos principais pilares, importante para a identificação de gargalos e otimização de processos antes que impactem negativamente o usuário final. No varejo, especialmente durante períodos de alta demanda como a Black Friday, por exemplo, o monitoramento constante da performance dos produtos de dados pode ser a chave para o sucesso. Com a implementação de uma solução de analytics com monitoramento contínuo baseada em IA, varejos conseguem identificar gargalos no processamento de dados e otimizar consultas nos sites antes que os usuários finais – seus clientes – percebam a lentidão gerada pela ocasião. Como resultado, a experiência do usuário é aprimorada, aumentando as conversões durante o evento.
Ainda nesse contexto, o uso de streaming de dados, que processa informações conforme chegam, garante a geração de insights sem sobrecarregar a infraestrutura dos negócios. A otimização de cálculos, com agregações dinâmicas, também permite análises rápidas mesmo com grandes volumes de informações. Já cargas incrementais, com técnicas como Change Data Capture (CDC) para evitar o reprocessamento desnecessário e tornar processos de ETL/ELT (extração, transformação e carregamento) mais otimizados, também são algumas das peças-chave para assegurar o uso estratégico e a performance dos dados.
A otimização de recursos também é parte fundamental dessa jornada, equilibrando eficiência e custos. Infraestruturas de dados devem ser escaláveis e eficientes, e a Nuvem é uma abordagem importante nesse sentido. No entanto, a gestão de custos com Cloud Computing, armazenamento e processamento é essencial para garantir que a performance não gere despesas excessivas sem retorno.
Em um caso real, uma fintech que enfrentava um volume crescente de transações conseguiu reduzir seus custos de armazenamento e processamento de dados na nuvem em 30% ao utilizar ferramentas de otimização como compressão de dados, ajuste dinâmico de carga e priorização de consultas a dados críticas, mantendo a performance e garantindo escalabilidade.
Estratégias como a movimentação de dados antigos para camadas de armazenamento mais econômicas, por exemplo, também podem reduzir os custos em até 30%, enquanto a implementação de pré-agregações acelera cálculos e análises, diminuindo o tempo de resposta. Além disso, políticas de retenção inteligente, baseadas em regras de catálogo de dados bem definidas, garantem que apenas dados essenciais estejam disponíveis a todo momento sem sobrecarregar a infraestrutura.
Vale ressaltar que performance não é só uma questão técnica; ela precisa ser percebida pelo usuário que consome os dados. A experiência na interação é um fator central para o sucesso do analytics. Interfaces intuitivas, respostas rápidas e insights acionáveis são determinantes para a adoção e o impacto positivo dos dados nos negócios. Empresas que investem em soluções conversacionais, que permitem consultas a dados em linguagem natural; dashboards com design responsivos e baseados em UX (User Experience) dinâmico para visualizações simplificadas; e insights gerados por IA via machine learning, tornam os dados mais acessíveis e eliminam as barreiras técnicas para os usuários.
Sustentar esse nível de desempenho e usabilidade exige um compromisso contínuo com a evolução. As empresas precisam estar sempre acompanhando a crescente complexidade dos seus dados e as mudanças no mercado para se manterem à frente, mantendo um ciclo constante de revisão de processos e adoção de novas tecnologias.
Estamos vivendo uma nova era na indústria, na qual os dados são o principal ativo das organizações, e a performance no seu uso define o sucesso ou fracasso dos negócios. Por isso, não basta ter acesso a informações; é fundamental transformá-las em valor. As companhias que entenderem essa nova dinâmica e focarem na performance de seus produtos de dados estarão preparadas para liderar o futuro. O momento é agora: performance e valor devem ser o centro da estratégia de dados de toda organização que busca crescimento e relevância nesse mercado digitalizado.
