Com mais de duas décadas atuando em arquitetura de soluções, análise de dados e implementação de estratégias baseadas em KPIs e OKRs, posso afirmar que muitas organizações estão inundadas por dados.

São informações que vêm de todos os cantos: transações comerciais, interações com clientes, operações internas e até mesmo de sensores que transmitem dados em tempo real.

De fato, vivemos uma era onde esse volume de dados cresce de forma acelerada. Segundo a IDC, a quantidade global de dados deve alcançar 175 zettabytes (equivalentes a 175 trilhões de gigabytes) até 2025.

Ou seja, uma quantidade inimaginável de informação a ser processada e analisada.

Para quem, assim como eu, lida diariamente com tecnologia, esse número é ao mesmo tempo impressionante e desafiador.

Isso porque só é possível alcançar o real valor desses ativos ao transformar o imenso mar de dados em insights acionáveis.

Atuar com maestria sobre grandes volumes de dados também é especialmente relevante quando falamos de modelos de Inteligência Artificial (IA), que dependem de dados de alta qualidade para fornecer previsões precisas e suportar melhores decisões.

Mas a transformação para uma organização data-driven não é tarefa trivial. Ela exige mudanças culturais, investimentos em tecnologia e, acima de tudo, uma estratégia bem definida para gestão de dados.

Nesse contexto, a Looker Platform, plataforma de BI do Google Cloud, se destaca como uma excelente ferramenta.

Continua comigo que vou explicar os motivos.

Quantos desses desafios para analisar dados sua empresa já enfrentou (ou ainda enfrenta)?

Antes de te contar um pouco mais sobre a Looker Platform, vou comentar alguns problemas comuns que grande parte das empresas enfrenta quando o assunto é análise de dados.

Depois, é claro, explico a você como é possível contorná-los com ajuda da Looker.

Veja se você identifica algum desses pontos na sua organização.

Dificuldade em integrar dados de diferentes fontes

A integração de dados de múltiplas fontes é, sem dúvida, um dos maiores desafios das organizações. E há quem subestime a complexidade desse processo.

Um estudo de 2024 da consultoria McKinsey revelou que 80% das organizações ainda operam em silos.

Cada área com seus próprios requisitos de gerenciamento de dados, seus sistemas de origem e suas práticas de consumo.

Isso é um problema técnico e uma questão estratégica que requer visão clara sobre como alinhar os dados com os objetivos de negócios.

Essa fragmentação pode levar a decisões baseadas em dados incompletos ou imprecisos porque:

• dificulta a troca de informações entre departamentos;
• pode gerar dados duplicados e inconsistentes;
• impede uma visão ampla, completa e conectada da situação da empresa;
• torna as análises mais lentas, uma vez que é preciso buscar respostas em várias ferramentas espalhadas.

Complexidade na criação de dashboards e relatórios personalizados

Com frequência, vejo os departamentos de TI sobrecarregados com altas demandas que nem sempre são tão complexas a ponto de dependerem exclusivamente deles.

Sempre costumo dizer que criar visualizações de dados personalizadas é uma delas, pois não deve ser uma tarefa apenas dos times técnicos.

Pelo contrário. É uma das oportunidade de desafogar as equipes de TI e capacitar os usuários de negócio a tomarem suas próprias decisões, possibilitando que sejam muito mais assertivos ao entenderem o processo desde o início.

Por isso, uma abordagem que defendo é a adoção da mentalidade ágil no desenvolvimento de dashboards e relatórios, que envolva os usuários finais iterando rapidamente e ajustando conforme o feedback.

Ainda assim, é importante que haja um entendimento claro das necessidades dos usuários e uma integração perfeita entre as equipes de TI e as unidades de negócio.

Após terminar este artigo, convido você a voltar neste ponto e ler também: 8 cuidados essenciais para alcançar uma visualização de dados confiável.

Falta de insights acionáveis

Transformar dados em insights acionáveis é onde muitas organizações tropeçam. Acredito firmemente que a chave aqui é a contextualização.

Não basta ter dados; é necessário entender o contexto em que foram gerados e como se relacionam com os objetivos estratégicos da empresa.

Isso requer uma fusão entre tecnologia avançada e habilidades humanas.

Por exemplo, a combinação de analistas de dados e IA generativa – tecnologia capaz de interpretar os dados e fornecer respostas sobre eles em linguagem natural – pode ajudar a garantir que os insights gerados sejam realmente relevantes.

Problemas com a governança e a segurança dos dados

A governança e a segurança são fundamentais em um ambiente onde a conformidade regulatória e a privacidade dos dados são cada vez mais críticas.

Uma prática que tenho observado ser tão eficaz quanto desafiadora é a implementação de um framework robusto de governança.

Nele, é preciso constar políticas claras, responsabilidades definidas e uma cultura de dados consciente, o que muitas empresas julgam não ser uma prioridade, ou algo que requer muito esforço.

Além disso, é trabalhoso encontrar a tecnologia ideal quando as empresas não contam com especialistas para o mapeamento e entendimento de suas necessidades.

Essa tecnologia precisa ser flexível, de modo que permita adaptar as práticas de governança rapidamente quando há mudanças regulatórias.

Tudo isso somado à dificuldade de mensurar o ROI das estratégias de governança de dados são fatores que impedem as empresas de gabaritarem o checklist que as torna totalmente data-driven.

Precisa de ajuda com a governança de dados? Conheça o Niteo Data Governance, nosso framework de práticas e serviços dedicados à implementação de estratégias de governança eficazes.

E onde a Looker Platform entra nessa história?

A Looker Platform é uma plataforma de Business Intelligence (BI) de autoatendimento, que facilita a análise de dados e proporciona insights acionáveis de maneira eficiente e integrada.

Originalmente desenvolvida como uma marca independente, a Looker foi adquirida pela Google em 2019.

Desde então, passou a fazer parte do Google Cloud, consolidando todos os produtos de BI sob um único guarda-chuva.

Listei as principais funcionalidades dessa plataforma. Veja abaixo.

GenAI (Inteligência Artificial Generativa)

A Looker possui GenAI integrada, baseada em modelos semânticos do Gemini, para acelerar os fluxos de trabalhos com dados, como gerar dashboards e relatórios, obter insights mais rápido e melhorar a precisão e a eficiência das análises.

Também fornece API para integrar a GenAI em aplicativos de dados internos, proporcionando uma interface de linguagem natural para usuários não-técnicos.

Integração e conectividade de dados

A plataforma Looker oferece conectividade nativa com diversos bancos de dados, aplicativos e serviços na nuvem, o que facilita a consolidação de dados de diferentes silos.

Modelagem de dados

A Looker usa uma linguagem própria de modelagem de dados, a LookML, que permite criar modelos de dados dinâmicos e adaptáveis à IA, sem scripts extensivos.

Ciência de dados e machine learning

Também suporta a integração com ferramentas avançadas de ML, como BigQuery ML e Vertex AI. Isso facilita criar e implementar modelos de machine learning diretamente na plataforma.

Criação de dashboards e relatórios interativos

Com Looker é possível criar visualizações de dados personalizadas que podem ser compartilhadas e embedadas aos seus aplicativos de negócio para uma experiência de exploração de dados totalmente integrada.

Governança e segurança de dados

A Looker Platform oferece controle de acesso detalhado e políticas robustas de segurança para proteger dados sensíveis e garantir conformidade com regulamentações como GDPR e LGPD.

Ferramentas de colaboração e compartilhamento

Com Looker, é possível colaborar com sua equipe ao compartilhar visuais e insights e integrar outras ferramentas de colaboração, como Google Workspace.

Como a Looker Platform resolve os desafios de dados

Se você se identificou com os desafios que mencionei, sabe como esses obstáculos podem dificultar a análise de dados e, consequentemente, o sucesso empresarial.

Posso te dizer que a Looker não apenas aborda esses problemas de frente, como transforma a maneira que as organizações gerenciam e usam seus dados.

É assim que se constrói uma organização verdadeiramente data-driven.

Agora, quero trazer os benefícios da Looker mais para perto da realidade da sua organização.

Separei alguns exemplos. Acompanhe comigo.

Integração de dados e visualizações avançadas

A Looker facilita a integração de dados de diversas fontes ao permitir a consolidação de informações em uma única plataforma. Isso proporciona uma visão holística e abrangente das operações empresariais.

Por exemplo, sua empresa pode usar a Looker para unificar dados de vendas, marketing finanças e operações. A partir disso, conseguimos criar dashboards e “Looks” (relatórios) avançados que oferecem insights detalhados.

Automação de relatórios e monitoramento em tempo real

A necessidade de relatórios precisos e de monitoramento contínuo dos dados é muito importante para tomada de decisões mais rápidas e assertivas.

Com a Looker, é possível automatizar a geração de relatórios periódicos e garantir que as informações mais recentes estejam sempre disponíveis aos tomadores de decisão.

Além disso, a plataforma permite o monitoramento em tempo real de indicadores-chave de desempenho (KPIs), o que possibilita uma resposta ágil a mudanças e desafios emergentes.

Melhoria na tomada de decisões com GenAI

Com Gemini (IA generativa da Google) integrado à plataforma Looker, é possível obter insights acionáveis de maneira rápida e confiável, o que elimina a necessidade de compilar manualmente grandes volumes de dados.

A GenAI na Looker ajuda as empresas a tomarem melhores decisões ao transformar dados complexos em insights fáceis de entender.

Basicamente, o Gemini fica responsável por interpretar os dados e apresentar informações importantes de forma visual e intuitiva, ou em linguagem natural.

Isso permite que os líderes empresariais identifiquem tendências, padrões e oportunidades rapidamente, sem precisarem ser especialistas em análise de dados.

Recomendo também esta leitura, que pode enriquecer seu conhecimento: Quais os 5 requisitos para uma infraestrutura de IA? Entenda o momento de modernizar a sua.

Casos de uso da Looker Platform

Até aqui, fica claro como a Looker Platform é uma ferramenta incrivelmente versátil e eficiente. Mas e de forma prática, como ela pode ser aplicada a diferentes nichos de mercado?

A seguir, te mostro alguns dos casos de uso mais comuns.

Varejo

No setor varejista, a otimização de estoque e a previsão de demanda são cruciais para garantir que os produtos certos estejam disponíveis aos clientes.

Aqui na Niteo, o que fazemos é implementar projetos em empresas de varejo baseados em Looker e Gemini.

Com essas tecnologias e a expertise do nosso time técnico, ajudamos os varejistas a integrar dados de vendas passadas, tendências de mercado e comportamento do consumidor, por exemplo, para que eles possam prever demandas futuras, entender as sazonalidades e, assim, ajustar os níveis de estoque de maneira adequada.

Tudo isso usando a linguagem natural para conversar com a GenAI integrada aos dashboards e Looks e obter recomendações precisas para o momento da empresa.

Os resultados? Nossos clientes conseguem reduzir custos e desperdícios, além de melhorar a satisfação do cliente, impactando positivamente tanto a eficiência operacional quanto as vendas.

Monetização de dados no varejo

Além de otimizar estoque e prever demandas, Looker e GenAI também são ferramentas poderosas para estratégias de monetização de dados no varejo.

Com o Niteo Data Monetization, podemos ajudar empresas varejistas, por exemplo, a desenvolver aplicativos de monetização com dashboards e GenAI integrados para a venda de insights importantes aos seus fornecedores.

É possível compartilhar informações sobre os produtos mais comprados por determinado público ou mesmo dados detalhados sobre a sazonalidade de produtos específicos.

Isso não só gera uma nova fonte de receita para essas empresas, como também fortalece a relação com os fornecedores ao oferecer-lhes dados precisos para otimizar suas próprias operações.

Saúde

Na área da saúde, a análise de dados de pacientes melhora a qualidade do atendimento e os resultados clínicos.

Na Niteo, ajudamos hospitais, clínicas e empresas da indústria farmacêutica a desenvolver visualizações de dados customizadas com Looker e IA generativa, para integrar dados de registros eletrônicos de saúde (EHR), pesquisas de satisfação de pacientes, informações de tratamento e muitas outras.

Isso facilita a análise de padrões e tendências, a eficácia de tratamentos, o que permite intervenções mais rápidas e eficientes.

Tenho visto como essas análises podem reduzir o tempo de internação, melhorar a adesão aos tratamentos propostos e aumentar a satisfação geral dos pacientes.

Monetização de dados na área da saúde

Na área da saúde, podemos usar Looker e GenAI para estratégias de monetização que beneficiam desde clínicas até a indústria farmacêutica.

Numa clínica, por exemplo, podemos ajudar a desenvolver um aplicativo que incorpora dashboards da Looker e o Gemini para vender insights detalhados sobre o consumo de medicamentos pelos pacientes.

Esses dados, como os medicamentos mais prescritos e as tendências de uso ao longo do tempo, são extremamente valiosos para as empresas farmacêuticas, que podem usar essas informações para ajustar suas estratégias de produção e marketing.

Além da nova fonte de receita para a clínica, essa prática contribui para uma colaboração mais eficaz com a indústria farmacêutica, melhorando a disponibilidade e o desenvolvimento de medicamentos.

Convido você a ler este caso de sucesso para se inspirar: Um caso de sucesso: como monetizar dados e inovar produtos com Looker e Gemini.

Finanças

No setor financeiro, o monitoramento de riscos e a conformidade regulatória são importantes para a segurança e a estabilidade das operações.

Na Niteo, ajudamos instituições financeiras a criar sistemas de monitoramento e compliance que minimizam possibilidades de fraudes e aumentam a confiança dos clientes.

Através da Looker, podemos desenvolver visualizações de dados que permitem monitorar transações em tempo real, identificar comportamentos suspeitos para que nossos clientes tomem medidas proativas e que, acima de tudo, estejam em conformidade com normas e legislações vigentes.  

Monetização de dados no setor financeiro

No setor financeiro, podemos usar Looker e GenAI para transformar a vasta quantidade de dados disponíveis em oportunidades de monetização.

Com essas tecnologias, bancos e instituições financeiras podem desenvolver aplicativos com dashboards e IA generativa incorporados, para comercializar insights às seguradoras e aos gestores de fundos sobre padrões de gastos dos consumidores, tendências de investimento e comportamento de poupança.

Informações como essas ajudam as empresas a entender melhor o comportamento financeiro dos consumidores, permitindo criar produtos e campanhas mais eficazes.

Assim, a monetização de dados no setor financeiro não só gera uma nova fonte de receita para as instituições financeiras, como também promove uma economia orientada por dados.

Indústria

Quanto ao setor industrial, entre outras possibilidades, as empresas podem monitorar o desempenho das máquinas em tempo real e prever falhas antes que elas ocorram.

Isso é feito quando integramos dados de sensores e sistemas de gestão de manufatura em dashboards e relatórios customizados na Looker.

Em projetos industriais, vimos como essas práticas podem reduzir os custos de manutenção e aumentar a eficiência da fábrica, proporcionando um retorno sobre o investimento (ROI) tangível.

Monetização de dados na indústria

Aqui na Niteo, podemos desenvolver projetos com Looker e Gemini para estratégias de monetização de dados que melhoram a eficiência da cadeia de suprimentos.

Empresas industriais podem ter um aplicativo que possibilita a venda de insights sobre a gestão de estoque, os tempos de entrega e a demanda por materiais.

Por exemplo, dados sobre frequência de pedidos, variações sazonais na demanda e rotas de entrega são extremamente valiosos para fornecedores de matérias-primas e parceiros de logística.

Essas informações ajudam a otimizar o planejamento e a coordenação ao longo da cadeia de suprimentos, garantindo que os materiais certos estejam disponíveis no momento certo, o que reduz custos associados a excessos ou faltas de estoque.

Além da nova fonte de receita na indústria, a monetização de dados é capaz de promover uma cadeia de suprimentos mais ágil e responsiva.

Evolução digital

A evolução digital é uma jornada contínua que permeia organizações de todos os nichos.

Nesse sentido, a Looker e o Gemini ajudam empresas a identificar novas oportunidades de negócios através da análise de grandes e complexos volumes de dados.

Isso inclui a criação de produtos e serviços inovadores, além da otimização de processos existentes para gerar novas fontes de receita.

A monetização de dados, que mencionei nos tópicos anteriores, é um bom exemplo.

Ao transformar dados brutos em informações estratégicas, sua empresa pode usar todo o potencial dos dados, inclusive os subutilizados, para melhorar operações internas, ao mesmo tempo em que explora novos modelos de negócios, como a venda de insights para terceiros.

Muitas organizações nos procuram para impulsionar a estratégia empresarial por meio da monetização de dados.

Isso porque nosso serviço Niteo Data Monetization dispõe de um framework desenhado para descobrir, desenvolver e implementar maneiras de alinhar ativos de dados com estratégias de negócio eficazes, conforme as necessidades de cada empresa. Fale com a gente para saber mais!

Mais um dos produtos da família Looker que permite uma monetização de dados estratégica é o Looker Embedded. Conheça mais sobre a ferramenta que ajuda você a criar produtos de dados: Vá além dos insights: enriqueça produtos e serviços com análises incorporadas e IA generativa.

O papel da parceria estratégica na implementação de projetos com a Looker Platform

Na jornada para se tornar uma organização data-driven, a escolha de um parceiro estratégico pode ser o diferencial entre o sucesso e a estagnação.

Projetos que envolvem a Looker Platform não são apenas sobre a implementação de uma ferramenta, mas sim sobre transformar dados em um ativo estratégico.

Para isso, é essencial contar com parceiros especializados em Data & Analytics e Inteligência Artificial, que entendam profundamente as nuances e os desafios envolvidos.

Aqui na Niteo, temos orgulho de ser Google Cloud Partner. Por isso, nosso compromisso é ajudar as empresas a obter o pleno potencial da Looker Platform combinada à GenAI, entre outras tecnologias da Google.

Ainda está na dúvida sobre como uma parceria estratégica pode agregar valor ao seu projeto?

Vem comigo que te conto:

1. Expertise na implementação e na customização da plataforma: fazemos o possível para que as funções da Looker estejam alinhadas aos seus objetivos de negócio.
2. Conhecimento profundo da plataforma: é assim que maximizamos seu potencial, seus investimentos e sua eficiência.
3. Equipe especializada em Data & Analytics e IA: com mais de 19 anos no mercado, ajudamos a integrar técnicas e práticas avançadas de dados e IA para gerar os melhores insights.
4. Abordagem personalizada: nosso foco é atender às necessidades específicas de cada cliente.
5. Suporte contínuo e treinamento: garantimos que sua equipe consiga usar a plataforma com confiança.
6. Adoção de melhores metodologias e inovação contínua: estamos sempre atualizados sobre as melhores práticas do mercado para elevar a competitividade da sua empresa.

A jornada data-driven da sua empresa começa aqui: descubra as possibilidades com a Looker Platform

Na Niteo, temos visto em primeira mão como a Looker pode capacitar empresas a se tornarem verdadeiramente data-driven.

Essa transformação é possível graças às capacidades robustas da plataforma, que permite desde a análise e visualização avançadas dos dados – com IA generativa – até a integração de diferentes fontes de informação em um ambiente unificado.

Uma análise de dados eficiente é fundamental para qualquer organização que deseja se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.

E a Looker Platform se revela uma aliada estratégica na jornada para a excelência em Data & Analytics.

Te convido então a explorar o potencial dessa ferramenta e a descobrir como ela pode transformar sua abordagem em relação aos dados.

Vamos conversar? Contate a Niteo para saber mais sobre como implementar projetos de Data & Analytics e Inteligência Artificial com a Looker Platform.

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

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No panorama atual da tecnologia, compreender profundamente os componentes da infraestrutura de TI moderna é uma necessidade para as organizações.

Ao adotar e implementar práticas e soluções adequadas, as empresas podem otimizar operações, garantir segurança e se posicionar estrategicamente em um mundo cada vez mais digitalizado.

A infraestrutura de TI evoluiu muito nos últimos anos, transformando-se em uma complexa rede de soluções interconectadas.

Para desvendar esse intricado universo, vamos adentrar conceitualmente em seus elementos e explorar exemplos práticos de implementação, buscando uma compreensão mais profunda e didática de como alcançar uma infra moderna, escalável e otimizada.

Mas esta jornada conceitual é apenas o começo. A verdadeira transformação ocorre quando as organizações aplicam esses conceitos em suas operações diárias. Continue a leitura para compreender os motivos.

Importância estratégica da infraestrutura de TI moderna e seus elementos

No mundo dos negócios, a infraestrutura de TI não é apenas uma ferramenta operacional, mas uma alavanca estratégica.

Ela é o suporte para organizações evoluírem digitalmente e escalarem seus negócios a fim de se manterem relevantes no mercado, respondendo rapidamente às mudanças.

Os líderes devem reconhecer a infraestrutura como a base para alcançar a excelência operacional, impulsionar a inovação e garantir uma vantagem competitiva sustentável.

E para que isso seja possível, existem seis pilares que sustentam a infraestrutura moderna de modo que ela esteja sempre preparada para as cargas de trabalho e para o crescimento da organização.

1. Migração para a Nuvem

A migração para a nuvem envolve transferir recursos digitais – dados, aplicações e serviços – de servidores físicos locais para data centers virtualizados na internet.

IaaS, PaaS e SaaS são os três modelos principais, oferecendo infraestrutura, plataforma e software como serviços, respectivamente.

Inclusive, segundo previsões da consultoria IDC, os gastos com IaaS e PaaS no Brasil em 2023 devem ser 41% maiores do que em 2022. Isso representa a forte tendência do amadurecimento da nuvem como estratégia de negócio para maior controle de gastos.

Pense na migração para a nuvem como a diferença entre possuir uma biblioteca física e usar um Kindle. Em vez de comprar e armazenar fisicamente cada livro, você os baixa e lê conforme a necessidade.

Exemplo de implementação

Uma empresa que possui um site de e-commerce decide migrar seu banco de dados local para a nuvem.

Eles optam por uma solução IaaS, permitindo escalar facilmente os recursos conforme o tráfego do site cresce.

Eles selecionam um provedor, planejam a transferência de dados, testam o novo ambiente e, finalmente, realizam a migração.

Por que isso é importante?

Redução de custos: elimina a necessidade de manter e atualizar hardwares caros.

Escala flexível: capacidade de ajustar recursos rapidamente de acordo com a demanda, evitando gastos desnecessários.

Acessibilidade: permite o acesso a dados e aplicações de qualquer lugar, facilitando o trabalho remoto e a colaboração global.

Recuperação de desastres: facilita a implementação de soluções de backup e recuperação, protegendo os dados contra perdas inesperadas.

2. Automação de Processos de TI

A automação envolve usar tecnologia para realizar tarefas rotineiras sem a necessidade de intervenção humana.

Isso varia desde simples scripts até sistemas sofisticados como RPA (Automação Robótica de Processos).

Imagine ter um robô de cozinha. Em vez de preparar manualmente cada refeição, você fornece os ingredientes e o robô faz o trabalho.

Exemplo de implementação

Um departamento de RH está sobrecarregado com o processamento manual de folhas de pagamento.

A empresa decide implementar uma solução RPA, onde um “robô” é programado para coletar dados de presença, calcular salários e processar pagamentos.

Isso reduz erros e libera o departamento de RH para tarefas mais estratégicas.

Por que isso é importante?

Eficiência operacional: reduz o tempo gasto em tarefas repetitivas, permitindo que a equipe se concentre em atividades mais estratégicas.

Redução de erros: minimiza erros humanos, garantindo processos mais precisos e confiáveis.

Economia de custos: diminui a necessidade de mão-de-obra para tarefas rotineiras, resultando em economia de longo prazo.

Melhoria contínua: facilita a coleta e análise de dados, permitindo otimizações constantes.

3. Edge Computing

O Edge Computing processa dados perto da fonte de geração, seja um dispositivo IoT ou um sensor, em vez de enviá-los a um data center centralizado.

Se a nuvem é uma biblioteca central onde todos os livros estão armazenados, o Edge Computing é como ter um pequeno depósito de livros em sua casa, facilitando o acesso rápido aos títulos que você mais utiliza.

Exemplo de implementação

Uma fábrica instala sensores IoT em suas máquinas para monitorar a eficiência.

No lugar de enviar todos os dados para um servidor central, eles são processados localmente.

Se um sensor detecta um problema, ele pode desligar imediatamente a máquina afetada, evitando danos.

Por que isso é importante?

Latência reduzida: garante respostas rápidas e experiências de usuário aprimoradas.

Economia de banda: reduz a quantidade de dados que precisam ser transferidos para a nuvem, economizando custos de transmissão.

Segurança aprimorada: reduz o risco associado à transmissão de informações sensíveis.

Desempenho otimizado: garante que aplicações críticas recebam os recursos necessários para operar eficientemente.

4. Modernização do Data Center

Significa atualizar infraestruturas de TI antigas para tecnologias mais recentes, otimizando desempenho, eficiência energética e capacidade de armazenamento.

Imagine morar em uma casa antiga e decidir reformá-la. A modernização do data center é semelhante: substituir sistemas antigos por novos, mais eficientes e espaçosos.

Exemplo de implementação

Um hospital decide modernizar seu data center. Eles substituem servidores antigos por novos modelos, implementam sistemas de resfriamento eficientes e adotam soluções de armazenamento de alta capacidade, melhorando o desempenho geral e a eficiência energética.

Por que isso é importante?

Desempenho superior: equipamentos e soluções mais recentes garantem operações mais rápidas e confiáveis.

Eficiência energética: novas tecnologias consomem menos energia, reduzindo custos e impacto ambiental.

Escalabilidade: infraestruturas de ti modernas são projetadas para crescer com a empresa, evitando gastos futuros inesperados.

Segurança reforçada: equipamentos atualizados vêm com melhores medidas de segurança, protegendo contra ameaças emergentes.

5. Infraestrutura como Código (IaC)

A IaC é uma prática que usa scripts e outras tecnologias para automatizar o provisionamento e a gestão de infraestruturas, permitindo que os recursos de TI sejam provisionados e geridos de forma programática.

Pense na IaC como construir com blocos de LEGO. Em vez de montar manualmente cada peça, você tem um manual (script) que indica exatamente onde cada bloco deve ser colocado, garantindo que o resultado seja o mesmo toda vez que você construir.

Exemplo de implementação

Uma startup deseja estabelecer ambientes de desenvolvimento, teste e produção idênticos para sua aplicação. Usando IaC, a startup desenvolve scripts que definem a configuração exata de cada ambiente.

Assim, sempre que precisarem criar um ambiente ou replicar um que já exista, usam o script mais adequado para garantir consistência e reduzir erros humanos.

Por que isso é importante?

Consistência: garante ambientes idênticos, reduzindo discrepâncias e erros entre desenvolvimento, teste e produção.

Rapidez na implantação: permite a criação rápida de ambientes, acelerando o lançamento de novas aplicações.

Versionamento: facilita o rastreamento de mudanças e a reversão para configurações anteriores se necessário.

Colaboração aprimorada: equipes podem colaborar usando o mesmo conjunto de ferramentas e práticas.

6. Redes Definidas por Software (SDN)

A SDN separa o plano de controle (a parte da rede que decide como os pacotes de dados devem se mover) do plano de dados (a parte que realmente move os pacotes), permitindo um controle mais centralizado e flexível da rede.

Imagine uma ferrovia: os trilhos são o plano de dados. E os sinais de tráfego que direcionam os trens são o plano de controle.

Em uma SDN, em vez de cada sinal operar independentemente, todos eles são controlados centralmente, garantindo um fluxo mais eficiente dos trens.

Exemplo de implementação

Uma universidade possui vários campi interconectados. Eles implementam a SDN para gerenciar o tráfego entre os campi. Então ela prioriza aplicações críticas, como transmissões de videoconferências, e garante que a largura de banda seja usada de maneira otimizada.

Por que isso é importante?

Flexibilidade: permite ajustes rápidos na rede conforme as necessidades da empresa.

Visibilidade centralizada: oferece uma visão unificada da rede, facilitando o monitoramento e a detecção de problemas.

Otimização de recursos: garante que a largura de banda seja usada eficientemente, priorizando aplicações críticas.

Segurança reforçada: facilita a implementação de políticas de segurança e a segmentação da rede.

Concluir um entendimento profundo desses conceitos é crucial para aproveitar as vantagens da infraestrutura de TI moderna.

Ao explorar cada serviço em profundidade e visualizar exemplos práticos de implementação, organizações podem traçar estratégias mais robustas e eficientes para sua jornada digital.

Leia também: 5 requisitos para uma infraestrutura de IA de sucesso.

Como a Niteo te ajuda a conquistar uma infraestrutura de TI moderna

Num mundo em plena digitalização, onde a infraestrutura de TI tornou-se a espinha dorsal de muitos negócios, compreender e modernizar esses sistemas é mais do que uma necessidade – é uma vantagem competitiva.

No coração dessa revolução está a Niteo, pioneira em soluções de TI e recentemente expandida com a inauguração de uma nova área de infraestrutura, posicionando-se como líder em transformações digitais e otimizações infraestruturais.

Com a chancela de parceira de infraestrutura aprovada pela Microsoft, nós não só entendemos o panorama da infraestrutura de TI moderna, mas também trazemos expertise em negócios para oferecer serviços de suporte, sustentação e monitoramento.

Além disso, a opção de infraestrutura on-demand da Niteo permite que as empresas tenham especialistas em infraestrutura para implementar e gerenciar seus projetos internos.

Em resumo, a verdadeira transformação digital vai além da simples adoção de novas tecnologias. Trata-se de escolher o parceiro certo para sua jornada.

E se você busca por inovação, eficiência e excelência em serviços de infraestrutura de TI, somos a escolha ideal para sua empresa. Conte com a Niteo para maximizar o potencial de sua infra!

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

The post Infraestrutura de TI Moderna: uma imersão conceitual e didática appeared first on Blog Niteo.

Não é novidade que uma infraestrutura de TI deve estar sempre pronta e adaptada para suportar as mudanças de negócios e acompanhar a evolução na transformação digital impulsionadas pela alta digitalização.

Costumo dizer que esse é um fator primordial para as organizações conseguirem inovar e, principalmente, escalarem suas operações de maneira ágil e segura.

Afinal, se os negócios buscam mais vantagem competitiva, precisam ter condições de se adaptar rapidamente a constante transformação dos hábitos e exigências de seus consumidores.

E quando trazemos a inteligência artificial para este contexto, a importância de uma infraestrutura de TI organizada, robusta e escalável é ainda maior.

Não precisa ser nenhum guru no mundo da tecnologia. Ao acompanhar inúmeras tendências e pesquisas, é evidente o quanto os diversos modelos de IA serão cada vez mais propagados nas organizações.

A estimativa é de que o mercado de inteligência artificial cresça vinte vezes até 2030. De US$ 100 bilhões, ele pode chegar a quase US$ 2 trilhões neste período. O estudo foi divulgado na Statista, plataforma global de dados de mercado, e revela a magnitude dessa tecnologia.

A era da IA e o impacto nos negócios

A inteligência artificial é como um raio-x para o futuro dos negócios. Com ela, podemos descobrir o potencial de novos produtos, serviços e proporcionar experiências memoráveis para nossos clientes e colaboradores.

Das linhas de produção até os setores de saúde, marketing, vendas, pesquisa e análise, a IA deixa sua marca em todos os cantos do mundo empresarial, com soluções tanto simples como complexas.

Essa tecnologia consegue revelar o que está escondido nas entrelinhas dos dados corporativos. Com isso, fornece insights valiosos para embasar nossas decisões de forma segura e eficaz.

Além disso, a IA é o elemento central por trás da automação, eliminando as tarefas manuais e repetitivas do nosso cotidiano, como ao gerar rascunhos de propostas e documentos e sintetizar informações.

No entanto, essa jornada é como uma montanha-russa em alta velocidade. O crescimento exponencial dos modelos de IA torna a tarefa de dominá-los um verdadeiro desafio.

Por isso, as organizações devem investir numa infraestrutura capaz de lidar com o volume massivo de dados gerados pela IA, assim como de oferecer o poder computacional necessário para treinar e executar os modelos com eficiência.

Como é a Infraestrutura de TI na era da IA

Uma infraestrutura de IA é o cerne do sucesso em tempos revolucionários. Ela deve ser uma fundação sólida, projetada para sustentar as demandas mais complexas da inteligência artificial, como processamento de linguagem natural, machine learning e deep learning.

Neste cenário onde as fronteiras tecnológicas são constantemente desafiadas, a infraestrutura precisa ser ágil, escalável, segura, altamente flexível e disponível, adaptando-se ao ritmo acelerado da inovação.

A velocidade é vital para o processamento rápido e eficiente dos dados, enquanto a escalabilidade permite enfrentar os desafios crescentes.

A flexibilidade garante que a infraestrutura se adapte a diferentes cenários e necessidades, enquanto a alta disponibilidade é essencial para operações ininterruptas e seguras.

E por falar em segurança, precisamos construir muros impenetráveis para proteger os dados sensíveis em um ambiente cada vez mais conectado. O risco de ameaças cibernéticas é real e deve ser combatido com soluções robustas e estratégicas.

Não podemos nos esquecer da capacidade de aprendizado e evolução contínua. A infraestrutura de IA deve abraçar o conceito de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, permitindo que ela própria aprenda e otimize seu desempenho ao longo do tempo.

Com a adoção crescente da IA, é fundamental que a infraestrutura esteja preparada para acompanhar não apenas as demandas atuais, mas também as que estão por vir.

Em vez de construir um edifício frágil, devemos erguer uma fortaleza tecnológica, que enfrente as dificuldades da era da IA com muita resiliência e rapidez.

Como identificar as necessidades de infraestrutura e implementar um roteiro de modernização

Apesar da importância de se ter uma infraestrutura de TI otimizada para IA, uma pesquisa recente da consultoria IDC revelou um cenário preocupante para sua implantação eficaz.

Entre os entrevistados, apenas um terço dos 31% que já implementaram a IA em suas operações declara ter alcançado um estágio maduro de adoção, no qual toda a organização colhe os benefícios da estratégia.

Essa taxa de sucesso é prejudicada pela falta de recursos adequados ou de infraestrutura projetada especificamente para atender às demandas da IA.

Acho isso compreensível, uma vez que a gestão da infraestrutura de IA é complexa e requer o uso de ferramentas, serviços e diretrizes que garantam sua longevidade em operações responsáveis, éticas e confiáveis.

Abaixo, listo uma série de práticas que ajudarão sua organização a identificar as necessidades de infraestrutura de TI e começar a implementação bem-sucedida da IA.

1.      Avalie o estágio atual da empresa

A modernização da infraestrutura para IA é uma jornada essencial para a competitividade e inovação nas empresas.

É crucial, portanto, avaliar cuidadosamente se sua organização está preparada para começar essa transformação.

Analise seus recursos tecnológicos vigentes e identifique se eles atendem às demandas atuais e futuras dos projetos de IA que estiver planejando.

Comece pensando nos pequenos casos de uso, e vá expandindo as possibilidades à medida que encontrar as respostas.

Além disso, considere a migração de suas operações para a nuvem, que oferece economia, escalabilidade e flexibilidade necessárias para as operações com IA.

Modernizar todos os sistemas legados é de suma importância para que a IA trabalhe em cima de dados integrados e atualizados.

Uma análise minuciosa de suas necessidades permitirá estabelecer a base sólida para uma infraestrutura de sucesso.

2.      Liste os recursos necessários e defina seu orçamento

O sucesso da modernização de sua infraestrutura de TI para IA requer a combinação certa de recursos humanos e tecnológicos.

Identifique se sua equipe possui as habilidades necessárias para implementar estratégias de IA e treinar modelos de forma eficiente, e se elas têm tempo para isso.

Se necessário, o Outsourcing de TI pode ser uma alternativa para fornecer especialistas qualificados instantaneamente, otimizando tempo e recursos internos.

Além disso, liste ferramentas, softwares e possíveis provedores de serviços que impulsionarão sua modernização.

E, defina um orçamento claro, pois isso permitirá priorizar ações e alocar recursos para iniciativas prioritárias.

3.      Crie seu roteiro de modernização

Com recursos e orçamento definidos, crie um roteiro de modernização alinhado com as prioridades da empresa.

Defina metas claras e etapas de implementação que atendam às suas necessidades específicas de infraestrutura de IA.

Esse roteiro será seu guia para o progresso contínuo e eficaz ao longo da jornada de modernização.

4.      Crie uma cultura de modernização

A modernização da infraestrutura de TI para IA transcende o departamento de TI por impactar toda a organização.

Dessa forma, antes de iniciar as ações, é importante mudar a mentalidade na empresa e estabelecer uma cultura de inovação em todos os níveis, desde profissionais técnicos até as áreas de negócios.

Todos devem compreender a relevância dessas mudanças e como elas beneficiarão a empresa a longo prazo, trazendo os recursos avançados da IA para impulsionar seu crescimento.

Engajar a todos nesse processo é fundamental para o sucesso da estratégia desde o início.

5.      Comece as implementações necessárias

Agora é hora de colocar em prática as ações descritas no roteiro de modernização.

Inicie com as áreas prioritárias, implementando estratégias e soluções que promovam uma infraestrutura sólida e preparada para IA nos setores definidos.

Não deixe de acompanhar de perto esta etapa. Esses primeiros passos fornecerão insights valiosos para o progresso e ajustes posteriores.

6.      Mensure os impactos das primeiras ações

Mensurar os impactos iniciais das suas ações será fundamental para compreender os pontos fortes e os gargalos do processo de modernização.

Essa avaliação permitirá identificar onde as implementações foram bem-sucedidas e onde é necessário ajustar as abordagens.

Além disso, resultados positivos motivam os profissionais envolvidos a continuarem comprometidos com o sucesso da modernização.

Por isso, avalie constantemente como sua organização está se saindo em relação às primeiras etapas concluídas do roteiro.

7.      Avance em seu roteiro de modernização conforme as necessidades

À medida que as implementações avançam e os resultados positivos se confirmam, continue avançando com o roteiro de modernização.

Ajuste-o conforme as necessidades e os recursos disponíveis da empresa. Garanta um progresso contínuo e sustentável rumo a uma infraestrutura altamente eficiente e preparada para a era da IA.

A busca constante pela melhoria fará sua empresa estar sempre preparada para enfrentar os desafios e oportunidades do futuro com confiança e sucesso.

E não se esqueça de manter o ritmo da transformação. O trabalho não para por aqui. Ao contrário, ele será permanente, pois uma infraestrutura eficiente requer atualizações e análises frequentes.

Você não está só! Conte com especialistas para auxiliar sua organização

Investir em uma infraestrutura adequada é essencial para desbloquear todo o valor da inteligência artificial e alcançar resultados realmente significativos nos negócios.

Porém, sei o quanto pode ser desafiador assumir essa tarefa nas organizações. A alta complexidade desse processo pode fazer até mesmo os líderes desistirem de implementar a IA em seus negócios, os impedindo de aproveitar sua amplitude de benefícios.

Modernizar a infraestrutura de TI e mantê-la relevante na era da IA requer planejamento e ações sob medida para sua organização.

Portanto, ao embarcar nessa jornada, busque parceiros confiáveis para te auxiliar. Afinal, este é um investimento de longo prazo, que deve ser aprimorado e reavaliado constantemente.

A Niteo compreende a importância desse desafio e está preparada para auxiliar sua empresa a conquistar uma infraestrutura robusta, resiliente e segura, que atenda perfeitamente aos seus objetivos com a IA.

Temos especialistas com capacidades técnicas e experiência para mapear as necessidades de sua organização e implementar projetos responsáveis e personalizados.

Possuímos também qualificação comprovada por meio do programa Microsoft Cloud Partner, no qual conquistamos nossas designações de “Infraestrutura Azure”, “Dados e IA” e “Inovação Digital e de Aplicativos”.

Se você busca maximizar o potencial de seus projetos de IA e obter resultados diferenciados, não hesite em contatar a Niteo.

Nossa equipe especializada irá colaborar em sua jornada, fornecendo a expertise e a tecnologia necessárias para o sucesso de sua estratégia.

Leia também: IA generativa: 3 estratégias de dados que ditarão sua eficácia.

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Apesar das organizações investirem no armazenamento de dados, elas ainda lutam para realizar análises eficazes e capturar insights baseados em informações.

Uma das razões pelas quais isso acontece é a dependência do departamento de TI ou de uma equipe de dados centralizada para fornecer insights acionáveis.

Durante anos, empresas criaram modelos BI a partir de ambientes centralizados e altamente complexos.

Porém, nos últimos tempos, novas ferramentas voltadas para usuários de negócio foram desenvolvidas e possibilitaram a eles criar e manipular informação de forma simples e rápida.

Assim, enfim, os gestores podem ter mais autonomia e velocidade para gerar e consumir os dados corporativos.

Self-service BI: poder para o usuário de negócio

Segundo o grupo de consultoria Gartner, “self-service business intelligence” é o conceito de que usuários não-técnicos possam criar e implantar suas próprias análises. Tudo isso, apoiado na estruturação de uma arquitetura corporativa e ferramentas que entregam autonomia na concepção e modelagem de relatórios e dashboards.

Ou seja, o conceito de autoatendimento em BI é o poder que os usuários de negócios têm de criar seus próprios relatórios personalizados e realizar suas consultas analíticas, quando e onde necessário.

O autosserviço torna-se efetivo após a empresa construir seus data marts (data warehouse), acessados pelo software self-service, respeitando privilégios de acesso e políticas de privacidade.

Ao disponibilizar uma ferramenta de BI de autoatendimento, a área de TI auxilia o usuário a compreender os dados disponíveis e os níveis das camadas de negócios.

Assim, ele pode se concentrar no significado dos dados no sistema de BI, não na tecnologia em si.

Leia também: 8 cuidados essenciais para alcançar uma visualização de dados confiável.

Os 4 pecados do self-service BI

Apesar das inúmeras vantagens, o uso de ferramentas de BI de autoatendimento pode trazer quatro consequências para sua organização caso não haja planejamento adequado, tais como:

1. Descontrole de custos

Custo de licenciamento exponencial com a expansão para outras áreas e para um número expressivo de usuários.

Duplicidade de gastos quando as áreas de negócios adquirem soluções desconsiderando outras opções relevantes ou até mesmo já licenciadas pela organização.

2. Ineficiência

Regras contidas em relatórios são comuns, o que imobiliza nesses o conhecimento e inibe seu reaproveitamento. O uso de ferramentas distintas ainda multiplica o problema.

Excesso e redundância de relatórios, desenvolvidos para suprir as diferenças de funcionalidades entre as três plataformas: web, tablet e mobile.

3. Ausência de governança

A adoção gradual e descentralizada desconsidera a governança (informação e controle de local, autor, tamanho e permissionamento dos arquivos dos relatórios, por exemplo.

O foco departamental e armazenamento dos arquivos localmente, ou em servidores da rede (por vezes de intranet), mantém as regras nesses arquivos.

Todos os usuários são publicadores, desenvolvedores e consumidores dos relatórios, sem distinção, ou com distinção informal.

4. Perda de desempenho

A ampliação do uso requer volumes crescentes de dados pelas ferramentas. E isso exige maior poder de processamento local, na máquina de cada usuário, além de gerar gargalo na rede local, armazenamento, etc.

Os cuidados para não cair nessas armadilhas

Algumas dicas e boas práticas recomendadas na adoção do self-service BI referem-se, principalmente, ao planejamento e à governança da informação, que diferenciam claramente as informações corporativas e departamentais/pessoais geradas por TI e “power users”.

Treinamentos para usuários de negócio também são práticas aconselhadas para aliar conhecimento do negócio e técnico.

Os ganhos no uso do self-service BI são evidentes. Porém, as necessidades de cada empresa é que direcionarão a solução e as questões como segurança, integridade e disponibilização da informação, que devem ser cuidadosamente analisadas.

Para esclarecer as oportunidades e os desafios ao redor da governança, confira nosso webinar: Self-service BI sem abdicar da governança de dados.

Como escolher uma ferramenta de self-service BI

Ao iniciar ou ampliar o uso do self-service BI em sua organização, busque ferramentas que aliem a capacidade do self-service com um controle efetivo dos seus investimentos, eficiência na criação dos relatórios, governança, desempenho e escalabilidade.

Além de facilitar a análise dos dados para tomar decisões rápidas, a empresa também se beneficia quando a solução de BI possui recursos de compartilhamento de conjuntos de dados, relatórios e insights com toda a organização, acessível a partir de qualquer localidade.

É imperativo que a interface:

• seja intuitiva e fácil de usar;
• facilite a colaboração;
• esteja disponível em todos os dispositivos, local ou móvel, on-line e off-line.

Por sua vez, entre os diversos fatores que influenciam positivamente a adoção das ferramentas de autoatendimento BI, podemos citar:

• São aplicações que o próprio usuário pode baixar, de graça, e testar na versão final.
• A aquisição é facilitada. Os preços unitários não são elevados e as licenças são mensais, cobradas por usuário, usualmente pagas por meio de cartão de crédito corporativo.
• As ferramentas acompanham, em parte, o nível de sofisticação do usuário. Elas oferecem módulos que permitem desde a criação de relatórios detalhados até a carga e formatação dos dados diretamente na aplicação, com armazenamento local.
• Conforme a experiência de uso aumenta, seus requisitos se adaptam e atendem à demanda do usuário.

Ferramentas de BI acessíveis e intuitivas para desenvolver uma cultura de dados

A capacidade de transformar dados em insights acionáveis é fundamental para o sucesso de qualquer organização, principalmente nesta era em que o volume de informações aumenta exponencialmente.

Como mencionei ao longo do artigo, as ferramentas de self-service BI tornam esse processo mais acessível, permitindo que usuários de negócio coletem e analisem dados sem depender exclusivamente das equipes de TI.

Neste contexto, destaco duas plataformas que vêm se consolidando como líderes no mercado: Power BI da Microsoft e Looker do Google Cloud.

Inclusive, Microsoft e Google se posicionaram como líderes em plataformas de análises de dados e de Business Intelligence no quadrante Gartner de 2024:

Caso você precise de auxílio para definir a melhor ferramenta para sua empresa, conte com a Niteo.

Como sua parceira para serviços Microsoft e Google Cloud, através do Niteo Tech Discovery, mapeamos as necessidades da sua empresa em dados e tecnologias para sugerir e implementar aceleradores de negócios eficazes. Não deixe de falar com a gente antes de optar por qualquer plataforma.

Agora, explicarei um pouco mais sobre Power BI e Looker. Acompanhe!

Power BI: flexibilidade e integração para análise de dados

Uma ferramenta considerada referência em BI de autoatendimento é o Power BI da Microsoft. 

Este serviço baseado em nuvem é composto por software, aplicativos e conectores que visam integrar dados de diferentes fontes. Entre elas, estão warehouses, planilhas de Excel, redes sociais e outros softwares.

Empresas de diferentes tamanhos e setores podem usar o Power BI. O sistema auxilia todos que desejam modificar a forma de criar e visualizar relatórios e dashboards de dados.

Além disso, você e suas equipes têm acesso às atualizações das informações em tempo real. Há também a opção de trabalhar em workspaces pessoais e colaborativos.

Alguns dos recursos principais do Power BI abrangem:

• Power Query: ferramenta que possibilita a conexão de uma ou mais fontes de informações públicas e corporativas, tais como do seu banco de dados, Web ou Microsoft Excel.
• Power Pivot: programa que ajuda a modelar, relacionar e fazer cálculos simples ou complexos sobre Big Data.
• Power View: ferramenta que permite criar relatórios, gráficos, mapas e outros elementos interativos para analisar os dados.
• Power Map: permite analisar dados geoespaciais através de uma experiência de mapa em 3D.
• Power Q&A: é possível fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas sobre os relatórios criados.

No mais, o Power BI suporta linguagens de programação e de expressão específicas, como Python, R, M e DAX. Possibilitando, dessa forma, ir além das funções básicas para explorar análises ainda mais profundas e complexas.

Com esse conjunto de ferramentas integradas, a Microsoft mantém sua plataforma de dados em constante evolução para atender o avanço das demandas por soluções de Business Intelligence.

Saiba mais sobre o Power BI e como usá-lo: O que é Power BI, para que serve e suas vantagens para negócios.

Looker: potencializando a cultura data-driven com o Google Cloud

Além do Power BI, outra poderosa ferramenta de BI de autoatendimento que merece destaque é a Looker, parte do portfólio de produtos Google Cloud.

A plataforma Looker oferece uma interface low-code que facilita a coleta e a organização de dados, a análise desses ativos e a geração de insights acionáveis.

Além disso, integra inteligência artificial generativa (GenAI), baseada em modelos semânticos do Gemini, para otimizar a criação e interpretação de dashboards e relatórios.

Com suas funcionalidades avançadas de governança e segurança, a Looker se posiciona como uma excelente escolha para empresas que buscam uma solução de BI integrada e escalável.

Conheça a ferramenta de ponta a ponta: Looker Platform: a plataforma de BI que potencializa seus dados!

Caso de sucesso: Odebrecht Previdência

Para que você entenda na prática como o self-service BI pode ser importante para a sua empresa, conheça um dos nossos casos de sucesso, divulgado no site Enterprise da Microsoft: o projeto de BI para a Odebrecht Previdência.

A Odebrecht Previdência é o fundo de pensão privada da organização Odebrecht. Com o Self-Service BI da Microsoft, conseguiram domínio e rapidez no acesso a informações gerenciais, ações mais eficazes e criação de novas visões e gráficos.

Assim, foi possível trazer informações de lugares diferentes, consolidá-las e organizá-las para auxílio na tomada de decisões estratégicas.

Assista o vídeo: Odebrecht Previdência diferencia seu planejamento estratégico com self-service BI da Microsoft.

Como conciliar autonomia do usuário com governança de dados

Com o self-service BI, ou BI de autoatendimento, os usuários ganham autonomia e diminuem a dependência das equipes de TI para gerar ou atualizar todo e qualquer relatório.

Além de reduzir custos e aumentar a produtividade nas empresas, isso traz informações mais relevantes para a gestão.

Afinal, as áreas de negócio, como finanças, vendas e marketing, sabem bem para quais perguntas procurar respostas.

Como nada é tão simples, essa praticidade tem efeito: a governança de dados é fortemente impactada pelo self-service BI.

Não que seja impossível conciliar as duas coisas, crença ainda muito comum no mercado.

O Power BI e a plataforma Looker, por exemplo, oferecem recursos de segurança que permitem controlar e gerenciar o acesso de todos os colaboradores em diferentes níveis.

Além disso, mantêm a conformidade com as leis nacionais e internacionais de privacidade de dados.

Ao planejar a adoção de soluções de BI de autoatendimento é necessário implantar processos de utilização e governança consistentes, porque a competitividade de sua organização no futuro depende da definição dessas políticas hoje.

Caso a governança de dados seja um desafio na sua organização, a Niteo também pode ajudar.

Através do nosso framework de práticas e serviços dedicados à governança, ajudamos sua empresa a empregar as melhores práticas, usando tecnologias de ponta, como GenAI e machine learning.

Conheça o Niteo Data Governance e agende uma conversa com nossos especialistas. Será ótimo poder conversar com você!

Rafael Moralles

Chief Services Officer na Niteo

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