Os sonhos de dados em tempo real são a chave para o sucesso hoje. Veja como fazer isso.
No mundo empresarial atual, os dados são talvez o ativo mais valioso de uma empresa. Mas, ao contrário das décadas anteriores, já não é suficiente acumular enormes quantidades de big data e depois realizar análises sobre os mesmos. Para que isso aconteça, é importante adotar uma abordagem estratégica para a integração de dados, uma que aproveite a automação.
Hoje, em todos os setores, as organizações precisam agir rapidamente. Para proporcionar experiências impactantes aos clientes em todas as fases da jornada do cliente, eles precisam coletar, interpretar e agir com base nos dados em tempo real. Precisam de aumentar a agilidade operacional, adaptando-se rapidamente às mudanças nas condições do mercado e tomando decisões rapidamente, com base nos dados mais atualizados.
E precisam da capacidade de aproveitar novas oportunidades de geração de receitas à medida que surgem, capitalizando novas possibilidades, implementando novos produtos e visando novos mercados com grande velocidade e flexibilidade.
Para atingir esses objetivos, as organizações precisam de fluxos de dados em tempo real gerenciados de maneira eficaz.
Infelizmente, existem obstáculos na jornada para o sucesso. Os silos de dados impedem que a TI forneça os dados certos às unidades de negócios, no momento certo e no contexto certo. Para superar esses obstáculos, as organizações precisam acelerar o desempenho das integrações de dados usando uma arquitetura orientada a eventos (EDA).
Desafios no fornecimento de dados em tempo real
A maioria das empresas está em uma jornada de processamento de dados em lote para dados em tempo real há anos, e a maioria das startups pós-web são “nativas em tempo real” desde o início. A revolução “mobile first” moldou as expectativas dos consumidores a tal ponto que todos esperam ação em tempo real em todas as suas interações com uma marca. Como resultado, a maioria das empresas deseja fornecer experiências em tempo real aos seus clientes, na verdade, elas precisam fornecê-las. O maior desafio é tornar essas experiências relevantes e intuitivas.
A solução para esse desafio é injetar os dados certos, no momento certo e no contexto certo, e isso só pode acontecer se a sua organização for altamente integrada e automatizada. Por exemplo, um cliente não deveria ter que fornecer ao chatbot do site nenhuma informação de identificação se já estiver conectado. Se o fizer, é um reflexo de que o cenário de TI de uma empresa é muito isolado. Essa empresa pode ser capaz de fornecer algumas interações em tempo real, mas não atenderá às expectativas de seus clientes de uma experiência perfeita.
Os silos de dados são importantes entre as dificuldades enfrentadas pelas organizações em sua jornada rumo à utilização eficaz dos dados.
Esses silos surgem por vários motivos. As organizações podem ter coletado grandes volumes de dados para análise off-line e eles podem não estar em um formato ou tipo de banco de dados compatível com streaming em tempo real. Diferentes unidades de negócios podem ter adotado tecnologias diferentes para atingir seus próprios objetivos específicos, e cada um desses aplicativos tem seu próprio armazenamento de dados, geralmente com dados que estão em um formato que não é facilmente conciliado com outros armazenamentos de dados. Em empresas maiores, as fusões e aquisições ao longo dos anos podem ter colocado uma ampla gama de armazenamentos de dados diferentes sob o mesmo teto. E a evolução natural da tecnologia (por exemplo, dos centros de dados para as arquiteturas baseadas na nuvem) pode ter deixado as empresas com dados legados que continuam a ser utilizados juntamente com aplicações mais modernas.
Diante de todas essas fontes díspares, o gerenciamento de dados se transforma em gastar tempo analisando dados e sintetizando silos de dados. Garantir que as equipas relevantes tenham acesso aos dados de que necessitam é apenas uma parte do problema e que os dados são atuais e de alta qualidade também é um desafio significativo. Isto ocorre porque cada fonte de dados tem uma proveniência diferente e pode ter diferentes requisitos de governança, gerenciados de forma diferente (ou não gerenciados) e, ainda por cima, em um formato completamente diferente.
Com tudo isso, fica difícil obter insights desses dados e é quase impossível injetar esses insights em experiências de clientes em tempo real e em processos de negócios automatizados.
Para lidar com o volume e a velocidade dos dados, muitas organizações migraram de data warehouses bem estruturados e altamente normalizados para data lakes não estruturados. Mas esta abordagem não resolve a raiz do problema. Ainda é difícil para eles examinar os dados, sintetizar os silos, garantir que sejam os mais atuais e da mais alta qualidade, obter insights e, em seguida, injetar esses insights nas experiências do cliente em tempo real e nos processos de negócios automatizados. Resolver esse desafio não é um problema de banco de dados.
A solução exige que as fontes de dados sejam integradas de maneira fluida com os aplicativos que executam os processos e fornecem as experiências. Os fluxos de dados em tempo real podem fornecer o fluxo de dados neste cenário, mas recursos adicionais (plataforma de integração como serviço (iPaaS), gerenciamento de API, governança de dados, IA) também são necessários para fazer o sistema funcionar de forma eficaz e eficiente.
Convergência de Aplicações e Análises
No momento, existem dois mundos convergindo na TI corporativa: o mundo dos aplicativos voltados para o usuário e o mundo da análise. O mundo dos aplicativos é inerentemente em tempo real, mas o mundo da análise tem sido historicamente mais orientado por lotes para lidar com o volume de dados na empresa.
À medida que a tecnologia de big data evoluiu, agora existem capacidades para lidar com grandes quantidades de dados em velocidade e escala. A recente explosão de foco na inteligência artificial (IA), que vive no mundo analítico, mas cujo valor é realizado no mundo das aplicações, é uma função forçadora que irá acelerar a convergência de mundos.
A maioria das organizações ainda não está preparada para este futuro, mas muitas já possuem peças fundamentais do quebra-cabeça.
Uma mudança de mentalidade significativa que resultará desta convergência será o reconhecimento de que como a disciplina da engenharia de dados vê o mundo, como fontes e alvos de dados, já não é precisa ou útil. Em vez disso, é mais útil ver a empresa como composta por uma coleção de pontos de extremidade de dados que se comunicam bidirecionalmente. Nesse contexto, os fluxos de dados em tempo real são essenciais.
Principais etapas para superar os desafios
Se você deseja tornar a jornada para o “tempo real” bem-sucedida, siga estas cinco etapas principais:
1. Utilize arquiteturas orientadas a eventos
Os EDAs operam em resposta a eventos ou mudanças em tempo real no estado de uma entidade, permitindo que as aplicações reajam “na velocidade dos negócios”. E como eles liberam as transações de movimentação sincronizada e permitem que o trabalho seja processado em paralelo por meio de múltiplas filas, eles fornecem maior escalabilidade e flexibilidade. As empresas devem utilizar um EDA para apoiar eventos de negócios em tempo real, permitindo a comunicação bidirecional entre aplicações e armazenamentos de dados e facilitando a escalabilidade.
2. Integre fontes de dados e aplicativos perfeitamente
Use soluções iPaaS e unifique formatos de dados entre diferentes aplicativos para facilitar o streaming e a integração eficazes de dados. Quadrante mágico iPaaS do Gartner de janeiro de 2023 fornece uma boa experiência sobre fornecedores de iPaaS, diferenciais, tendências e os mais recentes avanços tecnológicos na área.
3. Investir na governança de dados e no controle de qualidade em tempo real
Aplique protocolos robustos de governança e automação para garantir qualidade de dados consistente em toda a sua empresa. O fluxo de dados em tempo real precisa de ser complementado com ferramentas de governação de dados para garantir a qualidade e integridade dos dados, evitar que os dados vão para locais errados e fornecer o contexto apropriado. Isso requer ferramentas de fluxo de trabalho para filtragem e contextualização e ferramentas de integração para garantir que você esteja alcançando os endpoints certos.
4. Utilize inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML)
Estas tecnologias fizeram enormes progressos nos últimos anos e chegaram ao ponto em que podem ser ferramentas muito eficazes para sintetizar dados e permitir que sejam utilizados de forma mais ampla. Invista em IA e ML para sintetizar silos de dados e obter insights em tempo real para experiências personalizadas.
5. Otimizar a convergência de aplicações e análises
Em vez de pensar em fontes e destinos de dados, reimagine o cenário de dados como uma coleção de endpoints bidirecionais. Invista em tecnologias de colaboração que permitam tratar aplicativos e ferramentas analíticas como terminais bidirecionais.
Você está pronto para fornecer fluxos de dados em tempo real?
Os fluxos de dados em tempo real melhoram a disponibilidade e a velocidade dos dados em uma organização. Eles ajudam as empresas a oferecer aos clientes as experiências impactantes, personalizadas e em tempo real que os consumidores de hoje esperam. Eles aumentam a agilidade operacional. E ajudam as empresas a dinamizar-se rapidamente para capitalizar novos fluxos de receitas.
Cumprir a promessa de dados em tempo real pode ser um desafio, dada a prevalência de silos de dados entre departamentos, unidades de negócios e regiões. Mas ao quebrar estes silos de dados e avançar para uma EDA, as empresas podem transformar-se, proporcionando enormes retornos sobre os seus investimentos em dados.
