Nos dias de hoje, a transformação digital é uma prioridade para muitas empresas, especialmente quando o assunto é a adoção de Inteligência Artificial. Porém, existe um problema. que está passando despercebido por muitos: a crise de dados que se esconde atrás de silos e buckets de informações. Você já parou pra pensar em como a fragmentação de dados pode comprometer suas iniciativas de IA? Vamos explorar isso.
Entendendo a fragmentação dos dados
Historicamente, a maneira como estruturamos as informações tem sido bastante compartmentalizada. É como se as empresas tivessem criado “caixinhas” para armazenar dados de diferentes departamentos e sistemas. Esse modelo funcionava quando o maior desafio era apenas armazenar dados, mas agora que a capacidade não é mais um problema, a questão é outra: como obter uma visão holística e integrada das informações?
Segundo um estudo da Salesforce, cerca de 80% dos dados nas empresas são não estruturados, e 59% das organizações não possuem um acesso unificado e fácil aos dados necessários para a IA. Isso é um obstáculo e tanto para escalar operações. Imagine uma empresa gerenciando quase 900 aplicações, mas apenas 29% delas estão integradas... É uma verdadeira bagunça!
Soluções parciais: os CDPs
Uma das tentativas de resolver esse problema tem sido através das plataformas de dados de clientes (CDPs). Essas ferramentas visam unificar e agregar dados de clientes para criar perfis mais completos. Contudo, a realidade é que muitos CDPs falham em oferecer uma real unificação de dados, limitando-se às áreas de vendas e marketing. Isso significa que, em vez de ajudar, muitas vezes, eles acabam por intensificar a fragmentação.
A importância da unificação de dados para a IA
A integração de dados é fundamental se quisermos que a IA faça sentido dentro das empresas. Um sistema de IA eficaz precisa de um acesso coeso a dados, tanto estruturados quanto não estruturados, para gerar resultados concretos. E aqui é onde entra a proposta da Salesforce com seu Data Cloud, que promete ser a base unificada para ações inteligentes.
Evitando a movimentação de dados
Um conceito interessante que vem ganhando força é o da zero-copy, que propõe a integração de dados sem a necessidade. de movimentá-los fisicamente. Isso reduz custos e complezidade. Um exemplo prático é a FedEx, que utiliza essa abordagem para gerenciar seus dados de forma mais eficiente. Ao invés de mover dados de um lugar para outro, a ideia é acessar as informações diretamente onde elas estão.
Dicas práticas para melhorar a integração de dados
- Mapeie seus dados: Entenda onde cada pedaço de informação está armazenado e como ele se relaciona com outros dados.
- Invista em ferramentas de integração: Procure soluções que ofereçam integração em tempo real e que permitam a harmonização de dados de diferentes fontes.
- Fomente a colaboração entre departamentos: A integração de dados deve ser uma responsabilidade de todos, e não apenas de uma equipe específica.
- Experimente com IA: Teste modelos de IA em dados integrados para ver como a análise pode trazer insights valiosos.
Conclusão
O que fica claro é que a transformação em IA não é apenas uma questão de tecnologia, mas sim de como lidamos com os dados. Para que a IA realmente traga valor, precisamos de uma estratégia de dados unificada, com objetivos claros e uma visão abrangente das informações empresariais. Se você está enfrentando problemas com dados fragmentados, talvez seja a hora de repensar a infraestrutura e as ferramentas que está usando. Afinal, a inovação começa com a capacidade de acessar e utilizar dados de forma eficaz.
Então, como está a situação da sua empresa nesse aspecto? Você já considerou a possibilidade de integrar dados entre departamentos ou explorar plataformas de dados em tempo real? O impacto disso pode ser muito maior do que se imagina.