Luís Tirone – Blog Tinnova

Não é exagero dizer que os dados se tornaram o coração da nova economia. Em 2023, o volume global de dados gerados chegou a 120 zettabytes, e a projeção é que atinja 181 zettabytes até 2025. E o mais relevante: mais de 60% desses dados serão processados em tempo real. Eles já não servem apenas para relatórios retroativos: hoje, direcionam ações em tempo real, alimentam modelos de inteligência artificial, ajustam operações dinâmicas e criam novas fontes de receita. Mas para que isso aconteça, é preciso mais do que armazenar informação: é preciso arquitetura, integração, governança e estratégia. A evolução da infraestrutura de dados Durante décadas, os dados corporativos estiveram centralizados em data warehouses, otimizados para análises retroativas e relatórios executivos. Com o crescimento do volume, variedade e velocidade dos dados (os 3Vs do Big Data), surgiram os data lakes com maior flexibilidade para dados estruturados e não estruturados. Hoje, o desafio é ainda maior: dados precisam estar disponíveis em tempo real, distribuídos entre diferentes domínios, acessíveis por várias equipes e preparados para consumo por modelos de IA generativa. É nesse contexto que surgem arquiteturas como data mesh, streaming pipelines e lakehouses, com foco em escalabilidade, descentralização e governança. Dados como plataforma de decisão e automação Dados já não servem apenas para entender o passado. Eles são o insumo central de sistemas preditivos, modelos prescritivos e mecanismos de automação. Combinados a modelos de machine learning e IA generativa, dados permitem: Apesar disso, 83% dos dados nas empresas ainda estão isolados em silos e apenas 12% estão totalmente aproveitados para decisão em tempo real. A maturidade analítica de uma empresa hoje se mede pela sua capacidade de transformar dados em ação. Governança e cultura: os pilares invisíveis Com dados distribuídos por múltiplas fontes e sistemas, a governança se torna ainda mais crítica. Isso envolve: Mas a governança só é eficaz se acompanhada de uma cultura orientada a dados. Isso significa que as decisões precisam ser baseadas em evidências, com fluência analítica disseminada entre todas as áreas. Um dado marcante: apenas 29% das empresas dizem confiar totalmente nos dados que usam diariamente. Dados como produto e fonte de receita As empresas mais avançadas estão transformando seus dados em plataformas abertas. Não se trata mais de explorar os dados apenas internamente, mas de: Segundo a MIT Technology Review, 1 em cada 3 empresas já monetiza seus dados externamente — seja com vendas diretas ou produtos baseados em dados. No setor financeiro, o open finance é um exemplo claro. Mas essa tendência se estende para o varejo (comportamento de consumo), logística (dados de entrega e rastreamento), agro (clima, solo, produção) e saúde (histórico clínico). Case real Consolidação de dados para o setor jurídico de um banco digital Um banco digital brasileiro enfrentava um desafio significativo: consolidar dados dispersos em múltiplas bases de microserviços para atender ordens judiciais com prazo crítico e risco de multa. A Tinnova atuou com foco em: Resultados alcançados: Esse é um exemplo prático de como uma arquitetura de dados bem estruturada, com governança, automação e segurança, pode gerar valor imediato para o negócio. Barreiras técnicas e organizacionais Apesar do potencial, a evolução para uma estrutura moderna de dados esbarra em desafios: Superar essas barreiras exige uma abordagem transversal, com patrocínio executivo, gestão de mudança e investimentos em tecnologia, processos e pessoas. O papel da IA na cadeia de valor dos dados Modelos de IA generativa estão impulsionando uma nova fase de uso de dados: Isso exige que os dados estejam acessíveis, confiáveis e contextualizados — ou seja, preparados para consumo por máquinas e não apenas por humanos. Caminhos para evoluir com dados Para que os dados cumpram seu papel estratégico, é preciso avançar em quatro frentes: 1. Arquitetura moderna: streaming, cloud, microsserviços e integração via APIs. 2. Governança robusta: segurança, compliance, padronização e transparência. 3. Cultura orientada a dados: formação, aculturação e envolvimento de toda a organização. 4. Monetização e produtos de dados: criar APIs, relatórios e serviços baseados em dados para uso interno e externo. O desafio está em orquestrar Mais do que ferramentas, dados exigem orquestração. A capacidade de integrar fontes, garantir qualidade, democratizar acesso e entregar valor em tempo real. Nessa nova anatomia, os dados são o sistema nervoso das organizações digitais. Na Tinnova, ajudamos empresas a estruturar essa base com eficiência, escalabilidade e segurança. Se você quer entender como transformar seus dados em vantagem competitiva, fale com nossos especialistas.