Transformar uma plataforma de analytics para uma arquitetura AI-Centric exige uma abordagem estruturada, focada em quatro pilares fundamentais. O primeiro é a arquitetura de dados moderna, que envolve a migração de sistemas legados para arquiteturas cloud-native, como o data lakehouse. Essa abordagem combina a flexibilidade dos data lakes com a governança dos data warehouses, permitindo o processamento de dados estruturados e não estruturados em escala, algo essencial para treinar modelos de IA complexos. O segundo pilar é a infraestrutura escalável e em tempo real, utilizando plataformas em nuvem que oferecem elasticidade para lidar com picos de processamento e capacidade de análise instantânea, habilitando casos de uso como detecção de fraudes e personalização dinâmica.
O terceiro pilar, e talvez o mais negligenciado, é a governança de dados e IA integrada. Menos da metade das instituições possui governança estruturada para IA. Implementar políticas claras de acesso, uso, segurança e compliance, com frameworks específicos para modelos de IA (XAI - Explainable AI), garante a confiabilidade, a rastreabilidade e a ética das decisões automatizadas, mitigando riscos e vieses. Por fim, o quarto pilar é a democratização e a cultura de dados. A tecnologia, por si só, não resolve o problema. É preciso fomentar uma cultura orientada a dados, fornecendo ferramentas e processos que permitam que mais pessoas na organização acessem e utilizem dados para tomar decisões, acelerando a inovação.
A modernização de plataformas de analytics não é um custo, mas um investimento com retorno claro. Organizações com governança de dados madura apresentam um ROI em analytics 40% maior. A modernização impacta diretamente a eficiência operacional, permitindo que cientistas de dados gastem menos tempo na preparação de dados e mais tempo na criação de modelos de valor agregado. Além disso, a capacidade de analisar dados em tempo real abre portas para novos produtos e serviços personalizados, como a hiperpersonalização, um mercado que deve atingir US$ 21,79 bilhões até 2031 no setor financeiro. O acesso a insights em tempo real permite que as empresas respondam mais rapidamente às mudanças do mercado, transformando a tomada de decisão de reativa para proativa.
A transição para uma plataforma de analytics AI-Centric é uma jornada estratégica. Começa com uma avaliação honesta da maturidade atual da sua arquitetura de dados, seguida por um roadmap claro que priorize os casos de uso de maior impacto. A transformação exige uma mudança cultural profunda, onde os dados são tratados como um ativo estratégico e a colaboração entre negócio e tecnologia é a norma. No final, a modernização da plataforma de analytics é o que separa as empresas que apenas falam sobre IA daquelas que a utilizam para gerar valor real, mensurável e sustentável. É o alicerce que garante que a IA traga, de fato, valor para os negócios.
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