Grava: Viva o hoje, lembre-se de ontem e planeje “os dados” do amanhã!

(*) Por Wilson Grava

A capacidade de converter os dados diretamente em inovação, na forma e no tempo que o mercado exige, determinará quem vai se destacar ou ficar de fora desse cenário de transformação tecnológica. Mais do que nunca, as empresas precisam se adaptar à era da economia digital, na qual o volume de dados continua a crescer exponencialmente – e os qualificados (dados) se tornaram cruciais à competitividade dos negócios.

Assim, podemos destacar duas tendências na área de Tecnologia da Informação (TI), entre tantas outras, para 2017: a Inteligência Artificial e a Aprendizagem de Máquina. Já é possível começar a ver casos de uso definitivos dessas tecnologias no ambiente corporativo, como na incorporação da Inteligência Artificial em aplicações existentes que ajudam a melhorar a produtividade dos funcionários ou o feedback dos clientes. Muitas startups começaram, inclusive, a desenvolver e implantar aplicações com ênfase maior em automação e integração de aprendizado de máquina.

Outra aposta é a maior demanda por tecnologias e serviços adjacentes a ferramentas de análise de big data, talvez até mesmo executando cargas de trabalho ou data warehousing – que são depósitos de dados digitais – como serviço. Dessa forma, percebemos que as tendências não se configuram muito diferentes das que já temos visto, principalmente por seguirem uma expansão lógica do que vem sendo desenvolvido nos últimos anos.

A oportunidade de inovação aumentou significativamente com a expansão de dados e do analytics. Nós não só temos enormes pools de dados históricos, mas a capacidade de aprender com eles em tempo real. Podemos utilizar como exemplo de empresas que se beneficiam dessa expansão as fabricantes de automóveis, que geram uma grande quantidade de dados de usuários. Muitas se posicionam agora como empresas de tecnologia, e isso demonstra que é preciso repensar o modelo de negócio: do industrial para o digital.

A forma como as empresas comercializam e oferecem seus produtos aos consumidores também mudou com o data analytics. É possível atingir consumidores com mensagens mais diretas e personalizadas, apesar de haver um outro lado dessa moeda: a existência de uma competitividade ainda maior em cada setor. Logo, numa economia cada vez mais digital, os dados são o núcleo estratégico que permite a diferenciação no mercado.

É certo que ainda estamos engatinhando na forma de alavancar o aprendizado avançado de máquina e analytics para tirar insights dos dados para além de qualquer previsão humana. A diferenciação entre as empresas, por enquanto, mostra-se mais significativa em obter a maioria dos dados, analisando-os de maneira mais rápida, descobrindo novos aspectos e entregando produtos e experiências que não seriam possíveis sem eles.

Percebemos, contudo, que ainda hoje os dados presentes nos discos mecânicos de armazenamento são o maior gargalo para a transformação em boa parte dos data centers, já que ainda são o último “portão” mecânico na cadeia de computação. Eles também são um compromisso deixado em segundo plano pelos gestores de TI: quanto de capacidade para armazenar, quanto pode ser analisado, quanto tempo de espera às respostas, etc.

Logo, a transformação do futuro está fortemente ligada à possibilidade de analisar a forma como os dados estão sendo tratados e como obter vantagens deles. É preciso investir nas capacidades de plataformas de computação para construir soluções inteligentes, criar novas possibilidades definidas pelo software, tal como ocorre com o armazenamento de dados totalmente flash, que permite aprofundar integrações com aplicações e plataforma, além de expandir o alcance a novos tipos de informação. O efeito disso é a transformação da experiência com os dados, que servirá de base para a inovação de hoje e dos próximos anos.