O que é modernização de dados?

A modernização de dados transforma os dados de uma organização em formatos mais utilizáveis ​​e acessíveis, tornando-os utilizáveis ​​por aplicações e sistemas modernos, como aplicações nativas da nuvem, dispositivos IoT e aplicações móveis.

A modernização de dados também inclui extração, limpeza e migrando os dados em plataformas avançadas. Depois de modernizar e transferir os dados, os usuários acessam recursos como visualização interativa, análises avançadas, aprendizado de máquina e acesso móvel por meio de interfaces e painéis fáceis de usar.

A implementação de uma estratégia de modernização de dados melhora gestão de dados e governança ao unificar silos de dados, melhora o uso de ferramentas de inteligência e otimiza a privacidade e a segurança dos dados por meio de criptografia de dados, controles de acesso e estruturas de conformidade em ambientes de nuvem, multinuvem e TI híbrida.

O que é modernização que prioriza os dados?

A modernização que prioriza os dados é uma abordagem estratégica para transformar o gerenciamento e a utilização de dados de uma organização. Envolve fazer dos dados o centro e o princípio organizador do negócio, centralizando o gerenciamento de dados, priorizando qualidade de dadose integrando dados em todos os processos de negócios. Exige que toda a organização, incluindo a TI, priorize o cultivo, a conexão, o gerenciamento, a análise e a utilização dos dados, onde quer que estejam localizados.

Uma abordagem de modernização que prioriza os dados direciona os esforços de transformação digital para a criação de valor centrado nos dados, em vez de se concentrar na atualização da infraestrutura tecnológica.

Diferença entre modernização e migração de dados

Na modernização de dados, a migração de dados está movendo dados dos sistemas locais/legados para o destino na nuvem. Ele otimiza esses aplicativos ou dados para usar arquiteturas e serviços nativos da nuvem de provedores de nuvem.

Importância da Modernização de Dados

A modernização de dados consiste na atualização da tecnologia, na resolução de problemas empresariais específicos e no aproveitamento de oportunidades que os sistemas desatualizados não conseguem resolver. A modernização da infraestrutura de dados permite que as organizações se posicionem para proteger os seus dados, operar de forma mais eficiente e inovar num mercado competitivo.

• Melhore o acesso e a usabilidade dos dados

A modernização da infraestrutura de dados envolve a transição para sistemas que permitem acesso e análise de dados em tempo real. A transição inclui a adoção de bancos de dados em memória, plataformas de streaming de dados e data warehouses baseados em nuvem, que facilitam ingestão de dados, processamento e recuperação. A atualização permite que os funcionários acessem e analisem dados facilmente, o que é essencial para tomar decisões de negócios informadas rapidamente.

• Aprimore a experiência do cliente

A modernização de dados permite uma melhor integração e análise dos dados dos clientes, consolidando dados de fontes distintas em uma plataforma unificada. A integração de dados facilita então o conhecimento abrangente do cliente profiling, segmentação e personalização, permitindo que as empresas adaptem suas ofertas e estratégias de comunicação de forma eficaz. Essa personalização resulta em maior satisfação e fidelização do cliente.

• Suporte para análises avançadas

Os sistemas de dados modernos fornecem a escalabilidade, o desempenho e a flexibilidade necessários para suportar análises complexas e cargas de trabalho de aprendizado de máquina. As organizações com uma infraestrutura de dados moderna podem aproveitar análises avançadas para descobrir insights, prever tendências e tomar decisões baseadas em dados.

• Reduza os custos de TI

Manter e operar sistemas desatualizados é caro devido aos altos custos de manutenção e aos reparos frequentes. Por outro lado, os sistemas de dados modernos são mais económicos, pois reduzem a necessidade de suporte contínuo e oferecem melhor desempenho. A relação custo-eficácia destes sistemas de dados leva a um menor custo total de propriedade e liberta recursos para outros investimentos empresariais.

Benefícios da modernização de dados

A modernização de dados oferece vários benefícios importantes que aprimoram vários aspectos das operações comerciais.

1. Tomada de Decisão

A modernização dos dados melhora a qualidade e a velocidade da tomada de decisões. Ao atualizar para plataformas de dados avançadas, as organizações obtêm acesso em tempo real a dados precisos e abrangentes. Esta precisão permite decisões mais rápidas e informadas, uma vez que os líderes podem analisar informações atualizadas e identificar tendências de forma mais eficaz.

2. Eficiência Operacional

A modernização de dados automatiza tarefas de gerenciamento de dados, como coleta de dados, integração, e transformação, permitindo que as equipes de dados se concentrem em atividades estratégicas, em vez de no tratamento rotineiro de dados.

3. Escalabilidade e flexibilidade

A modernização de dados permite que as organizações ajustem sua infraestrutura de dados de forma dinâmica com base nas flutuações da carga de trabalho. Esta flexibilidade suporta a adição de novas fontes de dados e serviços, garantindo que a infraestrutura possa crescer juntamente com o negócio.

4. Conformidade Regulamentar

A modernização de dados melhora a conformidade com os regulamentos e padrões atuais. Os sistemas modernos incluem recursos de segurança integrados e governança de dados ferramentas que ajudam a atender aos requisitos regulatórios, como GDPR ou CCPA.

5. Vantagem competitiva

A adoção de soluções de dados modernas ajuda as organizações a obter uma vantagem competitiva em seu mercado. Melhorou análise de dados e os recursos de integração permitem que as empresas inovem mais rapidamente, pois podem compreender melhor as tendências e responder rapidamente às necessidades dos clientes como resultado de uma melhor visibilidade dos dados. Essa visão os ajuda a ficar à frente dos concorrentes e a capturar novas oportunidades.

Modernização de dados: componentes principais

A modernização de dados envolve vários componentes-chave, cada um deles crítico para melhorar os sistemas de dados.

Integração de Dados

A integração de dados combina dados de diversas fontes em um sistema unificado, proporcionando uma visão abrangente das informações em toda a organização para análise e tomada de decisões.

Limpeza e qualidade de dados

Limpeza de dados e os processos de qualidade removem imprecisões e inconsistências dos dados. Dados limpos e precisos garantem que as análises e insights sejam baseados em informações corretas, levando a melhores decisões e menos erros.

Consolidação de dados

Consolidação de dados envolve a fusão de dados de diferentes sistemas ou departamentos em um único repositório. Esse repositório centralizado, ou fonte única de verdade (SSOT), oferece uma arquitetura de dados simplificada que aprimora a acessibilidade, a análise e a utilização dos dados.

Transformação de Dados

A transformação de dados transforma os dados em um formato adequado para análise e relatórios. Ele alinha os dados com os requisitos dos sistemas e aplicativos de dados modernos. A transformação adequada permite análise prática, integração com outras fontes de dados e compatibilidade com ferramentas analíticas avançadas.

Migração de dados

A migração de dados move dados de sistemas legados para plataformas modernas. Esta é uma etapa crítica no processo de modernização, pois garante que dados valiosos sejam preservados e acessíveis em novos sistemas.

Exemplos de modernização de dados

A modernização de dados pode assumir várias formas, cada uma adaptada às necessidades específicas do negócio.

• Migração para a nuvem

Mover dados e aplicações da infraestrutura local para a nuvem melhora a escalabilidade, reduz custos e acelera o processamento de dados.

• Implementação de Data Lake

Criando um repositório centralizado para dados estruturados e dados não estruturados melhora a acessibilidade dos dados, permite análises avançadas e apoia a tomada de decisões baseada em dados.

• Processamento de dados em tempo real

Mudando de processamento em lote aos pipelines de dados em tempo real oferece insights imediatos, melhora a eficiência operacional e permite uma resposta mais rápida às mudanças do mercado.

• Integração de IA/ML

Aproveitar a inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões ocultos, prever tendências futuras e automatizar processos de dados.

• Dados como serviço (DaaS)

Oferta dados como um serviço consumível, gostar APIs e feeds de dados, melhora a monetização de dados, melhora a acessibilidade dos dados e acelera o tempo de colocação no mercado de produtos de dados.

• Integração de dados IoT

A coleta e a análise de dados de dispositivos conectados, como wearables e sistemas automotivos, geram insights valiosos, otimizam operações e criam novas oportunidades de negócios.

Desenvolvendo uma estratégia de modernização de dados

Uma estratégia de modernização de dados descreve como uma organização irá melhorar as suas práticas de gestão de dados. Envolve uma série de etapas para atualizar dados, ferramentas e infraestrutura.

Etapa 1: realizar uma avaliação de dados

Esta etapa inicial da modernização de dados envolve a compreensão do cenário atual de dados. A avaliação da qualidade, acessibilidade e usabilidade dos dados fornece uma base para a tomada de decisões e melhoria da análise de dados. Identifique fontes de dados, formatos e métodos de armazenamento, pois fornece uma imagem clara da arquitetura existente, permitindo migração de dados, integração e transformação para dar suporte a análises e aplicativos modernos.

Etapa 2: Definir objetivos de negócios

Descreva claramente como o gerenciamento aprimorado de dados apoiará as metas de negócios. Identifique casos de uso específicos e resultados desejados, como desenvolvimento de produtos ou otimização da cadeia de suprimentos. Esta etapa garante que a modernização dos dados esteja alinhada com a estratégia geral de negócios.

Etapa 3: identificar metas de modernização de dados

Com base na avaliação dos dados e nos objetivos de negócios, estabeleça metas claras para a modernização dos dados. Determine quais áreas precisam de melhorias, como qualidade de dados, acessibilidade ou recursos analíticos. Priorize essas metas com base em seu impacto nos negócios.

Passo 4: Selecione Tecnologias de Modernização

Escolha as ferramentas e tecnologias certas para apoiar os objetivos das organizações. Considere plataformas em nuvem, armazéns de dados, data lakes e ferramentas analíticas, pois fornecem recursos de armazenamento, automação, análise e visualização de dados. Avalie suas capacidades, custos e integração com sistemas existentes.

Etapa 5: Desenvolver uma Estrutura de Governança de Dados

Estabeleça governança de dados políticas e procedimentos. Defina a propriedade dos dados, padrões de qualidade e medidas de segurança. Isso garante confiabilidade, consistência e proteção dos dados.

Etapa 6: Crie uma arquitetura de dados

Projete uma arquitetura de dados que dê suporte às necessidades de negócios. Isso inclui modelos de dados, fluxos de dados e pontos de integração. Ele fornece um modelo para armazenar, processar e integrar dados entre sistemas, apoiando a utilização eficiente de dados e a tomada de decisões informadas.

Etapa 7: Construa uma cultura baseada em dados

Promova uma cultura baseada em dados dentro da organização. Fornecer treinamento e educação sobre alfabetização e análise de dados. Incentive a tomada de decisões baseada em dados em todos os níveis.

Passo 8: Implementar e Monitorar

Execute o plano de modernização em fases, pois isso garantirá mudanças gerenciáveis ​​e minimizará interrupções. Monitore o progresso e ajuste a estratégia conforme necessário para otimizar o processo, garantindo o alinhamento com a evolução das necessidades do negócio e maximizando o retorno do investimento. Avalie continuamente o impacto da modernização de dados nos resultados de negócios.

Estágios da Modernização de Dados

A modernização de dados envolve vários estágios principais, cada um deles essencial para a atualização bem-sucedida dos sistemas de dados. Aqui está uma visão detalhada de cada etapa:

1. Avaliação de Dados

A primeira etapa é a avaliação de dados, onde as empresas avaliam o estado atual dos seus dados e sistemas. A avaliação envolve a identificação de todas as fontes de dados, a compreensão da qualidade dos dados e a avaliação da infraestrutura existente. As organizações analisam o armazenamento de dados, os padrões de uso e os problemas atuais. A etapa de avaliação de dados ajuda a determinar o que precisa ser modernizado e estabelece as bases para o processo de modernização.

2. Pré-migração

Na fase de pré-migração, as organizações preparam-se para a migração propriamente dita planeando e estabelecendo os processos necessários. O planejamento inclui a seleção das ferramentas e tecnologias certas para o novo sistema e o desenho de uma estratégia de migração. As empresas estabelecem políticas de governança de dados, definem funções e responsabilidades e criam um plano de migração detalhado. Garantir a qualidade dos dados e limpá-los antes da migração é fundamental nesta fase.

3. Transformação de Dados

Os dados são convertidos em um formato adequado para o novo sistema durante a transformação dos dados. A transformação envolve limpar os dados para remover erros, converter formatos de dados e integrar dados de diferentes fontes. O objetivo é garantir que os dados sejam consistentes, precisos e alinhados com os requisitos do novo sistema. Esta etapa inclui mapear dados de formatos antigos para novos e prepará-los para migração.

4. Migração

A fase de migração envolve a transferência de dados do sistema antigo para o novo, de acordo com o plano de migração anterior. As organizações transferem dados em lotes ou todos de uma vez, dependendo da estratégia. Os usuários também monitoram a migração para garantir que os dados sejam transferidos com precisão e sem perdas. Esta fase pode incluir testes para confirmar se os dados no novo sistema correspondem aos dados originais.

5. Pós-migração

Após a migração, a fase pós-migração concentra-se na verificação e otimização do novo sistema. As organizações realizam testes completos para garantir que os dados estejam corretamente integrados e que todas as funcionalidades funcionem conforme o esperado. Esta etapa também envolve o treinamento dos usuários sobre o novo sistema e a solução de eventuais problemas. Por fim, as empresas monitoram o desempenho do novo sistema e fazem ajustes conforme necessário para otimizar a eficiência e a usabilidade.

Palavras finais

A modernização de dados gerencia de forma inteligente o processo de migração, o que requer compreender quais dados as organizações possuem, organizá-los e determinar o que migrar e o que excluir. As empresas devem realocar os dados, descompactá-los e reorganizá-los no novo ambiente, garantindo uma comunicação clara a todas as partes relevantes sobre a nova localização dos dados.

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